Amparo Alonso es Catedrática en la Universidad Tecnológica de Noruega y desarrolla modelos teóricos y aplicaciones prácticas en Inteligencia Artificial . De 2013 a 2021 fue  Presidenta de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA) y participó como miembro del Grupo de Trabajo encargado de redactar la Estrategia Española de I+D+I en este ámbito en 2018. 

Además, es miembro de CAIA, el Consejo Asesor en Inteligencia Artificial del Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública del Gobierno de España desde 2020, y miembro del Comité Español de Ética de la Investigación, del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades desde 2023.  

Ha recibido numerosos reconocimientos por su trayectoria y su aportación como mujer en la ciencia, entre ellos el For Women in Science y el AEPIA por su trabajo en el campo de la Inteligencia Artificial. 

En esta entrevista hablamos con ella sobre la IA en las organizaciones públicas y en la vida cotidiana, en el papel de la educación para despertar vocaciones STEAM en las nuevas generaciones y analizamos una realidad más allá de la española.

Has ocupado cargos clave en el desarrollo de la inteligencia artificial en España. ¿Cómo has vivido su evolución en los últimos años y cómo crees que va a continuar?

Ha sido un viaje largo, y en los últimos años yo diría que muy intenso. Si miro atrás, a cuando yo empecé en el campo de los sistemas expertos en lo que ahora sería un Trabajo Fin de máster en IA en la Universidad de Santiago de Compostela, a mi trabajo en el Medical College de Georgia en sistemas expertos aplicados al campo médico, o más recientemente, cuando empezamos en el grupo LIDIA de la Universidade da Coruña a trabajar ya en la IA basada en datos, la inteligencia artificial era un campo casi confinado al ámbito puramente académico y de laboratorio, con algunas excepciones. 

En los trabajos de sistemas expertos de los 80 y 90 nos enfocamos más en temas que podríamos llamar de “ingeniería”, usábamos modelos existentes y los aplicábamos, con innovaciones en su ensamblaje, a la resolución de los problemas en ámbitos concretos, muy especialmente el clínico. Más tarde, en el grupo LIDIA nos centramos en trabajar en el desarrollo de nuestros propios algoritmos de aprendizaje automático, buscando satisfacer problemas de escala, privacidad, y más recientemente aspectos relacionados con la frugalidad, es decir, algoritmos que nos permitan el desarrollo de una IA más verde. En estos aspectos hemos trabajado en los últimos 15 años. 

En cuanto a la última década, creo que en general estamos viviendo una auténtica revolución. La IA ha dejado de estar casi restringida al ámbito académico y ha pasado a la industria. Las empresas que la desarrollan, los aspectos geopolíticos, económicos, éticos y sociales en los que influye los vemos cuando la usamos, y aparecen noticias en los medios de comunicación. En España, he tenido la suerte de vivir esta evolución durante mi etapa en la presidencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA), y desde los comités asesores de los que he tenido el honor de formar parte. España ha trabajado para pasar de tener grupos de investigación brillantes pero dispersos, a intentar consolidar un ecosistema nacional vertebrado gracias a la Estrategia Nacional de IA (ENIA), que nos ha permitido disponer de la Cátedra de Algoritmos Verdes con la empresa Inditex en A Coruña, o a la creación de la AESIA (la Agencia Española de Supervisión de la IA), cuya sede también en A Coruña, sitúa a Galicia como un nodo de referencia internacional. 

En cuanto a donde creo que vamos, estoy convencida de que el futuro inmediato no pasa por seguir compitiendo en la construcción de modelos cada vez más gigantescos, con un mayor consumo energético y más avidez de datos. Esa vía es insostenible económica, ecológica y socialmente; es un cuello de botella que compromete nuestra soberanía tecnológica frente a las grandes corporaciones estadounidenses o asiáticas. La «tercera vía» europea, en la que España está muy bien posicionada, pasa en mi opinión por la IA Frugal. 

Debemos liderar un cambio de paradigma hacia la eficiencia y la sostenibilidad: modelos que hagan más con menos y que puedan competir en precisión, usando menos datos pero de más calidad. También necesitamos algoritmos más ligeros, que consuman menos energía en entrenamiento y uso que permitan democratizar el acceso a la tecnología. Así, cualquier PYME y cualquier grupo académico puede innovar sin necesitar los recursos computacionales y humanos de los que actualmente solo disponen las grandes tecnológicas, que ocasionan que sólo ellas puedan estar en el desarrollo de la IA en la frontera del conocimiento. Además, estos algoritmos también facilitarán la transparencia y la detección de sesgos, entre otros, y serán más flexibles pudiendo adaptarse con más rapidez a contextos diversos, como los que tenemos en la UE, haciendo de nuestra diversidad fuerza, en contraste con los grandes modelos de empresas de EE.UU. o China. 

