"Habría que salir a improvisar": la advertencia de una exfigura clave del GACH sobre una nueva crisis sanitaria

El matemático e ingeniero Fernando Paganini advirtió que Uruguay todavía no cuenta con una estructura científica sustancialmente distinta a la que tenía durante la pandemia de covid-19 y que, ante una nueva emergencia nacional, el país probablemente "tendría que volver a improvisar mecanismos de respuesta". En una entrevista con En Clave País, el streaming de El País, el vicedecano de investigación de la Universidad ORT Uruguay y excoordinador del Grupo Asesor Científico Honorario (GACH) también alertó sobre los riesgos de la inteligencia artificial (IA), cuya evolución consideró "difícil de anticipar", y planteó la necesidad de "mejorar las condiciones para desarrollar la investigación científica en Uruguay".

“Si viniera mañana una emergencia habría que salir a improvisar también en buena medida”, afirmó al evaluar la preparación del sistema científico uruguayo. Si bien reconoció que desde la pandemia se produjeron algunos cambios y se crearon nuevas instituciones, consideró que todavía no existe una realidad muy diferente en cuanto a los actores y la forma en que se articulan.

Paganini integró el GACH, el grupo de científicos que asesoró al gobierno durante la emergencia sanitaria. Al recordar esa experiencia, destacó que el éxito estuvo vinculado a la capacidad de reunir especialistas de distintas disciplinas y alcanzar consensos útiles para el país, incluso cuando no siempre compartían las mismas posiciones. En ese proceso, señaló como crucial el liderazgo de Rafael Radi.

Sin embargo, consideró que no necesariamente se puede reproducir el modelo del GACH en otras circunstancias. La urgencia de la pandemia movilizó a investigadores que relegaron otras prioridades para concentrarse en una situación excepcional. "Para problemas de más largo plazo", sostuvo que "sería conveniente contar con equipos científicos asesores previamente organizados, en lugar de depender de una movilización voluntaria y puntual cuando aparece una emergencia".

El investigador también recordó el papel de Gonzalo Moratorio, fallecido una semana antes de la entrevista, a quien definió como un pionero en la respuesta a la pandemia. Destacó que Moratorio comenzó a trabajar antes de la conformación del GACH, cuando advirtió la necesidad de desarrollar pruebas de detección del covid-19 en Uruguay, y consiguió articular esa tarea con el Instituto Pasteur.

“Su rol fue muy importante y lo recordamos con mucho afecto”, expresó Paganini, quien subrayó la importancia de actuar a tiempo durante una emergencia sanitaria. Según explicó, "la oportunidad de las decisiones podía determinar si el virus continuaba propagándose o no".

En su evaluación del sistema científico nacional, sostuvo que "Uruguay ha construido fortalezas desde el retorno de la democracia, tanto por la cantidad de investigadores como por la diversidad de áreas que se estudian". No obstante, consideró que "todavía falta avanzar en la profesionalización y en las condiciones de trabajo". “Estamos a mitad de camino”, resumió.

Foto: Nahuel Arrué/El País.

Paganini dedicó buena parte de la entrevista a analizar la evolución de la inteligencia artificial y las dificultades para establecer sus límites. Según planteó, "los modelos actuales han mejorado de manera significativa en comparación con versiones anteriores, en las que resultaba más sencillo detectar errores o respuestas inventadas".

“Los límites de lo que puede lograr esta tecnología no están claros”, afirmó. Para ilustrar ese cambio, relató que tiempo atrás había consultado a una herramienta de IA sobre un teorema matemático. El sistema afirmaba que era correcto y ofrecía una demostración que parecía consistente, pero, después de revisar varios pasos, él y un colega detectaron que el razonamiento era incorrecto. Cuando se lo señalaron, la herramienta "reconoció el error y produjo una explicación sobre por qué el teorema estaba mal".

Paganini sostuvo que "ese tipo de fallas sutiles resulta cada vez más difícil de encontrar." En conversaciones recientes sobre temas técnicos de su especialidad, dijo que "casi no detecta errores" y que "el intercambio se parece cada vez más a una conversación con otro experto". Esa mejora, sumada a la velocidad con que aparecen nuevas versiones, le genera incertidumbre sobre lo que la tecnología podrá hacer en los próximos años.

A pesar de las dudas, consideró que "recurrir a estas herramientas se está volviendo inevitable en la investigación científica, especialmente porque permiten acelerar tareas que antes demandaban mucho tiempo". Puso como ejemplo "la búsqueda de antecedentes bibliográficos: un investigador puede necesitar revisar decenas de referencias para evaluar un artículo o determinar si una idea ya fue desarrollada". "La IA permite obtener una primera aproximación a ese material y construir un criterio sobre su calidad en menos tiempo", indicó.

Foto: Nahuel Arrué/El País.

En su caso, contó que utilizó estas herramientas para revisar un artículo científico que incluía unas 50 referencias. En lugar de buscar y leer cada trabajo por separado, mantuvo un intercambio con la IA que le permitió alcanzar una convicción razonable sobre la calidad de lo que estaba evaluando.

De todos modos, insistió en que la validación final debe quedar en manos del investigador. “La validación última la da uno”, sostuvo, al señalar que los profesionales deben comprender y revisar lo que entregan, en lugar de aceptar respuestas que no pueden explicar o verificar.

