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Entrevista
Desayunos con Innovadores
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Entrevista a Senén Barro en el marco de los Desayunos con Innovadores

"La automatización inteligente dará paso a una nueva economía y los estados deben fijar ciertas reglas"

Senén Barro, investigador del área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del CiTIUS de la Universidad de Santiago de Compostela (USC), contesta a nuestras preguntas sobre el trabajo en tiempos de la máquina inteligente, tras su intervención en "Desayunos con Innovadores".

1.- Existe un temor social por cómo la inteligencia artificial y la robótica pueden suplantar millones de puestos de trabajo. ¿Hay motivos para preocuparse?

Hay motivos para ocuparse, y si no se ocupan quienes tienen la principal responsabilidad, sí habrá motivos para preocuparse. La automatización inteligente dará paso a una nueva economía en la que han de ser los estados y no los mercados quienes han de fijar ciertas reglas. Si a día de hoy, con la tecnología disponible comercialmente o ya probada en los laboratorios de I+D, se podrían automatizar casi el 50% de las tareas –no ocupaciones enteras, en general, bien es cierto-, no cabe duda de que el impacto, incluso a pocos años vista, será enorme.

2.- ¿Qué ajustes habría que impulsar desde las instituciones para que esta tendencia a robotizar la industria y los servicios no acabe teniendo consecuencias sociales negativas?

Creo que hay que actuar sobre todo en tres dimensiones: la educación, formando en lo que nos diferencia de las máquinas y lo que nos complementa, para sacarles el mayor partido sin que nos desplacen; las políticas públicas, para una justa distribución y uso de la riqueza, el trabajo y hasta el tiempo de ocio; y la adecuada adopción de las tecnologías propias de la automatización inteligente, ya que los pueblos que dominarán esta nueva economía serán aquellos con capacidad de diseñar y utilizar inteligentemente dichas tecnologías.

3.- ¿De qué plazos de tiempo estamos hablando?

Tenemos que empezar a ocuparnos del tema desde ahora mismo. Si no lo hacemos, en el plazo de cinco o diez años ya será tarde.

4.- ¿A qué pueden dedicarse las personas si cada vez hay más máquinas produciendo? ¿Qué nuevas aptitudes cree usted que se requerirán?

Las personas tenemos que intensificar la educación en y la utilización de aquello en lo que todavía las máquinas son muy torpes y tardarán mucho tiempo aún en salir de esa torpeza: creatividad, habilidades sociales, razonamiento de sentido común…

5.- ¿Esta nueva situación, aunque sea a medio o largo plazo, implicará intensos cambios en la formación de los jóvenes? ¿Cómo hay que afrontarlo?

Nuestro modelo y sistema educativos no cultivan precisamente las capacidades antes comentadas. Más bien intensifican aquellas en las que cada vez somos menos competentes frente a las máquinas, como la memorización, el cálculo, el aprendizaje de métodos y procedimientos… Estamos “mecanizando” a nuestros jóvenes a través de una educación decimonónica en un momento en el que, paradójicamente, buscamos “humanizar” cada vez más a las máquinas. Tenemos que afrontar un cambio de modelo y de cometidos, de redefinición de los fines de la educación, pero nos limitamos a cambiar las leyes de educación y los contenidos de las materias.

6.- En estos últimos meses se han vivido algunas polémicas entre grandes empresarios del sector tecnológico. Mientras unos exigen fuertes regulaciones que limiten el desarrollo sin control de la inteligencia artificial (Elon Musk), otros se muestran contrarios a imponer limitaciones (Mark Zuckerberg). ¿Qué opina al respecto?