Formas parte de CAIA, el Consejo Asesor de Inteligencia Artificial del Gobierno de España. ¿Qué debates se plantean actualmente y cuáles te preocupan más en torno al desarrollo y uso de esta tecnología? 

Formar parte de órganos asesores como CAIA ha sido una gran responsabilidad, pero en este momento preciso estoy más centrada en mi participación en el Laboratorio de Ideas que ha puesto en marcha AESIA, en la que se debaten temas como la IA y la igualdad de género, la posible amenaza que puede suponer la IA para la democracia, los problemas en menores o adolescentes y otras cuestiones de relevancia social, y también tecnológica. Como siempre he defendido, los algoritmos no son neutros; se entrenan con datos que arrastran sesgos históricos. Si no intervenimos activamente, la IA simplemente automatizará y perpetuará la desigualdad del pasado. 

No se trata solo de un reto matemático de depuración de datos, sino de un cambio cultural y estructural en el sector. Necesitamos incorporar activamente la diversidad en los equipos de desarrollo y esto requiere además un cambio educativo profundo en un sector hasta ahora bastante monolítico. Por otra parte, también he tenido el honor de formar parte del consejo de la cátedra de IA y Democracia, presidida por el Prof. Innerarity. En ella hemos tratado aspectos sobre la proliferación de técnicas de desinformación masiva, el uso de deepfakes ultrarrealistas y la microsegmentación persuasiva personalizada y su capacidad para erosionar los pilares de la opinión pública. 

Cuando los ciudadanos ya no pueden distinguir de manera sencilla entre lo real y lo sintético, la confianza en el debate público, los medios de comunicación y las instituciones democráticas se resiente gravemente. Regular y exigir transparencia en los contenidos generados sintéticamente (como establece el AI Act europeo) es un paso indispensable, pero también lo es impulsar de forma urgente la alfabetización digital crítica de la ciudadanía. Un aspecto en el que hemos trabajado en el grupo LIDIA es la predicción de comportamiento tóxico en redes. 

El impacto de estas cuestiones es especialmente elevado en menores y adolescentes. El diseño de muchas de estas tecnologías busca extraer y rentabilizar la atención de los usuarios a través de dinámicas de “enganche” digital. Debemos establecer límites claros y auditorías rigurosas para garantizar entornos de aprendizaje y ocio seguros, que respeten su privacidad y no comprometan su salud mental. No lo he mencionado anteriormente, pero en nuestra visión de la IA verde tenemos otra vertiente, que es el uso de la IA para intentar influir en el desarrollo de políticas y actuaciones más sostenibles. Este trabajo lo realizamos en parte en colaboración con NTNU, con los que trabajamos en el desarrollo de modelos basados en agentes para modelar comportamientos sostenibles. Al final, todos estos debates convergen en una única cuestión fundamental: la IA es una herramienta transformadora muy potente, pero es fundamental que su desarrollo tenga en cuenta a las personas. La regulación, la supervisión y la discusión ética no son frenos a la innovación; son imprescindibles para un correcto desarrollo de la tecnología. 

Desde dentro de organismos asesores y estratégicos, ¿crees que las instituciones públicas entienden el ritmo al que avanza la tecnología para adaptarse a ella? 

Esta pregunta es difícil de contestar. Obviamente, existe una tensión entre dos velocidades, que son el ritmo exponencial de la innovación tecnológica, que en el caso de la IA es vertiginoso (pensemos que la IA generativa que apenas tiene 3 años, tiene una adopción rápida y alta en la población) y el ritmo lineal, deliberado y garantista de la administración pública y los procesos legislativos. 