Su principal preocupación, en ese sentido, no está tanto en los investigadores experimentados, que cuentan con conocimientos para contrastar las respuestas, sino en los estudiantes y quienes recién comienzan a formarse. Si una persona sin experiencia consulta a la IA y acepta como verdadera una respuesta que no tiene herramientas para evaluar, advirtió, “se devalúa un poco el aprendizaje”.

El avance de estas herramientas también está modificando las formas de evaluar los conocimientos en la universidad. Paganini señaló que "algunas evaluaciones tradicionales están recuperando protagonismo, con pruebas en las que los estudiantes deben resolver ejercicios con papel y lápiz o demostrar oralmente que comprenden los temas".

"En carreras como Ingeniería", explicó, "antes era habitual que los estudiantes desarrollaran programas informáticos y comprobaran que funcionaban como una forma de demostrar sus conocimientos". Ahora, parte de ese trabajo puede delegarse en la IA, por lo que el resultado final ya no necesariamente demuestra que el estudiante entiende lo que hizo.

Por eso, consideró necesario "mantener métodos que permitan verificar que los alumnos dominan los conceptos y no se limitan a reproducir respuestas generadas por una herramienta".

En el ámbito laboral, identificó una "preocupación creciente por la posible reducción de los puestos de entrada, conocidos como junior, en el sector tecnológico". A su juicio, los profesionales con experiencia que saben utilizar estas herramientas pueden aumentar su productividad y trabajar mejor que antes, mientras que el acceso de los recién recibidos al mercado podría volverse más difícil.

“Está un poco menos de fiesta el mercado laboral de juniors por este motivo”, señaló. Sin embargo, aclaró que no considera que el sector esté atravesando una situación de falta generalizada de trabajo. Para quienes aspiran a desarrollar una carrera en tecnología, sostuvo que la formación continúa siendo una opción atractiva, aunque será necesario adaptarse a un escenario en el que la capacidad de supervisar y validar los resultados adquiere mayor importancia.

En materia de regulación, el matemático reconoció que todavía no tiene una posición completamente definida, pero manifestó preocupación por las capacidades que están adquiriendo los agentes de inteligencia artificial, en particular para detectar vulnerabilidades de seguridad.

Paganini aludió durante la entrevista a episodios de seguridad informática vinculados a agentes de IA y compartió la preocupación de que estas herramientas puedan ser utilizadas por personas malintencionadas para facilitar ataques contra sistemas financieros u otras infraestructuras, o incluso para actividades de bioterrorismo.

“Creo que el mundo está medio atrasado en responder a eso”, afirmó. A su entender, la competencia entre empresas dificulta que los propios desarrolladores acuerden reducir voluntariamente el ritmo de avance o establecer límites, porque una compañía puede temer que sus competidores continúen desarrollando sistemas más potentes.

Por ese motivo, consideró que los gobiernos deberán involucrarse en la búsqueda de acuerdos y mecanismos de control. “El único que tiene autoridad para ponernos de acuerdo sería el Estado”, planteó, aunque reconoció que todavía no está claro qué tipo de regulación permitiría responder adecuadamente a los riesgos sin frenar innecesariamente la innovación.

Foto: Nahuel Arrué.

Otro de los puntos abordados fue la situación de los investigadores uruguayos y las dificultades para desarrollar una carrera científica en el país. Paganini, que vivió alrededor de 12 años en el exterior, sostuvo que "salir de Uruguay puede ofrecer ventajas importantes para quienes buscan especializarse, tanto por el acceso a otras realidades profesionales como por las condiciones para dedicarse a tiempo completo a la formación".

Explicó que "en Uruguay muchos investigadores deben combinar el estudio con empleos de jornada completa, lo que puede extender los tiempos de formación". "En otros países", señaló, "realizar un doctorado suele constituir la ocupación principal del estudiante, lo que permite concentrar los esfuerzos en la investigación".

De todas formas, aclaró que "quedarse en Uruguay también es una alternativa viable, especialmente por los avances en las comunicaciones, las posibilidades de colaboración internacional y la existencia de programas de posgrado". "La decisión de regresar después de una experiencia en el exterior", agregó, "depende de las circunstancias profesionales y personales de cada uno".

Para mejorar las condiciones locales, consideró fundamental atender la diferencia entre los ingresos que puede obtener un recién egresado en una empresa y los que recibe mediante una beca de maestría o doctorado. Esa brecha, a su entender, puede inclinar la decisión de quienes todavía no tienen definida su vocación por la investigación.

En ese contexto, mencionó la creación del Instituto Vidart, dedicado a la investigación en inteligencia artificial, y señaló que las becas para cargos doctorales y posdoctorales podrían contribuir a mejorar las remuneraciones y hacer más atractivo ese camino.

También planteó la "necesidad de acortar los tiempos de formación". "Una carrera prevista para cinco años puede extenderse a seis o siete, mientras que una maestría de dos años puede terminar demandando tres o cuatro", explicó. "Esa demora", afirmó, "puede hacer que los investigadores lleguen a la etapa doctoral con otras responsabilidades personales y familiares".

“Si pudiéramos acelerar las etapas, tener a la gente más joven terminando su formación sería mejor”, concluyó.