El-Rei cualifica de "magnífica" e "estimulante" a lección inaugural da catedrática Amparo Alonso sobre intelixencia artificial

Nota de prensa
1/10/19 10:42
  • Institucional

A Coruña, 1 de outubro de 2019.- A Universidade da Coruña acolleu onte o acto de apertura do curso universitario español. A lección inaugural correu a cargo da catedrática Amparo Alonso Betanzos. El-Rei saltouse o guión para gabar, na súa intervención posterior, a "magnífica y estimulante" lección de apertura da profesora Alonso Betanzos "con la que nos ha abierto los ojos sobre esa realidad imparable".

Investigadora en intelixencia artificial, Alonso Betanzos é coordinadora do grupo de investigación Laboratorio de I+D en Intelixencia Artificial da Facultade de Informática da UDC e presidenta da Asociación Española de Inteligencia Artificial.

Texto íntegro da lección inaugural.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL: SER O NO SER EN EL SIGLO XXI

Amparo Alonso Betanzos, catedrática de la Universidade da Coruña

 

 

"Permítanme que comience agradeciendo a nuestro Rector la invitación para impartir y compartir con ustedes este discurso de apertura del curso 2019-2020. En cualquier caso habría supuesto un gran honor para mí, pero en esta ocasión lo es mucho más porque este solemne acto de apertura lo preside Su Majestad el Rey de España, lo que constituye también un honor excepcional para la Universidade da Coruña, una universidad joven, que acaba de cumplir 30 años, una cifra que nos permite contar con el impulso de la juventud a la vez que con la madurez del camino ya andado para afrontar el futuro. Y esta ocasión me permite también hablar de una disciplina imprescindible para afrontar el futuro de nuestro país, el futuro de la sociedad, y me atrevo a decir que el futuro de la Humanidad; voy a hablarles hoy de la Inteligencia Artificial.

La historia económica moderna intercala épocas de mejoras incrementales con otras en las que ciertos descubrimientos y desarrollos cambian radicalmente nuestra manera de relacionarnos y de organizarnos como sociedad. En pleno 2019 parece claro que la Inteligencia Artificial (IA) va camino de unirse a avances que fueron considerados revolucionarios en su época, como fue el caso de la navegación, la máquina de vapor o la electricidad. De hecho, eminentes jóvenes investigadores en IA como Andrew Ng, estadounidense nacido en Londres, profesor de la Universidad de Stanford, fundador del proyecto Google Brain, y uno de los miembros fundadores de Coursera, la plataforma de educación en línea, han calificado a la IA como “la nueva electricidad”. 

Esta área de la Computación vive hoy su período más brillante, y no por casualidad, sino por la conjugación de varios factores que iremos detallando a continuación:

En primer lugar la disponibilidad de datos. Debido al progresivo e intenso proceso de digitalización que está teniendo lugar, prácticamente cualquier experiencia humana está digitalizada, desde los viajes hasta los servicios de salud. Y no es solo la actividad humana, disponemos también de una creciente cantidad de sensores que registran datos procedentes de procesos naturales que nos permiten saber cómo se comporta y evoluciona nuestro entorno.

En segundo lugar estamos dentro de un cambio social y tecnológico sin precedentes. Todos interactuamos con nuestros dispositivos móviles en un mundo cada vez más interconectado, y en el que la conectividad es imprescindible. Esta conectividad genera tanto una oportunidad de mercado como un reto de adaptación social.

En tercer lugar, ahora disponemos de la capacidad de cómputo necesaria. El avance de las tecnologías de computación de altas prestaciones, el abaratamiento de la computación en nube, y la disponibilidad de uso de nuevas plataformas de computación paralela y distribuida, permiten el procesado rápido y económicamente rentable de enormes volúmenes de datos heterogéneos.

También  disponemos de avances en software. Nuevos tipos de  bases de datos, que nos permiten almacenar y tratar datos estructurados y no estructurados, más allá del clásico dato científico. Al mismo tiempo ha sido disruptiva  la aparición de nuevos desarrollos teóricos, fundamentalmente matemáticos, como los obtenidos en el campo del Aprendizaje Profundo, el aprendizaje por refuerzo, o el reconocimiento del Lenguaje Natural, que han generado resultados de alto nivel de precisión, situando a la IA como una tecnología madura de éxito y de gran impacto.