Esto hace que la realidad sea compleja. Las instituciones, además de entender la tecnología, tienen el deber constitucional de proteger los derechos fundamentales, la competencia leal, la privacidad o la seguridad nacional. Dictar una ley o diseñar un plan estratégico nacional requiere tiempo, consenso, análisis de impacto y debate parlamentario. Cuando decimos que la UE va lenta en temas de regulación, es cierto. Pero también es cierto que nuestro contexto es actualmente el más garantista en la protección de las personas. A la vez, es cierto que el desfase temporal es insalvable si usamos herramientas analógicas para gobernar dinámicas digitales. En España y en la UE estamos usando nuevos instrumentos, como los sandboxes o bancos de pruebas regulatorios, en los que España ha sido pionera al lanzar el primer sandbox para el Reglamento de Inteligencia Artificial. La idea es permitir a las instituciones interactuar directamente con las empresas que desarrollan IA, observando cómo se comportan los algoritmos en entornos controlados antes de que se aplique la ley con toda su rigidez. Es una forma de que el regulador «aprenda haciendo» al mismo ritmo que la industria. En este ámbito, la UE ha desarrollado estructuras como las agencias de supervisión ética de la IA en la UE, que en España representa AESIA, con capacidad de emitir guías, resolver consultas, etc. de forma más ágil. 

Hay quien ve la IA como una amenaza y quien la presenta como una solución para todo. ¿Qué le dirías a estas personas?

Podría resumirlo en este artículo que he publicado hace un par de meses en el periódico La Voz de Galicia. 

Después de tantos años investigando y trabajando en este ámbito, ¿qué es lo que más ilusión te sigue generando? 

Me parece que vivimos un momento fascinante en la IA. Creo que estamos avanzando muy rápido en la tecnología. Para los que ya llevamos décadas en esto, ver avances en cuestiones con las que soñábamos al inicio de nuestra carrera, y comprobar cómo aquellas ideas están transformando la medicina, la educación o la sostenibilidad ambiental, es un privilegio inmenso. Pero si tengo que señalar qué es lo que de verdad me recarga las pilas y me ilusiona es el talento joven. Ir a trabajar a la UDC y ver la pasión, el compromiso y la mirada fresca de las nuevas generaciones de investigadoras e investigadores que se incorporan a nuestro grupo de investigación (LIDIA) es algo extraordinario. Me ilusiona ver que el relevo generacional está comprometido con una IA de calidad, ética y sostenible. Espero que veamos en la universidad y en el país que no sólo es importante formar el talento, sino que apreciemos lo frágil que puede ser el ecosistema de investigación e innovación, y que seamos capaces de mantenerlo. Sólo de esta forma conseguiremos ser un país soberano, con relevancia económica y bienestar social. 

En un momento en el que todo cambia tan rápido, ¿cómo se prepara a los estudiantes para profesiones que quizá todavía no existen?

Este aspecto es un desafío pedagógico para todos los niveles educativos, donde se necesitan cambios importantes por la irrupción de la IA en todos los aspectos de la vida, y en especial, la aparición de la IA generativa ha acelerado la necesidad de este cambio. Si intentamos formar a los estudiantes enseñándoles únicamente a dominar la herramienta de moda, los estamos condenando a la obsolescencia antes incluso de que se gradúen. Yo creo que este papel lo hemos entendido muy bien en la universidad, y en particular en las titulaciones tecnológicas. Para preparar a los profesionales del mañana en un entorno tan líquido, en la universidad debemos basarnos en tres pilares fundamentales. El primero es enseñar los fundamentos. Las herramientas, los lenguajes de programación y las APIs específicas van a cambiar radicalmente cada pocos años.  

Pero si un estudiante comprende en profundidad la lógica computacional, las matemáticas y los principios algorítmicos subyacentes, será perfectamente capaz de aprender de forma autónoma cualquier nueva tecnología que surja. Necesitamos enseñar a nuestros estudiantes la ciencia básica que la hace posible para que ellos puedan seguir diseñándola y adaptándola. 

El segundo aspecto importante es que cada vez estamos más inmersos en la necesidad de un proceso de aprendizaje continuo para toda la vida (life-long learning). Debemos dotar a los estudiantes de resiliencia y curiosidad intelectual. Un buen profesional del futuro no será el que más conocimientos acumule en su cabeza, sino el que tenga mayor capacidad para desaprender métodos antiguos, asimilar paradigmas disruptivos rápidamente y trabajar en entornos de alta incertidumbre. Por otra parte, la tecnología y particularmente la IA, es cada vez más interdisciplinar y necesita del uso de las llamadas habilidades blandas (pensamiento crítico, capacidad de comunicación, etc.). Los problemas complejos del futuro (como la mitigación del cambio climático, la salud global o la ética de los sistemas inteligentes autónomos) no se pueden resolver desde una única disciplina. Debemos educar a ingenieros que puedan comunicarse adecuadamente con filósofos, juristas, sociólogos, lingüistas o biólogos, entre otros. Pero, sobre todo, debemos enseñarles a pensar críticamente. En un mundo donde las máquinas pueden generar respuestas de manera inmediata, el valor diferencial del ser humano residirá en la capacidad para formular las preguntas correctas, evaluar la veracidad y la ética de los resultados, y mantener el criterio propio frente a las decisiones automatizadas. Es decir, la mejor manera de preparar a los estudiantes para profesiones que aún no existen es no encasillarlos en perfiles rígidos. Tenemos que formar mentes flexibles, con una base científica y técnica rigurosa, pero también con profunda sensibilidad humanista y ética. De esta forma, no importa tanto cómo sea el mercado laboral dentro de diez años, ellos tendrán las herramientas intelectuales necesarias para moldearlo y liderarlo. 

