El futuro tecnológico en Algoritmos y Data

Alicia, ¿cuántos años pasaron desde el lanzamiento de tu empresa?

Lanzamos Libelium en 2006, así que han pasado casi 18 años desde que comenzamos esta aventura.

¿Por qué en esa época montaste Libelium, lo hiciste sola?

La idea de fundar Libelium surgió mientras estaba en la universidad, junto con mi cofundador David Gascón. Ambos vimos el potencial del Internet de las Cosas (IoT) para transformar múltiples industrias y mejorar la calidad de vida. Desde el principio, trabajamos juntos para convertir esta visión en realidad.

¿Cómo ha evolucionado tu empresa en estos años?

En lo esencial no ha cambiado mucho: ofrecemos soluciones IoT para ayudar a empresas y ciudades a ser más sostenibles. Lo hicimos con uno de nuestros primeros casos de éxito, el estudio del comportamiento de unas abejas en una colmena en Irlanda, y lo hemos hecho con Cartagena, por poner un ejemplo reciente, ayudando a la ciudad a crear un gemelo digital de la calidad del aire de la ciudad sobre el que diseñar su zona de bajas emisiones.

Lo que sí ha cambiado es el cómo lo hacemos. Libelium comenzó siendo un diseñador de 'hardware', como esos dispositivos Plug&Sense! que instalaron en las colmenas para monitorizar la salud del panal. Entonces, nos dedicábamos a capturar los datos y enviarlos a través de nuestros dispositivos a la plataforma o a la nube del cliente final. Ahí acababa nuestro papel.

Ahora, hemos visto el potencial de los datos, sabemos cómo aportarles valor y hemos virado nuestro negocio hacia eso. Hemos pasado de ser meros recolectores de datos a convertirnos en una empresa que ofrece soluciones completas del IoT, integrando análisis con inteligencia artificial y ofreciendo servicios que permiten a nuestros clientes tomar decisiones informadas y estratégicas, como la zona de bajas emisiones de Cartagena. Este cambio nos ha permitido expandir nuestro impacto y ofrecer un valor añadido significativo a nuestros clientes.

Últimamente has escrito un libro 'Toma el control de tus datos', ¿qué importancia tienen los datos y cómo pueden mejorar la vida y la gestión de la empresa?

Con 'Toma el control de tus datos' quería poner sobre papel todo lo que, desde mi punto de vista, implica esta nueva era donde el dato es el nuevo centro de la economía. Esto genera infinidad de oportunidades, pero también nos enfrenta a nuevos retos reguladores, legales y hasta éticos que no estamos afrontando con la calma que se requiere.

Para las empresas, los datos son un recurso invaluable que, si se gestionan adecuadamente, pueden llevar a una mayor eficiencia y competitividad. Además, es crucial que debemos tomar conciencia de la importancia de proteger su privacidad y de estar informados sobre cómo se utilizan nuestros datos.

No podemos volcar toda la responsabilidad y el control de los datos en las empresas que nos ofrecen servicios en internet o en las normativas que puedan sacar los gobiernos para regularlos; debemos ser más celosos con nuestra privacidad y hacer un examen sobre qué implica ceder nuestros datos a terceros. Falta mucha autoconcienciación de las implicaciones que tiene pulsar el botón de «aceptar».

¿Qué va a cambiar con la IA, cómo impactará el mundo laboral?

La inteligencia artificial (IA) está transformando el mundo laboral de maneras profundas. Puede automatizar tareas repetitivas y liberar a los trabajadores para que se concentren en actividades más creativas y estratégicas. Ahora nos parece algo disruptivo y saber manejar ChatGPT es una ventaja competitiva, pero pronto dejará de ser una ventaja para convertirse en un mínimo requerido, como saber manejar hoy un paquete de ofimática o navegar en internet.

Sin embargo, también plantea desafíos significativos, como el sesgo inherente en los algoritmos de IA a la hora de definir y asignar puestos de trabajo en cuanto a género, raza y otros factores.

Por ejemplo, se ha documentado que ciertos sistemas de reclutamiento basados en IA han discriminado a candidatas mujeres en sectores tecnológicos porque los algoritmos se entrenaron con datos históricos que reflejaban una mayoría masculina en esos roles. Debemos hacer una lectura de este hecho en clave de oportunidad, es más fácil reentrenar a un algoritmo eliminando los parámetros que puedan ser discriminatorios o añadiendo datos sintéticos a los datos de entrada que nos permitan eliminar esos sesgos en el futuro.

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¿Qué formación consideras necesaria para seguir al frente de esta revolución tecnológica?