Como consecuencia de todo lo anterior, aumenta la demanda real de las empresas, que multiplican anualmente sus inversiones económicas en el campo.

Pero aunque es evidente el éxito de la IA, queda mucho camino aún por recorrer. Durante la última década se han logrado muchos de los objetivos que se establecieron para esta disciplina, sí, pero también hemos abierto más líneas de trabajo que nunca, y tenemos aún muchos problemas a los que dar solución, y no sólo en aspectos relacionados con los perjuicios y la parcialidad debida a los conjuntos de datos empleados, o los fallos de los sistemas de conducción autónoma. Un ejemplo es lo que sucedió en el caso del algoritmo de contratación de Amazon, que confunde la escasez de currícula de mujeres en el campo tecnológico con falta de capacidad, acarreando discriminación. Otros casos de cierta alarma son el del accidente del vehículo autónomo de Tesla, que no logró identificar correctamente los vehículos estacionados, o el controvertido problema de los sistemas de reconocimiento facial. Es más fácil que nunca automatizar soluciones, pero también expandir nuevos problemas.

Están también abiertas otras líneas de trabajo de gran calado, relacionadas con aspectos de escalabilidad o explicabilidad de los algoritmos -muchos de ellos funcionando en modo “caja negra”-, con la sostenibilidad energética de su uso, o con que estos algoritmos sean capaces de incorporar fácilmente conceptos como el tiempo, el espacio o la causalidad a su razonamiento. Sin duda, queda aún mucho trabajo por hacer para poder construir sistemas con un nivel de entendimiento conceptual adecuado, que nos lleven a esa IA del futuro confiable y robusta que la UE preconiza: una IA al servicio de la Humanidad. Enfrentarse a este reto y superarlo será el gran objetivo de esta disciplina en los próximos años.

Pero para resolver un problema, el primer paso es conocerlo, es decir, intentar responder a la pregunta ¿qué es la Inteligencia Artificial?

La tarea no es sencilla. Según los diccionarios de la Reales Academias Española (RAE) y Gallega (RAG), esta área de la Computación se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico. Engloba muchas subáreas de trabajo como la Robótica, el procesamiento del Lenguaje Natural, el Razonamiento Automático, el Aprendizaje Automático, la Visión Artificial, la modelización basada en agentes inteligentes, el Big data, etc. Por otra parte también es una materia transversal, ya que afecta a muchos campos de aplicación, como la Salud, la Educación, el Medioambiente, la Industria, el Turismo, etc. Y finalmente, la IA es un campo que se está haciendo cada vez más amplio e interdisciplinar, por sus indudables implicaciones en numerosos aspectos de la sociedad, incorporando profesionales procedentes de otras especialidades como las Matemáticas, la Economía, el Derecho, la Psicología o la Filosofía, entre otros. En resumen, es un campo de la Informática amplio, transversal e interdisciplinar que supone uno de los retos más interesantes de la tecnología actual, y es el de mayor influencia en el tránsito a la llamada Sociedad 4.0. 

Hablaba antes de descubrimientos, una palabra que solemos asociar con un hallazgo, y muchas veces repentino. Pero ninguno de los avances que he mencionado fue instantáneo, sino que todos ellos requirieron una considerable investigación y reflexión previa, además de alcanzar cierta madurez en su aplicación. La IA no es una excepción, no es una disciplina tan reciente como cabría pensar por su actual protagonismo en los medios de comunicación. Existe con este nombre desde que un reducido grupo de científicos se reunió en 1956 en el Darmouth College (EEUU) para discutir sobre la gran pregunta, “¿Pueden pensar las máquinas?”. Pregunta que ya se había hecho el científico británico considerado como padre de la disciplina, Alan Turing, en su célebre artículo “Computing Machinery and Intelligence” que publicó en la revista Mind en 1950. En este trabajo, en gran parte podríamos decir filosófico, ya que la capacidad de los ordenadores de esa época estaba muy lejos de posibilitar la implementación de sus proyectos, argumentaba la idea de que los ordenadores digitales podrían tener comportamientos inteligentes y aprender. Su artículo acababa arguyendo que cabe esperar que las máquinas puedan competir con los humanos en los campos puramente intelectuales. El Profesor Turing no sólo fue un precursor de la disciplina, sino también un visionario, planteando modelos actuales de aprendizaje automático como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje evolutivo, o el aprendizaje por refuerzo. También planteó otros aspectos de plena actualidad como la posibilidad de la creatividad computacional, que intenta modelar, simular o replicar la creatividad humana utilizando un ordenador,  o las interfaces humanizadas, que permiten interacciones más complejas entre el humano y la máquina usando Lenguaje Natural, dos campos que relacionan la IA con la psicología cognitiva, la filosofía, o las artes. Turing también esbozó las actuales ideas básicas de la Robótica del Desarrollo, adoptando ideas del aprendizaje incremental humano para acortar las escalas de tiempo del aprendizaje automático. Muchas de estas áreas están todavía en plena ebullición, y aún no las hemos explorado en toda su amplitud. 