Creo que también en este tema existen motivos para ocuparse de él y no tener después que lamentarse. Efectivamente el potencial de la Inteligencia Artificial es enorme, sobre todo en lo que respecta al denominado aprendizaje automático o aprendizaje en máquina. A día de hoy hay estrategias muy potentes para que las máquinas aprendan por sí mismas a mejorar su competencia en la realización de ciertas tareas para las que han sido programadas. Las máquinas no pueden todavía por sí solas aprender de un modo generalizado, como sí lo hacemos las personas. Sin embargo, en dominios suficientemente acotados y para cierta tipología de problemas sí es posible programarlas para que aprendan de un modo que nos sorprende incluso a los que investigamos en este ámbito. En menos de un centenar de horas de autoaprendizaje un software denominado Giraffe logró adquirir un nivel de competencia en el juego del ajedrez equivalente al de un maestro internacional. Es cierto que hablamos de un problema, el de jugar al ajedrez, muy difícil para las personas pero no tanto para máquinas con una capacidad de cálculo increíble. También que ese mismo programa no podría sin más aprender a jugar al tres en raya, un juego mucho más simple. En todo caso, los avances en estas tecnologías son extraordinariamente rápidos. Esta referencia concreta al aprendizaje automático es por ser la forma en la que se podrá llegar a obtener máquinas mucho más capaces que las actuales, pero también por ser una vía en la que lo que la máquina hace en un momento dado puede estar fuera de lo previsto por el diseñador de la misma, tanto para bien como para mal. Si a medida que se avance en el aprendizaje en máquinas no tenemos mecanismos que nos permitan en todo momento anticiparnos y corregir sus fallos o funcionamientos anómalos, tendremos problemas. Y estos serán tanto más graves cuanto más crítico sea aquello que estén haciendo las máquinas. Imaginemos, por ejemplo, que esto ocurra en el sistema de guiado de un coche autónomo o un avión. Estoy convencido de que tenemos que desarrollar y respetar un código deontológico en lo que se refiere al diseño y utilización de las máquinas inteligentes, aunque esto no debe suponer en ningún caso impedir su desarrollo pensando solo en los posibles problemas que puedan causarnos.

7.- Usted es un especialista en impulsar la innovación y el emprendimiento en el sector universitario. ¿Ese es un objetivo ya conquistado?

Ni mucho menos. Es un objetivo que ya está situado, y pienso que definitivamente, entre las responsabilidades que asumen las universidades para llevar adelante su misión, que es la de mejorar la sociedad a través del conocimiento. Dicho esto, y a juzgar por los resultados, todavía estamos empezando la labor. La I+D universitaria es cada vez más intensa y mejor, pero todavía no tiene el impacto que cabría esperar en el tejido productivo. La transferencia de resultados es la asignatura pendiente de la I+D universitaria, por ponerlo en lenguaje académico. La innovación relativa al mercado la hacen las empresas, no la Universidad, que sí puede y debe hacer innovación educativa, en investigación, en el ámbito social… En todo caso, la colaboración Universidad-empresa debería claramente dinamizar y potenciar la innovación empresarial, pero aquí tenemos un doble problema. El ya comentado de la insuficiente transferencia en I+D, pero también el de un tejido productivo que realiza poca I+D e incluso absorbe poco los resultados de la I+D ajena. En cuanto al emprendimiento, de nuevo es una materia en la que quizás progresamos adecuadamente, pero aún tenemos bajas calificaiones. Tenemos un número reducido de spin-offs universitarias y muy pocas de ellas escalan hasta convertirse en empresas de impacto internacional. Lo más positivo es lo que he dicho al principio, este tema está en la agenda de todos los equipos de gobierno universitarios del país y, cada vez más, también en el interés de las comunidades universitarias.

8.- El sector de las tecnologías de la información y las comunicaciones parece atraer de una forma más intensa a los jóvenes que quieren emprender. ¿Por qué cree que es así?

Los jóvenes usan las TIC no solo como medios útiles para sus fines, sino que son consustanciales a su modus vivendi. Forman parte de su vida a todas horas y en cualquier lugar. Además, en muchos casos su reducido coste permite llevar adelante emprendimientos sin grandes inversiones.

