"La ciencia de los datos generará herramientas que aún no podemos ni imaginar"

Madrid ha acogido por vez primera la conferencia Women in Data Science (WiDS), una iniciativa de la Universidad de Stanford que se celebró simultáneamente en Stanford y en más de 75 lugares en todo el mundo, y se transmitió en directo por Internet. La investigadora Concha Bielza ha participado como ponente invitada en este encuentro internacional que, con el lema Women are changing the world of Data Science, tenía entre sus objetivos inspirar y formar a los científicos de datos, así como apoyar a las mujeres y resaltar el impacto de su trabajo en este campo, hasta ahora tradicionalmente masculino.

1.- ¿Qué conclusiones ha producido el encuentro?

El encuentro reunió a mujeres de diversos entornos, tanto académicos como empresariales, todas con puestos de alta responsabilidad y liderazgo. Se miró a la ciencia de los datos desde tres perspectivas: su estado del arte en investigación, como impulsora de negocio y como generadora de talento y emprendimiento. Se repitieron mucho dos ideas. Una, que las tecnologías están delineando buena parte de nuestro futuro y si las mujeres no participamos, esto significa dejar nuestro propio futuro, que es para todos, en manos masculinas. Esto es preocupante, pues el porcentaje de mujeres en carrera técnicas se sitúa en torno al 30% y en ingeniería informática cae incluso por debajo del 15%. Dos, que un estudio precisamente de la Universidad de Stanford afirmaba que las empresas tecnológicas con mujeres al frente consiguen retornos de la inversión y beneficios significativamente superiores a aquellas en las que solo hay hombres en la dirección. La diversidad indudablemente mejora la creatividad, la inteligencia colectiva y la productividad.

2.- Data Science es para muchos un campo fascinante. ¿Comprende la sociedad su alcance?

Vivimos en un mundo lleno de datos que impregna la sociedad. Hoy todo se digitaliza gracias a la tecnología (las ciencias, las empresas, las ciudades en su conjunto, nuestras particulares formas de actuar...). El campo de Data Science nos permite extraer patrones de comportamiento y generar modelos predictivos basados en la estadística y la inteligencia artificial. Todos en la sociedad convivimos con numerosos productos del Data Science; utilizamos sistemas de recomendación de películas, cursos, noticias, viajes, o incluso amigos; realizamos búsquedas por Internet de cualquier tema; solicitamos traducciones a otro idioma; hemos visto robots y drones útiles para gobiernos, industria y hogares; sensores biométricos útiles para la salud o el deporte; sabemos que podemos dar órdenes a un ordenador utilizando solo el pensamiento, y un largo etcétera. La sociedad utiliza todo esto asimilándolo de forma natural, a veces inconscientemente. Pero usarlo no significa saber qué hay detrás y por ende su alcance. La ciencia de los datos generará herramientas que aún no podemos ni imaginar y los cambios suceden a mucha velocidad.

3.- Sus aplicaciones se han extendido a numerosas áreas en las que permitirán hacer grandes avances: medicina, ciberseguridad, gestión empresarial, educación, ¿Hasta dónde llegará su impacto?

Hasta donde nos propongamos. Es la historia de la humanidad, curiosa y capaz, que siempre consigue lo que se propone. Has citado varias áreas interesantes pero el impacto se va a ver en todas partes y en nuestra vida diaria, como antes he nombrado. Por el contrario, es fácil imaginar posibles impactos negativos. Por ejemplo, dentro de la privacidad, la ética, las leyes, la seguridad o la desigualdad. ¿Quién tiene responsabilidades en un accidente con coches sin conductor? ¿Hasta qué punto las técnicas de neuroimagen que (en parte) leen nuestros pensamientos pueden alterar nuestro yo? ¿Qué pasa si implantamos en el cerebro un chip que te cree una supermemoria? Ya hay mucha gente detrás de estas preocupaciones. Por ejemplo, existe una lista creada en enero de este año de 23 principios por los que guiar la inteligencia artificial actual y futura para que sea beneficiosa, apoyada por más de 3.000 personas de todas las áreas y de pensamiento muy diferente, como Stephen Hawking y Ray Kurzweil. El informe One Hundred Year Study on Artificial Intelligence desarrollado por la Universidad de Stanford sobre los efectos a 100 años de la inteligencia artificial en todos los aspectos de la vida es otro ejemplo. El Parlamento Europeo está actualmente debatiendo aspectos éticos de los robots (hay 1.7 millones de robots en el mundo), como sus derechos como 'personas electrónicas'. No debemos bajar la guardia ante posibles malos usos.

