La vallisoletana Paula Gordaliza, una de las jóvenes científicas más brillantes en IA

Paula es doctora en Matemáticas por la Universidad de Valladolid (UVA). Está especializada en Probabilidad y Estadística y su campo de aplicación es la Inteligencia Artificial. Actualmente, esta vallisoletana trabaja como investigadora posdoctoral en el Basque Center for Applied Mathematics (BCAM), en Bilbao, y como profesora asociada en la Universidad Pública de Navarra. Lo suyo es pura pasión por los números. Sus habilidades sobresalientes para descomponer problemas complejos en soluciones lógicas y su agudo sentido analítico la llevó hacia la investigación. Su objetivo último es que la sociedad confíe más y más en la inteligencia artificial.

Paula siempre ha vivido en el barrio de Parquesol. Aprendió a hacer sus primeras operaciones matemáticas en el colegio Ignacio Martín Baró y más tarde en el IES Parquesol. Y sus mejores recuerdos de infancia y juventud la trasladan a Villafrades de Campos, localidad de la que desciende toda su familia y a la que se siente muy unida. Lleva las matemáticas en el ADN. Su padre, también matemático y profesor de la UVA, le estimuló ese talento innato desde muy pequeña, planteándole acertijos divertidos detrás de los cuales estaban las reglas básicas de la aritmética y la lógica matemática. Ello la llevó también a participar en proyectos como ESTALMAT y en actividades como las Olimpiadas Matemáticas o el Canguro Matemático.

Parte de los resultados de su Trabajo de Fin de Grado sobre la equidad algorítmica fueron publicados en una revista de gran prestigio, lo que le abrió las puertas para un contrato predoctoral en la Université de Toulouse III - Paul Sabatier (UT3). Tras defender su tesis doctoral, firmó un contrato de investigador postdoctoral en el Basque Center for Applied Mathematics (BCAM) en Bilbao, un centro de investigación con el reconocimiento de excelencia Severo Ochoa del Ministerio de Ciencia e Innovación. «Me he formado entre Valladolid y Toulouse (Francia), con un contrato predoctoral de tres años del gobierno francés. Considero que la internacionalización es una pieza clave en la investigación actual en todas las áreas y a lo largo de mi carrera se plantearán oportunidades para realizar estancias internacionales. Sin embargo, como destino profesional principal siempre he pensado en España, donde el nivel científico de las matemáticas es muy bueno y donde estoy segura que podré tener un desarrollo y proyección como lo podría tener en otros países», opina.

En el BCAM de Bilbao, Paula trabaja como investigadora postdoctoral en la línea de investigación de Machine Learning, dentro del área de Data Science. «Mi trabajo consiste en la investigación matemática con aplicaciones en el campo del aprendizaje automático equitativo y confiable y mis tareas son la de revisar artículos científicos en este campo y estar en contacto con grupos internacionales que están en la vanguardia en esta materia para aportar contribuciones novedosas desde las matemáticas, dado su papel de soporte y herramienta que establece los fundamentos teóricos del aprendizaje automático y permite obtener garantías en el desempeño de los algoritmos», señala.

Su investigación contribuye a establecer la teoría matemática necesaria para entender y mejorar el efervescente y caótico mundo de la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos. «Uno de los avances más significativos fue establecer un marco teórico para el problema del aprendizaje equitativo. Concretamente, para el problema de clasificación binaria. Mi investigación permitió desarrollar una metodología de reparación de un conjunto de datos sesgado por la influencia de una variable sensible, por ejemplo, la raza, el género, la edad, etcétera., basada en la teoría de transporte óptimo. Este procedimiento de reparación permite, en líneas generales, controlar el nivel de transformación de los datos originales para llegar a establecer un equilibrio entre equidad y precisión del algoritmo de clasificación, entrenado posteriormente con ellos. La aplicación de mis resultados teóricos pretende establecer una base matemática sólida, que es crucial en un contexto de aprendizaje automático, equitativo, confiable e interpretable, que garantice un trato justo a cada subgrupo de población, contribuyendo a reducir la creciente desconfianza de la sociedad hacia los algoritmos», prosigue. Ha publicado sus conclusiones en revistas y congresos de reconocido prestigio internacional y algunas de ellas están siendo citadas de manera importante por la comunidad científica. Este premio supone para ella «una alegría y un impulso para seguir trabajando y esforzándome cada día», reconoce.

Reducir riesgos y temores acerca de la IA

En cuanto a los desafíos éticos y los riesgos potenciales de la IA, esta experta opina que el hecho de que se utilicen algoritmos en tareas como la selección de personal, la concesión de un crédito o la aplicación de un tratamiento, por ejemplo, genera desasosiego en buena parte de la población mientras no se perciban garantías de un funcionamiento justo, honesto y robusto de dichas tecnologías. «Indudablemente, los fallos que puedan tener estas tecnologías generan alarma social y desconfianza, aunque en comparación, los errores humanos puedan ser más frecuentes y catastróficos», subraya. «Hay una percepción acerca de que las inteligencias artificiales son cajas negras capaces de gestionar gran cantidad de información y ofrecer con ella soluciones a problemas, pero de una manera opaca y sin una trazabilidad clara de los procesos de generación de la solución ofrecida. Precisamente, el gran objetivo de aplicar las matemáticas en esa materia, es abrir las cajas negras de la IA, lo que contribuiría a reducir esos riesgos y temores», subraya

Sobre si la Inteligencia Artificial debería ser asignatura en los centros educativos, Paula opina que «según muchos expertos, podríamos haber incurrido en las ultimas décadas en una sobredigitalización de los escolares, en detrimento de otras facetas importantes de la formación, como la reflexión, una cierta dosis de memorización y, sobre todo, el análisis y el pensamiento profundo. La formación matemática es imprescindible para el abordaje de la IA, desde cualquier perspectiva. Por ello, mi recomendación para que a los escolares les seduzca esta materia es que aprovechen la formación matemática que se les ofrece y no escatimen esfuerzos en esta faceta de su currículum».

En cuanto al eterno debate sobre la pérdida de empleos y la automatización de tareas derivados de la aplicación de la Inteligencia Artificial, esta investigadora también lo tiene muy claro. «Desde la primera revolución industrial, con cada cambio de paradigma en los sistemas de producción, se genera rechazo por el temor a que la tecnología deje a las personas sin empleo. Como no podía ser de otra manera, en el momento actual, con la irrupción de la IA, también hay esos temores. Pero lo cierto es que cada una de las revoluciones lo que ha traído es más progreso y más bienestar. El empleo se reorienta, las jornadas de trabajo van en disminución y el descanso y la conciliación se abren paso y acaban instalándose como incuestionables. Los jóvenes debemos formarnos y prepararnos lo mejor posible para los retos que nos esperan y para todo tipo de cambios futuros, que cada vez son más acelerados. No conviene dejarse llevar por visiones catastrofistas, sino que hay que confiar en la inteligencia colectiva del género humano», remata.