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No me enseñes más postales ... dame más becas

Última modificación: 16 de Diciembre de 2018, y ha tenido 35 vistas

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Comienzo esta entrada parafraseando el lema de un anuncio de TV (de promoción turística de una comunidad española) que, en cierta forma, resume el hartazgo que se produce cuando hay una descompensación entre las expectativas y la realidad.

Desde que la IA (y en particular el ML) se ha puesto de moda es habitual que haya empresas que contacten con la universidad para intentar sacar provecho de los avances que se están haciendo en las áreas involucradas, y normalmente este contacto persigue dos fines muy concretos: o bien buscan alumnos que podamos proporcionarles con perfiles específicos para resolver tareas que, supuestamente, tendrán que abordar en la empresa, o bien traen un problema y quieren ver si habría forma de aconsejarles (y quizás colaborar) para la aplicación de las técnicas que usamos (o que creen que usamos) para resolverlo.

He de decir que, siempre, absolutamente siempre y al menos en mi experiencia, los términos en los que se produce ese acercamiento (para uno u otro fin), han sido absolutamente respetuosos, como una muestra de interés mutuo enriquecedora, espero que para las dos partes, y nada avasalladora (aunque conozco casos en los que no es así, ya sea por un exceso de pretensiones por parte de la empresa, o de aprovechamiento propio por parte de la universidad). Pero cualquiera que sea su fin, por lo general se genera una descompensación entre la necesidad y la realidad.

Por una parte, lo que se está vendiendo respecto a alcances y capacidad de la IA+ML en los medios de comunicación habituales (incluso lo he visto vender así en seminarios y cursos) es un producto completamente alejado de lo que realmente se puede conseguir hoy en día. Vemos un robot dando saltos y recogiendo paquetes, y pensamos que ya podremos ponerlo en nuestra fábrica a levantar cajas. Vemos el nuevo artículo firmado por X (gran empresa internacional) de cómo su nuevo jugador del complicado juego Y es capaz de superar al resto de jugadores humanos, y ya pensamos que las pequeñas tareas de nuestra empresa deberían ser mecanizables y optimizables por un algoritmo de esos en poco tiempo. No vemos el experimento en condiciones hipercontroladas en las que se ha grabado el vídeo del robot (ni los cortes en los que se ha caído al saltar, se le ha caído el paquete, o simplemente ni siquiera lo ha llegado a ver y le ha dado una patada que perjudicaría al más duro empaquetamiento desde la China), no somos capaces de diferenciar entre la complejidad de un juego (por complejo que sea, pero siempre bajo condiciones controladas) y el enorme número de pequeñas decisiones que hacen falta para llevar a cabo la tarea más minúscula que, siendo necesarias para la solución final, ni siquiera llegamos a considerar... Y acabamos viendo postales de una playa a la que no podemos llegar...

Por otra parte, todo lo que se vende actualmente como IA+ML es tan reciente que no solo no tenemos un conjunto de alumnos preparados para responder a las necesidades que su implementación necesita, sino que ni siquiera disponemos de la capa educativa adecuada para poder explicarla al grupo de profesionales que deberían ocupar la capa demandada de técnicos en datos+ML+IA+...

Desde la universidad intentamos actualizarnos a la velocidad que los tiempos lo requieren, adaptar el curriculum para que los egresados tengan conocimientos pertinentes... pero las condiciones no son las más adecuadas. Por una parte, llevamos atrapados en una artificialmente prolongada crisis que ha llevado hasta cotas negativas la inversión en educación e investigación, lo que provoca una mayor carga para el profesorado en tareas absurdamente administrativas (un absurdo que no tiene porqué llegar de fuera y muchas veces se genera desde la propia universidad) para buscarse una financiación que debería llegar por los medios naturales. Una situación de desamparo económico que, entre otras cosas, provoca una falta de renovación en la sangre que corre por los departamentos... y no olvidemos que, siguiendo un símil orgánico, los departamentos serían los órganos, el profesorado investigador sería la sangre, pero los estudiantes que colaboran e investigan dentro de los departamentos serían el oxígeno que proporciona impulso al cuerpo completo.

Añadamos a esto que el alumnado actual llega a las puertas de la universidad mucho peor preparado por un sistema educativo vapuleado durante años por una política e ineptitud sin precedentes, con un nivel tan bajo que requeriríamos de un par de años para nivelarlos al ras de lo que deberían conocer para comenzar los estudios... y que además nos han reducido la longitud de las carreras para ser competitivos (extraña paradoja, ¿no?). En esta situación, preparar a un alumno en nuevas técnicas (que siempre se suman a las anteriores, porque el conocimiento, aunque a veces se olvide, es siempre acumulativo) precisa de un esfuerzo para el que no tenemos recursos, porque sería necesario trabajar con cada egresado durante los dos años posteriores al final de sus estudios, uno de ellos como continuación de una educación incompleta por medio de un Máster (deseablemente, con mayor capacidad de adaptación que el rígido y fiscalizado sistema actual), y un año más para poder entrar en especificidades que le hagan dar el salto cualitativo al nivel deseado. Incluso sería deseable en muchos casos poder dedicar el tiempo de una tesis doctoral para producir unos resultados deseables.

Un plan claro de trabajo que no dispone de los medios para poder ser llevado a cabo, pero no solo porque los gestores públicos no invierten en donde deben, sino porque las empresas tampoco están cumpliendo un papel social de preservadores del conocimiento colectivo. Y hablo del conocimiento colectivo como aquel que está protegido y alimentado por la universidad pública, porque el de universidades privadas o empresas que tengan departamentos de investigación (prácticamente inexistentes en nuestro país) no es un conocimiento colectivo, sino un uso privativo favorecido por la mala gestión de lo público. En el caso concreto de las áreas que hemos nombrado, no conozco ni un solo ente privado (por mucho que quieran vender las grandes empresas españolas) que haya proporcionado un solo resultado interesante que repercuta en conocimiento público de nuevo (y si lo hay, que es posible, se convierte en un caso aislado y anecdótico que sirve de excepción a la regla, y con excepciones no se gestiona). Sin embargo, sí que conozco muchas exigencias de grandes empresas españolas para modificar el plan de estudios con el fin de adecuarlos a sus necesidades, o de aligerar la ley de protección de datos con el fin de poder reutilizar el conocimiento público (que está en los datos que genera la sociedad) para facilitar la consecución de sus objetivos comerciales.

Las inversiones de la empresa privada en la universidad pública son esenciales, y prácticamente desconocidas en nuestro país, para que ambas partes salgan ganando en la transacción. Pero para que esta inversión sea sana y no acabe matando las (cada vez menos) bondades del sistema público de investigación y generación de profesionales hace falta una independencia absoluta para que el dinero no acabe únicamente alimentando una mano de obra barata desde las universidades, o acabaremos convirtiendo la universidad pública en las nuevas maquiladoras del mercado privado (una tendencia forzada que ya se observa en la toma de decisiones a nivel de gestión).

Si no hacemos algo ya, acabaremos viendo nacer ONGs de investigación para que los investigadores que siguen creyendo en lo público puedan seguir oxigenando la sangre que riega todas las capas del entramado social... y es necesario que las empresas privadas se mojen en este proceso poniendo su granito de arena. Recordemos que muchos granitos de arena hacen un montón que podremos tirar ya a los ojos de la ignorancia que nos acecha y al que parece que nos quieren regalar como promoción gratuita por nuestra siguiente compra en Z.

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