El bueno, el robot y el malo:  del diseño ético a la moralidad artificial

El bueno, el robot y el malo: del diseño ético a la moralidad artificial

(Més avall trobareu la versió en català d’aquest contingut.)

Vamos a imaginar una situación hipotética. Has pedido un préstamo a tu banco para comprar una casa, has entrado en un proceso de selección para el trabajo de tu vida, o esperas impaciente los resultados del último examen de tus estudios. En quién confiarás más para que decida si te concede el préstamo, si pasas de fase en el proceso de selección, o en la corrección de ese último examen: ¿en un trabajador humano, o en un avanzado algoritmo de Inteligencia Artificial?

A pesar de que, inicialmente, se pensaba que los algoritmos nos ayudarían a tomar decisiones más justas y desprovistas de prejuicios humanos, la progresiva integración de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) en distintos campos ha mostrado como, lamentablemente, esto no es así. Un repaso rápido a algunas de las noticias detrás de las palabras “algoritmo” y “prejuicio” nos lleva a casos como los de un algoritmo usado en el sistema judicial en los EUA que muestra prejuicios raciales; o un algoritmo usado en la contratación laboral que muestra preferencias sexistas; o un algoritmo usado para predecir notas en el Reino Unido que asigna resultados injustos. ¡Parece que ni siquiera los algoritmos pueden desprenderse de los prejuicios y las desigualdades sociales!

A raíz de la aparición de múltiples casos como esos, el estudio de las consideraciones éticas en el diseño de la IA ha ganado más y más importancia en los últimos años. Cada vez hay más equipos interdisciplinarios de investigadores que plantean y analizan las posibles consecuencias éticas que la integración de un sistema de IA puede tener sobre sus usuarios, o sobre la población en general, antes de decidir cómo debe llevarse a cabo esa integración.

woman wearing grey shirt

El estudio de las consideraciones éticas en la IA suele abordarse, tradicionalmente, a través del diseño ético. El diseño ético busca prevenir e impedir, o al menos mitigar, las posibles consecuencias adversas que pueden producirse al integrar un sistema de IA en un cierto contexto. Este trabajo se basa en analizar la forma en que la IA recoge y procesa los datos, en entender cómo el sistema toma decisiones y, más importante aún, en evaluar las posibles consecuencias perjudiciales que esas decisiones pueden tener. La calidad de los datos, la anonimización de los usuarios, la mitigación de desigualdades existentes, y la prevención de ciertas decisiones y acciones son algunos ejemplos de las dimensiones a tener en cuenta en el diseño ético de un sistema de IA.

Sin embargo, el diseño ético tiene ciertas limitaciones. Concretamente, el fundamento del diseño ético se basa en prevenir, de entrada, situaciones en las que puedan producirse efectos éticos adversos que se quieren evitar. No obstante, a medida que los sistemas de IA se vuelven más y más autónomos, la cantidad de posibles escenarios, decisiones y cadenas de efectos en que esos sistemas deberán tomar decisiones aumenta exponencialmente: coches automáticos, sistemas de armamento autónomo, robots médicos, tutores personalizados para la educación… Ese crecimiento en la autonomía de los sistemas hace más y más difícil prever, de antemano y de forma exhaustiva, todos los posibles casos en que las consecuencias éticas de una decisión deben tenerse en cuenta. El diseño ético a priori se vuelve, de pronto, insuficiente. Tal y como un ser humano debe ser capaz de entender la dimensión ética de sus acciones y debe poder evaluar, al momento, cual es la mejor decisión a tomar (incluso cuando se encuentra con casos que nunca había considerado anteriormente), igualmente una IA a la que confiamos decisiones tan importantes como la aceptación de un préstamo, la asignación de un trabajo, o el futuro de nuestra educación, debería ser capaz de ello.

El campo de la “moralidad artificial” (también llamado “ética de las máquinas”, “ética computacional”, o “moralidad computacional”) estudia cómo integrar el razonamiento moral en la IA. Teniendo en cuenta que, cuanta más autonomía ganan los sistemas de IA, más difícil se vuelve usar el diseño ético para prever todos los posibles escenarios que sean éticamente relevantes, la moralidad artificial busca codificar la dimensión moral de las posibles decisiones dentro del propio sistema. Tal y como la IA usa nociones como “rendimiento”, “utilidad”, o semejantes para decidir qué acción tomar, entender y codificar la “moralidad” de una decisión (entendiendo como esta afecta, beneficiosamente o perjudicialmente, a los usuarios) permitiría integrar un razonamiento ético más versátil en sistemas autónomos.

quadcopter drone

Así pues, la dimensión ética de una IA equipada con moralidad artificial no solo dependería de aquellas situaciones que los ingenieros hubieran podido prever de entrada, sino que podría, idealmente, “entender” las consecuencias morales de situaciones genuinamente nuevas en las que se encontrara. A modo de ejemplo, en el caso de algoritmos que muestran prejuicios raciales, el diseño ético podría pasar, entre otras opciones, por procesar los datos antes de ser usados por el algoritmo con el objetivo de eliminar cualquier información racial que pudiera servir a la IA para encontrar patrones injustos (por ejemplo, concluir que los ciudadanos de una cierta raza son más propensos a delinquir que los de otra raza). En cambio, la moralidad artificial no se basaría en “esconder” aquellos campos que no deberían ser utilizados, sino en implementar una IA que sea capaz de “entender” que las consecuencias éticas y morales de usar dichos campos son indeseables y que, por lo tanto, no deben tenerse en cuenta para esa toma de decisiones. Tal y como apuntan los investigadores Caliskan, Bryson y Narayanan: “awareness is better than blindness”.

Sin embargo, el reto de la moralidad artificial no es sólo un reto tecnológico (¡aunque también lo es!). De entrada, es necesario entender cuáles son los posibles riesgos, beneficios y efectos perjudiciales que se pueden producir; esto requiere un conocimiento de varios contextos, de sus usuarios y de las posibles acciones que puedan darse. Esto suele necesitar, además, un conocimiento de la realidad social del momento, así como de las distintas desigualdades que puedan existir entre grupos de población, zonas geográficas, etc. Además, está el enorme reto conceptual de identificar y representar de forma computacional la dimensión ética de una decisión, además de entender cómo esto se puede integrar en las fórmulas matemáticas que el sistema de IA usará, finalmente, para decidir qué curso de acción sigue. Debido a su complejidad e interdisciplinariedad inherente, el diseño ético y la moralidad artificial son algunos de los retos de investigación que se proponen a los estudiantes del Máster en Ingeniería Computacional y Matemática de la UOC , así como del Doctorado en Tecnologías del Aprendizaje de la UOC. 

Así pues, se trata de un reto detrás del que encontramos desde ingenieros y roboticistas, hasta filósofos, eticistas y psicólogos… ¡No es de extrañar que el razonamiento moral se considere como uno de los razonamientos más complejos que el ser humano puede realizar!

photo of girl laying left hand on white digital robot

La moralidad artificial podría ayudar a que los sistemas de IA tomaran decisiones más justas y éticamente beneficiosas no solo para los usuarios directos de esos sistemas, sinó para el resto de la sociedad. Sin embargo, aún quedan muchas preguntas pendientes que la moralidad artificial necesitará responder antes de poderse poner en práctica de forma general. ¿Puede una máquina llegar a “entender” la dimensión ética y moral de sus decisiones? Si es que sí, ¿hasta dónde puede llegar? ¿Podría contribuir eso a “deshumanizar” el campo de la ética? Y, quizás la pregunta más fundamental, y que vendría antes de todas las anteriores: ¿es ético poner números a la ética?

Joan Casas-Roma es investigador postdoctoral del grup SmartLearn de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) y Doctor en Sociedad de la Información y el Conocimiento por la UOC. Sus intereses de investigación se centran en temas de Inteligencia Artificial y Ética, especialmente dentro de la línia de la Moralidad Artificial. Actualmente trabaja en la aplicación de IA, Ética y Moralidad Artificial en el campo de la educación online y los sistemas de tutorización personalizados.

El bo, el robot i el dolent: del disseny ètic a la moralitat artificial

Imaginem-nos una situació hipotètica. Has demanat un préstec al teu banc per comprar una casa, has entrat en un procés de selecció per la feina de la teva vida, o esperes impacient els resultats de l’últim examen dels teus estudis. En qui confiaràs més perquè decideixi si et concedeix el préstec, si passes de fase en el procés de selecció, o en la correcció d’aquest últim examen: en un treballador humà, o en un avançat algoritme d’Intel·ligència Artificial?