4.- El informe Científicas en cifras 2015 del Ministerio de Economía, Industria y Competitividad que se acaba de conocer, desvela que el número de científicas en España permanece estancado en un 39% desde 2009. ¿Cuál es la situación en su ámbito de investigación?

El informe She Figures de la Comisión Europea sobre igualdad de género en ciencia, investigación e innovación de toda Europa, que se elabora cada 3 años desde 2003, ofrece cifras similares. Sin embargo, la Visión Estratégica del Espacio Europeo de Investigación adoptada en 2010 señala como objetivo para el año 2030 que la mitad de todo el personal científico, en todas las disciplinas y en todos los niveles del sistema científico, sean mujeres. Hay mucho trabajo por delante.

En el área de aprendizaje automático (Machine Learning) en el que trabajo, a pesar de su alcance y la variedad de aplicaciones que cubre, el porcentaje de mujeres investigadoras es muy bajo, menor que en muchas otras áreas de las ciencias de la computación. De hecho, existen foros de encuentro de mujeres para elevar estas cifras, contribuir a su éxito y aumentar su impacto, como el Workshop for Women in Machine Learning que se celebra anualmente desde 2006 dentro del prestigioso congreso NIPS. La sesión Women@GECCO celebrada desde 2013 dentro del congreso GECCO de computación evolutiva tiene el mismo propósito. Los congresos de Data Science tienen porcentajes de mujeres también muy bajos (a veces son invisibles), sin apenas participaciones en charlas invitadas, en los comités científicos o como moderadoras de sesiones. En Broadening Participation in Data Mining Workshop, dentro del congreso ACM SIGKDD, se intenta evitar la existencia de minorías (incluidas las mujeres) en la minería de datos. Existen también iniciativas para fomentar la participación de mujeres en informática (como el congreso womENcourage, que tendrá lugar en Barcelona este año) y en ingeniería en general (como la organización IEEE Women in Engineering).

Al ascender por el escalafón académico y profesional se reduce el número de mujeres (hay menos de 10% de mujeres catedráticas en el área técnica en España, según el Ministerio). En las academias científicas apenas hay mujeres. La Royal Society británica cuenta con un 6% de mujeres. En la Sociedad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de España ronda el 3%. Hay poco más de un 5% de mujeres galardonadas con el premio Nobel en más de un siglo de existencia, y fue en 2014 cuando por primera vez una mujer (iraní) ganó la Medalla Fields (el "Nobel de las Matemáticas").

Algunas iniciativas españolas son por ejemplo AMIT, la Asociación de Mujeres Investigadoras y Tecnólogas, de ámbito estatal, que trabaja para lograr la participación de las mujeres en la investigación, la ciencia y la tecnología. El manifiesto "Cambia las Cifras" a favor de inclusión de las mujeres en la ciencia ha recabado numerosas firmas desde 2015 y son pasos para poner voz a esta desigualdad.

5.- La escasez de científicos se está convirtiendo en una seria limitación en algunos sectores ¿Cómo afecta al de la Data Science?

El sector de Data Science está en continua evolución y necesita mucho talento. Solo en informática se estima que en EE.UU. quedarán un millón de puestos de trabajo sin cubrir en el periodo 2010-2020, ya que solo se graduarán 400.000 estudiantes y se necesitarán 1.400.000. En España hay más de 50.000 puestos vacantes en ingeniería cada año.

La ciencia de los datos se enfrenta a datos dinámicos no estructurados, provenientes de fuentes heterogéneas, que llegan con ruido y redundancia, ocupando mucho espacio, con interrelaciones complejas entre las variables del problema, con observaciones inesperadas y que se salen de lo normal... Sin científicos no se pueden diseñar modelos para abordar todas estas situaciones complejas y que normalmente están motivadas por problemas reales. Sin ellos no avanzará la ciencia de los datos. El gobierno español debe incentivar a los científicos cuyas investigaciones son garantía de prosperidad.