Para estar al frente de la revolución tecnológica, es esencial tener una base sólida en ciencias de la computación y en disciplinas relacionadas con la IA y el IoT. Las carreras STEAM (ciencia, tecnología, ingeniería, arte y matemáticas) son fundamentales. Sin embargo, también es crucial una formación más transversal que incluya ética, filosofía y gestión de la incertidumbre.

La tecnología avanza a un ritmo vertiginoso y con ello, la incertidumbre sobre el futuro se incrementa. Aprender a gestionar esta incertidumbre es vital. Esto implica desarrollar habilidades de pensamiento crítico, adaptabilidad y resiliencia. Saber cómo abordar problemas complejos y tomar decisiones informadas en contextos cambiantes puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso en este entorno tan dinámico.

¿Cómo ves el papel humano y su inteligencia respecto a una inteligencia artificial generativa?

La inteligencia humana y la inteligencia artificial generativa deben complementarse. Mientras que la IA puede procesar grandes cantidades de datos y encontrar patrones que a los humanos se nos escapan, la creatividad, la intuición y la capacidad de empatizar son cualidades únicas de los seres humanos. El desafío está en encontrar el equilibrio adecuado y en utilizar la IA como una herramienta para potenciar nuestras capacidades, no un sustituto de lo que nos hace humanos. Por dar un ejemplo, las herramientas de diseño gráfico para generar imágenes no están eliminando puestos de trabajo de diseñadores profesionales, sino que los están convirtiendo a todos en directores artísticos con un 'equipo' a su cargo.

¿El algoritmo ya es la clave, con la inteligencia artificial lo será más?

Definitivamente, porque ahora, entre el poder computacional actual y que hay algoritmos de algoritmos, pueden expandirse casi hasta el infinito. Han alcanzado un nivel de sofisticación sin precedentes. Ahora, pueden aprender de los datos, identificar patrones y hacer predicciones con una precisión increíble. Esto ha permitido avances en áreas como la medicina, donde los algoritmos de IA pueden diagnosticar enfermedades con mayor precisión que los humanos, o en el transporte, con el desarrollo de vehículos autónomos.

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¿Ya se está empezando a legislar sobre la IA, qué hace falta?

La legislación sobre IA es necesaria para asegurar un desarrollo ético y responsable. Es importante que las leyes aborden temas como la privacidad, la transparencia, la responsabilidad y la equidad. Necesitamos marcos regulatorios que protejan a los individuos y promuevan la innovación responsable. Pero sobre todo, debemos dejar claro que la regulación no es la única clave. Es imprescindible una educación digital de la sociedad si queremos que ésta se desarrolle sin brechas.

¿Cómo se podrán controlar las fuentes obtenidas de la IA?

Controlar las fuentes de IA implica asegurar la transparencia y la trazabilidad de los datos y algoritmos utilizados, pero también respetar los contenidos protegidos por derechos de autor. No sólo se trata de evitar las 'cajas negras' que toman decisiones por nosotros sin saber cómo, sino de asegurar que los algoritmos explotados por terceros no se entrenan con contenidos generados por otras personas.

¿Se puede hablar de la necesidad de un 'algorético'?

La ética debe ser una consideración central en el diseño y la implementación de algoritmos de IA. Debemos asegurarnos de que las decisiones tomadas por sistemas de IA sean justas, transparentes y respetuosas con los derechos humanos. Esto incluye abordar cuestiones de sesgo, privacidad y equidad. La solución radica en contar con equipos diversos que nos ayuden a detectar esos sesgos y corregirlos, por ejemplo, con la inserción de datos sintéticos. Los algoritmos están sesgados porque han aprendido de nosotros, y nosotros, como sociedad, estamos sesgados. Tenemos que hacer que la IA no trabaje sobre lo que somos sino para lo que queremos ser.

¿Cuál será tu nuevo desafío?

En Libelium estamos muy ilusionados con la oportunidad que brindan los espacios de datos. Si de verdad nos creemos que los datos son el nuevo lenguaje, los espacios de datos son el marco para poder compartirlos masivamente asegurando su transparencia y trazabilidad y generando un ecosistema que permita la creación de modelos, visualizadores e integraciones. Aunque parece un concepto muy intangible, los casos de uso son incontables. Por ejemplo, permiten a las ciudades recopilar, analizar y compartir información en tiempo real sobre el tráfico o la calidad del aire para la mejora de la gestión urbana. A través de la recopilación y análisis de datos de sensores en el campo, los agricultores pueden optimizar el uso de recursos como el agua y los fertilizantes, incrementando así la productividad y sostenibilidad de sus cultivos. En el sector energético, los espacios de datos permitirían el diseño de gemelos digitales que ayuden a un transporte de la energía más eficiente con la misma infraestructura, algo crítico con el incremento de las fuentes renovables .