Verónica Álvarez, matemática: “Los algoritmos son herramientas que nos ayudan a tomar decisiones, no vienen a reemplazarnos” | Tecnología

Los algoritmos son camaleónicos. Tal como lo hacen estos reptiles, se camuflan. Ajustan sus formas para así adaptarse a millones de usuarios y sobrevivir. Campos como la detección del fraude bancario o los sistemas de recomendación de Amazon y Netflix demuestran su eterna evolución. Verónica Álvarez lo sabe bien. Matemática de formación, nacida en Zaragoza hace 27 años, ha hecho de esa capacidad de adaptación su principal línea de investigación. Su trabajo ha sido reconocido recientemente con el premio Jóvenes Investigadores que otorga la Fundación BBVA en el ámbito de la informática. Y no por azar. Su trayectoria es el resultado de años de estudio de datos y modelos estadísticos.“Los patrones de consumo se transforman y los gustos de los usuarios varían con el tiempo, obligando a los algoritmos a reajustarse de forma constante”, explica desde su oficina en Washington (Estados Unidos) en una videollamada con EL PAÍS. Allí reside temporalmente mientras realiza su investigación posdoctoral en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). Su objetivo es diseñar algoritmos de inteligencia artificial (IA) que no solo funcionen hoy, sino que aprendan a evolucionar con el tiempo. Que no se queden quietos. Y que, como los camaleones, sepan adaptarse al mundo que les rodea.Porque, al fin y al cabo, los algoritmos —esos conjuntos de instrucciones que la IA utiliza para procesar información y tomar decisiones— solo son tan buenos como su capacidad para cambiar con el mundo. Y esa idea no es nueva para Álvarez. Antes de aterrizar en el MIT y hasta 2024, fue investigadora en el Centro Vasco de Matemáticas Aplicadas de Bilbao. Allí, junto con sus colegas Santiago Mazuelas y José Antonio Lozano, crearon una herramienta de predicción de la demanda eléctrica. Un sistema que también aprende de los cambios en los hábitos de uso, aplicando esa misma lógica camaleónica que hoy guía su investigación: adaptarse para no quedarse atrás. “Al final, en la IA utilizas distintas técnicas de matemáticas”, sostiene. Este avance se basó en un algoritmo que no solo sirve para anticipar picos en la red eléctrica. También puede tener otras aplicaciones, como en el ámbito de la ciberseguridad y medicina.Pregunta. ¿Podría explicar cómo se relacionan la estadística, la inteligencia artificial y las matemáticas en su trabajo diario?Respuesta. La IA se apoya en matemáticas y estadística constantemente. Primero identificamos un problema, por ejemplo, cómo adaptarse a cambios en el tiempo. Observamos cómo esos cambios ocurren en la vida real, por ejemplo, que lo que pasó ayer influye más que lo que pasó hace semanas. A partir de eso, usamos herramientas estadísticas para modelar ese comportamiento, buscando que los algoritmos se adapten a patrones observables y al comportamiento humano.Los algoritmos son herramientas que nos ayudan a tomar decisiones o facilitar nuestro trabajo, no a reemplazarnos.P. ¿Los algoritmos intentan replicar el comportamiento humano?R. Así es. Los humanos vamos aprendiendo a lo largo del tiempo. Utilizamos nuestro conocimiento para aprender cosas nuevas. Si quieres que las series de las plataformas de streaming se adapten a tus gustos actuales, los algoritmos usan tus decisiones del pasado para recomendarte algo u obtener una mejor versión.P. ¿Y qué pasa con los sesgos en los algoritmos? ¿Cómo los aborda?R. En mi caso, trabajo con algoritmos de carácter general o aplicados a la energía, donde no hay sesgos evidentes. Pero en otros campos, como los algoritmos que toman decisiones sobre personas, los sesgos sí son un problema. Por eso existe un área llamada Fairness in Machine Learning, que busca reducir los sesgos derivados de datos injustos o mal entrenados. P. En estos momentos, ¿en qué área específica está aplicando los algoritmos?R. Estoy en un laboratorio que trabaja en comunicación y localización para redes móviles. Me encuentro desarrollando algoritmos de IA para localizar dispositivos, personas, coches eléctricos o robots dentro de espacios como fábricas, usando múltiples señales, como por ejemplo el Wifi. Es un campo en constante desarrollo, pero estamos intentando mejorarlo. Empecé mi posdoc en febrero. Estamos trabajando en ello, espero que no tarde mucho el paper.Me preocupa que aumenten las desigualdades entre países que pueden acceder a la IA y los que no. Es más fácil manipular la información.Verónica Álvarez, matemática.P. Y los datos que utilizan, ¿de dónde provienen?R. Hay muchos repositorios públicos con datos anonimizados, de distintas áreas como recomendaciones, reseñas de películas, etc. No hay manera de saber qué persona está detrás. Puedes usar esos datos para probar algoritmos. En general, se cuida mucho la privacidad. En Europa están sacando legislaciones para regular la inteligencia artificial, que es algo que me parece bien porque hay que hacerlo.P. ¿Considera que hay incertidumbre sobre el futuro de la inteligencia artificial?R. Sí. Mucha gente le tiene miedo, pero creo que es un avance maravilloso si se usa bien. Hay que tener pensamiento crítico, claro. Me preocupa que aumenten las desigualdades entre países que pueden acceder a la IA y los que no. Es más fácil de manipular la información. Por eso, hay que seguir investigando y asegurarnos de que el desarrollo sea ético, pero sin frenar el progreso. Tenemos que sacar todo su potencial.P. ¿En qué otros campos también se está aplicando?R. Creo que puede mejorar muchísimo nuestra calidad de vida, desde la medicina personalizada hasta lo más cotidiano. La aparición de ChatGPT ha sido lo último y nos facilita el día a día para escribir un mail o contestar un mensaje.P. Ahora que está en EE UU, ¿cuáles son las principales diferencias con el tipo de investigación que se hace en España?R. Las condiciones laborales son bastante mejorables por los sueldos bajos y contratos muy cortos. Después de años de formación, es difícil trabajar con esa inestabilidad. Muchos se van fuera porque no se sienten valorados.En principio estaré aquí un par de años. Luego me gustaría volver a España. Echo de menos la comida, la gente, el día a día.