Doctora en Inteligencia Artificial (IA), licenciada en Informática e investigadora de la innovación educativa. María Cruz Gaya es vicedecana, subdirectora de la Escuela de Arquitectura, Ingeniería, Ciencia y Computación, responsable de titulaciones de Ciencia y Aeroespacial de la Universidad Europea. Esa institución, de carácter privado, está en Madrid, Valencia, Canarias, Andalucía, en España, y Portugal. Además hay una sede on-line en Ecuador, Colombia y próximamente en Perú.
Durante su estadía en Quito, capital ecuatoriana, en el cierre de una serie de conferencias que también la llevaron por México y Colombia, conversó con este Diario sobre la irrupción de la IA y cómo se la debería adaptar en el país.
¿Cuál es el objetivo de su visita al Ecuador?
Dar una serie de charlas en relación con la data science e informar un poco sobre el estado en el que se encuentra toda esta tecnología y la disrupción que está haciendo ahora mismo en todos los aspectos, prácticamente.
Y estas charlas, ¿de qué han tratado?
De cómo la data science se está convirtiendo en la pieza clave para el desarrollo de cualquier organización y país. La idea es aportar esa visión de la importancia que tiene en inversión en esta infraestructura para que permita habilitar la innovación, el desarrollo, la ventaja competitiva de las empresas.
¿Hay alguna diferencia entre lo que puede aplicar una empresa pública, una empresa privada o no?
Es lo mismo. La estrategia que se tiene que seguir es a gran escala, y es que para poder desarrollar proyectos basados en inteligencia artificial, que ofrezcan esas ventajas, competitivas a empresas o a organizaciones de cualquier tipo, se tiene que definir una estrategia a nivel de país, público-privada, que permita consolidar las bases sobre las cuales se basan todos esos sistemas. Y con esas bases me refiero a definir una infraestructura adecuada para poder procesar todos estos algoritmos, definir una política del tratamiento del dato adecuada y desarrollar el talento de forma adecuada, para que las personas dentro de la organización, dentro del país, estén bien preparadas para poder abordar este reto.
¿Qué es big data? No sé si es lo mismo con la IA o qué diferencia hay entre ambas.
La data science es un poco el marco más amplio que engloba todas estas tecnologías. Es la tecnología que permite capturar datos, procesarlos, aprender de ellos, a través de modelos, hacer simulaciones correspondientes y luego implantarlos adecuadamente. Y todo eso reúne una serie de tecnologías, que tienen que ver, pues, desde el IoT, el internet of things, para la captura de datos, pasando por técnicas estadísticas para el procesamiento de la información, de dashboards para la visualización de los datos, técnicas de inteligencia artificial y de machine learning para aprender, etcétera.
De todos estos elementos, ¿el que más destaca es la IA?
Sin duda.
¿A qué se debe?
A lo largo de estos años los grandes ciclos económicos han estado caracterizados por algún avance tecnológico. Desde el ferrocarril, o desde el internet, o cuando se inventaron los circuitos electrónicos que a la mitad del siglo XX empezaron a llenarse nuestras casas de electrodomésticos de todo tipo, ahora, justo, estamos en este nuevo ciclo económico, esta nueva era, que está gobernada por la inteligencia artificial. Y la diferencia es que, en este caso, no estamos sustituyendo algún trabajo manual o algún sistema de comunicación, como nos ocurrió con internet. En este caso lo que estamos modificando es el proceso cognitivo humano, la inteligencia está siendo capaz de realizar razonamientos que te den lugar a conclusiones de una forma muy similar a como lo hace el ser humano.
Educación de excelencia sin fronteras en la Universidad Europea
¿Desde hace cuándo empieza esta irrupción de la inteligencia artificial?
Ya en los años 50 hubo un investigador que se llamó Alan Turing que nos dijo cuáles eran o en qué momento se podía hablar realmente de inteligencia artificial, que era cuando realmente nosotros no pudiésemos distinguir si con lo que estábamos hablando era una persona o era una máquina. Cuando yo estudié la inteligencia artificial, en los años 90, me explicaron esto y todo el mundo partía de la base de que eso nunca se iba a producir, una máquina era imposible que pudiera hacer un razonamiento y mantener una conversación de forma que no pudiéramos distinguir si era una persona o era una máquina, y ahora estamos viviendo precisamente eso. Estamos viviendo la posibilidad de tener una conversación con una máquina exactamente de la misma forma que la podemos tener con un humano, y no podemos distinguirlo muchas veces. Este es el momento en el que estamos: apasionante.
¿De qué manera los seres humanos podríamos realmente confiar al cien por cien en lo que nos dice la IA?
No, nunca. O sea, tenemos que ser conscientes de que precisamente una de las cuestiones que más estamos haciendo hincapié en la Universidad Europea es el fomento del pensamiento crítico en todos nuestros estudiantes con el uso de la inteligencia artificial.
¿Cómo?
Poniéndolos a hacer proyectos que utilicen la inteligencia artificial y que detecten cómo a veces te engañan, a veces el razonamiento que hacen no es correcto, los resultados no son correctos, tienen que ser capaces de distinguir, de tener esa precaución constante.
O sea, ahora lo que tenemos que hacer es adaptar la inteligencia artificial a lo que hacemos, pero verificar que lo que nos está diciendo sea verdadero, digamos.
Es indispensable.
¿Y cómo hacer eso ante la falta de profesionales o de personas expertas?
Hay que hacer dos tipos de formación. Por un lado, lo que se llama la alfabetización en inteligencia artificial: enseñar a todos los profesionales el nuevo uso adecuado, cómo se utiliza dentro de su trabajo, qué tipo de aplicaciones se utilizan en concreto para esa profesión y cuáles son los cuidados que se tienen que hacer, no solo para verificar los resultados que te da, sino de cuáles son los datos que hay que ofrecerle a esa inteligencia artificial para que realmente las respuestas estén adecuadas a tus necesidades. Esto es indispensable.
