Mari Cruz Gaya tiene una hoja de vida acorde con los tiempos que corren, marcados por la tecnología. Es la subdirectora de la Escuela de Arquitectura, Ingeniería, Ciencia y Computación de la Universidad Europea en Madrid, tiene un doctorado en Inteligencia Artificial y hoy en día investiga en el ámbito de la innovación educativa.
Una conversación con esta española que recorre Latinoamérica por sus tareas académicas es un aprendizaje. Habla con solvencia sobre IA, alta dirección de empresas, riesgos estratégicos y otros temas. Asegura, por ejemplo, que la ciencia de datos y la inteligencia artificial no son una tecnología. Ella las describe como una infraestructura habilitadora. “Es la base sobre la cual se van a construir todas las estrategias de innovación, de desarrollo y de ventaja competitiva de cualquier tipo de empresa”.
Según Gaya, este tema es tan importante como prioritario. Para que la estrategia funcione, es necesaria una inversión para saber cómo se va a abordar el reto de la inteligencia artificial, cómo se va a construir esa infraestructura habilitadora a nivel de empresa o incluso de nación.
Para consolidar esta infraestructura habilitante, la vocera de la Universidad Europea menciona cuatro capacidades necesarias que deben cumplir las empresas. La primera es una buena conectividad. “No hay inteligencia artificial sin una buena conectividad, además se requiere un suministro continuo de energía”. Luego viene una adecuada infraestructura de datos, la tercera capacidad es el contexto, en donde los datos tienen que reflejar la situación real de la empresa. Finalmente, se necesita empleados que estén preparados para abordar este reto adecuadamente.
¿Y qué riesgos puede tener una organización que no aprovecha esta infraestructura habilitante? “El recelo hay que quitárselo ya. No estamos hablando de una tecnología, estamos hablando de una condición necesaria para adquirir una ventaja competitiva”. Gaya hace hincapié en que cualquier tipo de proyecto que se pueda poner en marcha en la empresa para acelerar procesos y para definir nuevos productos va a estar sustentado en esta infraestructura.
Gaya recomienda que toda empresa u organización se haga las siguientes preguntas. ¿Cuáles son los datos que necesito? ¿Cómo voy a capturar esos datos? ¿Cómo voy a gobernarlos o gestionarlos? ¿Cuáles son los algoritmos de inteligencia artificial que mejor se aplican en ese caso? ¿Y cómo voy a utilizar todo esto en un ciclo continuo? Las respuestas a estas preguntas permitirán a una institución levantar una estrategia sólida en el uso de la IA.
Sin embargo, en el recorrido hacia una estrategia también se pueden cometer errores. La subdirectora de la Escuela de Arquitectura, Ingeniería, Ciencia y Computación de la Universidad Europea en Madrid señala que el primer error es pensar que no se está hablando de una infraestructura de valor. La segunda equivocación es no invertir en investigación. “Todas las empresas tienen que invertir en investigación para ver cómo despliegan la inteligencia artificial dentro de sus organizaciones y aportar este valor añadido”. Y un tercer error es no tener planes de formación internos que realmente habiliten a las personas para afrontar esta realidad.
Un observatorio de IA y la escasez de talento
La Universidad Europea cuenta con un observatorio de inteligencia artificial para educación superior. El objetivo, según explica Gaya, es estar pendiente de cómo está afectando la inteligencia artificial a los estudios universitarios. Detalla que, con cinco informes levantados, la institución detectó que la formación avanza hacia una educación más personalizada con la ayuda de los agentes inteligentes. “También encontramos que debemos ser conscientes de que los estudiantes tienen que seguir manteniendo los fundamentos básicos y el desarrollo de competencias como el pensamiento crítico”.
Gaya compara la manera de aprender de la actual generación y rescata que los jóvenes tienen una capacidad diferente de búsqueda de información, de buscar fuentes alternativas. “Te sorprenden y los profesores tenemos que estar mucho más preparados por esa capacidad de hallar nuevas fuentes de información y conocimiento. Tenemos que estar abiertos”.
Otro tema que es motivo de debate es la escasez de talentos en ciencias STEAM. La vocera de la Universidad Europea asegura que existe un rezago en este punto. Añade que, tras revisar datos de Ecuador, encontró que existen dos brechas que cubrir. La primera es la necesidad de mano de obra en el ámbito de estas tecnologías. Y, por otro lado, está la tarea de animar a las mujeres para que se suban a esta ola. “Al final todo este tipo de proyectos de infraestructura va a definir cómo se van a ofrecer los servicios y en esos equipos de trabajo también tienen que estar las mujeres”. (P)
