Usos del tiempo

» El verdadero potencial es utilizar la IA para aligerar la presión de los equipos, dedicando el tiempo liberado a hacer mejor el trabajo, cuidar mejor las relaciones con compañeros, clientes, proveedores, aportar mejores ideas a la organización, etc.

Karina Gibert es una figura destacada en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) y la ciencia de datos. Actualmente, es catedrática en la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC) y directora del centro de investigación Intelligent Data Science and Artificial Intelligence (IDEAI-UPC), del cual es cofundadora. Desde abril de 2023, ejerce también como decana del Colegio Oficial de Ingeniería Informática de Cataluña.

Con una trayectoria académica consolidada, es licenciada y doctora en Informática por la UPC, con especialización en estadística computacional y IA. Su investigación se centra en la minería de datos, la ciencia de datos, la inteligencia artificial explicable y los sistemas inteligentes de apoyo a la toma de decisiones, con aplicaciones relevantes en los ámbitos de la salud, el medio ambiente, las aplicaciones a la administración pública y la educación.

También tiene una destacada actividad como asesora de los gobiernos catalán, español, de la Comisión Europea y la Commonwealth en cuestiones de ética y IA. Es una defensora activa de la igualdad de género en las disciplinas STEM, y ha impulsado varias iniciativas para promover la presencia femenina en el sector tecnológico, como donesCOEINF y donesIAcat.

A lo largo de su trayectoria ha recibido múltiples reconocimientos, como el premio Ada Byron 2022, el WomenTech Award 2023 y el premio Nacional de Ingeniería Informática 2023.

Su tarea se centra en asegurar que el desarrollo de la IA se haga de manera ética y responsable, con especial atención en la transparencia, la sostenibilidad y la justicia social en el uso de las tecnologías.

1 – La IA se ha convertido en un tema central del debate tecnológico y social. Pero, ¿cómo la definirías de manera entendedora?

Existen múltiples definiciones de inteligencia artificial, pero para comprender la esencia, a mí me gusta retroceder a los orígenes. El nacimiento formal de la IA se produce el 1956 durante la Escuela de verano de Darmouth, un seminario organizado por John McCarthy que reunió 10 expertos (desgraciadamente todos hombres). McCarthy les planteó la siguiente conjetura: “¿Es posible especificar todo aspecto de la actividad humana con precisión suficiente para que una máquina lo pueda simular?”. Y, por lo tanto, la IA (y estos orígenes dan el nombre a la disciplina) se configura como un mecanismo para construir máquinas capaces de emular la inteligencia humana.

Durante un buen puñado de años, la inteligencia artificial se centró en el desarrollo de sistemas de razonamiento automático y sistemas expertos diseñados para resolver problemas “de pensamiento” complejos. Este enfoque, pero, entró en crisis a finales de los años ochenta, porque requería una fase de adquisición del conocimiento en que los expertos (médicos, mecánicos, etc.) tenían que explicar a los ingenieros su conocimiento sobre cómo deducían una enfermedad a partir de los síntomas, o cómo entendían qué fallaba en un coche para poderlo reparar. Se pudo constatar que los humanos no sabemos explicar demasiado bien nuestro propio pensamiento, puesto que hacemos uso intensivo de conocimiento implícito (adquirido con la experiencia y aplicado inconscientemente), que es difícilmente verbalizable.

Esta limitación abrió paso al invierno de la IA, una fase de estancamiento que se alargó hasta la irrupción del aprendizaje automático (machine learning) a principios de los años noventa. El nuevo paradigma fue revolucionario: en lugar de pedir a los expertos que describieran como razonaban, se les pedían datos con casos reales (síntomas y diagnósticos, averías y soluciones, etc.) para construir máquinas capaces de aprender como lo hacen los humanos.

Así, no es hasta los años 80 que los datos acontecen el eje central de la IA, inicialmente como herramienta instrumental para superar el reto asociado al conocimiento implícito inherente a los humanos.  Desde los 80 hemos asistido a una combinación explosiva de tecnologías de sensores y telecomunicaciones, que capturan datos con precisión creciente, y métodos de IA, capaces de aprender patrones cada vez más complejos. De aquí surgieron, entre otros, sistemas de filtrado como los de Internet o redes sociales, que seleccionan los contenidos que muestran según el perfil del usuario o la huella digital, o modelos predictivos que evalúan si seremos buenos tenedores de una hipoteca o de un seguro de salud, coche u hogar.