9.- ¿España produce innovación en Inteligencia Artificial? ¿Es un sector que hay que impulsar?

Hay muy buena investigación en IA en España, efectivamente. Y cada vez más con impacto en la resolución de problemas reales y de las empresas. Pondré dos ejemplos de mi grupo de investigación, sin ir más lejos. Por una parte, el sistema de predicción meteorológica de Galicia, Meteogalicia, permite desde mayo de 2015 aportar la predicción del tiempo en modo texto para cada uno de los ayuntamientos gallegos. La traducción a lenguaje natural de la predicción realizada por este servicio, al que acuden diariamente cientos de miles de personas, la realiza un software, GaliWeather, desarrollado por nuestro grupo de investigación. Por otra parte, una spin-off del grupo, Situm Technologies, dedicada a la localización y guiado en interiores de personas a través de los teléfonos móviles, desarrolló su tecnología, puntera a nivel mundial, en base a técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la percepción e interpretación de información procedente de los sensores que lleva incorporado el móvil y los elementos del entorno, como puntos wifi.

Efectivamente, creo que este sector debería impulsarse y mucho. Debería apoyarse de forma decidida, tanto la I+D en Inteligencia Artificial realizada en las universidades y OPIs, como a las empresas que desarrollen productos y servicios basados en Inteligencia Artificial. De hecho, quiero recalcar lo que ya he apuntado antes en relación a la necesidad de adoptar adecuadamente las tecnologías propias de la automatización inteligente si no queremos quedar al margen de los países que liderarán el desarrollo económico mundial. Fijémonos en el ejemplo de China, que recientemente aprobó un plan de desarrollo en Inteligencia Artificial con el que aspira a ser líder mundial en 2030. Por otra parte, la consultora Gartner considera que en 2020 prácticamente la totalidad del software relevante incorporará de un modo u otro Inteligencia Artificial.

11. ¿Qué podemos hacer en España para retener el talento?

El talento es la inteligencia al servicio de un proyecto, así que bajo el supuesto de que la inteligencia de nuestros jóvenes es al menos comparable con la del resto de jóvenes del mundo, lo que tenemos que proporcionarles es un entorno propicio para el desarrollo de dichos proyectos, sean propios, como cuando crean una empresa, como ajenos. Todavía se nos van muchos jóvenes porque no lo estamos haciendo suficientemente bien a la hora de crear y sostener ese entorno propicio para el desarrollo de talento.

12.- En los grados  de ciencias, ingeniería, matemáticas, etcétera –las denominadas STEM–, hay un gran déficit de mujeres. ¿Cómo se puede mejorar?

Quizás esta es la pregunta con una respuesta más difícil. No el dar una respuesta, claro, pero sí tener alguna certidumbre de que lo dicho, de ser llevado a cabo, produzca resultados significativos. Lo obvio es que es un problema importante. Necesitamos más hombres y mujeres formados en ámbitos STEM, pero es cierto que el caso de las mujeres es especialmente preocupante. Me parece que ni siquiera conocemos bien la causa, ya que de otro modo se hubiese tenido más éxito a la hora de poner medidas correctoras de esta situación, ya que me consta que es una preocupación compartida por gobiernos, universidades e incluso las empresas. Creo que son muchos los factores que están influyendo: una identificación histórica de estas titulaciones con los hombres; el hecho de que sean muchos más los hombres que las ejercen, también en puestos de especial responsabilidad, lo que visualiza aún más la “masculinización” de estos títulos y las profesiones especialmente asociadas a ellos; las grandes exigencias en dedicación que en general tiene el ejercicio profesional –por ejemplo, en el sector de las TIC-, que resulta difícilmente compatible con el papel que nuestra sociedad le exige a las mujeres como responsables principales del cuidado de los hijos, de los mayores… O identificamos bien las causas y tomamos medidas que las eliminen o al menos las atenúen, o simplemente el deseo y el discurso no servirán casi de nada.