Pero la Ciencia se basa en hechos, y como hemos dicho las aplicaciones imaginadas por la IA eran muy ambiciosas para el estado de la tecnología en el pasado siglo. Desde su nacimiento, la historia de la IA cuenta con épocas en las que la disciplina florecía, llamadas “primaveras”, alternadas con otras en las que resistía con poca actividad, prácticamente restringida a algunos grupos de investigación académicos, en los períodos llamados “inviernos” (parafraseando a William Shakespeare al hablar del “invierno de nuestros desconsuelos” en Ricardo III).

En la reunión del Darmouth College, los científicos asistentes se proponían lograr avances significativos en diversas áreas, como la resolución de problemas, el aprendizaje o la comprensión del lenguaje natural, cuestiones que se rebelaron de gran calado, y que han estado presentes en la investigación del campo desde sus inicios. Pero el objetivo último de la Inteligencia Artificial se estableció como la consecución de que una máquina programada convenientemente pudiera replicar la inteligencia humana y exhibir un comportamiento inteligente de tipo general; un objetivo muy ambicioso, que por ahora parece lejano aún. Actualmente, lo que tenemos es una IA específica, en la que hemos podido desarrollar algoritmos y máquinas que realizan tareas asociadas a la inteligencia humana como aprender, entender, o razonar, y que requieren inteligencia en un ámbito concreto y especializado. Por ejemplo, hemos conseguido desarrollar programas que juegan al ajedrez o al Go, y que son capaces de batir a los campeones del mundo y a los grandes maestros. Pero no tienen una inteligencia general, como la de los humanos. Cualquier jugador de ajedrez es capaz de aprovechar sus conocimientos para aprender a jugar de forma rápida a las damas, por ejemplo. Para poder obtener lo mismo en IA necesitaríamos en principio desarrollar un algoritmo distinto, aunque actualmente se está avanzando mucho en la transferibilidad del aprendizaje. 

Aún así, existen muchos dominios en los que la IA supera a la inteligencia humana, como es el caso de áreas específicas de la medicina, la búsqueda de soluciones a fórmulas lógicas con muchas variables, los sistemas de recomendación, etc. Los robots, los vehículos autónomos, los asistentes personales o los traductores automáticos son todos ellos éxitos de la IA. Todos ellos serían casos de IA específica. 

La expansión de esta exitosa IA es la que está cambiando rápidamente nuestra manera de interaccionar con el entorno, acarreando importantes cambios económicos y sociales. En pocos meses, se prevé que un porcentaje importante (sobre el 20%) de los contenidos publicados por las compañías (documentación legal, comunicados, informes...), serán producidos por sistemas inteligentes. Los canales de servicio al cliente serán en su gran mayoría (alrededor del 85 %), gestionados por sistemas inteligentes, muchos de ellos en forma de chatbots, que se ocuparán de forma más directa y personalizada de sus gustos y necesidades. Los ejecutivos de las empresas usarán software de reconocimiento de voz para que sus asistentes personales inteligentes les ayuden a organizar su trabajo de manera más eficaz y eficiente. Los vehículos autónomos serán una realidad a corto plazo para el transporte de mercancías, pero quizás también lo sean a medio plazo para nuestros desplazamientos. Esto permitirá una mejora sustancial en la forma de gestionar el tráfico en nuestras colapsadas ciudades, además de mejorar nuestra vida personal y laboral, por ejemplo podrían proporcionarnos una hora diaria libre, que ahora mismo perdemos conduciendo, intentando buscar aparcamiento o sufriendo atascos.

Hemos cambiado nuestra forma de interaccionar con el entorno. ¿Quién pregunta ya indicaciones sobre cómo llegar a cualquier sitio si no es a una aplicación de nuestro móvil? ¿Cuántos vemos la televisión al modo que lo hacían nuestros padres?