Tot i que, inicialment, es pensava que els algoritmes ens ajudarien a prendre decisions més justes i desproveïdes de prejudicis humans, la progressiva integració de sistemes d’Intel·ligència Artificial (IA) en diferents camps ha mostrat com, lamentablement, això no és així. Un repàs ràpid a algunes de les notícies darrere de les paraules «algoritme» i «prejudici» ens porta a casos com el d’un algoritme usat en el sistema judicial dels EUA que mostra prejudicis racials; o un algoritme usat en la contractació laboral que mostra preferències sexistes; o un algoritme usat per predir notes al Regne Unit que assigna resultats injustos. Sembla que ni tan sols els algoritmes poden desprendre’s dels prejudicis i les desigualtats socials!

Arran de l’aparició de casos com aquests, l’estudi de les consideracions ètiques en el disseny de la IA ha guanyat més i més importància en els últims anys. Cada vegada hi ha més equips interdisciplinaris d’investigadors que plantegen i analitzen les possibles conseqüències ètiques que la integració d’un sistema d’IA pot tenir sobre els seus usuaris, o sobre la població en general, abans de decidir com s’ha de dur a terme aquesta integració.

Dona mirant el mòbil en entorn immersiu

L’estudi de les consideracions ètiques en la IA sol abordar-se, tradicionalment, a través del disseny ètic. El disseny ètic busca prevenir i impedir, o al menys mitigar, les possibles conseqüències adverses que poden produir-se a l’integrar un sistema d’IA en un cert context. Aquest treball es basa en analitzar la forma en què la IA recull i processa les dades, en entendre com el sistema pren decisions i, més important encara, en avaluar les possibles conseqüències perjudicials que aquestes decisions poden tenir. La qualitat de les dades, l’anonimització dels usuaris, la mitigació de desigualtats existents, i la prevenció de certes decisions i accions són alguns exemples de les dimensions a tenir en compte en el disseny ètic d’un sistema d’IA.

No obstant això, el disseny ètic té algunes limitacions. Concretament, el fonament del disseny ètic es basa en prevenir, d’entrada, situacions en què es puguin produir efectes ètics adversos que es volen evitar. No obstant això, a mesura que els sistemes d’IA es tornen més i més autònoms, la quantitat de possibles escenaris, decisions i cadenes d’efectes en què aquests sistemes hauran de prendre decisions augmenta exponencialment: cotxes automàtics, sistemes d’armament autònom, robots mèdics, tutors personalitzats per a l’educació… Aquest creixement en l’autonomia dels sistemes fa més i més difícil preveure, de forma anticipada i exhaustiva, tots els possibles casos en què les conseqüències ètiques d’una decisió s’han de tenir en compte. El disseny ètic a priori es torna, de sobte, insuficient. Tal com un ésser humà ha de ser capaç d’entendre la dimensió ètica de les seves accions i ha de poder avaluar, al moment, quina és la millor decisió a prendre (fins i tot quan es troba amb casos que mai havia considerat anteriorment), també una IA a la qual confiem decisions tan importants com l’acceptació d’un préstec, l’assignació d’una feina, o el futur de la nostra educació, hauria de ser capaç d’això.

El camp de la «moralitat artificial» (també anomenat «ètica de les màquines», «ètica computacional», o «moralitat computacional») estudia com integrar el raonament moral en la IA. Tenint en compte que, com més autonomia guanyen els sistemes d’IA, més difícil es torna usar el disseny ètic per preveure tots els possibles escenaris que siguin èticament rellevants, la moralitat artificial busca codificar la dimensió moral de les possibles decisions dins el propi sistema. Tal i com la IA fa servir nocions com «rendiment», o «utilitat» per decidir quina acció prendre, entendre i codificar la «moralitat» d’una decisió (entenen com aquesta afecta, beneficiosament o perjudicialment, als usuaris) permetria integrar un raonament ètic més versàtil en sistemes autònoms.

Dron sobrevolant un territori.

Així doncs, la dimensió ètica d’una IA equipada amb moralitat artificial no només dependria d’aquelles situacions que els enginyers haguessin pogut preveure d’entrada, sinó que podria, idealment, «entendre» les conseqüències morals de situacions genuïnament noves en què es trobés. A tall d’exemple, en el cas d’algoritmes que mostren prejudicis racials, el disseny ètic podria passar, entre d’altres opcions, per processar les dades abans de ser usades per l’algoritme amb l’objectiu d’eliminar qualsevol informació racial que pogués servir a la IA per trobar patrons injustos (com per exemple, concloure que els ciutadans d’una certa raça són més propensos a delinquir que els d’una altra raça). En canvi, la moralitat artificial no es basaria en «amagar» aquells camps que no s’haurien de considerar, sinó en implementar una IA que sigui capaç d’»entendre» que les conseqüències ètiques i morals d’usar aquests camps són indesitjables i que, per tant, no s’han de tenir en compte per a aquesta presa de decisions. Tal i com apunten els investigadors Caliskan, Bryson i Narayanan: «awareness is better than blindness».

No obstant això, el repte de la moralitat artificial no és només un repte tecnològic (tot i que també ho és!). D’entrada, cal entendre quins són els possibles riscos, beneficis i efectes perjudicials que es poden produir; això requereix un coneixement de diversos contextos, dels seus usuaris i de les possibles accions que puguin donar-se. Això sol necessitar, a més, un coneixement de la realitat social del moment, així com de les diferents desigualtats que hi pugui haver entre grups de població, zones geogràfiques, etc. A més, hi ha l’enorme repte conceptual d’identificar i representar de forma computacional la dimensió ètica d’una decisió, a més d’entendre com això es pot integrar en les fórmules matemàtiques que el sistema d’IA farà servir, finalment, per decidir quin curs d’acció segueix. Degut a la seva complexitat i interdisciplinarietat inherent, el disseny ètic i la moralitat artificial són alguns dels reptes de recerca que es proposen als estudiants del Màster en Enginyeria Computacional i Matemàtica de la UOC, així com del Doctorat en Tecnologies de l’Aprenentatge de la UOC.

Nena asiàtica saludant un robot.

La moralitat artificial podria ajudar a que els sistemes d’IA prenguessin decisions més justes i èticament beneficioses no només pels usuaris directes d’aquests sistemes, sinó també per a la resta de la societat. No obstant, encara queden moltes preguntes pendents que la moralitat artificial necessitarà respondre abans de poder-se posar en pràctica de forma general. Pot una màquina arribar a «entendre» la dimensió ètica i moral de les seves decisions? Si és que sí, fins on pot arribar? Podria contribuir això a «deshumanitzar» el camp de l’ètica? I, potser la pregunta més fonamental, i que vindria abans de totes les anteriors: és ètic posar números a l’ètica?

Joan Casas-Roma és investigador postdoctoral del grup SmartLearn de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) i Doctor en Societat de la Informació i el Coneixement per la UOC. Els seus interessos de recerca es centren en temes de Intel·ligència Artificial i Ètica, especialment dins la línia de la Moralitat Artificial. Actualment treballa en l’aplicació de IA, Ètica i Moralitat Artificial en el camp de l’educació online i dels sistemes de tutorització personalitzats.

¿Quieres probar una nueva experiencia para el aprendizaje a lo largo de la vida?

¿Quieres probar una nueva experiencia para el aprendizaje a lo largo de la vida?

(Més avall trobareu la versió en català d’aquest contingut.)

Hace 25 años, la UOC llegó a nuestra sociedad con un nuevo modelo educativo, un modelo más personalizado y centrado en el estudiante. Este modelo permitía estudiar a nuestro ritmo (siempre dentro de unos calendarios establecidos), de forma ubicua y asíncrona. Con el tiempo este modelo ha ido evolucionando hasta el que disfrutamos hoy en día, compartido ya por otras instituciones educativas. Esta flexibilidad y adaptación hace de la UOC una opción muy atractiva y popular para las personas que queremos aprender a lo largo de la vida.

El aprendizaje a lo largo de la vida está totalmente integrado en nuestra sociedad, tanto por necesidades laborales como personales y tiene unas características que lo diferencian del aprendizaje «tradicional», que normalmente utilizamos cuando nos preparamos para ejercer una profesión: los temas de interés son variados e incluyen múltiples disciplinas, la disponibilidad del estudiante no se puede garantizar, puede ser intermitente y poco constante, debe ofrecer un gran dinamismo para poder cambiar de un tema a otro a medias, etc. Hace más de 25 años algunos investigadores ya promovían el uso de modelos diferentes, más personalizados y donde los estudiantes tuvieran un rol más activo para decidir qué aprender, cuándo, cómo y a qué ritmo. Evidentemente, a principios de los 90 la tecnología aún no estaba suficientemente madura para apoyar un paradigma como este. Pero, ¿y ahora?, ¿sería factible implementar modelos así?, ¿como deberían ser?

