Newsletter Marzo Más IA, menos motosierra - EsMejor

España Mejor presenta una iniciativa pionera para mejorar los Servicios Públicos de Empleo con la IA 

Facilitar la búsqueda de empleo, mejorar el ajuste de oferta y demanda y anticiparse a las necesidades del mercado laboral son algunos de los principales objetivos.

¿Por qué es necesaria?

Aunque España ha registrado recientemente mejores datos de empleo, nuestro país se mantiene, con una tasa del 10,6%, a la cabeza del paro en Europa. También somos líderes en desempleo juvenil, con un 24,9% entre los menores de 25 años, y si bien se ha reducido la temporalidad, la tasa de jornada parcial alcanza el 14%. Asimismo, el paro de larga duración supera el 5%, afectando especialmente a las mujeres, a las personas adultas de 50 a 64 años y a los jóvenes de 16 a 25 años.

Junto a estos datos, cabría destacar el muy elevado volumen que la propia EPA identifica, fuera de las cifras de desempleo, como “inactivos” sin motivo específico, en contraste con un problema de sobrecualificación entre los jóvenes de 25 a 34 años.

Beneficios para todos

La implementación de esta herramienta tecnológica busca optimizar el flujo de datos entre los diferentes servicios autonómicos y el Servicio Público de Empleo nacional, mejorando los servicios que se ofrecen a los diferentes usuarios (empresas, ciudadanos y otros agentes implicados).

Así, sus principales beneficios serían:

1. Aumento del empleo, consiguiendo emparejamientos donde hoy existen vacantes.

2. Mayor afinidad en las contrataciones, mejorando las expectativas de los demandantes y empresas, lo que supondría un mayor aprovechamiento del capital humano, mayor productividad y satisfacción personal.

3. Mejora de la empleabilidad, mediante una orientación personalizada, adecuada al perfil y a las tendencias del mercado.

4. Introducción de incentivos a los trabajadores para mejorar su formación, al ver que existe un sistema que pone mejor en valor su esfuerzo.

5. Reducción de los tiempos de búsqueda de empleo para las dos partes.

6. Generación de nuevos empleos, al anticiparse a las necesidades del mercado laboral.

¿Cómo funciona la herramienta digital?

Desplegar la IA como palanca de mejora de los servicios de empleo consistiría, fundamentalmente, en desarrollar asistentes virtuales y utilizar técnicas como machine learning y procesamiento de lenguaje natural.

El uso de esta tecnología facilitará la atención a demandantes y ofertantes de empleo, a la vez que servirá para potenciar el portal público de búsqueda de empleo y los servicios de orientación, referidos tanto al empleo como a la formación.

Fácil implementación

La implantación de la herramienta se haría en base a los estándares más elevados para el uso ético y seguro de los datos. Se contemplarían, además, incentivos económicos para formación y ejecución, así como la colaboración público-privada y la participación de portales privados de empleo. Para su correcta integración en el actual sistema de servicios públicos, se recomienda un plan de capacitación para los funcionarios y una campaña de comunicación integral para los usuarios.

LA OPINIÓN DE NUESTROS COLABORADORES

Por la Dra. Cecilia Kindelán, Directora Executive MBA de ESIC University

El genio de la IA no puede

volver

a meterse en la botella

Con nuestra atención puesta en Estados Unidos y sin apenas hacer ruido, el pasado 25 de enero entró en vigor la primera legislación integral sobre Inteligencia Artificial (IA) en el mundo, conocida formalmente como el Reglamento (UE) 2024/1689. La Unión Europea (UE), muy consciente de cómo esta tecnología está alterando la sociedad, ha reaccionado rápido asumiendo el liderazgo. De momento, solo un liderazgo desde el punto de vista regulatorio. Porque no nos engañemos, quien realmente se está posicionando para llevar la delantera es China. El gigante asiático, a través de DeepSeek, la IA que ha desarrollado, está desafiando a la industria global. Este escenario exige que Europa reaccione para mantenerse a la vanguardia en la carrera por la innovación tecnológica y no solo en su regulación.

A nuestro alrededor existen numerosas aplicaciones dirigidas a facilitarnos la vida con este tipo de tecnología, una tendencia que irá en aumento progresivamente. Junto a este desarrollo exponencial de la IA, no debemos dejar de lado los aspectos éticos de su explotación y, en concreto, los sesgos que pueden formar parte de estas futuras aplicaciones. La ética es la voluntad de prevenir este daño y promover hacer el bien. Para proteger el futuro, necesitamos hacer las cosas bien hoy, porque las medidas que tomemos ahora dictan dónde terminaremos mañana.

Cada día tomamos muchas decisiones y, la mayoría de las veces, sin saberlo, estos juicios están sesgados. Para evitar esto, es necesario crear métodos de medición, matrices y estadísticas correctas para poder obtener un resultado que contemple a toda nuestra sociedad, incluyendo las minorías, evitando los posibles errores de clasificación. Con unas pocas líneas de código podemos conseguir un sistema de IA, pero evitar los errores de sesgo requiere un esfuerzo mayor y, sobre todo, la necesidad de reflexionar sobre el contexto.

Para las empresas, el uso del análisis de datos supone una ventaja competitiva, puesto que proporciona mucha información para poder tomar decisiones más eficaces, pero tenemos que asegurarnos de que el sistema de datos introducidos contempla al conjunto de la sociedad. La IA no es neutral. Las decisiones basadas en la IA son susceptibles a resultados discriminatorios, inexactos y con sesgos insertados. El peligro de hacer una programación rápida y sin reflexión es que aparezcan otro tipo de problemas que puedan afectar al negocio. Se podría perder la confianza del consumidor o encontrarse con problemas legales. Los ingenieros deberían ser capaces de explicar, en términos relativamente sencillos, por qué sus complejos algoritmos llegan a unas conclusiones determinadas.

