El desafío de la «Big Data» en la industria Militar

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Israel capacitará estudiantes de secundaria para trabajos de Big Data
Israel capacitará estudiantes de secundaria para trabajos de Big Data

La proliferación de sensores y fuentes de datos disponibles para un ejército moderno como el ADF ( Marco de desarrollo de aplicaciones, framework de Java),  a menudo mata la capacidad del analista para encontrar lo que es verdaderamente relevante en el mar de la información.

El aumento exponencial de sensores y fuentes de datos no ha sido acompañado por un aumento en los recursos humanos para procesarlos. Ese desequilibrio hace insostenibles las aspiraciones de ‘superioridad de la información‘, dejando a los militares vulnerables a las promesas de que tendrán soluciones de máquina y certeza acerca de lo que es un problema inherentemente humano e incierto: la guerra.

Se debe ser cuidadoso al proclamar una revolución en la analítica militar y ser consciente de las promesas fallidas de la última «revolución» que ocupó la atención militar occidental. La «analítica avanzada» es una apuesta para que los ordenadores puedan procesar el diluvio de datos de una manera significativa para apoyar la toma de decisiones militares.

Entendiendo el desafío informático

Lo preocupante en este desafío es no comprender completamente lo difícil que es lograr lo que se propone frente al procesamiento de información y los cambios significativos que tal apuesta implica para la fuerza de trabajo encargada de la implementación.

Las computadoras son tan inteligentes como se programan. En ausencia de IA de nivel Skynet(IA avanzada), no pueden interrogar las tenencias de datos para generar enlaces entre piezas difusas de información para predecir o evaluar las acciones militares de un adversario humano pensante.

El software existente no puede dar sentido a interacciones humanas complejas de la misma manera, o con la misma sensibilidad al tiempo, que un analista bien entrenado puede o debe hacer. Mucho se hace de la capacidad de asistir con el reconocimiento del patrón, y mientras que el analytics puede ayudar ciertamente con esa tarea, todavía confía en alguien que programa los patrones correctos a reconocer. Pero entender lo que esos patrones podrían parecer implica un grado de certeza sobre el ambiente táctico que rara vez existe en el campo de batalla.

Diseño de la fuerza de trabajo

El desafío de la "Big Data" en la industria MilitarEl dilema que enfrenta la industria militar es si diseñar la nueva IA en torno a plataformas de análisis avanzadas no probadas para aprovechar al máximo la tecnología o diseñar una arquitectura que apoye a los analistas para comprender el entorno en el que trabajan. En la actualidad, con el personal y los gastos generales necesarios para dar a los sistemas analíticos avanzados una oportunidad de luchar -especialmente en los campos de entrada de datos y desarrollo de algoritmos-, estas dos preocupaciones parecen mutuamente excluyentes.

Las herramientas analíticas avanzadas son seductoras cuando los diseñadores realizan demostraciones usando datos cuidadosamente calibrados para mostrar su capacidad teórica. Pero los datos militares rara vez son limpios y son intrínsecamente difíciles de controlar. Los analistas se ocupan de todo, desde feeds de UAV, pots de Facebook, información en papel y todo lo demás.

Estas son fuentes de datos no estructuradas que no están adecuadas a las necesidades de una plataforma diseñada para ingerir y analizar datos estructurados. Los estándares de datos son increíblemente difíciles de controlar, y los datos de «limpieza» para hacerlo utilizable consumen mucho tiempo y alejan a un analista de intentar fusionar sus evaluaciones a través de las fuentes de datos. Cuando los ‘datos en’ es pobre, la ‘salida de datos’ estará equivocada.

Muchas de las plataformas de análisis comercializadas para los militares se desarrollaron para las finanzas y la industria, donde hay fuentes de datos limitadas y los datos pueden estructurarse para adaptarse al propósito del análisis. Ese no es el caso en el dominio de la guerra terrestre, y es en gran parte imposible en este momento para escribir un algoritmo que puede traer orden al caos que es inherente a la guerra.

El cambio cognitivo

El desafío de la "Big Data" en la industria MilitarLos analistas militares tradicionalmente han confiado en habilidades cualitativas y no cuantitativas. Sus éxitos se han basado principalmente en la formación de juicios a partir de restos de información dispares, apoyados por la intuición que proviene de la experiencia duramente ganada. Las habilidades y aptitudes necesarias para operar analíticas avanzadas son en gran medida lo contrario. Se basan en las habilidades de programación y codificación, una aptitud cuantitativa para ordenar y sincronizar datos.

Si esas herramientas deben ser la pieza central de cualquier futura empresa de inteligencia, vigilancia y reconocimiento, requerirán un importante cambio cognitivo de la fuerza de trabajo de inteligencia. Las preguntas deben hacerse: ¿Qué se pierde en el proceso? ¿Y para qué ganancia mensurable?

Creando orden en el caos

El desafío de la "Big Data" en la industria MilitarLas plataformas de análisis avanzadas requieren un enorme soporte de back-end para hacerlas funcionar y mantener un ejército de contratistas dedicados a esta labor está fuera del alcance de la mayoría de las fuerzas armadas. Los científicos de datos son la profesión más demandada en el mercado de trabajo de hoy, y no hay garantía de que los militares puedan acceder a ellos en número suficiente para asegurar la funcionalidad de un sistema elegido.

Los militares deben decidir lo que necesita un análisis avanzado para alcanzar este objetivo, sólo cuando se llega a esa comprensión podran asociarse con la industria para diseñar las herramientas para lograrlo.

Esta falta de traducción entre la necesidad del usuario y la solución del proveedor es el mayor obstáculo para cualquier progreso significativo a corto plazo. En última instancia, es necesario entender si es incluso posible esperar que las computadoras hagan sentido de la inherente imprevisibilidad de la guerra.

Después de un trabajo significativo y la inversión requerida, las computadoras pueden ser capaces de ayudar a ordenar y secuenciar datos para hacer el análisis más eficiente, pero no podrán proveer na mayor certidumbre que un equipo de analistas bien entrenados y experimentados que entienden la verdadera dificultad de crear orden en el caos.

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