Para abordar estas cuestiones, hace un par de años, un grupo de investigadores de la UOC de diferentes ámbitos nos juntamos bajo el paraguas del proyecto iLearn.

iLearn es un proyecto financiado por la convocatoria interna Xtrem, impulsada por el eLearn Center de la UOC, con el objetivo de potenciar proyectos disruptivos que contribuyan a dar un salto cualitativo en el modelo pedagógico de la Universidad y en la concepción del aprendizaje digital.

Nuestro equipo está formado por expertos en economía y organización de empresas (Josep María Batalla y María Jesús Martínez), expertas en documentación (Montserrat Garcia y María del Carmen Cruz), expertos en diseño centrado en el usuario (como Enric Mor y Tona Monjo), una experta en diseño persuasivo (Beni Gómez) y un estudioso de analítica de datos y eLearning (Jordi Conesa).

Este grupo tan multidisciplinar es necesario porque creemos que al considerar una nueva experiencia de aprendizaje debemos tener en cuenta aspectos pedagógicos y educativos, pero también otros aspectos. Como mínimo, hay que garantizar que la nueva propuesta sea escalable y sostenible, que sus contenidos se organicen de forma eficiente, que la experiencia del estudiante sea rica y significativa, que se fomente la adherencia de los estudiantes y se reduzca su abandono y que se utilice la tecnología para aunar y dar soporte a todos estos aspectos y para fomentar la automatización de tareas de poco valor añadido.

Durante los dos últimos años hemos estado trabajando en el tema, básicamente leyendo mucho, discutiendo, entrevistandonos con estudiantes y docentes, discutiendo más, haciendo talleres de co-creación, discutiendo aún más, conceptualizando y diseñando una prueba de concepto.

¿Cómo podría ser un sistema de aprendizaje a lo largo de la vida?

A veces, el peso de nuestras experiencias previas con el sistema educativo tradicional hacen que pueda resultar difícil imaginar cómo podría ser un escenario de aprendizaje a lo largo de la vida totalmente flexible. Para fomentar este ejercicio imaginativo, os comentamos como podría ser uno de estos sistemas imaginándonos un nuevo modelo totalmente flexible y lo presentamos a través de la experiencia de la Neus, una persona real en un escenario imaginario que esperamos que en pocos años sea una realidad.

Neus es una mujer de unos 40 años con un hijo de 3 años, que trabaja en una empresa de construcción y disfruta aprendiendo cosas nuevas. Le fascinan los temas de alimentación saludable, de infancia y le encanta viajar. Se había planteado estudiar algo al respecto, pero no tenía el tiempo (ni las ganas) para realizar un programa de larga duración, y cursar asignaturas sueltas requieren una dedicación continuada que, con su chiquillo, trabajo y ocio, no puede garantizar. Con ganas de probar algo nuevo, Neus descubre un nuevo servicio de educación a lo largo de la vida de la UOC, y decide apuntarse.

Después de suscribirse recibe un correo de Joan, su tutor personal. Joan se presenta, le explica el funcionamiento del sistema, le resume las temáticas que cubre la UOC, y le pregunta sobre su disponibilidad, sus aficiones, objetivos y expectativas del servicio. También le cuenta que todos los contenidos se asocian a pequeños módulos de corta duración (de una hora o menos por norma general) que se denominan pétalos. Cada pétalo propone un reto, proporciona los conocimientos necesarios para abordarlo, algunos ejemplos, y una actividad para aprender a resolver el reto practicando. Hay todo un sistema de interrelaciones complejas que agrupan diferentes pétalos para dar respuesta a retos más grandes y complejos. A Neus le parece que estas agrupaciones tienen nombres muy ocurrentes, en función de la magnitud del reto se llaman flor (conjunto de pétalos), planta (conjunto de flores), jardín (conjunto de plantas) y ecosistema (conjunto de jardines). Aunque al principio tanta organización y relaciones la marean un poco, la representación visual mediante grafos interactivos, las sugerencias que le hace el sistema y las experiencias de los otros estudiantes facilitan su comprensión. En media hora ya ha navegado por las diferentes flores del jardín de alimentación saludable, tiene claro todas las cosas que puede aprender e intuye cuál sería el orden más conveniente para hacerlo.

Después de algunas interacciones, mediante e-mail, teléfono y Telegram, Neus tiene mucho más claro cuáles son las hojas que le gustaría trabajar. La interacción con Joan ha sido cordial, útil y constructiva – piensa. No sabe que Joan ha seguido algunas indicaciones pedagógicas y psicológicas con el objetivo de escuchar mejor a Neus, identificar sus necesidades y establecer estrategias para mejorar su motivación e implicación.

En un santiamén, Neus ya ha elegido su primera flor, que trata sobre el impacto de las bebidas azucaradas en la salud. La flor está compuesta por diferentes pétalos, titulados: «Introducción al aparato digestivo», «¿Qué son los glúcidos?», «¿Necesito glúcidos? ¿Cuántos? «,» Bebidas azucaradas- aprendiendo a identificarlas – «, etc. Neus ya ha leído sobre el aparato digestivo y los glúcidos, pero no tiene claro si sabe bastante. Para asegurarse, decide hacer pequeñas pruebas asociadas a cada pétalo. Supera el primer y segundo pétalos sin problemas. El tercero lo supera, pero han surgido algunas preguntas que no tenía claras. Por lo tanto, decide hacer este pétalo, titulado «¿Necesito glúcidos? ¿Cuántos? «, para consolidar conceptos. Inmediatamente, recibe un mensaje personalizado de Clara, su profesora de este pétalo. El mensaje introduce brevemente los beneficios de los glúcidos, los riesgos de su consumo excesivo y presenta un enlace a una especie de aula, que contiene un vídeo donde se explica la absorción de glúcidos en el aparato digestivo, un documento opcional que explica el tema con más detalle, un vídeo sobre los problemas de sobre ingestión de glúcidos y distintos artículos científicos que presentan una visión rigurosa del tema. La hoja tiene una dedicación prevista de una semana pero no hay ninguna limitación de tiempo para hacerla. Neus ha disfrutado mucho de la hoja durante dos semanas pero antes de terminarla le llega una noticia que la inquieta: en la empresa donde trabaja se implantará un sistema ERP.

Neus ha oído hablar de estos sistemas a amigas de empresas del sector, y no demasiado bien, la verdad. Pero no tiene demasiado conocimiento sobre ERPs. Se pone en contacto con su tutor personal, Joan, para pedirle si hay cursos de ERPs disponibles. Cuando llega a casa, ya tiene la respuesta de Joan con información de las flores y jardines sobre el tema. Al navegar por los diferentes jardines y flores, Neus ve que hay contenido para más de un año. No tiene tanto tiempo… Decide consultar un par de pétalos bastante introductorios de la flor «¿Qué es un sistema de información de organizaciones?». Así aprende qué es un sistema ERP y qué ventajas / desventajas puede tener. Ahora está preocupada, ya que ha leído, y de fuentes fiables, que muchos de los proyectos de implantación de ERP acaban mal. ¿Puede hacerse algo para aumentar las posibilidades de éxito? – se pregunta. Navegando por los jardines encuentra una flor de «Gestión de proyectos» que contiene un pétalo que parece interesante, titulado «¿Qué debo hacer para garantizar el éxito en la implantación de un ERP?». Neus no lo piensa dos veces, lo consulta directamente, sin acceder a ninguno de los pétalos anteriores. En pocas horas aprende qué son los factores críticos de éxito y cuáles se deben tener en cuenta en la implantación de un ERP. Además, Enric, el docente de este pétalo, le ha proporcionado diferentes casos de éxito y de fracaso de implantaciones de ERPs en su ámbito. Preocupada, y cargada de datos y conocimiento, le comenta todo lo que ha aprendido a su jefa. Su jefa, impresionada, toma nota de las recomendaciones de Neus y la invita a participar en el equipo de implantación del ERP en la empresa. Neus está muy contenta, aunque esto le traerá más de un disgusto … pero esto ya es otra historia.

¿Os apetece experimentar una nueva experiencia de aprendizaje?