Continuamente surgen áreas nuevas de aplicación de la IA, como las relacionadas con las FinTech (empresas de tecnologías financieras). Otros sectores como el de la Salud o el de la Educación sufrirán grandes cambios por el uso de la IA. Se está abriendo la posibilidad de desarrollar nuevos fármacos, tratamientos más personalizados, o educación más individualizada a lo largo de nuestra vida. Y se estudia también que la IA ayude a sectores de población y zonas geográficas en riesgo de exclusión o deprimidas. La inclusión de médicos o educadores virtuales pueden hacer que servicios de calidad tan necesarios lleguen, a bajo coste, a lugares donde no habían penetrado anteriormente, permitiéndonos recuperar nuestra Sociedad del bienestar de un modo económicamente viable.

Algunos aspectos no son tan positivos, y requieren de reflexión, como es el caso de la propiedad, la protección y la privacidad de nuestros datos personales (con el conocido estatus de compañías que han crecido gracias a su explotación), el escándalo social y político que estalló recientemente en Europa y EEUU por la cesión de los datos personales de sus usuarios por parte de ciertas compañías para fines no autorizados y desconocidos por éstos, o la difusión de noticias falsas que se relacionan con situaciones políticas sensibles. Tecnologías como las relacionadas con el reconocimiento facial también suscitan controversia en EEUU y Europa, pero son adoptadas sin problemas en China, un país que pretende convertirse en la primera potencia del mundo en IA en el año 2030.

Quisiera ahora centrarme en un aspecto en la que la IA es y será una disciplina clave para cualquier país: el empleo. Claramente estamos en un momento de grandes cambios del escenario laboral. Por una parte, tendremos nuevos trabajos que aún no conocemos. Por otra parte, está claro que también tendremos más puestos de trabajo que necesitarán de una cooperación estrecha entre las personas y las máquinas, una situación que ya empezamos a vislumbrar en áreas como el trading automático o la medicina personalizada. Las máquinas analizan patrones más rápidamente y mejor que los humanos, que son los encargados de tomar la decisión final, y a los que la máquina provee de más información y más exacta en menor tiempo, reduciendo en gran medida los errores que los profesionales pueden cometer. Existen estudios que concluyen que aproximadamente 3 de cada 4 trabajadores tendrán que cambiar o adaptar su trabajo hacia el año 2030, para el que nos queda un poco más de una década. Por último tendremos que considerar un importante aspecto, lamentablemente no existe ruptura sin coste: diferentes informes coinciden en que habrá un número relativamente alto de tareas que podrán automatizarse, lo que repercutirá en la desaparición de un número importante de los empleos actuales (se estiman unos 4-5 millones en España).

Muchos de los nuevos empleos que hemos mencionado tendrán que ver con disciplinas tecnológicas y científicas, de hecho hoy es ya habitual encontrar en las empresas puestos que hasta hace poco se restringían al ámbito académico como Científico de Datos, Ingeniero en Big Data o Experto en Inteligencia Artificial, y está claro que los perfiles relacionados especialmente con la Informática, la Ciencia e Ingeniería de Datos, la Ciberseguridad o las Telecomunicaciones serán muy demandados. Este escenario nos plantea oportunidades interesantes no sólo económicas, sino también de igualdad, avaladas por datos como que el salario medio del sector TIC es actualmente un 22% superior al de otros sectores, tanto para hombres como para mujeres, o que en este sector existe menos brecha salarial de género que en otros sectores (5 puntos menos) y que en la población de entre 16 a 54 años no existe brecha entre hombres y mujeres en cuanto a habilidades digitales.

Pero recordemos que la IA es también transversal e interdisciplinar, y afecta a muchos campos de aplicación, desde la Sanidad hasta la Industria o el Medioambiente, y cada vez incorpora más profesionales procedentes de otras disciplinas. Habrá nuevos puestos de trabajo que requieran perfiles cada vez más flexibles e interdisciplinares, además de los que surjan debidos a la demanda de nuevos productos y servicios que aparecerán en nuestra sociedad por la mejora de la productividad, y que tendrán ejemplos en sectores de cuidados e imagen personal, entre otros.

