{"id":1365,"date":"2022-03-10T17:24:27","date_gmt":"2022-03-10T20:24:27","guid":{"rendered":"http:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/?p=1365"},"modified":"2022-03-10T17:40:57","modified_gmt":"2022-03-10T20:40:57","slug":"ciencia-de-datos-para-el-desarrollo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/?p=1365","title":{"rendered":"Ciencia de datos para el desarrollo"},"content":{"rendered":"
Por Ignacio Uman – Mar\u00eda Vanina Mart\u00ednez es investigadora de CONICET, doctora en Ciencias de la Computaci\u00f3n de la Universidad de Maryland y cuenta con un posdoctorado en la Universidad de Oxford. Es Licenciada en Ciencias de la Computaci\u00f3n de la Universidad Nacional del Sur (Bah\u00eda Blanca). Recibi\u00f3 la menci\u00f3n de la revista IEEE Intelligent Systems como una de las diez promesas mundiales en Inteligencia Artificial y el premio Est\u00edmulo de la Academia Nacional de Ciencias Exactas, F\u00edsicas y Naturales, en el \u00e1rea de Ciencia de la Ingenier\u00eda, por sus relevantes aportes en la disciplina.\u00a0<\/strong>En agosto de 2021 fue designada Directora del Programa de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de la Fundaci\u00f3n Sadosky. Para saber m\u00e1s acerca de los proyectos e iniciativas que se est\u00e1n desarrollando en materia de datos, Predictivos convers\u00f3 con Vanina.<\/strong><\/h5>\n

A partir de tu reciente designaci\u00f3n como Directora del Programa de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, quer\u00eda preguntarte en qu\u00e9 proyectos e iniciativas se encuentran trabajando.<\/b><\/p>\n

El Programa de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial<\/a> de la Fundaci\u00f3n Sadosky tiene como objetivo general ayudar a consolidar a nuestro pa\u00eds, ya sea en el sector p\u00fablico como privado, como un l\u00edder regional en la tem\u00e1tica. Es un objetivo clave para el desarrollo econ\u00f3mico y social de la Argentina. Desde la Fundaci\u00f3n nos planteamos una serie de metas espec\u00edficas, a corto y mediano plazo, para tratar de ayudar al sector p\u00fablico a insertarse en esta era de explotaci\u00f3n de datos masivos y herramientas de inteligencia artificial, alcanz\u00e1ndolo de la manera m\u00e1s criteriosa y efectiva que sea posible.<\/span><\/p>\n

Para ello el programa traz\u00f3 tres verticales que definen nuestro modo de trabajar:<\/span><\/p>\n

1)<\/span> Asesoramiento:<\/b> cualquier organizaci\u00f3n del sector p\u00fablico o privado que necesite asesoramiento en temas de ciencia de datos e inteligencia artificial puede recurrir a nosotros, ya sean organismos del Estado o empresas del sector productivo, que tengan muchos datos disponibles pero no cuenten con los recursos humanos para gestionar su explotaci\u00f3n. Pero tambi\u00e9n nosotros fomentamos la vinculaci\u00f3n con estos sectores buscando demandas insatisfechas, problemas que haya que resolver ya sea desde la gobernanza de datos, la explotaci\u00f3n y el an\u00e1lisis o bien el desarrollo de modelos y sistemas de software que implementen esas soluciones. Podemos trabajarlo desde nuestro equipo de cient\u00edficos de datos o podemos conectarnos con grupos de investigadores de universidades e institutos para que cubran alg\u00fan proyecto espec\u00edfico.<\/span><\/p>\n

A lo largo de estos a\u00f1os hemos tenido demandas muy diversas, desde ver qu\u00e9 hacer con datos recolectados durante varios a\u00f1os para responder las preguntas que ten\u00eda la organizaci\u00f3n hasta proyectos que ya ten\u00edan desarrollado cierto trabajo con los datos pero ten\u00edan problemas de inconsistencia o normalizaci\u00f3n de los datos. Por ejemplo, estamos trabajando con la Direcci\u00f3n Provincial de Vialidad de Santa Fe. A lo largo de los a\u00f1os, el organismo ha recolectado informaci\u00f3n sobre siniestros viales en las distintas rutas de la provincia y quieren hacer un modelo predictivo sobre esos datos para poder prever cu\u00e1les son los puntos claves donde m\u00e1s accidentes ocurren y tratar de explicar las causas de esos accidentes.<\/span><\/p>\n

