Carlos Manuel Sánchez en colaboración con fundación BBVA
Viernes, 7 de marzo 2025, 12:20
Su trabajo como matemático es someter a los algoritmos a ciertos test extremos como un ingeniero de materiales que pone a prueba la resistencia de un puente hasta que colapsa. «Uso la estadística para buscar el punto de ruptura: cuántos datos hay que modificar para que un análisis falle. Esto es fundamental para crear sistemas de IA a prueba de errores. Necesitamos garantizar su fiabilidad antes de que llegue al mercado», explica Alberto González (Valladolid, 1997). Ese enfoque le valió el último Premio de Investigación Matemática Vicent Caselles, de la Fundación BBVA y la Real Sociedad Matemática Española.
«La iniciativa privada es fundamental y en Europa vemos poca en comparación con Estados Unidos», se lamenta este investigador de la Universidad de Columbia ( ... Nueva York). «En Estados Unidos la gente te habla con pasión de su trabajo. En España se trabaja mucho, pero casi parece que trabajar sea un pecado. No está bien visto decir 'me estoy dejando la piel en este proyecto'». González es doctor por las universidades de Valladolid y Toulouse III. Su paso por Francia le permite comparar: «En Toulouse tienes la sede de Airbus y, a su alrededor, muchos centros de investigación que atraen talento. En España está todo disperso».
«La irrupción de DeepSeek, la IA china, es positiva porque va a mejorar nuestras condiciones como usuarios», reflexiona. «Ahora bien, la IA hay que usarla con cabeza. Es una herramienta más, no la solución universal. Tus problemas debes resolverlos tú o no vas a aprender nada».
Su uso masivo en procesos de selección de personal le preocupa. «Antes se hacían treinta o cuarenta entrevistas. Ahora cada puesto puede recibir miles de solicitudes y la primera ronda ya la hace una máquina. Si el algoritmo está sesgado, discrimina», señala González. «Hay otros dilemas éticos. Y algunos son tan serios como los que enfrentaron los físicos del Proyecto Manhattan. Pero la bomba de Hiroshima no se tiró sola», reflexiona. «A mí me preocupa más el ser humano que la IA. Aun así, soy optimista. Mejorará nuestras vidas en muchos sentidos. Además, ya es tarde para tenerle miedo. Nuestros datos ya los tiene. Y hace veinte años que hay cámaras en cada esquina».
«Mi labor es desarrollar sistemas de evaluación y certificación para la IA, similares a cómo evaluar y acreditar a médicos o a pilotos antes de ejercer su profesión».
«Diseño test específicos para detectar fallos en los programas. Para ello es necesario entender cómo toman las decisiones y que dejen de ser 'cajas negras'».
«Mi objetivo es establecer parámetros y garantías claras de funcionamiento que permitan a los usuarios confiar en la IA, sobre todo en aplicaciones críticas, como los coches autónomos».
«También aplico métodos matemáticos para evitar los sesgos en los algoritmos. Es crucial porque estos sistemas ya toman decisiones sobre empleos, préstamos o tratamientos médicos».
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