¿Y qué vamos a necesitar para poder afrontar con éxito  todos estos escenarios? Indudablemente, se abren muchos retos en temas de formación. Durante los últimos años ha crecido el número de personas cualificadas en el área, profesionales capaces de crear los algoritmos disruptivos y los sistemas sofisticados que necesita la industria, así como también han crecido el número de startups y de empresas que invierten en IA en el mundo. A pesar de este crecimiento, la demanda de personal es mucho mayor que el personal disponible, una tendencia que parece se mantendrá en los próximos años. Sin embargo, al mismo tiempo descienden en Europa y en EEUU los estudiantes de ingenierías y en general, en disciplinas conocidas por las siglas STEM (Ciencia-Tecnología-Ingeniería-Matemáticas, en inglés). Es perentorio que tomemos medidas en este aspecto. Es necesaria una formación en Informática y en Tecnología para nuestros niños y niñas, desde la Escuela Primaria, para poder formar adultos conscientes de las capacidades, pero también de las limitaciones de la tecnología que manejan. Un reto imprescindible en un país como el nuestro, en el que esta asignatura, la Informática, no consta en los currículos de Primaria y es solo optativa en la mayoría de las Comunidades Autónomas en Secundaria y Bachillerato. Quizás cambios de este tipo nos ayuden a reducir también la tremenda brecha de género que arrastramos desde hace décadas en las titulaciones de Ingeniería Informática. El porcentaje de mujeres no ha dejado de descender en los últimos años, desde el curso 1985/86, en el que el número de alumnas era del 30%, hasta la actual horquilla del 10-12% de la mayoría de las universidades españolas. El número total de matriculados en Grados de Informática en España en 2017-2018 era 36.174, de los que solamente 4.419 son mujeres, un 12,21%. 

El problema persiste por supuesto en las empresas. En España en el año 2016, sólo el 15,4% de los especialistas en TIC eran mujeres, un porcentaje algo inferior al de la UE, que en 2017 cifró Eurostat en el 16,7%. Aunque algunas de las grandes empresas del sector en España, como Google, Microsoft, IBM, Hewlett Packard, Twitter o Facebook tienen como directoras a mujeres, la realidad es que el 66% de las empresas de Informática y Telecomunicaciones europeas no cuentan con mujeres entre sus directivos, según datos de Accenture. El panorama necesita imperiosamente un cambio, no podemos permitirnos llegar sólo a la mitad del talento disponible. Además, diferentes estudios demuestran que los equipos de trabajo diversos son necesarios para la economía de mercado: obtienen mejores resultados y son hasta un 15% más rentables.

No parece posible un cambio rápido, ya que no conseguimos llegar a que ese talento femenino ingrese en nuestras aulas, a pesar de que no sólo las perspectivas de empleo son buenas, sino que también los salarios lo son; según datos de la Comisión europea, el sector TIC genera mejores oportunidades laborales y en Europa, las mujeres TIC ganan casi un 9% más que las que ocupan cargos similares en sectores de servicios no-TIC.

Además de la igualdad y diversidad, la interdisciplinaridad también plantea nuevos retos, especialmente para la Universidad. Será necesario plantear cambios y reformas en la formación de disciplinas, científicas y humanísticas, algo que ya están abordando instituciones como el MIT, con su reciente inversión de 1 billón de dólares para formar los profesionales que ellos llaman los “bilingües” del futuro, profesionales en ciencias o en humanidades con los necesarios conocimientos de tecnología e IA, pero también de ética, comunicación, espíritu crítico, creatividad y otras habilidades que se prevén imprescindibles para el mundo del futuro.

Este nuevo paradigma de empleo traerá consigo también la necesidad de formación a lo largo de la vida, lo que se conoce como aprendizaje permanente, para que las personas que ya están en el mundo laboral puedan actualizar sus conocimientos. Este cambio afectará no sólo a la Universidad, a la que requerirá mayor flexibilidad y agilidad, sino también a otros estamentos. El ritmo con el que podamos organizar la Educación para las personas que pierden sus empleos o necesiten adquirir nuevas capacidades depende sin duda de la tecnología, pero también dependerá de la reglamentación de los países, así como de las acciones que se lleven a cabo para poder paliar las repercusiones del avance tecnológico.

Finalmente, necesitaremos una sociedad que entienda y participe de la cultura tecnológica. Tanto las oportunidades como los desafíos en materia de IA, sus algoritmos y el uso de datos personales requerirán de empresas, gobiernos y ciudadanos que entiendan de datos, de algoritmos, de su alcance y de sus limitaciones. La educación en IA debería cuidarse en todos los niveles educativos para generar una sociedad madura y crítica.

