Ingeniera de IA aplica modelos de tecnología para maximizar su tiempo y concentración

La tradicional frase «el que mucho abarca, poco aprieta», le resulta perfecta para graficar su modo de mantener el foco y potenciar los resultados de su día a día a la argentina Naomi Couriel, ingeniera de Inteligencia Artificial (IA) en el banco digital Ualá. «Se pueden hacer muchas cosas, pero en cada momento hay que elegir a qué le das tu peso», explicó.
El concepto es una adaptación del paper «Attention Is All You Need», que, según explicó a El Empresario, introdujo un mecanismo con muchas cabezas de atención que miran algo distinto de una frase, en paralelo. «Mi vida se parece bastante, porque estudio, trabajo y hago contenido educativo al mismo tiempo. Los pesos de atención siempre suman uno y si una palabra recibe más atención, otra recibe menos», indicó.

En su caso, al delegar tareas a la IA, puede dedicar más energía a otras. «Si estoy en clase, escucho de verdad, aunque tenga mil pendientes porque dejé a Claude corriendo un proyecto en paralelo». Couriel se presentará en el Antel Campus Party, que se desarrollará el 30 y 31 de octubre en el Antel Arena. A continuación, un extracto de la entrevista.

-Menciona que aplica el paper «Attention Is All You Need» en su día a día, ¿en qué forma?
-El paper introdujo un mecanismo con muchas cabezas de atención. Cada una mira algo distinto de una misma frase, en paralelo. Mi vida se parece bastante porque estudio, trabajo y hago contenido educativo al mismo tiempo. Pero los pesos de atención siempre suman uno. Si una palabra recibe más atención, otra recibe menos. Una profesora de la secundaria me decía «el que mucho abarca, poco aprieta», y la IA me dio la versión matemática. Se pueden hacer muchas cosas, pero en cada momento hay que elegir a qué le das tu peso.

-¿Por qué ese concepto es importante?
Es fácil perderse o paralizarse, sobre todo cuando tu rol cambia y sentís que ya no aportás valor como antes. La vorágine empuja a hacer todo rápido, y animarse a probar cosas nuevas es parte de lo lindo. Pero seguimos siendo personas que deciden qué hacer con su tiempo. Y lo mismo vale para cómo construimos la tecnología, porque que algo se pueda hacer rápido no significa que haya que hacerlo sin pensar. Cuestionarse qué querés hacer y dónde podés aportar no es perder el tiempo, es parte de la vida.

La IA puede llevar las tareas a la realidad, pero el humano sigue en el circuito de decisión y evaluación.

-¿Qué beneficio ha obtenido?
-A mí me sirve estar entera en lo que hago, porque así entiendo las cosas en profundidad. Si estoy en clase, escucho de verdad, aunque tenga mil pendientes porque dejé a Claude corriendo un proyecto en paralelo. Puedo delegarle tareas a la IA, pero no puedo delegarle entender. Y a la larga, estudio menos antes del examen.

-¿Cómo lo replica en el trabajo?
-En el trabajo aparecen varios proyectos a la vez y querer avanzar en todos al mismo tiempo es menos productivo, no más. Con los agentes de IA pasa algo parecido. Los sistemas que mejor funcionan dividen el problema en tareas chicas y definidas, en lugar de intentar hacer todo de una.

-En base a esto, ¿qué habilidad debe tener un profesional hoy?
-Diría que el criterio, saber dónde y cómo aportar valor. La IA es la tecnología más impactante que tuvimos, y no está garantizado que termine siendo algo bueno. Depende de lo que cada uno elija hacer con ella. La pregunta ya no es solo qué puedo hacer, sino qué vale la pena hacer. Y después, animarse a expandir esos límites más allá de lo que imaginamos.

-¿Cómo aplica IA en Ualá?
-Todos los equipos usan IA. Hay herramientas internas con el contexto relevante de la empresa, donde cualquier pregunta de negocio, marketing o datos se resuelve en un solo lugar, sin depender de que otra persona tenga el conocimiento. En mi equipo construimos sistemas de agentes, por ejemplo uno que lee, clasifica y extrae información de oficios judiciales y prepara las respuestas para Legales. Eso libera tiempo al equipo para lo que de verdad necesita una persona. Lo que más me gusta del diseño es que alguien revisa cada resultado y sus correcciones se usan para mejorar el sistema. La IA hace el trabajo pesado, el criterio sigue siendo humano.

-¿Cuál es el rol del humano?
-Tomamos las decisiones que importan y usamos nuestra experiencia para priorizar. La IA puede llevar las tareas a la realidad, pero el humano sigue en el circuito de decisión y evaluación. Para que tenga sentido, tenemos que entender qué pasa dentro de estos sistemas, no solo si el resultado parece correcto. Por eso me interesa tanto la investigación en interpretabilidad y seguridad de IA. Cuanto más capaces son los modelos, más importante es que sigamos entendiéndolos.