Antonio Pita Lozano: «La ciencia de datos y la inteligencia artificial pueden mejorar la toma de decisiones»

Incorporado recientemente como nuevo profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC, Antonio Pita Lozano, licenciado en Matemáticas por la Universidad de Murcia, DEA en Álgebra, y MBA por la UNED, cuenta con una extensa experiencia como directivo en importantes empresas y fue nombrado ‘Mejor Científico de Datos de España’ en la primera edición de los Data Science Awards en 2016. Una experiencia que ahora compartirá con sus alumnos en las aulas de la UOC.

¿Cómo ha empezado el curso? 

El curso ha empezado muy bien, con mucho ritmo, porque son más de 800 alumnos los que están en las aulas que yo coordino. Pasar del mundo empresarial al mundo académico es un cambio muy importante, pero estoy muy ilusionado por poder aportar mi experiencia para que los alumnos puedan desarrollar mejor su carrera. 

¿Cómo afronta esta nueva etapa como profesor lector de la UOC?

Ya llevaba ocho años como profesor docente colaborador, así que conozco bien lo que es la UOC, pero ahora paso a ser profesor responsable del aula, que es otra escala y con una mayor responsabilidad, porque tengo que diseñar las asignaturas, establecer los objetivos y resultados de aprendizaje, y cómo llevarlos a cabo.

¿Qué asignaturas imparte?

Actualmente, estoy impartiendo desde asignaturas introductorias, como ‘Introducción a la ciencia de datos’ y ‘Diseño y uso de bases de datos analíticas’ en el grado de Ciencia de Datos Aplicada, hasta asignaturas finalistas como la contextualización y diseño del TFM. También, en el máster de Inteligencia de Negocio y Big Data Analytics, las asignaturas de ‘Operation Analytics’, ‘Data Lakes’ y TFM (trabajos finales de máster) de Big Data.

¿Nos podría hacer un resumen de su dilatada trayectoria profesional previa?

En resumen, he sido ejecutivo o directivo en empresas como CajaMar, Everis (NTT Data Company), Liberbank y Telefónica, llevando a equipos de hasta más de 100 personas bajo responsabilidad directa. Y como dos de los puestos más relevantes, podría destacar haber sido coordinador de la transformación digital de Liberbank, y responsable del área B2B de proyectos de ciencia de datos e inteligencia artificial del Grupo Telefónica hacia sus clientes corporativos.  Y siempre, en paralelo, profesor en diferentes universidades y escuelas de negocio.

En su opinión, ¿qué es lo que ha hecho que la ciencia de datos y la inteligencia artificial hayan tenido este boom en los últimos años?

El factor fundamental ha sido la digitalización, porque lo hemos convertido todo en datos. Palabras, voz, imágenes, todo se ha convertido en ceros y unos, de forma que ahora todo son datos que se pueden tratar. Eso, unido a que el coste de almacenamiento de información se ha abaratado mucho, y la capacidad de cómputo se ha disparado, ha permitido que prácticamente cualquier persona pueda desarrollar en su casa soluciones basadas en la ciencia de datos y la inteligencia artificial de forma rápida, económica y con un resultado muy potente.  

Y entre las innumerables aplicaciones que tienen la ciencia de datos y la inteligencia artificial, ¿cuáles destacaría como las principales? 

Al final, lo que hace la ciencia de datos, y en parte la inteligencia artificial, es ayudar a mejorar la toma de decisiones. Y decisiones toman prácticamente todos los profesionales en todos los momentos, así que la IA nos va a ayudar a todos: desde qué empleados seleccionar hasta a quién le concedo un préstamo, cómo puedo predecir la calidad de un producto que estoy fabricando y, por tanto, modificar los factores para que el producto sea mejor, cómo puedo optimizar mi ruta logística para consumir menos gasolina, o cómo puedo cargar un camión de forma óptima para que emplee menos tiempo en el reparto. Es decir, en cualquier decisión que se quiera tomar en cualquier faceta, tanto del mundo profesional como del mundo personal, puede ayudar la inteligencia artificial. 

Interesante. 

