Carmen Torrijos ha recorrido un camino desde la traducción y filología hasta llegar a ser responsable de inteligencia artificial en la consultora Prodigioso Volcán (PV). Su trayectoria comenzó en el Instituto de Ingeniería del Conocimiento, donde el azar la llevó a la lingüística computacional y al desarrollo de sistemas de procesamiento del lenguaje. En PV, Carmen se dedica a la formación en IA para perfiles no tecnológicos, colaborando con departamentos como comunicación, marketing y recursos humanos. Su misión es integrar la IA en las empresas, lanzando proyectos creativos que utilizan inteligencia artificial de manera segura, ética y comprensible. Destaca la necesidad de cerrar la brecha entre quienes dominan la tecnología y quienes no, proponiendo una educación inclusiva y divulgativa. En esta entrevista, conoceremos más sobre su enfoque innovador y cómo ve el futuro de la inteligencia artificial en el entorno empresarial.
Comenzaste con estudios en traducción y filología, y luego te orientaste hacia la inteligencia artificial. ¿Podrías contarnos cómo fue este cambio de rumbo y qué te llevó a ser lingüista computacional? ¿Qué aspectos de la traducción y la filología te resultaron más útiles cuando te pasaste al campo de la IA?
En mi cambio de rumbo tuvo mucho que ver la casualidad. Estaba haciendo prácticas como traductora de tecnología en el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), y allí había un departamento de lingüística computacional que estaba empezando a desarrollar sistemas de procesamiento del lenguaje, en concreto, uno para hacer análisis de sentimiento en redes sociales. Entré en el equipo primero con una beca, después con un contrato temporal. Aprendí a programar para procesar lenguaje, y sobre todo aprendí mucho sobre el funcionamiento de los modelos de inteligencia artificial a nivel teórico. Eran equipos muy diversos, donde había perfiles de ingeniería y ciencia de datos, de desarrollo de software, pero también de lingüística o de psicología. Viniendo del mundo de las humanidades fue una experiencia muy intensa y distinta, de aprendizaje intensivo, que duró nueve años.
La base lingüística me ayudó mucho a la hora de desarrollar gramáticas y diccionarios, o para anotar o limpiar conjuntos de datos. Tener un nivel de inglés decente, que parece un tópico, también fue importante porque en tecnología tienes que leer muy rápido artículos y materiales que suelen estar en inglés. En estos retos tienes que echar mano de todo lo que hay en tu cabeza.
Ahora que trabajas en Prodigioso Volcán, ¿cómo ha cambiado tu enfoque profesional y cuáles son tus principales responsabilidades en cuanto al enfoque computacional o el tratamiento de la IA?
Mi trabajo ahora es muy diferente del que hacía antes, y todavía más variado. Trabajo con la inteligencia artificial en varias áreas diferentes. A lo que más tiempo dedico es a dar formación en IA para perfiles no tecnológicos, explicar conceptos, herramientas, estrategia y contexto en torno a todo lo que está pasando. Trabajo mucho con departamentos transversales de las empresas, equipos de comunicación, marketing, ventas, RR.HH. o, también, estrategia, innovación, y directivos.
La consultoría va un paso más allá, porque integrar la IA en las organizaciones no es un proceso fácil. Lo que hacemos es ayudar a las empresas a maximizar la adopción de la IA en los equipos teniendo en cuenta a las personas y cuidando de que tenga éxito la gestión del cambio. También, lanzamos proyectos creativos, por ejemplo, en acciones de comunicación innovadoras que incluyen la IA como factor diferenciador: exposiciones, talleres, eventos, campañas… y productos digitales basados en IA que faciliten procesos. Mi papel es que el uso de los sistemas IA en toda esta actividad sea original y creativo, pero también seguro y ético, y que todo el mundo entienda por igual potencial y riesgos.
Has trabajado con una amplia variedad de perfiles profesionales y te has formado tanto en trabajos más técnicos como en comunicación y negocios. ¿Cómo te ha enriquecido esta diversidad en tu trabajo?