2 – Y, ¿por qué ahora está en boca de todo el mundo? A menudo hacemos uso de la IA sin ser conscientes: recomendaciones de contenido, aplicaciones de salud, asistentes virtuales… ¿Desde cuándo convive con nosotros sin que lo sepamos?

Desde los 80 estamos rodeados de “IAs” que nos evalúan y nos valoran, algunas con más o menos acierto, y algunas muy beneficiosas como, por ejemplo, las IA que “ven” tumores en tomografías cuando el ojo humano todavía no ve nada. Este crecimiento un poco errático, pero, se ha producido en un marco de desregulación generalizada.

El “boom de la IA generativa” se consolida en noviembre de 2022 con el lanzamiento abierto y gratuito de ChatGPT por parte de OpenAI. Un año antes, DALL-E (generador de imágenes basado en descripciones textuales) ya había demostrado la capacidad de las IA generativas para interactuar con usuarios no técnicos mediante lenguaje natural. La diferencia clave era que DALL-E se centra en la creación de imágenes, mientras ChatGPT es un agente conversacional que responde a cualquier petición en lenguaje humano.

La interfaz intuitiva y gamificada de ChatGPT —diseñada para crear vínculos— provocó una adopción masiva porque rompe la barrera de la brecha digital. Reunió 1 millón de usuarios en una semana y ahora tiene más de 800 millones. Este éxito catapultó la IA generativa a los medios y el imaginario colectivo, hasta el punto que muchos usuarios confunden ChatGPT con la IA en general, a pesar de que solo es una de las muchas IA generativas existentes y la IA generativa representa solo una de las IA. Ni toda la IA es generativa ni todas las aplicaciones de IA se hacen con generativa.

3 – Has participado activamente en la Estrategia de Inteligencia Artificial de Cataluña, que impulsa la incorporación de la IA en sectores clave como la salud y el bienestar, la administración pública, el medio ambiente, la agroalimentación, la cultura o la movilidad. Desde tu experiencia, ¿en qué medidas concretas se empieza a traducir esta estrategia? ¿Qué ejemplos destacarías que tengan un impacto directo en la ciudadanía?

La estrategia catalana de inteligencia artificial (Catalonia.IA) se configuró como una de las pioneras en Europa. El lanzamiento, previsto para finales del 2019, se atrasó por la convocatoria electoral y se presentó definitivamente el febrero del 2020, justo antes de la pandemia. La estrategia se estructura a través de 4 instrumentos orientados a desarrollar la investigación (AIRA), la innovación (CIDAI), la adopción (DCA-IA) y que toda la IA se desarrolle desde una perspectiva ética impecable (OEIAC), garantizando que se ponga la persona y sus derechos en el centro.

El CIDAI es quizás la que más actividad desarrolla con múltiples líneas de acción. Entre las diferentes actividades del CIDAI son muy valiosos los proyectos de alto impacto, con aplicaciones para la administración pública entre las cuales encontramos, por ejemplo, cómo utilizar IA para entender el impacto de los antibióticos en la calidad y cantidad de la carne de los animales de engorde o poder regular mejor el tráfico o redistribuir mejor las bicicletas del servicio de Bicing de Barcelona.

También ofrece, por ejemplo, asesoría técnica y pruebas de concepto subvencionadas desde la estrategia para pymes y startups, orientando la introducción de IA a sus negocios para aumentar la competitividad con riesgos minimizados porque no hay gasto inicial por parte del empresario.

4 – Un reciente barómetro del CIS muestra cierto escepticismo social hacia la IA. Una parte importante de la población manifiesta preocupación por sus posibles consecuencias negativas, especialmente en el mercado de trabajo (Eldiario.es, marzo 2024). ¿Qué le dirías a la ciudadanía para ayudar a entender mejor los riesgos y las oportunidades de la IA?

Los mensajes catastrofistas de los medios de comunicación no ayudan mucho, francamente. Habría que modular el discurso y como se publica la información. Estoy convencida de que la evolución del mercado laboral no depende de la inteligencia artificial ni de ninguna tecnología emergente, sino de decisiones estratégicas en políticas empresariales y gestión de recursos humanos.