Y ahora, la IA generativa, que ha aprendido a hablar nuestro lenguaje y que está a disposición de todos los usuarios, nos puede ayudar hasta a redactar un correo o a planificar nuestras finanzas. Es decir, tenemos todo el conocimiento disponible de forma pública y accesible a través del lenguaje natural, facilitando que cualquier persona pueda utilizarlo. De hecho, la IA se está convirtiendo en un asistente para muchísimas personas que lo utilizamos día a día como un becario avanzado que nos ayuda en muchas tareas. 

Entonces, ¿usted considera que la IA supone una revolución comparable a la que significó la irrupción de Internet en la década de los 90? ¿O tal vez incluso mayor?

Las posibilidades son mayores. Otra cosa es que lleguemos, porque la inteligencia artificial ha vivido varios inviernos. Yo no sé si dentro de cien años estas revoluciones que estamos viviendo ahora se verán como una única revolución que incluya los ordenadores, la digitalización, Internet y la IA, o bien se verán como diferentes revoluciones. Eso ya será un aspecto de visión histórica. Ahora bien, el impacto que ya están teniendo la ciencia de datos y la inteligencia artificial es probablemente mayor que el que tuvo Internet en su momento desde un punto de vista económico. Y va a transformarlo todo, porque tiene la capacidad de modificar todas las reglas que nos hemos dado como sociedad. Probablemente, tengamos que construir una nueva forma de vivir, y eso no va a ser fácil.

Un cambio de ese calado probablemente planteará ciertos retos éticos.

Totalmente, y es un tema muy interesante, que preocupa a muchas empresas. ¿Cómo enseñamos a la inteligencia artificial? Yo siempre digo que esto es como dejar a un niño delante de la tele en vez de llevarlo al colegio. Siempre será mejor seguir un modelo de aprendizaje sistematizado como es la escuela. En el caso de la IA, pasa exactamente lo mismo. Se han dado casos importantes en que ciertas inteligencias artificiales, como las de Microsoft o Apple, se han vuelto racistas o sexistas. Hay que llevar mucho cuidado, porque no es que haya mala fe, sino que probablemente muchos sesgos cognitivos que tenemos y que aparecen en los datos se están perpetuando. Y es normal que suceda, porque no tenemos los mismos datos de Europa que de Latinoamérica o África, donde la digitalización ha sido menor. Por lo tanto, los algoritmos que estamos utilizando de entrada son sesgados, pero no por maldad, sino simplemente por disponibilidad de información.

¿Es usted partidario de regular la IA?

Regular siempre habrá que regular, la pregunta es hasta dónde llegas y qué permites. Un exceso de regulación mata la innovación, pero una falta de regulación puede permitir abusos. Es difícil establecer un equilibrio. Creo que la IA está todavía en un estado incipiente, y ahora mismo deberíamos dejar que la innovación nos permita avanzar. Además, si la regulación no es compartida a nivel mundial, nos encontraríamos en diferentes posiciones en distintos países, y algunos podrían verse relegados. Es un tema complejo que no tiene una respuesta fácil: la regulación es necesaria, pero también hay que apoyar la innovación para ver hasta dónde somos capaces de llegar con estas nuevas tecnologías; eso sí, con respeto, prudencia y responsabilidad. 

¿Y cómo ve el futuro de la IA y de la ciencia de datos a tres o cinco años vista?

La palabra es ‘apasionante’. Estamos en uno de los mejores momentos de la historia, siendo partícipes de un avance de la humanidad colosal. Hace tres años, nadie se imaginaba lo que estamos viviendo ahora. Yo no sé lo que pasará dentro de tres años, pero como sigamos en la misma línea, vamos a ver un avance brutal en lo que son las capacidades humanas apoyadas en el tratamiento de información y la IA. En los años 80, casi nadie utilizaba un ordenador, y ahora no podemos vivir sin ellos o sin un teléfono móvil. ¿Qué nos ha supuesto eso? Un cambio abismal, y sobre todo ampliar nuestras capacidades. Podemos hacer mucho más con mucho menos. Y yo creo que con la IA sucederá lo mismo: cada vez podremos hacer más con menos.