2)<\/span> Educaci\u00f3n: <\/b>este a\u00f1o y el pr\u00f3ximo nos vamos a enfocar en dos proyectos que me entusiasman mucho. Por un lado, junto a las c\u00e1maras empresarias del sector estamos armando un proyecto que consiste en capacitar a los profesionales que trabajan en empresas de software, en temas de ciencia de datos que est\u00e1n en el borde del estado del arte. Se trata de temas muy novedosos y generalmente para las empresas m\u00e1s peque\u00f1as es dif\u00edcil tener profesionales tan especializados, principalmente por una cuesti\u00f3n de costos y tambi\u00e9n de oferta y demanda de profesionales. Por otro lado, estamos trabajando en una capacitaci\u00f3n conjunta entre la Fundaci\u00f3n Sadosky y el Ministerio de Ciencia, Tecnolog\u00eda e Innovaci\u00f3n Productiva junto al Ministerio de Salud; para generar una serie de cursos b\u00e1sicos sobre gobernanza de datos, calidad de datos, manejo de datos y algunos principios de modelos de ciencia de datos, destinados a los directores de las unidades t\u00e9cnicas de los ministerios de salud de las distintas provincias de Argentina.<\/span><\/p>\n

3)<\/span> Difusi\u00f3n: <\/b>desde el programa nos parece muy importante acercarnos a la sociedad y propiciar la ense\u00f1anza sobre c\u00f3mo encarar de manera cr\u00edtica, constructiva y responsable el uso de estas herramientas de ciencia de datos e inteligencia artificial, que est\u00e1n muy involucradas en el uso intensivo de redes sociales o sistemas de recomendaci\u00f3n. Este a\u00f1o uno de nuestros objetivos es trabajar con las sociedades civiles, dictando charlas o talleres espec\u00edficos en tecnolog\u00edas espec\u00edficas que est\u00e9n relacionadas con la tem\u00e1tica. La idea es darle a la sociedad civil argumentos a favor de por qu\u00e9 estas tecnolog\u00edas tienen que existir, c\u00f3mo tienen que existir, c\u00f3mo las tenemos que usar y sobre todo entender cu\u00e1l es el uso que se les da a nuestros datos y c\u00f3mo deber\u00edan ser recolectados. Tambi\u00e9n algo muy nuevo en lo que estamos trabajando con Program.ar, es una serie de talleres para chicas y chicos de secundario, para mostrarles qu\u00e9 es la ciencia de datos, por qu\u00e9 es tan importante para la actualidad de nuestro pa\u00eds tener gente que se dedique a aprender esa disciplina y poder tener una oferta de profesionales capacitados en todo el espectro del sector productivo. Estamos trabajando en ver cu\u00e1les son los conceptos que le podemos transmitir a alguien que est\u00e1 en la ense\u00f1anza media para que dispongan de las herramientas para elegir si es una vocaci\u00f3n o una carrera que les interese.<\/span><\/p>\n

A principios de este a\u00f1o realizaste una publicaci\u00f3n, que tuvo un fuerte impacto, sobre<\/b> El rol del ciudadano en la protecci\u00f3n de datos personales<\/b><\/a>. M\u00e1s all\u00e1 de la responsabilidad de la ciudadan\u00eda en el tema, \u00bfc\u00f3mo te parece que las tecnolog\u00edas de ciencia de datos e inteligencia artificial pueden ayudar a mejorar la privacidad as\u00ed como la seguridad de los datos personales que se tratan habitualmente?<\/b><\/p>\n