Después de estos dos años de trabajo, tenemos un primer prototipo de cómo podría ser esta experiencia de aprendizaje. Evidentemente, no es igual a la presentada en el caso anterior, ya que ese era un ejemplo muy parcial y encarado a promover la reflexión, pero tienen muchas cosas en común: cursos muy breves (de una hora más o menos) basados ​​en retos, autonomía total del estudiante (libertad para realizar los cursos que quiera, cuando quiera y al ritmo que quiera) e incorporar comunidades de prácticas entre otros.

Podríamos presentar nuestra propuesta en más detalle, pero preferimos que la experimentéis de primera mano. Por lo tanto, queremos invitaros a participar en la prueba de concepto.

¿Cómo funcionará esta prueba?

Pues básicamente, hemos preparado un repositorio de más de cuarenta cursos de diferentes disciplinas:

  • 6 de ciencia de datos
  • 2 de privacidad
  • 3 de gestión del estrés
  • 5 de gestión del duelo
  • 3 de valoración de empresas
  • 3 de gestión del cambio
  • 10 de historia del arte
  • 7 de design thinking
  • 3 de fake news

Durante tres meses (de diciembre a marzo), los voluntarios que deseen participar, tendrán acceso a un entorno donde estarán los cursos que hemos comentado. Una vez allí, cada voluntario podrá realizar los cursos que desee, cuando lo desee, en el orden que desee y al ritmo que desee.

Evidentemente, al ser una prueba de concepto, será totalmente gratuita. Lo único que pediremos a los voluntarios es que intenten utilizar el sistema para aprender y que compartan con nosotros su experiencia, mediante la respuesta a algunos formularios antes, durante y después de la prueba y, en algunos casos, participando en diferentes grupos focales virtuales que haremos al terminar el curso.

En caso de que quieras participar en esta experiencia, puedes apuntarte desde el siguiente formulario: https://uocuniwide.eu.qualtrics.com/jfe/form/SV_dg91Vilj3JpGRtX, y en breve nos pondremos en contacto contigo.

Si alguien tiene curiosidad en el proyecto y no puede (o quiere) participar, que no se preocupe. Haremos una entrada cuando la prueba piloto haya terminado, donde explicaremos nuestra propuesta en detalle y los resultados de la prueba.

Un artículo de Jordi Conesa, Enric Mor  y Tona Monjo, profesores e investigadores de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC.

Vols provar una nova experiència per l’aprenentatge al llarg de la vida?

Ara fa 25 anys, la UOC va aterrar en la nostra societat amb un nou model educatiu, un model més personalitzat i centrat en l’estudiant. Aquest model permetia estudiar al nostre ritme (sempre dintre d’uns calendaris establerts), de forma ubiqua i asíncrona. Amb el temps aquest model ha anat evolucionant fins al que gaudim avui en dia, compartit ja per d’altres institucions educatives. Aquesta flexibilitat i adaptació fa de la UOC una opció molt atractiva i popular per les persones que volem aprendre al llarg de la vida.

L’aprenentatge al llarg de la vida està totalment integrat en la nostra societat, tant per necessitats laborals com personals i té unes característiques que el diferencien de l’aprenentatge “tradicional” que podem fer quan ens preparem per exercir una professió: els temes d’interès són variats i inclouen múltiples disciplines, la disponibilitat de l’estudiant no es pot garantir, pot ser intermitent i poc constant, cal un gran dinamisme per poder canviar d’un tema a un altre a mig fer, etc. Fa més de 25 anys alguns investigadors ja promovien l’ús de models diferents, més personalitzats i on els estudiants tinguessin un rol més actiu per decidir què aprendre, quan, com i a quin ritme. Evidentment, a principis dels 90 la tecnologia no estava prou madura per donar suport a un paradigma com aquest. Però, I ara? Seria factible implementar models així? Com haurien de ser?

Per abordar aquestes qüestions, fa un parell d’anys, un grup de recercaires de diferents àmbits ens vàrem ajuntar sota el paraigües del projecte iLearn. L’iLearn és un projecte finançat per la convocatòria interna Xtrem, impulsada per l’eLearn Center amb l’objectiu de potenciar projectes disruptius que contribueixin a fer un salt qualitatiu en el model pedagògic de la Universitat i en la concepció de l’aprenentatge digital. 

El nostre equip està format per experts en economia a l’educació i organització d’empreses (en Josep María Batalla i na María Jesús Martínez), expertes en documentació (na Montserrat Garcia i na Maria del Carmen Cruz), experts en disseny centrat en l’usuari (com en Enric Mor i na Tona Monjo), una experta en disseny persuasiu (na Beni Gómez) i en analítica i eLearning (en Jordi Conesa). Aquest grup tan multidisciplinari és necessari perquè creiem que al considerar una nova experiència d’aprenentatge hem de tenir en compte aspectes pedagògics i educatius, però també d’altres. Com a mínim, cal considerar que la nova proposta ha de ser escalable i sostenible, com organitzar els continguts eficientment, com crear una experiència d’usuari que sigui rica i significativa, com fomentar l’adherència dels estudiants i reduir-ne l’abandonament i com utilitzar la tecnologia per lligar i donar suport a tots aquests aspectes, i fomentar l’automatització de tasques de poc valor afegit. 

Durant els dos últims anys hem estat treballant-hi força, bàsicament llegint molt, discutint, entrevistant-nos amb estudiants i docents, discutint més, fent tallers de co-creació, discutint més, conceptualitzant i dissenyant una prova de concepte.  

Com podria ser un sistema d’aprenentatge al llarg de la vida?

De vegades, les nostres experiències prèvies amb el sistema educatiu tradicional ens poden dificultar imaginar-nos com podria ser un escenari d’aprenentatge al llarg de la vida totalment flexible. Per tal de fomentar aquest exercici imaginatiu, us comentem com podria ser un d’aquests sistemes imaginant-nos un nou model totalment flexible i us el presentem a través de l’experiència de la Neus. 

Neus és una noia d’uns 40 anys amb un vailet de 3 anys, que treballa en una empresa de construcció i gaudeix aprenent coses noves. Li fascinen els temes d’alimentació saludable, de mainada i li encanta viatjar. S’havia plantejat estudiar alguna cosa al respecte, però no tenia temps (ni ganes) per fer un programa de llarga durada, i fer assignatures soltes requereixen una dedicació continuada que, amb el seu vailet, no pot garantir. Amb ganes de provar quelcom nou, Neus descobreix el nou servei d’educació al llarg de la vida de la UOC, i decideix apuntar-s’hi. 

Només subscriure’s rep un correu d’en Joan, el seu tutor personal. En Joan es presenta, li explica el funcionament de tot plegat, li fa cinc cèntims de totes les temàtiques que cobreix la UOC, i li pregunta sobre la seva disponibilitat, les seves aficions, objectius i expectatives del servei. També li explica que tots els continguts s’associen en petits mòduls de curta durada (d’una hora o menys per norma general) que s’anomenen fulles. Cada fulla proposa un repte, proporciona els coneixements necessaris per abordar-lo, alguns exemples, i una activitat per aprendre a resoldre el repte tot practicant. Hi ha tot un sistema d’interrelacions complexes que agrupen diferents fulles per donar resposta a reptes més grans i complexos. La Neus troba que aquestes agrupacions tenen noms molt ocurrents, en funció de la magnitud del repte s’anomenen flor (conjunt de fulles), planta (conjunt de flors), jardí (conjunt de plantes) i ecosistema (conjunt de jardins). Tot i que al principi tanta organització i relacions maregen una mica a la Neus, la representació visual mitjançant grafs interactius, els suggeriments que li fa el sistema i les experiències dels altres estudiants faciliten la seva comprensió. En mitja hora ja ha navegat per les diferents flors del jardí d’alimentació saludable, té clar totes les coses que pot aprendre i intueix quin seria l’ordre més convenient per fer-ho.

Després d’algunes interaccions, per e-mail, telèfon i Telegram, na Neus té molt més clar quines són les fulles que li agradaria treballar. La interacció amb en Joan ha estat cordial, útil i constructiva – pensa. No sap que en Joan ha estat seguint algunes indicacions pedagògiques i psicològiques amb l’objectiu d’escoltar millor la Neus, identificar les seves necessitats i establir estratègies per millorar-ne la motivació i implicació. 