Nuestro algoritmo es: “Innovación Responsable” + “Ejecución Inteligente” = “Éxito Sostenible”.

Al final, el objetivo debe ser el de la cooperación entre la tecnología y el hombre. Aprovechar las ventajas del algoritmo (ve más que nosotros), pero combinarlo con nuestra experiencia profesional (por ejemplo, como un médico).

Es cierto que ha habido un debate importante sobre los riesgos que plantea la inteligencia artificial para la humanidad, especialmente motivado por el concepto de “machine learning”. Esta noción está relacionada con el aprendizaje automático y profundo, por el que las máquinas procesan y analizan información de una manera muy sofisticada y aprenden por sí mismas a realizar funciones complejas que antes eran exclusivas de los humanos. Pero el riesgo de esto es que la programación que generan se convierte en una especie de caja negra para los humanos, por lo que, al no entenderla, no podemos intervenir en ella. La IA desdibuja los límites entre la máquina y el hombre.

Tomar conciencia de las posibles consecuencias es lo que nos permite abordar cuestiones éticas desde el principio y no esperar cuando ya no tengamos opción. Debemos aspirar a una IA que apoye a la humanidad, y esto implica que los valores humanos estén en el centro de su desarrollo. A veces, los temores están bien fundados y, otras, no, pero, de cualquier manera, disipemos la ansiedad en torno a la IA y centrémonos en lo bueno que nos puede aportar, porque lo que es cierto es que el genio de la nueva tecnología no puede volver a meterse en la botella. Todo lo que podemos hacer es aprender a usarlo sabiamente y en beneficio de la humanidad.

#ESCUCHANDO A LOS JÓVENES

Del espacio a la lucha contra el cáncer

Joel Romero, investigador IA en Biomedicina, Univ. Pompeu Fabra 

Del espacio a la lucha contra el cáncer. Es la trayectoria de Joel Romero, un ingeniero biomédico apasionado por la IA, que ha encontrado su vocación como investigador del Physense Group, en la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona, tras pasar por Londres, Israel y Estados Unidos. Su objetivo ahora: mejorar el tratamiento en la UCI aplicando la Inteligencia Artificial.

¿Quién es Joel Romero Hernández?

Investigo cómo optimizar el tratamiento de las enfermedades complejas mediante modelos matemáticos, simulaciones computacionales e inteligencia artificial. Ejemplos claros de estas dolencias son el cáncer de pulmón, las afecciones cardiovasculares, las enfermedades neurodegenerativas, la sepsis o las infecciones multirresistentes. Se trata de monstruos que matan a millones de personas cada año y que generan una gran cantidad de sufrimiento en todo el mundo. Mi objetivo es crear sistemas inteligentes que, usando los recursos disponibles, ayuden a encontrar estrategias más seguras y eficaces con las que combatirlas.

A los 16 años desarrollaste un prototipo robótico con el que ganaste un premio de la NASA. ¿Qué te inspiró a embarcarte en ese proyecto?

Soy una persona apasionada por aprender, compartir y discutir sobre varios temas: desde la diversidad cultural, lingüística e histórica de nuestro planeta, hasta la política, la economía o los avances científicos. La exploración espacial y el futuro a largo plazo de la humanidad representan para mí una de esas ideas importantes.

En aquel momento, mi prioridad era explorar dicha cuestión. Quería entender los problemas clave a resolver desde una perspectiva integrada, y quería hacerlo a través de la ingeniería, con mis propios recursos. Por eso escogí investigar este reto de esa manera en particular. Gracias a lo aprendido y a las experiencias derivadas de aquella aventura, pude sentar pilares importantes para mi futura visión del mundo.

¿Fue lo que te marcó para seguir una carrera en inteligencia artificial?

No, mi fascinación por la idea de una “máquina pensante” me ha acompañado siempre. Sin embargo, este proyecto sí que me llevó indirectamente a profundizar en la aplicación médica de estas tecnologías, que hoy es el eje central de mi trabajo. Realizarlo me permitió ser becado para una estancia en el Massachusetts Institute of Technology, donde realicé mi primera aproximación a las enfermedades complejas. Durante aquel verano de 2017, trabajé en un método para detectar alteraciones genéticas. Después, en el transcurso de 2018, creé un sencillo prototipo computacional que traducía las mutaciones a estimaciones del riesgo de aparición de varios cánceres. Esto se convirtió en mi toma de contacto con las técnicas computacionales en la biomedicina. Desde ese momento, mi objetivo ha sido el mismo: estudiar cómo la inteligencia artificial y los modelos computacionales pueden ayudarnos a enfrentar estas patologías.

En España hay una gran demanda de expertos en inteligencia artificial, pero no somos capaces de cubrirla. ¿Qué cambios necesitamos hacer en la formación?

Las competencias para trabajar en el campo de la inteligencia artificial están fuertemente vinculadas al pensamiento computacional, que, a su vez, se relaciona con capacidades generales para el análisis y resolución de problemas, muy útiles en varias facetas de la vida. Creo que ayudaría la implementación de currículums que no se centren en la memorización, repetición y conocimiento factual exhaustivo, sino en la adquisición incremental de conceptos básicos sólidos, y en el entrenamiento constante de su uso en la resolución de problemas abiertos cada vez más complicados. Es difícil, pero deben buscarse los compromisos adecuados con los recursos disponibles, y siempre en el marco general del pensamiento crítico.

Mis padres han trabajado en contextos educativos de alta complejidad, y siempre me han transmitido que, a pesar de las dificultades del día a día en el aula, la educación no es un gasto, sino una inversión capital para nuestra sociedad. Considero una educación pública accesible y de calidad el motor tras un buen ascensor social, y esto a su vez e