Creo que el aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning) por s\u00ed solo, as\u00ed como funciona hoy con m\u00e9todos estad\u00edsticos sobre los datos, no nos va alcanzar para dise\u00f1ar sistemas realmente inteligentes que -por ejemplo- nos puedan ayudar a prevenirnos de fake news, exposici\u00f3n a discurso de odio o bullying en las redes sociales. Para que esos sistemas puedan ayudarnos realmente a resolver esos problemas necesitan tener alg\u00fan otro tipo de conocimiento, de estructura que va m\u00e1s all\u00e1 de los datos crudos que hoy analizan o explotan y hay que ver c\u00f3mo construirlos. Todav\u00eda nos queda investigaci\u00f3n para hacer.<\/span><\/p>\n

Hay una clara diferencia que a m\u00ed me gusta hacer entre Datos, Informaci\u00f3n y Conocimiento. Para tener sistemas tecnol\u00f3gicos basados en IA que sean realmente inteligentes y nos puedan ayudar a que haya una sinergia con el humano (en el mismo orden de razonamiento o de funcionamiento cognitivo), necesariamente esos sistemas deben tener conocimiento. Con los modelos de inteligencia artificial que tenemos hoy, lo que hacemos es simplemente ver informaci\u00f3n y todav\u00eda falta contextualizar y abstraer la informaci\u00f3n, en el sistema m\u00e1s grande para nosotros, el sistema sociotecnol\u00f3gico, donde los sistemas de informaci\u00f3n realmente funcionan. Por eso podemos usar la tecnolog\u00eda para no causar m\u00e1s problemas de los que estamos causando.<\/span><\/p>\n

\u00bfY c\u00f3mo se logra encauzar el uso de la tecnolog\u00eda de la forma que propon\u00e9s?<\/b><\/p>\n

Debemos enfocar estos desarrollos en el tipo de cosas que realmente nosotros como sociedad queremos aceptar y evolucionar hacia ese camino.\u00a0 Esto depende de qui\u00e9n idea los sistemas y de qui\u00e9n los desarrolla y de las decisiones que toma. Porque el programa o la aplicaci\u00f3n pueden traer problemas muy graves de discriminaci\u00f3n, sesgo o lo que se nos ocurra. Es una decisi\u00f3n de las empresas, de los organismos, de qui\u00e9nes idean los sistemas y de quienes los dise\u00f1an, tener el objetivo de pensarlos no como un programa o aplicaci\u00f3n que solucione un problema funcional (los requisitos funcionales de un sistema) sino que hay muchos otros requisitos que tienen que ver con la legalidad de c\u00f3mo utilizamos esos datos, para qu\u00e9 los usamos y la \u00e9tica que depende de la sociedad en la que estamos. La \u00e9tica es algo que se va moviendo a medida que la sociedad evoluciona. Hoy estamos en un momento muy interesante donde como sociedad estamos planteando qu\u00e9 cosas s\u00ed queremos de la tecnolog\u00eda y qu\u00e9 cosas no.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/a>Se trata de pensar no s\u00f3lo para qu\u00e9 se usan los datos sino c\u00f3mo fueron recolectados, que efectivamente cuando nosotros damos esos datos sabemos para qu\u00e9 se van a usar. Entiendo que es una tarea dif\u00edcil, porque con el correr del tiempo cambian las posibilidades de explotar los datos para resolver nuevos problemas. Cambian tanto y es tan r\u00e1pido el proceso que es un poco dif\u00edcil asegurarse que los datos no se usen para otro fin el d\u00eda de ma\u00f1ana. Tambi\u00e9n tenemos que encontrar la manera, desde un punto de vista legal\u00a0 y \u00e9tico, de que yo cuando entregue mis datos, si el d\u00eda de ma\u00f1ana me doy cuenta o me avisan que esos datos est\u00e1n siendo usados para algo que yo no quiero, pueda decidir retirarlos.<\/span><\/p>\n

