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Si hay algo que los astrofísicos llevan mucho tiempo haciendo es mirar al cielo y usar nuevas herramientas para descifrarlo.
No se pueden decir que fueran los primeros, pero lo cierto es que la aplicación de la inteligencia artificial, las bases de datos o la simulación numérica revolucionó la forma como esta rama de la ciencia observa, cuantifica y explica lo que pasa en el cosmos.
Gracias a ella llegaron descubrimientos de nuevos fenómenos y se localizaron nuevas estrellas o planetas lejanos fuera de nuestro sistema solar.
Los astrofísicos están entrenados para manejar los datos que recogen los telescopios de alta potencia y para enseñarles a sus supercomputadoras cómo tratar ese volumen de información.
Pero ahora parece que la astrofísica ha encontrado un nuevo sector en el que aplicar sus conocimientos.
En Silicon Valley lo saben muy bien.
El perfil de los astrofísicos está muy demandado porque ayudan a construir los algoritmos de recomendación y los modelos de datos para la industria tecnológica.
Forman los equipos de data science en compañías como Netflix y Spotify y Google, pero también en pequeñas empresas y start-ups de todo tipo.
Recomedaciones de las app
Predecir el comportamiento de un consumidor es la esencia de las nuevas compañías de servicios.
Cuando la aplicación de streaming te recomienda tu próxima película o canción, detrás hay un profundo trabajo para conocer los gustos particulares de cada cliente.
Y cuando tienes 139 millones de suscriptores y una base de millones de filmes o series, hacer match entre esas dos cosas requiere de una base de datos y un pulido sistema -algoritmo- para extraer de ella el resultado que nos muestra la pantalla.
Y si se puede obtener el resultado en segundos, mejor.
El proceso es muy parecido en Tinder, Amazon Prime o incluso en los restaurantes que te recomienda Google Maps.
"Las grandes empresas están montadas sobre algoritmos y cada vez quedan menos compañías que no estén basadas en análisis de datos", explica en el blog del banco BBVA el científico Esteban Moro, experto en big data de la Universidad Carlos III de Madrid y profesor visitante en el MIT.
Es por eso que quienes adquirieron estas habilidades durante su formación en la universidad son capaces de mejorar los sistemas actuales para que un mayor número de clientes no signifique un algoritmo menos afinado.
"Hay que incorporar constantemente información [al algoritmo]. Al fin y al cabo, lo que hace es transformar comportamientos en matemáticas", añade Moro.
Quienes están sintiendo más esta huida son las universidades, que a menudo no pueden competir con los salarios de los gigantes tecnológicos.
Además, en los puestos académicos, los astrofísicos pueden pasar años analizando un único problema en su campo, lo cual a menudo puede ser una carga.
"Ya descubrimos el tamaño del universo. Medimos la velocidad de la luz. Encontramos estrellas polares. Encontramos agujeros negros", dice a la revista estadounidense Wired Amber Roberts, una ex astrofísica que ahora ayuda a los académicos a pasarse a la industria.
"Muchas de esas cosas importantes, como comprender cómo funciona el espacio-tiempo o cómo distorsiona la gravedad, son lo que hace que las personas se interesen en el estudio del espacio y la cosmología", dice.
Pero lo que realmente está haciendo cualquier astrofísico en la universidad, según ella, es "contribuir a un subcampo muy pequeño donde trabajará unos tres años en un documento que leerán unas 10 personas en el mundo. No vas a ser Carl Sagan".
De ahí que muchos hayan decido abandonar el cosmos y buscar una carrera más agradecida en reconocimientos.
Al otro lado, los espera Silicon Valley con los brazos abiertos y la chequera preparada.
