A nivel social, comprender el alcance de la digitalización de la información y su procesamiento es una cuestión primordial en el mundo de hoy. En las últimas décadas, esta digitalización ha hecho posible multitud de avances tecnológicos, que a la vez han facilitado la globalización de las relaciones a nuestra sociedad. Hacer falta que seamos conscientes de nuestro papel como actores en esta sociedad cada vez más digitalizada, donde el conocimiento que se extrae de la información es cada vez mayor y, en numerosos casos, éticamente inaceptable.
Las teorías de la información y la computación, junto con la ciencia de datos y la IA, se ocupan del estudio específico del tratamiento de los datos. Al mismo tiempo, hay una gran variedad de campos, como la biología, la ecología, la salud, la lingüística, la economía, la sociología, la física, etc., que también se enfrentan a múltiples aspectos relacionados con los datos y su procesamiento. El etólogo y biólogo británico Richard Dawkins dice, en su libro 'El relojero ciego', "si queréis entender la vida, [...], pensad en la tecnología de la información". La información no es algo etéreo o inmaterial. Cómo nos hacía notar al físico Rolf Landauer, "la información es física", y su tratamiento tiene unos costes energéticos que no son despreciables. Cada vez más los científicos están de acuerdo en que el universo está compuesto de materia, energía e información, pero es esta última la que lo hace interesante" (César Hidalgo, "Why information grows"). En la conferencia inaugural de las sesiones científicas del curso 1976-77 de la Sociedad Catalana de Biología, filial del Instituto de Estudios Catalanes, Ramon Margalef (introductor el año 1957 de la teoría de la información a la ecología) empezaba con estas palabras: "Los sistemas existentes están hechos de materia, energía e información (u organización). La forma, la información, es un concepto de vieja tradición en filosofía. Se veía como algo añadido a la materia, que informa a la materia, a la cual da propiedades particulares y locales, es decir, una estructura. Es diferente de un trozo de materia a otro y marca la diferencia."
En la investigación actual, se abren muchos interrogantes que tienen su origen en el binomio información y computación. Por ejemplo, nos preguntamos sobre el futuro a partir de la investigación que se lleva a cabo en disciplinas relativamente nuevas como la información y la computación cuántica, la genómica o el big data. En la presentación de la exposición Big Bang Data (http://bigbangdata.cccb.org/, CCCB, Barcelona, 2014), podíamos leer: ¿"Son los datos el nuevo petróleo, una fuente de riqueza potencialmente infinita? ¿Son la munición que carga las armas de vigilancia masiva? O tienen que ser, por encima de todo, una oportunidad, un instrumento para el conocimiento, la prevención, la eficiencia y la transparencia, una herramienta para construir una democracia más transparente y participativa"?. Y añadían: "De los últimos cinco años a ahora, existe una amplia conciencia entre los sectores académicos, científicos, las administraciones, la empresa y la cultura que generar, procesar y, sobre todo, interpretar datos está transformando radicalmente nuestra sociedad. Todos generamos datos, desde el dispositivo móvil, a través de los sensores, de las redes sociales, de fotografías y vídeos digitales, de registros de las transacciones de compra y de las señales del GPS. La novedad es que cada vez es más fácil almacenar y procesar estas cantidades ingentes de datos que detectan patrones (de incidencias, de comportamiento, de consumo, de voto, de inversión, etc.). Este hecho está cambiando completa y muy rápidamente la forma de toma de decisiones a todos niveles."
¿Cómo se genera conocimiento a partir de los datos? "La ingente cantidad de datos que se generan diariamente contienen, de una forma más o menos explícita, una también ingente y valiosa cantidad de conocimiento. Este conocimiento acaba siendo la clave del éxito en muchos entornos de la vida cotidiana: a un negocio le puede permitir saber qué productos tiene que potenciar de acuerdo con las reacciones de los clientes a las redes sociales; en el ámbito médico puede proporcionar asistencia en el diagnóstico o en la predicción de la evolución de una pandemia; en el diseño de rutas de transporte puede ser determinante para predecir el estado del tránsito en el momento del desplazamiento; etc. El proceso de transformación de datos en conocimiento es el objeto de estudio de la ciencia de datos" (Máster Universitario en Ciencia de Datos de la UdG: https://www.udg.edu/ca/masters-en-tecnologia/ciencia-de-dades). La computación es, por lo tanto, la encargada de transformar los datos en conceptos que nos proporcionan conocimiento y nos permiten tomar decisiones inteligentes. En particular, la inteligencia artificial es de gran ayuda en esta tarea. Los algoritmos de aprendizaje automático y de optimización son herramientas que sugieren una respuesta a una pregunta formulada sobre un volumen y una complejidad de datos que no seríamos capaces de procesar por nosotros mismos.
Por otra parte, los límites de lo que se puede y no se puede hacer con la información presentan un gran reto en el cual estamos todos implicados. ¿Cómo se puede garantizar un uso responsable de los algoritmos? Las tecnologías digitales pueden ayudar a mejorar la calidad de vida de los ciudadanos, pero también plantean cuestiones importantes en el ámbito de la privacidad y de la igualdad de oportunidades. Es necesario fomentar nuevas sinergias con el fin de que la información y la computación sean una herramienta de transformación hacia una sociedad más justa, equitativa, transparente y participativa.