Si hoy tienes menos de 18 años seguro no imaginas la vida sin tu smartphone, pero hace sólo tres décadas muy pocos hogares en el mundo tenían acceso a internet. Las computadoras comerciales eran costosas y complejas, hasta que apareció Windows 95, un sistema operativo que incluía una barra de tareas y cuya interfaz era más parecida a las que utilizamos actualmente. 

En 1998 llegó Google y con la democratización de internet, en la década de 2000, se consolidó como el principal motor de búsqueda a nivel mundial. Asimismo, surgieron las primeras redes sociales -que alcanzaron un gran número de usuarios-, como hi5 en 2002 y MySpace en 2003; sin embargo, en 2004 apareció Facebook (ahora Meta Platforms) un producto con un gran impacto económico y cultural que impulsó una nueva disciplina: la Ciencia de Datos.

Los orígenes de la Data Science se remontan a los años 60, aunque fue hasta 1974, cuando Peter Naur, considerado pionero de la informática, acuñó este término; pero fue hasta 2001 cuando la Ciencia de Datos comenzó a considerarse una disciplina independiente. Su importancia en la primera década del siglo XXI fue neurálgica, dado que el tránsito de un mundo análogo a uno digital generaba una cantidad de información que en ese momento nadie sabía muy bien cómo ordenar y que hizo la diferencia entre las empresas tecnológicas que supieron resolver el manejo de ese mar de datos y las que no.

¿Sabías que la IBERO tiene una Ingeniería en Ciencia de Datos? Aquí TODOS los detalles. 

Y aquí es donde entra Facebook, el primer sitio comercial que contó con un grupo de científicas y científicos de datos, quienes desarrollaron un complejo algoritmo que no sólo nos recomendaba “amigos/as”, sino que ponía en nuestro timeline post y eventos acordes con nuestros gustos e intereses; además, su versión para teléfonos móviles era rápida y dinámica por lo que muy pronto el mundo se hizo “adicto” a esta red social. 

Mientras más interactuábamos con nuestras amigas y amigos, comentábamos publicaciones, le dábamos like a páginas o leíamos noticias que nos recomendaba el algoritmo de Facebook, la plataforma sabía más sobre nosotras y nosotros. Estos datos fueron capitalizados por la empresa a través de un modelo de negocio basado en publicidad ultra segmentada, dado que contaba con un enorme conocimiento de nuestros hábitos de consumo. 

Esto hizo que la compañía superará a MySpace, que entre 2005 y 2008 fue uno de los sitios más visitados en el mundo, y con hi5, el cual en 2007 tenía más de 70 millones de usuarias y usuarios registrados, pero que no tenían un conocimiento de sus audiencias tan específico como el de Facebook.

¿Cómo se consolidó la Ciencia de Datos?

Para 2012, la empresa encabezada por Mark Zuckerberg ya contaba con 845 millones de usuarias y usuarios activos mensuales y su compleja estrategia de ciencia, análisis e ingeniería de datos sentaron las nuevas bases del marketing, que por décadas había enfocado sus campañas a segmentos de edad, género y perfil económico, pero que no contaba con los datos personales y patrones de consumo de las y los posibles consumidores que sí tenía Facebook.

Por ejemplo, para el lanzamiento de un nuevo alimento para perros, el marketing tradicional investigaba a ese mercado y diseñaba una campaña dirigida a personas de 25 a 45 años, con un perfil económico medio-alto, que vivieran en la Ciudad de México, Guadalajara y Monterrey; para ello, pagaban anuncios en televisión, radio, medios impresos y digitales, así como vallas publicitarias. 

Esta estrategia -en la que se cimentó la industria del marketing y la publicidad- es costosa y llega a todo tipo de audiencias, no sólo a las que las marcas buscan impactar, pero en el mundo análogo funcionó por décadas; esto cambió con la llegada de la era digital y fue impulsado por Facebook y por Google, toda vez que la población comenzó a buscar información y productos en línea y sus movimientos generaban datos que permitían saber sus hábitos de consumo.  

Volviendo al caso hipotético de la campaña de alimento para perros, Facebook tiene un conocimiento tan detallado de sus audiencias, que dirigiría los anuncios sólo a personas de 25 a 45 años que sí tuvieran perros, que vivieran en zonas específicas con el perfil económico detallado por las agencias de marketing y que; además, hubieran interactuado con publicaciones relacionadas con mascotas o hubieran buscado productos afines. 

Este modelo de negocio basado en los patrones de consumo de audiencias ultra segmentadas, impulsado por las y los científicos de datos de Facebook, ha dictado las leyes del marketing digital hasta el día de hoy. 

Desde 2021, la compañía dirigida por Zuckerberg cambió su nombre a Meta Platforms tras incursionar en el “metaverso” y sigue siendo la mayor compañía de redes sociales del mundo por su número de usuarias y usuarios activos que suman 2,960 millones en Facebook, 2,000 millones en WhatsApp, 2,000 millones en Instagram y 931 millones en Facebook Messenger, de acuerdo con cifras de 2023 del sitio especializado DataReportal. 

Los ingresos de Meta Platforms fueron de los 700 millones de dólares (mdd) en 2009, a más de 27 mil mdd en 2016 y más de 70 mil mdd en 2019 hasta más de 117 mil mdd en 2021; en 2022, después de una gráfica de ingresos en ascenso, la compañía registró una caída por primera vez en su historia al facturar alrededor de 116 mil mdd. 