En un tres i no res, la Neus ja ha triat la seva primera flor, que va sobre l’impacte de les begudes ensucrades en la salut. La flor està composta de diferents fulles, titulades: “introducció a l’aparell digestiu”, “Què són els glúcids?”, “Necessito glúcids? Quants?”, “Begudes carbonatades – aprenent a identificar-les -”, etc. La Neus ja ha llegit sobre l’aparell digestiu i els glúcids, però no té clar si en sap prou. Per assegurar-se’n, decideix fer petites proves associades a cada fulla. Supera la primera i la segona sense problemes. La tercera la supera, però hi ha hagut algunes preguntes que no tenia clares. Per tant, decideix fer la fulla titulada “Necessito glúcids? Quants?”, per consolidar conceptes. Immediatament, rep un missatge personalitzat de na Clara, la seva professora en aquesta fulla. El missatge introdueix breument els beneficis dels glúcids, els riscos del seu consum excessiu i presenta un enllaç a una espècie d’aula, que conté un vídeo on s’explica l’absorció de glúcids en l’aparell digestiu, un document opcional que explica el tema amb més detall, un vídeo sobre els problemes de sobre ingestió de glúcids i tot d’articles científics que presenten una visió rigorosa del tema. La fulla té una dedicació prevista d’una setmana però no hi ha cap limitació de temps per fer-la. La Neus ha gaudit molt de la fulla durant dues setmanes però abans d’acabar-la li arriba una notícia que la inquieta: a l’empresa on treballa s’implantarà un sistema ERP. 

La Neus ha sentit a parlar d’aquests sistemes a amigues d’empreses del sector, i no massa bé, la veritat. Però no té massa coneixement sobre ERP. Es posa en contacte amb el seu tutor personal, en Joan, per demanar-li si hi ha quelcom d’ERP a la UOC. Quan arriba a casa, ja té la resposta del Joan amb tot de flors i jardins sobre el tema. Al navegar pels diferents jardins i flors, la Neus veu que hi ha contingut per més d’un any. No té tant de temps. Decideix fer un parell de fulles bastant introductòries de la flor “Què és un sistema d’informació d’organitzacions?”. Així aprèn què és un sistema ERP i quins avantatges/desavantatges pot tenir. Ara està amoïnada, ja que ha llegit, i de fonts fiables, que molts dels projectes d’implantació d’ERP acaben malament, força malament. Pot fer-se quelcom per augmentar les possibilitats d’èxit? – es pregunta. Navegant pels jardins troba una flor de “Gestió de projectes” que conté una fulla que sembla interessant, titulada “Què haig de fer per garantir l’èxit en la implantació d’un ERP?”. La Neus s’hi tira de cap, la fa directament, sense fer cap de les fulles anteriors. En poques hores aprèn què són els factors crítics d’èxit i quins s’han de tenir en compte en la implantació d’un ERP. A més, l’Enric, el docent d’aquesta fulla, l’ha proveït de diferents casos d’èxit i de fracàs d’ERP en el seu àmbit. Amoïnada, i carregada de dades i coneixement, li comenta tot el que ha après a la seva cap. La seva cap, impressionada, pren nota de les recomanacions de la Neus i la convida a participar en l’equip d’implantació de l’ERP a l’empresa. La Neus està molt contenta, tot i que això li portarà més d’un disgust… però això ja és una altra història.

Voleu experimentar una nova experiència d’aprenentatge?

Després d’aquests dos anys de treball, tenim un primer esborrany de com hauria de ser aquesta experiència d’aprenentatge. Evidentment, no és al 100% igual que el que hem presentat en el cas anterior, ja que és un exemple molt parcial i encarat a fer-vos reflexionar, però té coses en comú: cursos molt breus (d’una hora més o menys) basats en reptes, autonomia total de l’estudiant (llibertat per fer els cursos que es vulgui, quan es vulgui i al ritme que es vulgui) i incorporar comunitats de pràctiques entre d’altres.

Podríem explicar la nostra proposta en més detall, però preferim que l’experimenteu de primera mà. Per tant, us volem convidar a participar en la prova de concepte que farem. 

Com funcionarà aquesta prova? 

Doncs bàsicament, hem preparat un repositori de més de quaranta cursos de diferents disciplines:

  • 6 de ciència de dades
  • 2 de privacitat
  • 3 de gestió de l’estrès
  • 5 de gestió del dol
  • 3 de valoració d’empreses
  • 3 de gestió del canvi
  • 10 de història de l’art
  • 7 de design thinking
  • 3 de fake news

Durant tres mesos (de desembre a març), els voluntaris que vulgueu participar en la prova, tindreu accés a un entorn Moodle on hi haurà els cursos que hem comentat. Un cop allí podreu fer els cursos que vulgueu, quan vulgueu, en l’ordre que vulgueu i al ritme que vulgueu. 

Evidentment, al ser una prova de concepte, serà totalment gratuïta. L’únic que us demanarem és què feu servir el sistema en la mesura que vulgueu i pugueu, que contesteu alguns formularis abans, durant i després del curs i, en alguns casos, participar en diferents grups focals virtuals que farem al acabar el curs. 

En cas de que vulguis participar en aquesta experiència, pots indicar-ho en el següent formulari (https://uocuniwide.eu.qualtrics.com/jfe/form/SV_dg91Vilj3JpGRtX) i en breu ens posarem en contacte amb tu. 

En cas de que tingueu curiositat en el projecte i no hi pugueu/vulgueu participar, no patiu. Farem una entrada en detall quan hagi acabat la prova pilot comentant la proposta en detall i els resultats de la prova. 

Un article de Jordi Conesa, Enric Mor i Tona Monjo, professors i investigadors dels Estudis d’Informàtica, Multimàdia y Telecomunicació de la UOC.

Satélites para la Internet of Things

Satélites para la Internet of Things

(Més avall trobareu la versió en català d’aquest contingut.)

A medida que la adopción de tecnologías IoT (Internet of Things) se racionaliza parece ser que los estándares de comunicación también van tomando posiciones, favoreciendo en cierta manera a la de-fragmentación de un ecosistema que ha crecido rápido y sin mucho orden. En los últimos años hemos visto el auge de las redes LPWAN (Low Power Wide Area Networks) que han encontrado casos de éxito en aplicaciones IoT diversas, mayoritariamente en ámbitos como el control de infraestructuras, lectura de contadores y aplicaciones smart city como son el control del alumbrado público. 

Una característica de las redes LPWAN es que con un consumo energético controlado pueden obtener enlaces de largo alcance, en el orden de pocos kilómetros. Esto es posible porque las tasas de transmisión son muy bajas (de bps a pocos kbps) y en muchos casos usan técnicas de redundancia y corrección de errores que permiten su recepción aunque el receptor reciba con valores de potencia inferiores al nivel de ruido. 

Quizás unas de las claves que han motivado su auge es que usan bandas libres ISM (Industrial, Scientific and Medical) y que estas redes pueden ser operadas de forma privada sin depender de un proveedor de conectividad. Esto ha encajado muy bien con el desarrollo del mercado IoT donde los despliegues han sido mayoritariamente pequeños, motivados por el sector industrial no experto y en muchos casos estos se han hecho en zonas remotas donde no existe infraestructura. 

En paralelo los proveedores de servicio de telecomunicaciones han apostado por tecnologías IoT celulares en banda operada, que han desplegado en mayor o menor medida en zonas donde existía infraestructura. Su adopción a día de hoy parece menor y limitada, seguramente debido a distintos factores como el pago por tráfico cursado y la disponibilidad de cobertura en zonas remotas donde la mayoría de casos de éxito de la IoT industrial han sucedido.  

El modelo LPWAN inicial ha sido clave para la rápida adopción y éxito de IoT en esta primera etapa, pero a medida que las aplicaciones se consolidan, crece el número de dispositivos desplegados y el número de competidores por vertical, empezamos a ver movimientos estratégicos de los principales fabricantes y comités de estandarización en el ámbito LPWAN para buscar nuevos posicionamientos. Uno de los factores limitantes es el despliegue de la red siguiendo un modelo de operador tradicional, pues resultan poco rentables si se tiene en cuenta la densidad de dispositivos y el coste efectivo de desplegar una red con cobertura uniforme. Quizás esto es precisamente lo que han visto estos fabricantes, que parece que empiezan a apostar por un modelo alternativo basado en el uso de satélites. 