Por otro lado, hay que hacer una buena formación en especializaciones de la inteligencia artificial, y que puedan direccionar o aportar en ese despliegue de la IA tan importante para cualquier organización y para cualquier país. Me refiero a personas que sepan de datos, de big data, de inteligencia artificial, de política y de ética en inteligencia artificial. Hay que formar gente dentro de la organización para que sea capaz de abordar ese reto.
¿Y cómo se puede hacer eso?
Hay que desarrollar currículums que estén bien adaptados, porque ahora sí que hay mucha formación en sistemas, en computación, en ingeniería software, etcétera, pero hay que actualizar los planes de estudios. En la Universidad Europea hacemos un esfuerzo inmenso en la innovación de los planes de estudios, pero no solo de eso podemos vivir, porque la tecnología y todo esto avanza a tal velocidad que no da para hacer modificaciones de los planes de estudios con la frecuencia que se necesita. Entonces, lo que hay que hacer es utilizar metodologías de enseñanza que permitan adaptar las enseñanzas a la realidad. Y eso lo hemos conseguido a través del desarrollo de proyectos. Dentro de la universidad contamos con empresas con las que trabajamos. La empresa propone un reto y los estudiantes tienen que trabajar en un proyecto para abordar ese reto.
Con uso de la IA...
Con uso de la IA, utilizando las tecnologías, las metodologías, etcétera, que nos propone la propia empresa. Eso hace que nuestros estudiantes se enfrenten a proyectos reales, que se enfrenten a situaciones en las que tienen que tomar decisiones de pensamiento crítico, decisiones éticas, decisiones de todo este tipo, y además utilizan las tecnologías que hay actualmente en la empresa y por lo tanto están actualizados, aunque no esté directamente desarrollado en un plan de estudios, sí que en las actividades formativas que se hacen en clase se desarrollan.
¿Cómo intentar actualizarse de acuerdo con las nuevas tecnologías?
Hay organizaciones a nivel internacional que están un poco definiendo cómo hay que ir actualizando los títulos. De hecho, a nivel internacional está la ACM, que es el que define el computing curricula, que son los contenidos que tiene que tener cualquier titulación relacionada con -en general- la informática. Y en 2020 ya aparecieron dentro del computing curricula especializaciones en inteligencia artificial, en data science y en iberseguridad.
Y en el caso de, por ejemplo, las personas que no pueden volver a la universidad, ¿qué podrían hacer ellas para adaptar eso a sus actividades diarias?
Hay que estar continuamente reciclándose, hay que reinventarse. Yo ya no hago nada exactamente igual que hacía hace tres años, cinco. La consulta del correo electrónico, el desarrollo de una Excel, de una hoja de cálculo para unas estadísticas, todo con el apoyo de la inteligencia artificial. Lo que hay que estar es pendiente de ir haciendo formaciones. Ahora hay una gran variedad de formaciones que se pueden hacer, más específicas de inteligencia artificial.
¿A dónde nos va a llevar la IA?
Es difícil de saber. Hay algunas voces que están hablando de la inteligencia artificial general, se trata de modelos que son capaces, no ya de sectores o con un conjunto de datos, sino que son capaces de abordar cualquier tipo de cuestión que se le pueda plantear, conocimiento universal.
¿Los humanos seremos reemplazados por inteligencia artificial finalmente?
Yo creo que no. Hay algunos puestos de trabajo que van a ser reemplazados. Sí, de hecho ya lo están siendo.
¿Cuáles, por ejemplo?
El informe que he leído para estas charlas, que está basado sobre todo en informes de la Unesco, de la ONU y del Banco Mundial, hablan de lo que se llama el efecto reloj de arena. Esto quiere decir que hay una serie de puestos de trabajo de nivel superior, que son todos los que tienen que ver con creatividad, con estrategia, con supervisión, con seguimiento del trabajo, estos trabajos se van a incrementar. Luego hay una capa media que tiene que ver con los trabajos administrativos, repetitivos, que esos se van a automatizar. Y luego tenemos otra capa, que es la más inferior, que tiene que ver con trabajo manual, va a seguir estando ahí.
Leía una entrevista sobre uno de los investigadores de la IA y le preguntaban qué profesión recomendaba estudiar o especializarse y él decía plomería.
Fontanería.
¿Es así?
Es así, esos son los que por ahora, al día de hoy, no se están cambiando.
¿Y qué recomendaciones daría a los estudiantes, a la gente que va a empezar a estudiar?
Para esta charla he estado investigando vuestra situación en cuanto al sistema educativo superior, aproximadamente en Ecuador tenéis el 50 % de estudiantes que hacen educación superior, un 70 % universitaria y un 30 % aproximadamente técnico-tecnológico, pero de todos esos solo el 4 % se dedica a hacer titulaciones TIC. Entonces, ¿qué le puedo recomendar? Pues que se metan en este tipo de carreras. Este tipo de carreras van a tener unas salidas profesionales tremendas.
¿Las de la IA?
Todo lo que tiene que ver con las tecnologías de la información y de las comunicaciones también, pero sobre todo tecnologías. Yo creo que desde Ecuador lo que hay que hacer es actualizar los currículos. Es que es una necesidad inminente que hay que hacer ya, porque es la base sobre la cual construir esa infraestructura básica, que es el cimiento de todos los proyectos de innovación competitivos que se pueden hacer y para que el país pueda ir hacia un desarrollo mayor del que está teniendo, lo primero es tener a gente bien formada. (I)