6.- Una de sus aplicaciones más prometedoras es la medicina, afectando tanto a la investigación -parte de su propio ámbito de trabajo- como al modo en que se trata la enfermedad. ¿Cuál es su visión al respecto? ¿Ve límites?

Hoy en día se persigue no solo curar las enfermedades sino prevenirlas antes de que ataquen y hacerlo de forma personalizada sobre cada individuo. Los sensores biométricos desde dispositivos wearables en combinación con aplicaciones móviles producen datos que mantienen informados y conectados a pacientes y médicos y que alimentan sistemas predictivos y de alerta temprana. Se utilizan todo tipo de datos: genómicos, de neuroimagen, pruebas diagnósticas, estilo de vida, opiniones del especialista... De nuevo encontramos interdisciplinariedad (médicos, biólogos, tecnólogos, ingenieros, científicos de los datos).

Participo actualmente en el Human Brain Project, un gran proyecto de la Comisión Europea con una duración de 10 años. Uno de sus pilares es la medicina del futuro, donde los registros médicos electrónicos, que han estado dormidos en cajones y ordenadores de muchos hospitales, vean la luz y sirvan para construir modelos que traten las enfermedades neurológicas de este milenio (párkinson, alzhéimer).

Recientemente me ha llamado la atención la empresa Calico (California Life Company), creada en 2013 por Google (ha invertido 1500 millones de dólares) para entender y retardar el envejecimiento, como si de una enfermedad se tratara. Precisamente el pasado verano nombró directora general de computación a una mujer de gran prestigio en Machine Learning y Data Science, Daphne Koller. Los límites cada vez están más lejos, en parte gracias a la ciencia de los datos.Con la Industrial Internet of Things, los nuevos trabajos requerirán creatividad y emprendimiento y ahí las mujeres deberían tener un papel relevante.

7.- También está transformado el sector industrial y se ha convertido en una potente herramienta para la gestión empresarial. La mujer está ausente en los cargos directivos. ¿Cómo incide su falta en el mundo empresarial, con la consiguiente pérdida de talento?

Efectivamente, la irrupción de la cuarta revolución industrial en nuestras vidas (llamada Industrie 4.0, Industrial Internet of Things o Industria Conectada) va a afectar a todos los sectores y empresas, que tendrán que adaptarse. Aparecerán nuevos conceptos de edificios, fábricas, logística, procesos... todo interconectado. A las mujeres nos gustan más las áreas que tengan utilidad social, y la industria no la asociamos con eso. La falta de cargos directivos ocupados por mujeres se da también en las empresas tecnológicas (menos de un 30% en Apple, Google, Facebook, Twitter). La Industria es un mundo predominantemente masculino. Yo misma, recuerdo cómo hace dos semanas en la última reunión de un proyecto de industria conectada con una empresa privada, en la mesa estábamos 12 personas y yo era la única mujer.

La nueva industria hará desaparecer los trabajos rutinarios y generará nuevos tipos de empleos, hoy día inimaginables (según el Foro Económico Mundial). Sí es esperable que la mayoría se creen en STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) que son centrales para la industria, por lo que si las mujeres siguen optando por no escoger estas vías la brecha de género será aún mayor. Los nuevos trabajos requerirán creatividad y emprendimiento y ahí las mujeres deberían tener un papel relevante.

8.- En los últimos años han descendido las vocaciones tecnológicas entre las jóvenes. Desarrollar su interés por la ciencia, tecnología, ingeniería y las matemáticas (llamadas STEM) se ha convertido en un objetivo fundamental de la agenda educativa de la Unión Europea y de países como Estados Unidos, así como de organismos internacionales. En su opinión, ¿dónde están las causas?

