A nivell social, comprendre l'abast de la digitalització de la informació i el seu processament és una qüestió cabdal en el món d'avui. En les darreres dècades, aquesta digitalització ha fet possible multitud d'avenços tecnològics, que a la vegada han facilitat la globalització de les relacions a la nostra societat. Cal que siguem conscients del nostre paper com actors en aquesta societat cada cop més digitalitzada, on el coneixement que s'extreu de la informació és cada cop més gran i, en nombrosos casos, èticament inacceptable.

Les teories de la informació i la computació, juntament amb la ciència de dades i la IA, s'ocupen de l'estudi específic del tractament de les dades. Al mateix temps, hi ha una gran varietat de camps, com la biologia, l'ecologia, la salut, la lingüística, l'economia, la sociologia, la física, etc., que també s'enfronten a múltiples aspectes relacionats amb les dades i el seu processament. L’etòleg i biòleg britànic Richard Dawkins diu, en el seu llibre 'El rellotger cec', "si voleu entendre la vida, [...], penseu en la tecnologia de la informació". La informació no és quelcom eteri o immaterial. Com ens feia notar el físic Rolf Landauer, "la informació és física", i el seu tractament té uns costos energètics que no són menyspreables. Cada vegada més els científics estan d'acord en què l'univers està compost de matèria, energia i informació, "però és aquesta última la que el fa interessant" (César Hidalgo, "Why information grows"). En la conferència inaugural de les sessions científiques del curs 1976-77 de la Societat Catalana de Biologia, filial de l’Institut d’Estudis Catalans, Ramon Margalef (introductor l'any 1957 de la teoria de la informació a l'ecologia) començava amb aquestes paraules: "Els sistemes existents estan fets de matèria, energia i informació (o organització). La forma, la informació, és un concepte de vella tradició en filosofia. Es veia com quelcom afegit a la matèria, que informa a la matèria, a la qual dona propietats particulars i locals, és a dir, una estructura. És diferent d’un bocí de matèria a un altre i en fa la diferència."

En la recerca actual, s'obren molts interrogants que tenen el seu origen en el binomi informació i computació. Per exemple, ens preguntem sobre el futur a partir de la recerca que es du a terme en disciplines relativament noves com la informació i la computació quàntica, la genòmica o el big data. A la presentació de l'exposició Big Bang Data (http://bigbangdata.cccb.org/, CCCB, Barcelona, 2014), hi podíem llegir: "Són les dades el nou petroli, una font de riquesa potencialment infinita? Són la  munició que carrega les armes de vigilància massiva? O han de ser, per damunt de tot, una oportunitat, un instrument per al coneixement, la prevenció, l’eficiència i la transparència, una eina per construir una democràcia més transparent i participativa?". I hi afegien: "Dels últims cinc anys ençà, existeix una àmplia consciència entre els sectors acadèmics, científics, les administracions, l’empresa i la cultura que generar, processar i, sobretot, interpretar dades està transformant radicalment la nostra societat. Tots generem dades, des del dispositiu mòbil, a través dels sensors, de les xarxes socials, de fotografies i vídeos digitals, de registres de les transaccions de compra i dels senyals del GPS. La novetat és que cada vegada és més fàcil emmagatzemar i processar aquestes quantitats ingents de dades que detecten patrons (d’incidències, de comportament, de consum, de vot, d’inversió, etc.). Aquest fet està canviant completa i molt ràpidament la forma de presa de decisions a tots nivells."

Com es genera coneixement a partir de les dades? "La ingent quantitat de dades que es generen diàriament contenen, d’una forma més o menys explícita, una també ingent i valuosa quantitat de coneixement. Aquest coneixement acaba essent la clau de l’èxit en molts entorns de la vida quotidiana: a un negoci li pot permetre saber quins productes ha de potenciar d’acord amb les reaccions dels clients a les xarxes socials; en l’àmbit mèdic pot proporcionar assistència en el diagnòstic o en la predicció de l’evolució d’una pandèmia; en el disseny de rutes de transport pot ser determinant per a predir l’estat del trànsit en el moment del desplaçament; etc. El procés de transformació de dades en coneixement és l’objecte d’estudi de la ciència de dades" (Màster Universitari en Ciència de Dades de la UdG: https://www.udg.edu/ca/masters-en-tecnologia/ciencia-de-dades). La computació és, per tant, l’encarregada de transformar les dades en conceptes que ens proporcionen coneixement i ens permeten prendre decisions intel·ligents. En particular, la intel·ligència artificial és de gran ajuda en aquesta tasca. Els algorismes d’aprenentatge automàtic i d'optimització són eines que suggereixen una resposta a una pregunta formulada sobre un volum i una complexitat de dades que no seríem capaços de processar per nosaltres mateixos. 

D’altra banda, els límits del que es pot i el que no es pot fer amb la informació presenten un gran repte en el qual hi estem tots implicats. Com es pot garantir un ús responsable dels algorismes? Les tecnologies digitals poden ajudar a millorar la qualitat de vida dels ciutadans, però també plantegen qüestions importants en l'àmbit de la privacitat i de la igualtat d'oportunitats. Cal fomentar noves sinergies per tal que la informació i la computació siguin una eina de transformació cap a una societat més justa, equitativa, transparent i participativa.