Las plantillas están infradimensionadas en todos los sectores. Aprovechar el tiempo que la IA libera a los trabajadores para prescindir de ellos no es la mejor decisión, puesto que mantiene la tensión laboral en los que quedan. Esta elección no recae en la tecnología, sino en las empresas. El verdadero potencial es utilizar la IA para aligerar la presión de los equipos. De esta forma pueden dedicar el tiempo liberado a hacer mejor el trabajo, cuidar mejor las relaciones con compañeros, clientes, proveedores, aportar mejores ideas a la organización, etc.

Es esencial comprender mínimamente los cimientos de la inteligencia artificial y desarrollar un criterio crítico sobre cómo consumimos IA cotidianamente —especialmente en un contexto en que, por ejemplo, recibimos centenares de aplicaciones basadas en IA cada día a nuestros móviles.

En cuanto a la brecha tecnológica, creo que tiene los días contados porque con la IA generativa se abre la ventana de hacer IAs con las que cualquiera se puede hablar de forma más o menos natural y con esta interfaz seguramente no se excluirá a los que no hacen el salto tecnológico.

Creo que el mercado laboral, como todos los que han enfrentado tecnologías disruptivas (desde los tractores a las máquinas de vapor), experimentará una transformación inevitable. Ahora bien, actualmente no observo con preocupación el riesgo que grandes colectivos queden marginados por no adaptarse. Lo que me preocupa verdaderamente es como se orientarán las políticas de empresa, pero este no es un problema tecnológico.

5 – Se ha dicho que la formación es clave. ¿Crees que las empresas e instituciones tendrían que invertir activamente en la formación de sus plantillas en IA, para aprovechar el potencial y evitar una nueva brecha digital? Y en este sentido, ¿qué perfiles profesionales tendrían que formarse, más allá de los técnicos?

La formación es un elemento clave. En el marco de la Estrategia Catalana de Inteligencia Artificial, creamos el curso gratuito «ciutadania.cat» —disponible en línea—, diseñado para ofrecer conocimientos generales sobre IA a cualquier persona interesada. Actualmente, el curso se está actualizando, y su material sirve de base para formaciones adaptadas a empresas, que a menudo realizamos.

6 – Otra brecha que preocupa es la de género. Desde tu compromiso con la igualdad en el ámbito STEM y como impulsora de iniciativas como donesIAcat o donesCOEINF, ¿cuál es la situación actual en cuanto a mujeres y IA?

Eso sí que me preocupa profundamente. La infrarrepresentación de mujeres en el sector tecnológico es alarmante. En Cataluña, si excluimos roles tradicionalmente feminizados como atención al cliente, marketing o recursos humanos, solo el 9% de los profesionales TIC son mujeres. Es decir, si una organización no cuenta con, al menos, 10 especialistas en tecnología, la tecnología que se hace no lleva la mirada femenina. Y esto es dramático, porque quiere decir que estamos construyendo la sociedad 5.0 (que se sustenta en la tecnología) sin las mujeres y, por lo tanto, sus necesidades, particularidades e, incluso, derechos no están encima de la mesa como los de los hombres cuando se diseña este futuro.

Lo encuentro tan alarmante, que trabajo para hacer red entre mujeres tecnólogas para reducir esta brecha e inspirar mujeres jóvenes que quieran formarse en este sector y dedicarse profesionalmente. Yo siento verdadera pasión y devoción por esta profesión. Cada día me pregunto cómo es posible que no haya miles de chicas intentando formar parte. Trabajo en proyectos de todo tipo, colaborando con médicos, ambientólogos, fuerzas de seguridad, administraciones, industrias, etc. y aprendo continuamente sobre los temas que tratan: gestión del agua, enfermedades, tráfico, residuos, etc. Entendiendo los retos a los cuales se enfrenta cada sector, ayudo a mejorarlos diseñando soluciones tecnológicas, muchas con IA, a pesar de que no siempre, y veo como el mundo se transforma cuando se ponen en marcha las soluciones que hemos desarrollado. Es muy gratificante e interesante.

