Elena González-Blanco (Cover Wallet): “La inteligencia artificial puede mejorar muchísimo la calidad de nuestra medicina”

¿Cuándo y cómo surgió tu interés por las humanidades digitales?

Fue mientras estaba trabajando en un proyecto para unificar los sistemas de clasificación de textos poéticos. Me di cuenta que cada idioma y tradición ordenaba los contenidos de una manera, dando lugar a soluciones tecnológicas totalmente distintas. Esto hacía imposible hacer una búsqueda, incluso en los medios digitales, a través de estos sistemas. A partir de este momento, empecé a trabajar intensamente para establecer unos protocolos y estándares de comunicación en el campo de las humanidades digitales. Fue entonces cuando decidí orientar toda mi carrera a investigar sobre el desarrollo de tecnología para el campo de las humanidades, centrándome en temas de textos y lingüística, pero también en Linked Open Data y clasificación semántica. Poco después fundé el primer Laboratorio de Innovación en Humanidades Digitales. Después di el salto a la industria para llevar en Indra el área de Desarrollo de Producto en Inteligencia Artificial, abriendo una nueva línea dedicada a las tecnologías del lenguaje y en especial, a su aplicación al español. Un año después me concedieron un proyecto de investigación de excelencia financiado por la Comisión Europea para el estudio de la aplicación de tecnologías a poesía.

“Ser pionero es muy positivo cuando las cosas salen bien, pero también hay que luchar contra muchas barreras. En los campos donde la tecnología es una disrupción, es muy difícil conseguir que la gente pase a utilizar herramientas tecnológicas y deje a un lado las soluciones analógicas que estaba utilizando hasta el momento.”

Se trata del primer centro de investigación en humanidades digitales de España. ¿Qué supone para ti ser líder en este campo?

Ser pionero es muy positivo cuando las cosas salen bien, pero también hay que luchar contra muchas barreras En los campos donde la tecnología es una disrupción, es muy difícil conseguir que la gente pase a utilizar herramientas tecnológicas y deje a un lado las soluciones analógicas que estaba utilizando hasta el momento. Ayudar a las personas a superar el miedo a la tecnología ha sido el principal reto y leitmotiv de toda mi carrera. Mi papel es hacer de traductora entre el mundo tecnológico y el mundo real de campos que aún no están digitalizados.

¿Qué referentes y roles de mujeres te han ayudado a empoderarte a lo largo de tu carrera?

Ada Lovelace, la primera programadora y pionera en este campo. Pero en general me han ayudado tanto referentes de hombres como de mujeres. Lo que más me ha inspirado han sido los perfiles interdisciplinares o rompedores de personas que, aun trabajando en tecnología, no han tenido miedo a pasarse a otros campos y dedicar parte de sus energías a explorar nuevas ideas. Haber sido elegida una de las 100 mujeres líderes de España en el ranking “top 100” por tres años consecutivos me ha ayudado también a conocer a mujeres increíbles e inspiradoras de las cuales he cogido ideas y fuerza para poder asumir nuevos retos.

La visión computarizada es un proceso complejo que todavía está en fase de desarrollo en muchos sectores. ¿De qué manera puede revolucionar el ámbito de la salud?

Con las redes neuronales y las tecnologías de inteligencia artificial sobre imagen se han conseguido muchos resultados en temas de reconocimiento e identidad digital. En el campo de la salud, el desarrollo de la tecnología está ya en un punto bastante avanzado. Sin embargo, aún falta por ver la aplicación real a la industria de forma mucho más extensiva y generalizada y ampliar a distintos casos de uso.

¿Una máquina puede adoptar hábitos y actitudes humanas?

No queremos que las máquinas sean un sustituto de los seres humanos. Sin embargo, pueden ayudar a las personas a llevar a cabo sus tareas. Como decía Marvin Minsky, “los robots heredarán la tierra, pero nosotros seremos sus padres”. Hoy en día hay muchas cosas posibles a nivel tecnológico, pero las máquinas por sí solas no tienen comportamiento ni sesgos: somos nosotros quienes las programamos con algoritmos para que se comporten de una determinada manera.

¿Cómo se enseña a las máquinas a entender y ver imágenes?

Con sistemas de reglas y modelos, la aplicación de algoritmos complejos y la combinación de modelos entrenados por datos supervisados y no supervisados entrenados con datos, a través de los cuales la máquina ya tiene la información necesaria para funcionar sin necesidades, en algunos casos, de un input humano. La cantidad de datos que hoy en día tenemos almacenados en la nube, unidos a la potencia del hardware disponible, permiten que los algoritmos puedan aplicarse a tiempo real realizando un análisis automático de imágenes y datos.

“La falta de formación provoca que haya una reticencia muy grande al cambio. Tenemos la labor de concienciar a la sociedad de que este cambio es necesario y que la digitalización es algo que hay que asumir. La digitalización ha llegado para quedarse y cuanto antes nos subamos al carro, mejor”

Hace unos días comentabas: “Uno de los mayores problemas para afrontar la digitalización en las grandes empresas es la resistencia al cambio”. ¿Por qué sucede esta problemática?

Falta mucha formación e interdisciplinariedad en todas las etapas educativas. Nos hemos quedado atrás respecto a la necesidad y la demanda real que hay de perfiles híbridos que entiendan la tecnología y cómo esta va a solucionar unas determinadas necesidades en un área específica. La falta de formación provoca que haya una reticencia muy grande al cambio. Tenemos la labor de concienciar a la sociedad de que este cambio es necesario y que la digitalización es algo que hay que asumir. La digitalización ha llegado para quedarse y cuanto antes nos subamos al carro, mejor.

¿Qué beneficios y oportunidades supone la inteligencia artificial en el campo de la salud?

Implica un gran cambio en la forma de llevar a cabo los procedimientos en el ámbito de la salud. El reconocimiento automático de imágenes está permitiendo la detección de tumores y el análisis de imágenes radiomédicas con una exactitud y un nivel de coherencia que en ocasiones puede ser superior al de los facultativos. Estas herramientas tienen un potencial enorme para reducir drásticamente el fallo humano y facilitar la unión de datos de distintas fuentes, así como con el lenguaje procesar historiales médicos y testar efectos de medicamentos. Sin duda, podemos mejorar muchísimo la calidad de nuestra medicina y la personalización de la experiencia de los pacientes como usuarios del sistema de salud. Al mismo tiempo, aplicando estos sistemas, tendremos una importante reducción de gastos en los hospitales y los centros de investigación.

“Se están haciendo muchas cosas para intentar reducir la brecha de género digital y no digital. Pero aún queda mucho camino por recorrer. En el ámbito tecnológico hay mucha interdisciplinariedad, y esto hace que sea posible entrar en la pirámide a través de carreras de otros ámbitos, dando lugar a perfiles híbridos.”

En un futuro, ¿esperas que el número de mujeres que se dedican al mundo tecnológico aumente o se equipare al número de hombres que trabajan en el sector?

Está aumentando, espero que lo siga haciendo y que después se equipare. En este sentido, soy optimista. Se están haciendo muchas cosas para intentar reducir la brecha de género digital y no digital. Pero aún queda mucho camino por recorrer. En el ámbito tecnológico hay mucha interdisciplinariedad, y esto hace que sea posible entrar en la pirámide a través de carreras de otros ámbitos, dando lugar a perfiles híbridos. Sin embargo, aún falta mucha formación, conciencia y también madurez por parte del mercado respecto a estos nuevos perfiles profesionales.