Toda la investigaci\u00f3n que se est\u00e1 desarrollando en Europa alrededor de la protecci\u00f3n de datos personales y el uso de inteligencia artificial tiene que ver con esa premisa: El ciudadano es quien controla las datos (la instituci\u00f3n o empresa administradora nos da los datos bajo estos t\u00e9rminos, si ma\u00f1ana los t\u00e9rminos cambian tengo la potestad de decidir qu\u00e9 hago, los puedo sacar, modificar o decidir para qu\u00e9 aplicaciones usarlos). Esto, en definitiva, requiere de mucha infraestructura y tambi\u00e9n educaci\u00f3n en la poblaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Volviendo al tema de las iniciativas de Ciencia de datos, \u00bfplanean organizar nuevas Competencias de Meta:Data?<\/b><\/p>\n

En cuanto a Competencias, estamos en un momento de transici\u00f3n sobre c\u00f3mo va a funcionar Meta:Data<\/a> en el futuro. No obstante, para este a\u00f1o estamos trabajando con YPF para desarrollar una competencia espec\u00edfica sobre una serie de problemas que ellos tienen y est\u00e1n muy interesados en abrir la competencia. Tambi\u00e9n Meta:Data va a estar presente en la Escuela de Ciencias Inform\u00e1ticas (ECI 2022), para lanzar nuevas propuesta de resoluci\u00f3n de problemas de datos. Veremos c\u00f3mo evoluciona, es un framework muy interesante que hay que profesionalizarlo para que podamos usarlo de manera m\u00e1s eficiente.<\/span><\/p>\n

Por \u00faltimo, \u00bfhabr\u00e1 en alg\u00fan momento Becas para profesionales o investigadores en ciencia de datos?<\/b><\/p>\n

En lugar de becas, este a\u00f1o gran parte de nuestros esfuerzos est\u00e1n puestos en un Programa de soluciones innovadoras de software. Est\u00e1 pensado para que diversas empresas (peque\u00f1as, medianas o grandes), que tengan alg\u00fan tipo de desaf\u00edo que implique innovaci\u00f3n en software, puedan acceder a un grupo de investigaci\u00f3n que los ayude a resolver esos problemas. Pueden ser problemas completamente nuevos cuyas soluciones haya que desarrollar desde cero, desde un punto de vista cient\u00edfico-t\u00e9cnico, o incluso pueden ser soluciones o herramientas que ya existen en otros pa\u00edses pero que para nosotros es muy dif\u00edcil acceder (por una cuesti\u00f3n de presupuesto o incluso por cuestiones legales). Cabe aclarar que muchos de los sistemas, sobre todo los que tienen que ver con datos, no son tan f\u00e1ciles de transferir de un pa\u00eds a otro (las restricciones son distintas de acuerdo a la legislaci\u00f3n). Entonces el programa tambi\u00e9n est\u00e1 enfocado en ese tipo de problemas y de b\u00fasqueda de soluciones.\u00a0 Lo que va a hacer la Fundaci\u00f3n es financiar a estos grupos de investigaci\u00f3n (cada uno compuesto por 3 investigadores) durante un a\u00f1o y acoplar a la empresa a un grupo de investigaci\u00f3n que pueda tomar el desaf\u00edo que la empresa proponga (la Fundaci\u00f3n va a hacer esta sinergia para unir a ambas partes).\u00a0 El objetivo es generar un producto que sea aplicable. Es una propuesta muy innovadora y estamos muy entusiasmados de poder lanzar este programa. Hasta el 11 de abril est\u00e1n abiertas las <\/span>convocatorias<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

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Mar\u00eda Vanina Mart\u00ednez es investigadora de CONICET, doctora en Ciencias de la Computaci\u00f3n de la Universidad de Maryland y cuenta con un posdoctorado en la Universidad de Oxford. En 2021 fue designada Directora del Programa de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de la Fundaci\u00f3n Sadosky. Para saber m\u00e1s acerca de los proyectos e iniciativas que se est\u00e1n desarrollando en materia de datos, Predictivos convers\u00f3 con Vanina.<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":1369,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_mi_skip_tracking":false},"categories":[24,36],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/1365"}],"collection":[{"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=1365"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/1365\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1375,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/1365\/revisions\/1375"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/1369"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=1365"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=1365"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=1365"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}