El despliegue de una gateway LPWAN en un nano-satélite es técnicamente posible, económicamente viable y la tecnología permite a los dispositivos terrestres alcanzar el satélite. En particular, un satélite en órbita LEO (Low Earth Orbit) permite dar cobertura a centenares e incluso miles de km2 y desplegarlo supone un coste menor que el de desplegar y mantener una red terrestre densa. Pero esto no es tan sencillo como parece. Técnicamente las redes LPWAN fueron diseñadas para que una gateway diera respuesta a unos pocos miles de dispositivos a la vez puesto que su cobertura terrestre es de pocas decenas de km2. Pero la nueva realidad les pide dar respuesta a un número potencialmente mayor de dispositivos. 

Ante esta disyuntiva algunos fabricantes como Semtech han promovido un cambio tecnológico radical, desarrollando nuevos mecanismos de acceso al medio que permiten la escalabilidad de la red manteniendo sus propiedades de alcance y robustez. Para los más interesados os podemos recomendar leer sobre LoRa-E [1] y conocer la iniciativa de Lacuna Space [2]. 

En este artículo, sin embargo, no ahondaremos en los detalles tecnológicos sino que queremos centrarnos en una aparente realidad. Ganar terreno a las operadoras en despliegue terrestre parece ya solo algo que sucedía en el siglo pasado. En este siglo miramos al espacio como la opción más rentable para garantizar la creciente demanda de sistemas de  comunicación. El soporte a la IoT del futuro será quizás la primera historia de éxito de este nuevo modelo.

Por último, comentar que para todos aquellos que estéis interesados en formar parte del desarrollo y la implementación de estas nuevas tecnologías la formación resulta clave. En este sentido, la Ingeniería Informática y la Ingeniería de Telecomunicación, tanto a nivel de Grado cómo a nivel de Máster, resultan la base sobre la cual construir vuestra carrera profesional. Por tanto, si os interesa este sector os animamos a formaros en estas ramas de la ingeniería que tienen grandes retos y un futuro muy prometedor.

Satellite con conectividad LPWAN desarrollado por Lacuna Space
Satellite con conectividad LPWAN desarrollado por Lacuna Space

[1] Boquet, G., Tuset-Peiro, P., Adelantado, F., Watteyne, T., & Vilajosana, X. (2020). LoRa-E: Overview and Performance Analysis. arXiv preprint arXiv:2010.00491.

[2] Lacuna Space. https://lacuna.space/

Pere Tuset-Peiró es Director académico del Máster en Industria 4.0.
Xavier Vilajosana es doctor e investigador principal del grupo de investigación Wireless Networks de la UOC, así como profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicaciones.

<h2 id="20201124ca"><strong>Satèl·lits per l'Internet of Things</strong></h2>
Satèl·lit sobrevolant la Terra.

A mesura que l’adopció de tecnologies IoT (Internet of Things) es racionalitza sembla ser que els estàndards de comunicació també van prenent posicions, afavorint en certa manera a la de-fragmentació d’un ecosistema que ha crescut ràpid i sense gaire ordre. En els últims anys hem vist l’auge de les xarxes LPWAN (Low Power Wide Area Networks) que s’han trobat els seus casos d’èxit en aplicacions IoT diverses, majoritàriament en àmbits com el control d’infraestructures, lectura de comptadors i aplicacions Smart City com són el control de l’enllumenat públic.

Una característica de les xarxes LPWAN és que amb un consum energètic controlat poden obtenir enllaços de llarg abast, de l’ordre de pocs quilòmetres. Això és possible perquè les taxes de transmissió són molt baixes (de bps a pocs kbps) i en molts casos fan servir tècniques de redundància i correcció d’errors que permeten la seva recepció tot i que el receptor rebi amb valors de potència inferiors al nivell de soroll.

Potser unes de les claus que han motivat el seu auge és que fan servir bandes lliures ISM (Industrial, Scientific and Medical) i que aquestes xarxes poden ser operades de forma privada sense dependre d’un proveïdor de connectivitat. Això ha encaixat molt bé amb el desenvolupament del mercat IoT on els desplegaments han estat majoritàriament petits, motivats pel sector industrial no expert i en molts casos aquests s’han fet en zones remotes on no hi ha infraestructura.

En paral·lel els proveïdors de servei de telecomunicacions han apostat per tecnologies IoT cel·lulars en banda operada, que han desplegat en major o menor mesura en zones on ja existia infraestructura. La seva adopció a dia d’avui sembla menor i limitada, segurament a causa de diferents factors com el pagament per tràfic cursat i la disponibilitat de cobertura en zones remotes on la majoria de casos d’èxit de la IoT industrial han succeït.

El model LPWAN inicial ha estat clau per a la ràpida adopció i èxit de la IoT en aquesta primera etapa, però a mesura que les aplicacions es consoliden, creix el nombre de dispositius desplegats i el nombre de competidors per vertical, i comencem a veure moviments estratègics dels principals fabricants i comitès d’estandardització en l’àmbit LPWAN per buscar nous posicionaments. Un dels factors limitants és el desplegament de la xarxa seguint un model d’operador tradicional, ja que resulten poc rendibles si es té en compte la densitat de dispositius i el cost efectiu de desplegar una xarxa amb cobertura uniforme. Potser això és precisament el que han vist aquests fabricants, que sembla que comencen a apostar per un model alternatiu basat en l’ús de satèl·lits.

El desplegament d’una passarel·la LPWAN en un nano-satèl·lit és tècnicament possible, econòmicament viable i la tecnologia permet als dispositius terrestres arribar al satèl·lit. En particular, un satèl·lit en òrbita LEO (Low Earth Orbit) permet donar cobertura a centenars i fins i tot milers de km2 i desplegar-suposa un cost menor que el de desplegar i mantenir una xarxa terrestre densa. Però això no és tan senzill com sembla. Tècnicament les xarxes LPWAN van ser dissenyades perquè una passarel·la donés resposta a uns pocs milers de dispositius alhora ja que la seva cobertura terrestre és de poques desenes de km2. Però la nova realitat els demana donar resposta a un nombre potencialment més gran de dispositius.

Davant d’aquesta disjuntiva alguns fabricants com Semtech han promogut un canvi tecnològic radical, desenvolupant nous mecanismes d’accés al medi que permeten l’escalabilitat de la xarxa mantenint les seves propietats d’abast i robustesa. Per als més interessats us podem recomanar llegir sobre Lora-I [1] i conèixer la iniciativa de Lacuna Space [2].

En aquest article, però, no aprofundirem en els detalls tecnològics sinó que volem centrar-nos en una aparent realitat. Guanyar terreny a les operadores amb desplegaments terrestres sembla ja només una cosa que succeïa al segle passat. En aquest segle mirem a l’espai com l’opció més rendible per a garantir la creixent demanda de sistemes de comunicació. El suport a la IoT de el futur serà potser la primera història d’èxit d’aquest nou model.

Finalment, comentar que per a tots aquells que estigueu interessats a formar part del desenvolupament i la implementació d’aquestes noves tecnologies la formació és clau. En aquest sentit, l’Enginyeria Informàtica i l’Enginyeria de Telecomunicació, tant a nivell de Grau com a nivell de Màster, resulten la base sobre la qual construir la vostra carrera professional. Per tant, si us interessa aquest sector us animem a formar-vos en aquestes branques de l’enginyeria que tenen grans reptes i un futur molt prometedor.

Satel·llit amb connectivitat LPWAN desenvolupat per Lacuna Space
Satel·llit amb connectivitat LPWAN desenvolupat per Lacuna Space

[1] Boquet, G., Tuset-Peiro, P., Adelantado, F., Watteyne, T., & Vilajosana, X. (2020). LoRa-E: Overview and Performance Analysis. arXiv preprint arXiv:2010.00491.

[2] Lacuna Space. https://lacuna.space/

Pere Tuset-Peiró és Director acadèmic del Màster en Industria 4.0.
Xavier Vilajosana és doctor i investigador principal del grupo d’investigació Wireless Networks de la UOC, així com professor dels Estudis d’Informàtica, Multimèdia i Telecomunicacions.

Despacho 42: Género y tecnología con Mila Sáinz

Despacho 42: Género y tecnología con Mila Sáinz

En España el 54% de las matrículas universitarias son de mujeres. No obstante, en carreras tecnológicas las mujeres representan un 12%. Estamos perdiendo mucho talento femenino: ¿cómo lo solucionamos? En este episodio del podcast Despacho 42 nos dedicamos de lleno a esta cuestión. Para ello contamos con una experta en el ámbito: Milagros Sainz, que conversará con César Córcoles, Daniel Riera y Susanna Tesconi, profesores de los Estudios de Informática,  Multimedia y Telecomunicación de la UOC. Puedes escucharlo aquí:

Milagros Sainz es Doctora en Psicología Social y actualmente es la directora del grupo de investigación GenTIC del IN3 de la UOC, cuyo objetivo es identificar y analizar las relaciones de género implicadas en el diseño y desarrollo de las TIC y STEM.

