Antonio Rivas es CEO de Krell Consulting y miembro del COIT. Posee una dilatada experiencia en la gestión de proyectos en finanzas, tecnologías de la información, servicios de telecomunicaciones y transformación digital. En esta entrevista explica el papel que ha tenido la Inteligencia Artificial en la lucha contra la pandemia y subraya que, a pesar de ello, estamos aún lejos de explotar todas las posibilidades de esta tecnología en la simulación de escenarios y en la toma de decisiones.
¿Cuál es el papel de la Inteligencia Artificial (IA) en la detección y seguimiento epidemiológico de un virus como el causante de la Covid-19?
En la fase de detección se empezó a utilizar la IA de forma muy temprana, incluso algunos estudios de universidades americanas adelantaron la llegada de la pandemia y no tuvo mayor repercusión en su momento, pero luego se demostró ser una realidad que superaba cualquier proyección. Actualmente, se están utilizando análisis de aguas residuales de ciudades para detectar los movimientos del virus y su evolución entre pequeñas áreas geográficas dentro de esas ciudades, lo cual se compara con las medidas políticas para intentar mejorar en su control.
El seguimiento de la epidemia se centra más en la predicción de posibles evoluciones, utilizando modelos predictivos de IA. De hecho, hay una iniciativa en la universidad de Valencia que se llama IA 4 COVID y que se ha centrado en predecir la evolución y las olas de la pandemia, incluyendo entre los parámetros moduladores tanto factores ambientales como decisiones políticas para predecir las posibles evoluciones en función de las medidas establecidas.
¿Habría sido posible obtener vacunas para la Covid-19 tan rápidamente sin la IA?
A estas alturas no hay duda que la tecnología en general y muy especialmente la IA ha sido fundamental como habilitador para acelerar la secuenciación genómica del virus de forma muy rápida, junto con el hecho de que, en las primeras etapas de investigación, la comunidad científica ha compartido de forma pública los resultados parciales de sus investigaciones. Este hecho ha dado lugar a lo que podría denominarse un mega-equipo investigador focalizado en llegar a un objetivo común. En el futuro, los intereses económicos de cada empresa harán difícil que se vuelva a repetir una situación similar.
Por otro lado, la IA también ha servido de gran ayuda para descartar escenarios y vías de investigación, lo que ha permitido reducir los plazos, optimizando los esfuerzos, y por lo tanto los resultados han llegado mucho más rápido. Esto, junto con la flexibilización de la burocracia para su aprobación, ha posibilitado la comercialización de vacunas en un tiempo récord.
Para que la IA pueda desplegar todo su potencial deben estar disponible la materia prima con la que trabaja (bases de datos), así como la potencia computacional necesaria (centros de supercomputación) ¿Cree que hoy se dispone de suficientes bases de datos abiertas para optimizar este potencial?
A día de hoy, en España es posible conseguir datos públicos anonimizados con fines de investigación, pero su consecución es farragosa y muy burocrática, lo cual da lugar a una dilación de plazos que puede hacer que los datos obtenidos estén ya obsoletos cuando se consiguen. Por otro lado, la información se obtiene en bruto y sin estructurar, lo que limita la calidad de los resultados por necesidad de descartar datos que no se entienden.
De cara a seguir mejorando en la investigación científica en todos los ámbitos, pero especialmente en la prevención de futuras propagaciones de virus como la Covid-19, sería necesario dedicar recursos a la recolección ordenada y estructurada de datos a todos los niveles; desde el comportamiento social hasta las aguas residuales, sin olvidar todos los estamentos relacionados con la salud tanto públicos como privados.
La pandemia, además de la obvia dimensión médica, tiene una dimensión social. Así, por ejemplo, la “conversación” en las redes sociales puede dar pistas sobre cómo reacciona y se conduce la población. ¿Cree que se han calibrado bien las ventajas obtenidas de la “vigilancia digital” frente al coste de la intromisión en la esfera privada?
La regulación europea/occidental limita las posibilidades, por lo que su efectividad fue menor. Técnicamente hubiese podido facilitar un mejor control de la pandemia, pero a costa de cercenar derechos individuales, como se hizo en China y otros países asiáticos menos celosos de estos valores.
De todos modos, las redes sociales, no siempre son una buena fuente de información para analizar tendencias, porque incorporan demasiados sesgos. Las opiniones vertidas en ellas suelen ser demasiado negativas. De hecho, está demostrado que se utilizan de forma mayoritaria para dar mensajes negativos y se obvian los mensajes positivos. Se usan más como un ‘libro de reclamaciones’. Por ello, la información que podemos obtener de las redes no tiene la riqueza y amplitud necesaria para ser utilizada y obtener proyecciones concluyentes.
Por otro lado, con independencia de la fuente utilizada para recopilar la información de partida, no se está aplicando todo el potencial de la IA en ámbitos donde su uso sería fácil y económico. Nos referimos al análisis de escenarios de cara a la toma de decisiones en muy poco tiempo y en situaciones complejas.
En estos ámbitos, la IA se puede utilizar para ayudar a la toma de decisiones y a analizar de forma muy rápida diversos escenarios y realizar simulaciones de resultados para cada uno de ellos. No se está sacando todo el provecho a las opciones que la tecnología actual nos ofrece en cuanto a las posibilidades de automatización y generación de modelos, con control manual, a un coste muy razonable.
Un comentario habitual acerca del mundo postpandemia es que será un mundo más resiliente porque se adoptarán nuevos hábitos y protocolos que permitirán gestionar mejor una nueva pandemia. ¿Qué papel puede jugar la IA en esa resiliencia, pensando incluso en su capacidad de predecir la irrupción de una nueva pandemia?
Como he apuntado anteriormente, la situación que se dio en el inicio de la pandemia en cuanto a compartir libremente resultados parciales de los estudios de los diferentes equipos científicos, es difícil que vuelva a darse.
Por otro lado, los sistemas que tenemos en España, son muy buenos, de los mejores y más caros de Europa. Esto hace que se disponga de datos e información de calidad para su aprovechamiento. La realidad es que la utilización de los mismos se está enfocando hacia estudios reactivos, persiguiendo explicar situaciones pasadas, pero no se han actualizado con herramientas que permitan mirar hacia el futuro y utilizar la información existente para plantear escenarios y tomar medidas preventivas.
En España hay muchas iniciativas empresariales, (como por ejemplo SOLVER, que ha salido de un spin-off de una iniciativa interna de la Universidad de Valencia con quien he colaborado en algunos proyectos) que están intentando democratizar la utilización de la IA en actividades cotidianas a un coste razonable, sin grandes inversiones. Esto debe permitir que se extienda el uso de la IA a todos los ámbitos y que se conozca más y mejor que ahora.