Es lo mejor de este viaje. El cambio de convivir con perfiles de traducción y lingüística a trabajar en el entorno tecnológico tuvo una parte de shock muy importante, aprendí mucho, no solo sobre IA sino sobre mis creencias y mis límites, fue un ejercicio de supervivencia. El salto a la comunicación, trabajar con profesionales del periodismo, el diseño o la infografía fue un gran descubrimiento. Es como entrar a un mundo muy creativo y también muy loco, muy rápido, pero muy luminoso y con muchas posibilidades, donde todo lo que haces tiene visibilidad. Aquí he vencido muchos miedos y he descubierto lo que de verdad me gusta hacer. De ahí al entorno de negocio, todavía siento que estoy dando el salto, aprendiendo y descubriendo cosas. Pero en todos los entornos he podido adaptarme y crecer gracias a personas que han sido muy generosas con lo que sabían y que me han servido de puente para pasar de un lado a otro, sin ellas hubiera sido imposible.
Existe una brecha considerable entre quienes dominan la tecnología y los lenguajes de los nuevos modelos de IA y quienes no. En estos casos, ¿cuáles crees que son las mejores estrategias para cerrar esta brecha y hacer la tecnología más accesible para todas las personas?
Creo que hay un discurso que se está volviendo endogámico y una cierta burbuja, en la que me incluyo, llena de personas con trabajos digitales que estamos muy al día de los avances, nos interesamos por la tecnología, compartimos contenido en redes y estamos todos los días desde hace dos años en conversaciones sobre IA. Cuando estás dentro de la burbuja tiendes a pensar que eso es el mundo, hablas y piensas que estás hablando para el mundo, pero estás hablando solo para la burbuja, un grupo de gente que tiene una serie de conceptos ya interiorizados.
Es importante hablar más para las personas que están al otro lado de la brecha, y, sobre todo, conseguir que les interese, que les importe y que se sientan parte de lo que está pasando. Y esto debería tener dos objetivos: el primero es funcional, que puedan usar la tecnología, que no se queden fuera del avance, que puedan disfrutarlo también en su lado más positivo y útil. El segundo tiene que ver con conseguir que más personas conozcan y comprendan la IA.
Que estén informadas sobre cómo se construyen los modelos, qué uso se hace de los datos, qué riesgos existen, para hacerles parte de la conversación y evitar que estén siempre a merced de los que sí saben. La estrategia base es trabajar más en la igualdad de oportunidades de lo que lo hicimos con internet o con la digitalización.
Carmen Torrijos en un evento con FORBES
En tu opinión, ¿qué papel juegan los lingüistas computacionales en este proceso de «hacer puente» entre la tecnología y las personas?
Los lingüistas computacionales son un ejemplo muy claro de perfil mixto, son personas que han hecho un viaje por diferentes disciplinas y que han demostrado una capacidad alta de adaptación. No ocurre siempre, pero es frecuente que sus habilidades interpersonales también sean buenas. Esto, añadido a que conocen las claves de varios mundos, comprenden rápido y son eficaces transmitiendo ideas, les puede convertir en traductores, en enlaces entre equipos, y, también, en muy buenos divulgadores hacia el público. Saben cómo contar la tecnología porque trabajan en el desarrollo, pero recuerdan muy bien cómo se ve desde fuera. Además, son perfiles muy valiosos para liderar cambios y transformaciones en las empresas.
¿Qué medidas específicas podrían tomarse para garantizar un uso ético de la IA? Con la llegada de modelos como ChatGPT, ¿cómo ves su impacto en el ámbito educativo?
Un uso ético significa una aplicación de la IA alineada con el progreso, por lo que no debería permitirse ningún caso de uso que vaya en contra de derechos que ya hemos ganado, al menos en Europa, como la privacidad, la protección de datos o la equidad en la administración pública, ni que discrimine o vaya en contra de nadie. La mejor medida sería crear mecanismos ágiles y rápidos de auditoría, para identificar y auditar todos esos casos que están en límites difusos. Y formar a la población en masa.
En educación, los modelos de IA generativa suponen un cambio, pero puede ser para mejor. En la educación primaria podemos valorar si tiene sentido introducir IA o no, cuándo y por qué, pero a partir de la secundaria tenemos que integrarlo como algo insalvable, que seguramente nos obligue a cambiar los métodos de evaluación.
Por ejemplo, poner notas a trabajos escritos en casa deja de tener sentido. Puede ser muy positivo que tengamos que buscar estrategias nuevas para asegurarnos de que los estudiantes han hecho un esfuerzo o han interiorizado un tema. Y quizá nos demos cuenta de que en este nuevo escenario no podemos tener 30 alumnos en una clase.