Estas son las principales líneas de investigación que explora el grupo GenTIC:

  • Desigualdades de género de las TIC y STEAM a lo largo de la vida
  • Elaboración de planes de igualdad
  • Relaciones de género en ambientes laborales en ciencia y tecnología
  • Dinámicas en cuestión de género

Con Mila reflexionamos sobre preguntas como: ¿por qué hay menos mujeres en los ámbitos TIC? ¿Dónde está el origen del problema? ¿Cómo solucionarlo de forma eficaz? 

Para empezar, hay que saber donde está el foco de la desigualdad. Los estudios de género y tecnología indican que hay carreras científicas donde existe mayoría de estudiantes mujeres (medicina, farmacia, química, enfermería, biología…), siendo en muchas ocasiones, carreras vinculadas a los cuidados. En los Grados Universitarios de Física es donde menos mujeres hay. Y la lista de carreras universitarias con muy pocas mujeres sigue con el Grado de Ingenería Informática o el Grado en Grado de Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación.

Las mujeres referentes son clave

La escasa presencia de mujeres en el ámbito tecnológico tiene un origen claro: la educación y socialización que recibimos desde que nacemos, seamos niños o niñas. Existen varias expectativas que se activan a lo largo de la vida de las personas y se espera que las cumplamos. 

Según Mila Sainz hay una contradicción de ideas dirigidos a los niños y niñas. Por un lado, el mensaje que transmitimos a niños y niñas es el de la igualdad de competencias y de acceso a carreras universitarias. Luego, los medios de comunicación, videojuegos, series infantiles, películas, etc. que lanzan mensajes y roles del todo contradictorios, que perpetúan unos roles de género del todo desiguales y arquetípicos.“Todo ello contribuye a aumentar un imaginario totalmente sexista que no ayuda nada a mitigar la permanencia de roles desiguales y estereotipados”, explica.

En ese sentido, los referentes (role model) son importantísimos para revertir esta situación. Visibilizar las mujeres que han contribuido a la ciencia y la tecnología es clave: reivindicarlas, hablar de ellas, conocer sus descubrimientos y añadirlas a los materiales didácticos es fundamental. 

Mostrar ejemplos de mujeres que rompen con estereotipos de ámbitos mayoritariamente masculinos es vital para crear referentes a las niñas de hoy. Además, destaca Mila, “es importante mostrar el impacto en la sociedad que tiene el trabajo de estas mujeres, y acercar a las niñas y niños referentes cercanos con los que se puedan proyectar e inspirar.”

Todas las acciones que se hagan para mitigar este problema deben hacerse de forma sostenida en el tiempo. No tendría sentido iniciar una campaña de visibilización de mujeres en un ciclo de Primaria, se debe apostar por un cambio de mentalidad que sea sostenido en el tiempo. De ahí, la idea de añadir mentores y mentoras que acompañen a lo largo de la vida a estas niñas que sientan interés por la ciencia y la tecnología, para acercar el impacto que tienen las tecnologías en la vida de las personas.

IA, big data y género

Es inevitable hablar del rol que tiene el big data y la inteligencia artificial cuando hablamos de género y tecnología. Según Mila, las posibilidades que ofrece la IA y el big data pueden ser decisivos a la hora de avanzar o retroceder en temas de igualdad de género.

Y nos preguntamos: ¿En qué medida queremos reproducir estereotipos arcaicos mediante la innovación tecnológica? ¿Por qué los asistentes de voz tienen voz femenina? ¿Cómo conseguir que la innovación tecnológica y científica incluya la perspectiva de género?

Mila Sainz opina que el rol del big data y la IA puede ser revelador en este ámbito: “Hay que buscar manera de que la ética del diseño de tecnologías tengan en cuenta profesionales de otras disciplinas expertas en género. El análisis de datos y los algoritmos que permiten cruzar estos datos y medirlos precisa de trabajo desde diferentes disciplinas y con perspectiva de género.”

Cuando la Industria 4.0  ayuda a salvar vidas

Cuando la Industria 4.0 ayuda a salvar vidas

La primera ola de la crisis del Coronavirus llegó oficialmente a España en febrero (seguramente antes) y, desde mediados de marzo y a partir de la  declaración del Estado de Alarma por parte del Gobierno, nos mantuvo  confinados en nuestras casas durante meses. Durante mucho tiempo, las  ciudades con los focos más importantes como Madrid o Barcelona sufrieron  un problema de organización y falta de material médico que estuvo cerca de  llevar al colapso, o los llevó, a algunos hospitales.  

En esta situación surgieron muchas campañas e iniciativas personales de  gente que quería ayudar y aportar con lo que estaba a su alcance. Grandes  empresas compraron material médico y lo donaron a hospitales y ofrecieron productos y servicios de manera altruista, colaborando donde cada una  consideraba que podía aportar más.  

También surgieron muchas iniciativas de particulares que fabricaron  mascarillas y otros EPIs para sanitarios. Uno de los movimientos mas  conocidos fue el de “Coronavirus Makers”, una iniciativa que surgió a raíz de  las noticias que llegaban relacionadas con la falta de mascarillas y pantallas  de protección para sanitarios y respiradores para pacientes. Un buen  porcentaje de las impresoras 3D en España se puso a trabajar imprimiendo viseras para la fabricación de pantallas de protección y otras piezas. La  iniciativa creció tanto que incluso llegó a protagonizar alguna rueda de prensa  del Presidente del Gobierno, que agradeció el trabajo de tanta gente anónima  que no dudó en poner sus máquinas a producir material.  

Por mi parte, cumplía 2 condiciones que me posicionaban como un perfil  interesante que podía aportar mucho en esta situación y ofrecer mucha ayuda.  Por una parte, la impresión 3D forma parte de mis hobbies desde hace años,  lo que me ha llevado a tener 2 impresoras 3D en mi domicilio, mucho material  y los conocimientos necesarios para el diseño y fabricación de cualquier tipo  de pieza. Por otra parte, dado que mi ámbito de responsabilidad en Cepsa incluye todo lo relacionado con las tecnologías emergentes en general y la  impresión 3D en particular, tenía una amplia red de proveedores industriales y colaboradores que me facilitarían la tarea de escalar y productivizar cualquier  pieza o producto, de manera que cumpliera los requisitos técnicos necesarios  para su uso.

En este contexto, fui una de las primeras personas que puso sus impresoras  3D a trabajar 24 horas al día. Al principio fabricaba viseras para pantallas de  protección, las montaba y las donaba a hospitales. En esa primera etapa envié  unas 500 pantallas a La Paz, Gómez Ulla y Fundación Jiménez Díaz.  

Primeros lotes de pantallas de protección para hospitales 

A los pocos días me enteré de que en Italia, donde nos llevaban 2 semanas de  ventaja en cuanto a la expansión del virus, habían desarrollado un sistema para adaptar máscaras de buceo tipo “snorkel” a respiradores no invadidos  mediante adaptadores impresos en 3D, de manera que pudieran usarse como  asistente a la respiración para pacientes en UCI. Me pareció una iniciativa muy  interesante porque representaba una aplicación de tecnologías de Industria  4.0 a un caso de uso de primera necesidad en ese momento.

Poco después leí  en prensa la noticia de que Mediamarkt España estaba donando todo su stock de máscaras de buceo y de impresoras 3D a diferentes grupos de voluntarios.  Inmediatamente me puse en contacto con la persona que estaba gestionando las donaciones, le conté lo que estaba haciendo, las capacidades que tenía para diseñar y fabricar piezas y los medios técnicos y físicos con los que contaba y ofrecí mi domicilio como centro de operaciones. Hasta ese momento tenían gente y grupos de makers colaborando desde diferentes  puntos de la geografía española pero en Madrid, el epicentro de la pandemia,  no tenían presencia. De esa manera me convertí en la “delegación madrileña”. 

Pantallas de protección donadas a diferentes hospitales

A los pocos días de arrancar la colaboración empezó a llegar a mi domicilio  todo tipo de material desde diferentes sedes de Mediamarkt en toda España:  máscaras de buceo, impresoras 3D y material para imprimir. Mi mujer y yo  decidimos transformar la casa en un taller de trabajo en el que montamos una  cadena de producción con 8 impresoras 3D funcionando en el salón a pleno  rendimiento, una habitación a modo de almacén en la que llegamos a tener  más de 300 máscaras de buceo preparadas para adaptar y donar y otra como  taller para montar pantallas de protección y probar máscaras y adaptadores. 