Google sabe más de ti de lo que imaginas 

La compañía no ha estado exenta de críticas y señalamientos, justamente, por los datos personales y la información que tiene de sus usuarias y usuarios; sin embargo, esa estrategia también es la base del éxito de Google, quien a través de YouTube, Gmail, Google Maps, Google Drive, Google News conoce nuestra posición geográfica detallada, los datos que almacenamos, los sitios que visitamos, nuestro tiempo de estancia en ellos, el tipo de dispositivo en el que nos conectamos (computadora, tablet o teléfono móvil) e incluso el sistema operativo que manejamos (Android o iOS) y en Google Analytics, las marcas pueden ver esta información de las y los usuarios en tiempo real. 

¿Para qué utilizan las marcas esta información? Depende su giro, pero, poniendo un ejemplo, un sitio de venta online de cosméticos ve en Analytics que hay 50 usuarios/as en tiempo real en el link de uno de sus labiales; sin embargo, ninguno avanza a la casilla de compra, eso le indica que podría haber un error en su página que debe corregir enseguida para evitar pérdidas. 

Además de saber cuáles son los productos más clickeados, la herramienta le dirá de qué parte de la república son sus principales clientes/as, si se conectan desde dispositivos iOS podrían tener un perfil de compra diferente a los de Android y esos datos le permitirán diseñar una campaña de marketing más exitosa. ¿Qué gana Google? A través de esta información, las marcas pautan en redes sociales (de acuerdo al segmento de edad puede ser Facebook, Instagram o TikTok), pero invariablemente pagarán publicidad en Google Ads, toda vez que su motor de búsqueda es el más utilizado a nivel mundial. 

Google y Facebook no son los únicos que saben todo sobre nosotras y nosotros; mientras más estancia tenemos en un sitio, más datos obtienen y así es como funcionan otras redes sociales como TikTok, aplicaciones de música (Spotify, YouTube Music, Deezer) de video (Netflix, Amazon Prime, Disney Plus), de renta de viajes en auto (Uber, DiDi, Cabify) y casi cualquier servicio ofrecido de manera digital. 

¿Cuándo surge la necesidad de un mayor número de científicas y científicos de datos?

Los hechos demuestran que la propia transición digital fue impulsando la Ciencia de Datos, que se define como “un área del conocimiento que abarca diferentes elementos, estadística, Inteligencia Artificial, software, ciberseguridad y negocios, así como análisis de datos para poder recolectar información, almacenarla, analizarla y generar inteligencia con la finalidad de definir una estrategia”, nos dice el Mtro. Tortolero, coordinador de la carrera de Ingeniería en Ciencia de Datos de la Universidad Iberoamericana. 

Es importante mencionar que, cuando Facebook reclutó a científicas y científicos de datos para impulsar su negocio (en la década de 2000), este perfil era muy escaso, la mayoría se habían formado en otras disciplinas como la ingeniería, la informática y las matemáticas; sin embargo, esta necesidad de especialistas en manejo de grandes volúmenes de información iba en aumento.

En 2009, por ejemplo, Hal Varian, economista en jefe de Google mencionó en una entrevista: “Sigo diciendo que el trabajo sexy de los próximos diez años será el estadístico”, refiriéndose a la necesidad del mercado tecnológico de personas capaces de organizar y analizar las enormes cantidades de datos generadas con la transición digital.

Este perfil era tan demandado y a la vez tan escaso, que en 2011, Michal Lev-Ram, directora editorial de la revista Fortune, escribió en un artículo “las compañías que quieren dar sentido a todos sus bits y bytes están contratando a las y los llamados científicos de datos, si pueden encontrar alguno”.

¿Cuál es el perfil de las y los científicos de datos?

De acuerdo con su información de LinkedIn, Jeff Hammerbacher, uno de los primeros científicos de datos reclutados por Zuckerberg, estudió matemáticas en la Universidad de Harvard. Sobre su trabajo en esta empresa menciona “el equipo de datos de Facebook creó plataformas escalables para la recopilación, gestión y análisis de datos. Utilizamos estas plataformas para impulsar decisiones informadas en áreas críticas para el éxito de la empresa y para crear productos y servicios intensivos en datos”.

Hammerbacher, quien llegó a dirigir el equipo de ciencia de datos de Facebook, también trabajó como analista cuantitativo en Wall Street y es cofundador de Cloudera, una plataforma de análisis y gestión de datos empresariales. Asimismo, se le atribuye haber acuñado el término Big Data en 2008, junto al también matemático Dhanurjay "DJ" Patil, quien fue jefe del área de ciencia de datos de la Oficina de Política Científica y Tecnológica de Estados Unidos de 2015 a 2017.

Actualmente, Data Science ya se ha consolidado como una carrera en sí misma y este año ya puede estudiarse en la Universidad Iberoamericana, quien el 11 de mayo de 2023 inauguró la Ingeniería en Ciencia de Datos, que se suma a la oferta académica del Departamento de Estudios en Ingeniería para la Innovación (DEII).

El Ing. Andres Tortolero Baena, quien coordina esta nueva carrera nos explica que “aquí en la IBERO no es una licenciatura, sino una ingeniería en Ciencia de Datos, existen un par de planes de estudio donde también es ingeniería, pero el enfoque sigue siendo demasiado metida en la cuestión matemática y en la IBERO nos estamos basando en tres vertientes o áreas, que es ingeniería de datos, ciencia de datos y análisis de datos”.

Las inscripciones ya están abiertas y las clases de la Ingeniería en Ciencia de Datos en la IBERO ¡comenzarán en agosto de 2023! Aquí el link al área de preuniversitarios para conocer más detalles sobre el ingreso a esta nueva carrera. 

Por: Laura Herrera Camarillo.