El inevitable triunfo de la apuesta de Apple por la privacidad

Con motivo de la WWDC 2020, varios ejecutivos de Apple han dado entrevistas a distintos medios y periodistas. En una en la que han participado Greg Joswiak y Craig Federighi junto con el blogger John Gruber, ha quedado patente la acertada estrategia de Apple con la privacidad. Un resultado para nada unánime entre la prensa y seguidores tecnológicos, que en su momento vaticinaban un fracaso estrepitoso por parte de Apple en el campo del machine learning. Andemos un poco por la avenida de la memoria tecnológica para recordar de qué iba todo esto.

La anti-estrategia de Apple con el machine learning

La historia durante mucho tiempo fue que "Apple tiene una obsesión extraña con la privacidad, van a perder la revolución del "machine learning". La historia siempre era, "a los usuarios no les interesa la privacidad, vivimos en un mundo post-privacidad".

Entonces, en cuanto sucede lo inevitable y la gente se despierta y piensan "hay algunas cosas realmente siniestras hechas por algunos", entonces [la narrativa] se volvió "oh, Apple, esto es una estrategia de marketing". Un momento, pero si antes era la anti-estrategia, ¿cómo ha podido convertirse en una estrategia de marketing? [Risas].

En la última sección de la entrevista con Gruber, minutos 1:21:00 y siguientes, Craig Federighi se despacha a gusto con uno de los cambios de narrativa en la prensa tecnológica más rotundos de los últimos años. En 2016, Apple anunció un nuevo método para recoger datos de sus usuarios sin invadir su privacidad: se llamaba privacidad diferencial. Este método hacía matemáticamente imposible averiguar datos de personas individuales al subirlos a cualquiera de los servicios de la manzana.

Técnicas como esta, así como el tratamiento de datos on-device para numerosas funciones de aprendizaje automático (machine learning) le valió a Apple titulares y argumentos como los siguientes:

• La apuesta de Apple por la privacidad complica su empuje en inteligencia artificial - Wired. "Esta es la ganga que tomaron compañías como Google y Facebook y los convirtió en gigantes: a cambio de la comodidad de gestionar tu vida desde un smartphone, les entregas montones de datos de todas tus actividades. Lo sube todo a una nube donde los algoritmos hacen... bueno, es difícil estar seguros, pero lo hace todo el mundo. Oh, excepto Apple".
• Por qué Apple está sufriendo para convertirse en una potencia de la inteligencia artificial - The Washington Post. "En 2011, Apple se convirtió en la primera compañía en colocar inteligencia artificial en los bolsillos de millones de consumidores cuando lanzaron su asistente de voz Siri en el iPhone. Seis años después, el gigante tecnológico está sufriendo por encontrar su voz en la IA. [...] La programación en IA requiere un nivel de recolección de datos y data-mining que se encuentra enfrentado con el riguroso control de Apple con la privacidad".

Esto son solo dos de los ejemplos más importantes publicados en grandes medios de comunicación. El mensaje era claro: si no recoges datos de forma indiscriminada para alimentar tus modelos de machine learning, no podrás competir contra las aspiradoras de Facebook y Google. Bajo esta premisa se entiende que "los datos" son una entidad finita, que solo pueden encontrarse en determinados sitios. Y esos sitios son los usuarios de una plataforma. Si no accedes a sus datos y los enchufas a una nube, tus modelos serán un fracaso. Y estarás perdido.

El problema con esto es que da por hecho que no se pueden obtener datos de otros sitios. Como si el entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático tuviera que estar conectado a una nube de forma obligatoria. Cuando no es así, los modelos se pueden entrenar con datos ajenos a los usuarios y luego trasladar el modelo al dispositivo para que trabaje ahí.

Es el ejemplo del reconocimiento de objetos en la app Fotos, que es capaz de encontrar "mesa" o "perro" en nuestra fototeca. Y lo hace analizándola dentro del dispositivo, sin recurrir a una difusa nube en un país remoto.

Proteger la privacidad se vuelve una estrategia de marketing "cuando ocurre lo inevitable"

Apple se empeñó en aplicar una visión de la privacidad que lleva décadas utilizando. Que nuestros datos son nuestros y que cuando tienen que emplearlos para alguna función, el usuario sabe exactamente cómo se utilizan. En otras palabras, transparencia. "Privacidad es que la gente sepa a qué se está apuntando", dijo Steve Jobs en 2010.

Contra todo pronóstico, Apple ha conseguido ponerse a la vanguardia en visión computerizada, interacción humano-computadora, procesamiento natural del lenguaje y otros frentes. Y lo ha hecho a pesar de trabajar con una mano atada a la espalda, como dijo Benedict Evans en 2016.

A pesar de las críticas y el desdén con el que muchos trataron la estrategia de Apple en torno a la privacidad y la gestión de los datos, ha resultado ser todo un acierto. Los sucesivos escándalos relacionados con la privacidad, como el de Cambridge Analytica, adquisiciones como la de GIPHY, la enorme cantidad de datos de un usuario que Google acumula o las innumerables brechas de seguridad en empresas menos conocidas, han acabado apuntalando la decisión de Apple.

El cinismo de algunos les ha llevado a decir que todo era una estrategia de marketing, como indica Federighi en su entrevista. Primero, era una equivocación que le iba a costar miles de millones a Apple; después se ha convertido en una elaborada estrategia para vender más y ganar miles de millones. Más bien, es el resultado de aplicar una visión concreta a tus productos, creyendo que lo haces por las razones correctas.

Si estás en lo cierto, el mercado te dará la razón. Para Apple, se trata de una consecuencia, no de un fin en sí mismo.