Con tu experiencia viviendo en un país como Noruega, ¿has visto un cambio en la presencia de mujeres en las carreras STEAM o queda trabajo por hacer? 

Queda trabajo por hacer, la proporción de mujeres en las disciplinas que comentamos es baja en la mayoría de los países europeos. La proporción de estudiantes mujeres en Ingeniería Informática es baja, alrededor del 12% en la mayoría de los países de nuestro entorno. En mi universidad, las cifras son de este estilo. Pero he de decir que también hemos mejorado en presencia femenina en las nuevas titulaciones, como las de Ciencia e Ingeniería de Datos, o Inteligencia Artificial, que en la UDC supera el 30%. Es muy ilusionante impartir clase, o cruzar los pasillos durante los intercambios y ver que la diversidad ha aumentado. Creo que una visión diversa es imprescindible para conseguir mejores desarrollos tecnológicos.

Desde tu experiencia en NTNU y en la UDC, ¿cómo se puede construir un entorno más inclusivo y atractivo para el talento femenino?

En NTNU trabajo en colaboración con el departamento de Psicología, teniendo en cuenta los modelos de decisión humana para poder implementarlos en los modelos basados en agentes. La presencia femenina es importante en estos equipos mixtos. Y en cuanto a la UDC, en el grupo de investigación que coordino, y a pesar de los bajos porcentajes de estudiantes mujeres, la proporción de investigadoras está siempre entre el 40-50%, dependiendo de los contratados y doctorandos. Pero no es fácil mantener el porcentaje, en los últimos años hemos bajado ligeramente. Sería importante actuar en varios frentes, como visibilizar el impacto humano y social de la IA, u ofrecer referentes reales y cercanos, rompiendo el inmerecido estereotipo de los informáticos solitarios. No hay nada más lejano a la realidad. Somos equipos diversos, trabajando de manera colaborativa e interaccionando con profesionales de muy diversas disciplinas. En mi grupo, el hecho de que haya mujeres y hombres que lideren líneas de investigación punteras es el mejor espejo en el que las nuevas estudiantes pueden mirarse para convencerse de que este también es su espacio. 

¿Qué consejo te habría gustado escuchar cuando empezaste la carrera? ¿Cuál darías tú a las generaciones venideras?

Yo empecé una carrera que me encantaba, pero pensé bastante en las alternativas posibles antes de decidirme. Tenía claro que quería hacer una carrera científica y que me gustaba la tecnología. Acabé haciendo Químicas, especializándome en Ingeniería Química. Luego la vida y la curiosidad me fueron llevando… hice lo que ahora equivaldría a un TFM en el que ya usaba técnicas de IA, y seguí con una tesis en IA aplicada a salud, y con un postdoc en sistemas inteligentes. Hoy mirando atrás, veo una carrera profesional sólida y apasionante, centrada en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, en IA responsable y frugal. En resumen, el consejo que me habría gustado recibir, y que creo que también es útil a los que vienen detrás, es que la vida profesional y los estudios no son una línea recta, sino un mapa de posibilidades que se abren. Una carrera no define tu estado para toda la vida profesional, es la base que te enseña a pensar, la entrada a un mundo profesional que tiene más de una puerta y que eres tú quien elige cuál o cuáles quieres abrir. No hay que tener miedo a cambiar de rumbo. 

Para terminar, imagina que dentro de 20 años una chica dice: “Elegí apostar por mi talento gracias a leer esta entrevista”. ¿Qué te gustaría que recordara de Amparo Alonso?

Para ser sincera, si dentro de veinte años una chica toma una decisión así por leer esta entrevista, a mí me llenaría de un orgullo inmenso. Pero lo importante de ese momento no sería que recordara mi nombre, sino que recordara el mensaje. Si mis palabras le han servido para inspirarla a seguir su camino y atreverse a apostar por ella misma, mi propósito estará más que cumplido.