No podemos olvidar la investigación, a la que nuestra sociedad no acaba de dar la importancia que tiene como generadora de riqueza. Como dije anteriormente, la IA es una disciplina con cierta madurez, que vive una etapa brillante, pero en el camino, los investigadores que resistieron en las etapas que llamamos inviernos contribuyeron con su esfuerzo y su resiliencia a esta nueva etapa. Quedan muchas líneas abiertas en IA, pero es primordial disponer de una inversión adecuada, sostenida y planificada tanto en Educación como en I+D+I, para conseguir una economía basada en el conocimiento que garantice un futuro de prosperidad y bienestar de toda la sociedad, a la que la investigación debe dirigirse y beneficiar. Pero no sólo debe invertir el Estado, sino también las empresas. Actualmente, la tecnología de la IA se está desarrollando principalmente en tres grandes zonas: China, EEUU y la Unión Europea (UE). En EEUU es el sector privado el que actúa como impulsor principal (pensemos en Google, Amazon, Facebook o Apple), pero también es importante el peso de los proyectos estatales de investigación apoyados por DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency). Silicon Valley es el área más importante del mundo en concentración de investigación civil en IA. En China es el estado, y no sólo a nivel nacional sino también a nivel de gobierno local en ciertas zonas del país, el mayor impulsor de la investigación en el área. Su apuesta es clara, China es el país con mayor inversión económica anunciada en IA. El gigante asiático pretende convertirse en el líder mundial en 2030 y cuenta también con importantes grandes empresas (Baidu, Alibaba, Tencent), que trabajan en combinación con el Estado. En la UE la situación es mixta, con gran apoyo estatal en algunos de los países miembros, principalmente Francia y Alemania, y un número importante de startups, especialmente situadas en el Reino Unido.

La gran ventaja de EEUU es su indudable atracción para el talento, empujada también por la hegemonía de muchas de sus grandes empresas, que se expanden hacia territorio europeo. China tiene otras ventajas, como son su población, que garantiza grandes conjuntos de datos y un enorme campo de experimentación con más de 700 millones de usuarios de Internet, un mercado cerrado a muchas plataformas estadounidenses y un número de titulados en Ciencia e Ingeniería mucho mayor que en otros países (1,6 millones en 2017), además de contar con una plataforma de empresas  muy relevante, y la mayor penetración tecnológica del mundo. Las ventajas de la UE son su importante número de instituciones de investigación, 32 de ellas en el top 100 mundial, frente a las 30 de EEUU y a las 15 de China. Sin embargo, nuestra gran desventaja es la carencia de grandes plataformas empresariales como las de EEUU y China, además de una relativa aversión al riesgo y el gran peso de los sectores servicios y financiero con respecto a otros bloques. Otra importante desventaja es la exportación de talento humano, que juega un papel fundamental para conseguir resultados de éxito. Muchos de nuestros mejores científicos se han visto atraídos por otros entornos más favorables. Podemos ejemplificar la situación con los últimos Premios Turing (los equivalentes al Nobel en nuestro campo), que se les concedió a tres investigadores por sus aportaciones en el disruptivo campo del Aprendizaje Profundo:  Geoffrey Hinton, británico con doble nacionalidad canadiense y Vicepresidente de Google; Yann LeCun, francés de nacionalidad estadounidense, Director de investigación en IA en Facebook; y Yoshua Bengio, francés de nacionalidad canadiense, catedrático en la Universidad de Montreal y fundador de varias startups e incubadoras tecnológicas. Es urgente recuperar el talento que emigró hacia mejores condiciones de trabajo, y apoyar el talento de nuestros jóvenes, como ya está haciendo el Presidente Macron en Francia. 

