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Uno de los principales acontecimientos por el que la sociedad –en sus diferentes ámbitos– se ha visto muy marcada, ha sido la rápida inmersión digital que ha experimentado en los últimos tiempos. En muchos casos ha supuesto una migración total de las relaciones e interacciones del mundo físico al mundo digital a una velocidad vertiginosa, propiciado por la coyuntura de crisis sanitaria con la que convivimos en la época de pandemia. Esta situación de aceleración del proceso de digitalización de la sociedad en general, ha venido a impulsar y actuar como palanca disruptiva de una tendencia que ya estaba presente y ha desembocado en un proceso de transformación de multitud de sectores económicos. Así, este nuevo escenario donde las barreras de lo físico frente a lo digital se han ido desdibujando de una forma tan apresurada, plantea retos y oportunidades para adaptarse a las nuevas necesidades y requerimientos de las empresas y de las personas.

Modelos como los de smart city o industria 4.0 proponen emplear los datos que se extraen de estos entornos (urbanos, laborales) cada vez más sensorizados, junto con los generados por las personas en estos espacios, para obtener indicadores que apoyen la toma de decisiones de administraciones y empresas detrás de estas iniciativas. Sin embargo, el análisis de estos conjuntos de datos ofrece, con más frecuencia de lo deseado, resultados poco accionables. Hay una percepción cada vez más extendida de que la interpretación de estos datos por sí misma, sin más, no es suficiente para entender la realidad que los envuelve o sobre la que pretenden arrojar luz, sobre todo cuando el principal interés de ello se centra en saber más de las personas y sus acciones.

Si los datos densos (thick data) nos permiten la identificación de atributos cualitativos de las personas (necesidades, preferencias, motivaciones u otros insights) para dar sentido a grandes volúmenes de información, el internet del comportamiento –internet of behaviour(s), IoB– es un abordaje complementario que, a modo de extensión natural del internet de las cosas (IoT), se propone combinar tecnología, psicología y analítica avanzada para conocer, prever o, incluso, modelar, la forma de actuar de las personas. Se podría decir que el IoB trata de amplificar las capacidades procedentes de los datos y su adecuada comprensión, para trabajar sobre la mejor aproximación posible de la identidad digital de una persona y sus pautas de comportamiento.

El internet de las cosas automatiza la recopilación de datos y la comunicación entre dispositivos conectados en red, permitiendo dotar de sentido a dichos registros para convertirlos en información.

Por su parte, el IoB aprovecha el resultado de la interacción de las personas con estos aparatos y otros sistemas inteligentes a su alrededor mediante el análisis de la información generada (una de sus ventajas es la considerable cantidad y variedad de información de la que hace uso), para transformarla en conocimiento aplicable, poniendo el foco sobre patrones y tendencias característicos como base fundamental para perfilar en profundidad a los individuos.

Una de las aplicaciones generalizadas del IoB, tanto desde la perspectiva pública como privada, tuvo lugar durante las épocas más complicadas de la pandemia de coronavirus y consistió en la monitorización de rutinas y cumplimiento de protocolos (por ejemplo, respecto al uso de mascarillas, observación de la distancia social u otras medidas de higiene), con objeto de emitir alertas o advertencias para evitar (o, al menos, minorar) comportamientos de riesgo.

En el ámbito deportivo, la solución de entrenamiento CTRL Golf (basada en una app móvil y una manga con sensores) integra las capacidades del IoB con la finalidad de ayudar a los jugadores a golf a mejorar su pericia en esta disciplina, concretamente analizando los movimientos y proporcionando feedback para afinar o perfeccionar el gesto de golpeo y, posteriormente, ofreciendo recomendaciones en sus habilidades y guiando en el aprendizaje de nuevas técnicas en la práctica de este deporte.

Dentro del apartado de movilidad, Argo AI (no activa en la actualidad) centró su actividad en el desarrollo de tecnología para vehículos autónomos (en colaboración con partners de la talla de Ford, Volkswagen, Walmart o Lyft), cuyo sistema de conducción estaba configurado para adaptar su comportamiento según las peculiaridades (ej. normas, hábitos, cultura) de distintas ciudades en función del tipo de tráfico, peatones, ciclistas, etc. Con este fin, se sustentó en modelos de “conducción naturalística”, que viene representada por una forma de conducir segura, defensiva (anticipa problemas antes de que ocurran y emprende acciones preventivas) y apropiada desde el punto de vista social (comunica claramente sus intenciones al resto de ocupantes de la calzada).

Asimismo, otra área en la que el IoB tiene cabida, es en el segmento publicitario. En este sentido, la agencia de marketing digital Smartup utiliza este enfoque –así como recursos de analítica avanzada como uno de sus grandes pilares– y, en cooperación con la consultora de marca Darwin & Verne, han generado un marco de trabajo que estructura las fuentes de datos relacionadas con los procesos decisionales de los consumidores, como base para aplicar modelos de análisis con la finalidad de predecir y prescribir sus comportamientos.

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