En tu experiencia, ¿cómo están adoptando las empresas los modelos inteligentes de IA? ¿Consideras que la IA debe ser vista más como una herramienta complementaria o crees que podría llegar a ser un sustituto en algunos roles?
Pienso que ahora mismo estamos en un punto muy interesante, porque está empezando a pasar el pico de euforia y muchas empresas están ya buscando casos de uso que son realistas con la tecnología que tenemos, y no con la que querríamos tener. La expectativa es siempre la automatización total, “darle a un botón” y que se hagan las cosas, por eso hay tanto miedo al reemplazo. Sin embargo, cuanto más sabemos de IA, más nos damos cuenta de que no es así. El margen de error en los modelos actuales solo permite automatizar del todo tareas muy sencillas, y muy pocos puestos de trabajo se basan solo en ese tipo de tareas. Me imagino mucho más un futuro de asistentes inteligentes y copilotos, que nos ayudan a muchas cosas y nos permiten trabajar mejor, pero que no nos sustituyen.
El nuevo libro de Carmen Torrijos y José Carlos Sánchez sobre Inteligencia Artificial
Mirando hacia el futuro, ¿qué tendencias en inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural crees que serán las más influyentes en los próximos años?
Es probable que los asistentes de voz (o altavoces inteligentes) empiecen ahora una segunda vida. Salieron al mercado cuando eran tecnologías incompletas, muy básicas, que prácticamente no nos entendían. Todavía tenemos problemas con las versiones actuales para buscar canciones o pedir una tarea, pero creo que la combinación con las capacidades GPT va a hacer que de verdad podamos tener una Alexa o una Siri que nos entienda, con mejor reconocimiento de voz y con una conversación más natural. También la interpretación en tiempo real de un idioma a otro es cada vez más automatizable, gracias a que la respuesta de los modelos ya se da casi en tiempo real, y podremos viajar a cualquier lugar con un sistema más rápido de traducción por voz. Creo que todavía hay margen de mejora en la ventana de contexto, que podamos darle a un modelo de lenguaje un libro entero y tener una conversación sobre él o hacerle preguntas. Casi todo esto está ya en marcha, solo que no termina de concretarse. Pero las cosas irán más o menos por ahí.
Como proyecto para empoderar a mujeres en el ámbito científico-tecnológico ¿Podrías compartirnos el nombre de alguna mujer que haya sido una inspiración para ti a lo largo de tu trayectoria profesional y cuya influencia haya intervenido en tu carrera?
Hubo algunos años en los que había muy pocos referentes, pero ahora por suerte puedo compartir muchísimos nombres que han sido importantes para mí: Pilar Manchón, Cristina Aranda, Nieves Ábalos, Nuria Oliver, María Grandury, Gemma Galdón, Nerea Luis. Las he seguido siempre. También me ha marcado mucho Cassey Kozyrkov, que fue Chief Decision Scientist en Google y que habla de tecnología con una claridad asombrosa.
¿Qué consejo le darías a las niñas y jóvenes mujeres que están pensando en seguir carreras STEM o aventurarse en campos tecnológicos o científicos? ¿Y si vienen de carreras no científicas?
Si están pensando en carreras científicas les diría que buscasen mujeres referentes en estas carreras, personas en las que puedan proyectarse, porque para empezar a caminar necesitamos saber dónde queremos ir. También, es importante no dejarnos llevar por los estereotipos o por las creencias, si te gusta esa carrera, estúdiala y hazla parte de tu identidad, porque por el camino irás encontrando tu propia manera de ser bióloga, o ingeniera industrial, o científica de datos.
Si vienen de carreras no científicas, les diría que no pensasen en la carrera que han hecho como una marca de por vida o como la única tirada posible. La universidad es una manera inicial de entrar en la vida laboral, que después tiene muchas puertas más que van apareciendo a lo largo del camino.
Más adelante puedes volver a estudiar, elegir un máster en algo diferente, formarte por tu cuenta o encontrarte en un trabajo que te exige otras capacidades. Sobre todo, se trata de no vernos a nosotras mismas como una foto fija, sino en evolución.