La mayoría de los países, incluyendo la UE, han desarrollado planes estratégicos en Inteligencia Artificial para hacer frente a todas estas situaciones. En concreto, la UE propone una visión estratégica basada en una IA ética, confiable, sostenible, al servicio de la Humanidad y de vanguardia “hecha en Europa” (AI made in Europe), en la que no sólo se razonan las inversiones en determinadas áreas en las que Europa puede ser competitiva, sino también se dibujan planes de recuperación y atracción de talento. En mayo del año 2018 entró en vigor el nuevo Reglamento Europeo de Protección de Datos (General Data Protection Regulation), que no sólo regula y controla el uso de los datos personales de nuestros ciudadanos, sino que también establece su derecho a requerir una explicación cuando se tomen sobre ellos decisiones basadas en algoritmos inteligentes. La ley ha propiciado la investigación en la transparencia y la explicabilidad de algoritmos que hasta ahora proporcionan respuestas y juicios de forma opaca, y aunque se pensó que podría suponer una seria cortapisa a las empresas europeas  con respecto a su competencia con otras firmas globales, en países con una regulación menos restrictiva, no ha ocurrido así, ya que los ciudadanos han apreciado las características de privacidad y transparencia que la ley quiere garantizar, especialmente tras los escándalos que hemos visto aireados en la prensa de grandes empresas extranjeras. 

Pero necesitamos más regulación: es necesario legislar en Educación y Formación como mencionamos antes, y fomentar un debate social y político, que englobe también aspectos controvertidos de la IA, como pueden ser las noticias falsas, la vigilancia a través de sistemas de reconocimiento facial, o las armas autónomas. Y no menos importante será debatir qué modelos de transición de nuestro modelo productivo actual queremos y debemos empezar a implementar. En la UE, se han debatido ya, y probado en algún caso, acciones como la renta básica universal,  la reducción de las jornadas de trabajo, o el impuesto IRPF para las máquinas inteligentes. Y finalmente, también habrá que regular los nuevos campos y aspectos que se están generando, como es el caso de las empresas Fintech, o  los seguros para vehículos autónomos.

Pero la legislación no suele ir a la par que los avances tecnológicos, sino que inevitablemente suele estar unos pasos por detrás, y por lo tanto habrá que afrontar dilemas éticos en el camino. Algunos de ellos deben también dirigirse a la formación ética de los profesionales, que cada vez más tenderán a trabajar en escenarios internacionales que no se asocian a una localización geográfica concreta y a su legislación asociada. La privacidad de los datos de los usuarios, que son los propietarios de los mismos, y los límites de uso de la tecnología, alguna de cuyas cuestiones controvertidas ya hemos mencionado, probablemente nos acompañarán durante mucho tiempo. En este sentido, la Comisión Europea ha elaborado un documento que constituye un conjunto de líneas directrices para una IA confiable, que sitúa a las personas como elemento decisivo fundamental, y que enfatiza una Inteligencia Artificial robusta con procesos en los que se garantice la transparencia, la reversibilidad y la trazabilidad. Mucho trabajo queda también abierto en estos aspectos.

La IA está aquí para quedarse, y a diferencia de anteriores revoluciones, como la industrial, tiene dos características propias importantes, su gran escala en este mundo interconectado, y su alta velocidad. La inversión global en nuevas empresas de Inteligencia Artificial se ha multiplicado por nueve entre los años 2011 y 2015, según el Foro Económico Mundial, y ha seguido creciendo aún más desde entonces. Una forma de constatar este éxito es el hecho de que 7 de las 10 empresas más importantes del mundo en capital bursátil son usuarias o desarrolladoras de esta tecnología. Esta situación era muy diferente 10 años atrás, cuando solamente 3 de las 10 primeras empresas del mundo pertenecían al sector.

Un estudio reciente de una consultora europea diferencia tres grandes grupos de países con respecto a la madurez de su sistema de I+D+I en IA: países líderes (4), emergentes y seguidores. España figura consistentemente como el cuarto país en el grupo de países líderes, con una distancia mayor en el caso del número de startups con los otros tres y a menor distancia en el caso de los laboratorios de investigación públicos, lo que supone una clara oportunidad para que nuestro país pueda incorporarse a la cabecera de la investigación europea en un campo que está llamado a liderar grandes cambios económicos en el futuro próximo. Los países que entiendan y lideren esta tecnología pueden llegar a duplicar no sólo las tasas de crecimiento económico en el corto y medio plazo, sino también y como consecuencia, podrán crear ecosistemas económicos con empleo estable y de calidad, todo un desafío en un país como España, con una tasa de desempleo en 2019 del 13,9%, que sube al 32,1% en el sector de menores de 25 años, y cuyos sectores de mayor contratación actualmente son la restauración, la educación, la construcción y las actividades administrativas.