El mismo Obama ha señalado varias veces la infrarrepresentación de la mitad de la población (las mujeres) en STEM. La Academia Nacional de Ciencia e Ingeniería de EE.UU. ha destacado que para la excelencia científica y el desarrollo económico de un país es indispensable la participación de más mujeres. Es cierto que mucho ha cambiado desde la situación que pinta la reciente película Hidden Figures sobre las afroamericanas que contribuyeron a llevar el hombre a la Luna y más aún respecto a Ágora, película de 2009 sobre Hipatia de Alejandría. Pero la sociedad tiene aún actitudes machistas sobre las capacidades de la mujer en STEM (véase el caso del Presidente de la Universidad de Harvard en 2005 o del premio Nobel Tim Hunt en 2015). Además, el estereotipo del ingeniero informático (friki solitario encerrado con su ordenador, tan retratado en películas y series) es difícil de encajar para una mujer. También los roles sociales asignados a hombres (construir y entender sistemas) y mujeres (cuidar a los demás) permanecen inalterables. Una simple búsqueda en Google-Imágenes de la palabra "ingeniero" nos devolverá fotos de hombres. Poniendo "cuidador" (incluso en vez de "cuidadora") nos devolverá fotos de mujeres. La falta de referentes femeninos con los que identificarse es también otra causa. Para resolver esto tenemos la obligación de difundir nuestro trabajo y el de otras mujeres inspirando a todos, especialmente a ellas, a unirse a esta enriquecedora profesión donde es imposible aburrirse, donde abunda el empleo, y donde trabajando en grupo resolvemos muchos problemas de muy diversa índole. La sociedad y los gobiernos deben también contribuir. Las acciones han de tomarse sin duda desde la educación primaria.

9.- Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century. Con ese título, Harvard Business Review publicó en 2012 un artículo de Davenport y Patil que se haría popular. Sin frivolizar, ¿será una realidad?

Así parecen indicarlo los datos. En 2016 y 2017 ya aparece en la primera posición de los 25 mejores empleos en EE.UU., donde se tiene en cuenta el salario, el número de ofertas y las oportunidades de hacer carrera. El Foro Económico Mundial predice que los analistas de datos serán los más demandados en 2020. Quizá esta notoriedad ha hecho que muchas personas se presenten en sus currícula como Data Scientists y que cualquiera que trate con un conjunto de datos diga que es un científico de los mismos. Nada más lejos de la verdad. Hay que saber identificar las competencias que les definen para comprender su necesidad. En mi opinión, un científico de los datos se halla en la intersección de la estadística, la ciencia de los computadores, y el dominio de aplicación. Hay que dominar las técnicas de inteligencia artificial y estadística, así como saber programar, pero para sacar partido al análisis hace falta conocer el dominio y por eso un equipo multidisciplinar es cada día más necesario.

Por otro lado, la alta cualificación y especialización de estos puestos requiere diseñar y ofertar nuevos programas universitarios. Un ejemplo es el Máster en Data Science de la UPM. Pero sería necesario actuar desde más temprano, en los grados. Desde el Ministerio de Educación se debería flexibilizar la adaptación de los programas curriculares a las nuevas tendencias, algo que es mucho más fácil en los ámbitos privados.

10.- Matemática, doctora en Informática y con una formación teórica y rigurosa que ha impulsado una larga carrera en la que ha volcado gran parte de su vida. ¿Qué mensaje daría a los jóvenes, especialmente a las mujeres, para contagiar su entusiasmo por este trabajo?

No se trata solo de usar la tecnología y los sistemas inteligentes que nos rodean, algo que dominan de sobra los jóvenes. Hay que saber cómo funcionan para mejorarlos. Las STEM van a definir nuestro futuro y hay que participar en su construcción. No hay nada imposible si el trabajo es constante. La ciencia de los datos va a tener un papel preponderante en la sociedad basada en el conocimiento y hay que subirse a ese tren si queremos tener una sociedad avanzada. Lo mejor de esta disciplina es la variedad de temas en los que puedes trabajar, pudiendo escoger aquel que más te satisfaga.

Termino con un mensaje dirigido a ellos (no ellas), un llamamiento a interesarse y comprometerse a reducir la brecha de género. Es cosa de todos. Ellos son tanto responsables como necesarios. Apenas vi hombres en el WiDS.