Ahora, además, los que saben de IA nos hemos puesto de moda. Todo el mundo nos busca y necesita, pero no somos suficientes para atender todos los retos y oportunidades. Tendríamos que ser el doble, el triple… incluso, diez veces más. Solo en Cataluña se quedaron 15.000 vacantes de trabajo sin cubrir el 2023. Trabajos buenos, bien pagados y fascinantes… Como es que no queremos estar todos, es un misterio para mí.

7- ¿Qué peligros detectas si esta tecnología se desarrolla sin perspectiva de género ni diversidad?

El precio de no incluir mujeres en el sector tecnológico es inasumible, son mucho los ejemplos que demuestran los sesgos de género de la IA. Las emprendedoras han sido sistemáticamente rechazadas por los algoritmos de crédito de los bancos —entrenados con datos históricos exclusivamente masculinos, que no reflejan las particularidades del emprendimiento femenino—. Las herramientas de videoconferencia nos recortan fatal y nos borran ojos y orejas porque los modelos se han alimentado mayoritariamente de fotos de hombres jóvenes y blancos. Hay tantos casos para explicar… La solución es clara: equipos de desarrollo paritarios que integren mujeres en todas las fases del diseño de la IA.

8 – En el marco del Pacto del Tiempo de Barcelona, trabajamos para promover modelos de organización más eficientes, equitativos y sostenibles, que pongan en el centro la calidad de vida, el bienestar y la igualdad de género. Desde tu visión, ¿cómo puede la IA ayudar a las organizaciones a avanzar hacia esta nueva cultura del tiempo? ¿Te imaginas usos concretos en la gestión del tiempo de trabajo, la flexibilidad horaria o la conciliación?

El valor más preciado de la inteligencia artificial es su capacidad, bien aplicada, de absorber tareas pesadas y repetitivas que actualmente recaen sobre las personas.

Esto tendría que permitir aligerar la carga laboral, de forma que todo el mundo pueda elevar los estándares de calidad de su trabajo, dejando de invertir tiempo en detalles operativos. La IA se tendría que ubicar como un «acompañante» o, un concepto que me gusta mucho, como un «asistente inteligente».

Pensad en cómo antes las mujeres pasaban horas lavando ropa a mano, con agua fría y ceniza, y hoy van “asistidas” por lavadoras que asumen el trabajo más pesado y ganan tiempo para hacer otras cosas.

Tendríamos que trabajar por un marco laboral donde la IA haga la función de descongestionar la actividad laboral. Esto abre muchas posibilidades para que los profesionales puedan dedicar el tiempo a actividades más humanas, como que un médico pueda dedicar más rato al paciente, con calma, sin la presión de cumplimentar documentos digitales o que un operario de línea de producción pueda reducir la presión porque sabe que una máquina detecta las taras mejor que él y él solo tiene que supervisar las alertas que emite la máquina.

9 – Mirando hacia el futuro: cómo serán las organizaciones de aquí a 10 o 15 años? ¿Qué papel tendrá la IA en las nuevas formas de trabajo y en los roles de las personas trabajadoras? Expertos como Bill Gates apuntan que podríamos pasar a jornadas laborales de 2-3 días semanales. ¿Es realista imaginar un horizonte así? ¿Y como nos preparamos?

Yo no tengo una bola de cristal para ver el futuro, pero creo que el reto que tenemos delante es inmenso. Vivimos un cambio de era, de orden social y económico, y los cambios que se acercan son profundos y estructurales. Es fundamental no afrontarlos de cualquier manera, sino reflexionar a fondo sobre sus consecuencias. Todos juntos tenemos que hacer un ejercicio de profundidad y responsabilidad.

No se puede poner una herramienta como ChatGPT, que consume grandes cantidades de energía y agua y compromete el futuro del planeta, al alcance de todo el mundo para jugar o entretenerse. Tampoco podemos implantar la inteligencia artificial de un día para el otro en una organización sin la preparación adecuada. Ni lanzar al mercado herramientas que vulneren derechos fundamentales sin supervisarlos. Estos riesgos no son propios de la IA en sí, sino de las personas que crean, la gestionan y la utilizan.

Si hacemos una buena implantación de la IA —y, de hecho, encuentro que aquí estamos bastante concienciados, sobre todo si lo comparamos con lo que pasa en los Estados Unidos o en otras partes del mundo—, podemos proteger el individuo, mejorar la economía y avanzar éticamente todo a la vez.