La Universidad española se enfrenta a estos importantes retos en formación e investigación. En nuestra Universidad, por ejemplo, la IA es un área de estudio y de investigación que se encuentra representada en nuestros tres campus de Especialización, con sus polos de  innovación digital, tecnológica y humanística. Y no sólo en formación tecnológica en la Facultad de Informática, como los Grados en  Ingeniería Informática  o en Ciencia e Ingeniería de Datos, o los Másteres en Ciberseguridad o en Computación de Altas Prestaciones, entre otros,  sino también en formación interdisciplinar con ejemplos como los Máster en Bioinformática, en Derecho e IA, o en Automática y Robótica.

En cuanto a la investigación en Inteligencia Artificial, es relevante la calidad y la vocación de transferencia de nuestros grupos, todos ellos Grupos de Referencia Competitiva de la Xunta de Galicia, con los que es un orgullo compartir trabajo formando parte del Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (CITIC), un centro singular de investigación en nuestra Comunidad Autónoma.

En cuanto a nuestra estrategia como país en IA, solamente hemos podido diseñar, hasta el momento, una Estrategia de I+D+I en IA, lanzada por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, y que debería ser el embrión de la futura Estrategia Nacional en IA, a la que estamos llegando con cierto retraso con respecto a los demás países de nuestro entorno.

Quedan muchos retos por afrontar, y también hemos de ver las dificultades. España es uno de los países más amenazados por esta llamada cuarta revolución industrial. Según la Comisión Europea (CE) en su Índice de la Economía y la Sociedad Digitales (DESI, por sus siglas en inglés) de 2017, nuestra población está muy rezagada en habilidades digitales básicas, ocupando el puesto número 15 de los 28 que conforman su ranking. Y no sólo eso, el país figura en la posición 21 de la Europa de los 28 por cantidad de especialistas en tecnologías de la información y la comunicación (TIC). España avanza en todos los apartados que incluye la Agenda Digital europea, menos en uno: el capital humano, en el que retrocede con respecto a 2016 y se sitúa por debajo de la media. Y en cuanto a la formación en las empresas, los datos tampoco nos incitan al optimismo. En su boletín de junio de 2019, el Future for Work Institute informa de que el 77% de las grandes compañías y el 97% de las PYMES no facilitan formación en tecnología a sus empleados, cuando solamente el 1,6% de los mismos han recibido formación académica en el área.

Se prevé que el crecimiento del empleo STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) provocará a su vez más actividad económica a su alrededor debido a la mayor demanda de servicios locales de los trabajadores tecnológicos (un 63% más productivos y con mayores salarios). La previsión es que se crearán en España 1,25 millones de nuevos trabajos directos, indirectos e inducidos, en el período que va desde ahora hasta 2022, según los cálculos de Randstad Research. El país debe esforzarse en que la posible brecha que pueda abrirse entre personas cualificadas y no cualificadas sea la menor posible.

Los retos y los inmensos desafíos que esta situación plantea nos exigen estar preparados. Es necesario corregir lo antes posible el actual descenso de titulados STEM, que bajarán previsiblemente un 3,5% anual en los próximos cinco años. Actualmente, tenemos un 60% menos de ingenieros informáticos de los que necesitamos y en 2020 la brecha llegará a 900.000 en toda Europa. El crecimiento de la demanda en profesiones con paro prácticamente cero seguirá causando la sangría que se agudizó con la crisis económica en nuestro país, ya que debido a la alta necesidad por parte de las empresas, la menor competitividad de nuestros salarios, y el incierto futuro en las carreras docentes e investigadoras, nuestros titulados se plantearon y van a seguir planteándose su horizonte laboral en un mundo global. La recuperación y el apoyo decidido al talento, y la transformación de nuestro ecosistema de I+D+I para hacerlo atractivo es un inmenso desafío, pero afrontarlo y responder a él será sin duda una misión que puede configurar un país que pueda crear empleo de calidad y generar riqueza económica y bienestar social.

La IA constituye una tecnología que puede convertirse en uno de los hitos en la historia de nuestra civilización, tenemos ante nosotros una inmensa y real oportunidad como país que no podemos consentirnos desaprovechar. Estar o no estar, ser o no ser, en este siglo será, en gran parte, sin duda, una cuestión de Inteligencia Artificial.

Muchas gracias".

 

 Transparencias lección inaugural

Publicado por: Gabinete de Comunicación da UDC