Algunas de las impresoras 3D del “taller doméstico” 

Máscaras de buceo y más impresoras 3D

Al principio seguí imprimiendo viseras para pantallas de protección y las  primeras versiones de adaptadores para máscaras a partir de modelos  digitales que se estaban usando en Italia y se empezaban a utilizar en España  para las máscaras de Decathlon, que también había donado todo su stock a  otros grupos de makers. Pero en paralelo a la fabricación de estas piezas y dado que los modelos no terminaban de encajar en las máscaras con las que estaba trabajando yo procedentes de Mediamarkt, ya que el modelo era  ligeramente diferente, empecé a diseñar nuevos modelos de adaptadores.  Estos adaptadores debían acoplarse perfectamente a las máscaras de manera  que cerraran herméticamente el circuito de aire, tenían que poder acoplarse a  los tubos de los respiradores médicos y debían disponer de conductos  separados para la entrada y salida de aire.

Además mi objetivo era cubrir 2  requisitos adicionales; que fueran más eficientes a la hora de imprimirse  (menor cantidad de material y menor tiempo de impresión por unidad), y que se adaptaran mejor a las máscaras y a los respiradores que los diseños italianos.  

Diseño digital y modificación de piezas para imprimir en 3D 

Con varios diseños terminados e impresos y tras probar su perfecto acople en  las máscaras, empecé a hablar con hospitales para ofrecer las máscaras y los adaptadores. El hospital de La Paz fue el primero en interesarse por las  piezas. Ya estaban utilizando máscaras de Decathlon y gestionaban la  distribución a diferentes hospitales, incluido el hospital de campaña de IFEMA. 

Les doné un primer lote de máscaras con adaptadores para que las probaran y me dieran feedback. Les preocupaba que se separaran bien los flujos de entrada y salida del aire en la máscara y la robustez de las piezas. Además me transmitieron que los materiales con el que estaba imprimiendo, PLA o PET-G, no eran adecuados para uso médico y se estaban usando solo en casos de  extrema necesidad, bajo la responsabilidad del médico que autorizaba su uso y siempre de manera desechable, sin opción a desinfectarlos y volver a  usarlos.  

Diferentes prototipos de adaptadores impresos en 3D

Los siguientes días me dediqué a mejorar los diseños de los adaptadores y  empecé a fabricar un nuevo modelo que permitía el uso de las máscaras como EPI por parte de sanitarios, mediante el acople de un filtro antiviral.  

Máscaras y adaptadores. A la izquierda, adaptador para uso con respiradores. A la  derecha, adaptador para uso como EPI

Por otra parte, dado que los materiales en los que fabricaba las piezas no  estaban recomendados para uso médico, me puse en contacto con varias  empresas de fabricación aditiva industrial para pedirles ayuda en la  fabricación de los adaptadores en materiales aptos para uso médico. Tanto HP como Optimus3D se ofrecieron a fabricar las piezas de manera desinteresada. HP me transmitió que estaban colaborando con el hospital Parc Taulí de Sabadell para validar y homologar adaptadores, y les solicité que me metieran  en el programa para validar las piezas que estaba diseñando y fabricando.  Tras varias semanas de envío de piezas y pruebas conjuntas, conseguí la homologación de mis adaptadores para su uso de manera segura en aplicaciones médicas de asistencia a la respiración. 

Página web de Parc Taulí con la certificación de las piezas diseñadas 

Por su parte, Optimus3D fabricó un lote de varios cientos de adaptadores a  partir de dos de mis diseños con tecnología HP MultiJet Fusion en material  PA12, un polímero apto para uso médico. Estos adaptadores los fui enviando a  diferentes hospitales junto a las máscaras, ofreciendo una solución, ahora sí,  100% válida y segura para uso sanitario, ya que las piezas estaban validadas  y certificadas y el material era compatible con uso médico por ser seguro,  reutilizable y desinfectable. 

Adaptadores fabricados por Optimus3D en PA12, material apto para uso médico

Por aquel entonces ya tenía la “factoría” a pleno rendimiento. Las 8  impresoras 3D fabricando todo el día y descansando por la noche. Seguía  fabricando pantallas de protección, probando modificaciones y mejoras en el  diseño de los adaptadores y fabricando otros prototipos de piezas. Hice un  llamamiento en redes sociales para ofrecer mis piezas a hospitales y otras  entidades y amplié el abanico de “clientes” a diferentes tipologías de centros  sanitarios, a residencias de ancianos, centros de mayores, Policía Local y  otras Fuerzas y Cuerpos de Seguridad del Estado. Como para aquel entonces  disponía de un gran stock de adaptadores en PA12 aptas para uso médico,  centré el trabajo de las impresoras en pantallas de protección y en otras  solicitudes que me seguían llegando. 

Desde el hospital de Getafe me contactaron para lanzar un reto. Tenían  problemas de suministro de válvulas tipo Peep, válvulas de no retorno que  dejan pasar el flujo de aire en un solo sentido y que se usan en los  respiradores de los pacientes para mantener la presión positiva en los  pulmones. El mecanismo es muy sencillo: tienen una salida de aire con una  membrana presionada por un muelle que tapona el conducto de salida, de tal  manera que cuando el flujo de aire va hacia fuera la membrana se abre para  dejar salir el aire, pero cuando el flujo va hacia dentro, el propio flujo, ayudado  por el muelle, cierra el circuito y no deja pasar el aire.

Me pasaron los planos  de un modelo industrial para ver cómo funcionaban ese tipo de válvulas y me  transmitieron la necesidad que tenían de diseñar un sistema que pudiera  fabricarse de manera sencilla y barata ya que, debido a la situación de  emergencia que había en los hospitales, no quedaba stock de este tipo de  válvulas. Me puse a trabajar en un diseño completo de la válvula que pudiera  ser impreso en 3D y que fuera completamente funcional. Tras varios días de  trabajo y con muchas pruebas y cambios en el diseño, conseguí fabricar una  unidad completamente funcional. Incluso el muelle era impreso en 3D, al igual  que el resto de piezas de la válvula, a excepción de la membrana que sella el  circuito, que debía ser de silicona. Fabriqué un lote de 20 válvulas y las envié  al hospital. Un par de días después me confirmaron que funcionaban  perfectamente y que las estaban usando con pacientes bajo supervisión de  personal médico. 

Válvulas Peep impresas en 3D y completamente funcionales

Otra iniciativa en la que he participado es en el diseño, fabricación y testeo de  piezas para respiradores mecánicos, colaborando con el Laboratorio  Subterráneo de Física Nuclear de Canfranc. Esta entidad está dentro de un  consorcio de laboratorios y universidades de España, Italia, Francia, Canadá y Estados Unidos y liderado por Art McDonald, Premio Nobel de Física 2015,  que ha desarrollado un ventilador para pacientes con Covid-19 en UCI.

Me pidieron asesoramiento en el diseño, adaptación y fabricación de varias piezas  mecánicas. Una vez finalizado el diseño de todo el dispositivo e incluyendo  varias de las piezas que diseñé y fabriqué, el equipo español procedió a homologar el ventilador según las normas de la Agencia Española del  Medicamento. 

Diseño e impresión en 3D de piezas para el respirador del Laboratorio de Física  Nuclear de Canfranc

También colaboré con la iniciativa Respiradores4all, una de las más potentes en España en el diseño y fabricación de respiradores mecánicos. Esta  iniciativa fue liderada por Ferrovial, BBVA, Airbus y Amazon entre otras  grandes corporaciones. Sus prototipos de respiradores fueron también  homologados por la Agencia Española del Medicamento aunque no llegaron a  usarse porque el proceso de homologación terminó cuando ya estaban  llegando respiradores de fabricantes homologados. Para aprovechar el trabajo  realizado, cambiaron el enfoque y decidieron liberar los diseños y las  instrucciones de fabricación y uso para que en países subdesarrollados se  pudieran fabricar su propios respiradores en caso de ser necesario y no contar  con los medios adecuados para adquirir equipos médicos industriales. Con  este nuevo enfoque, se pusieron en contacto conmigo porque mis  adaptadores y las máscaras de buceo encajaban perfectamente con sus  prototipos y me pidieron documentar mis soluciones tanto para el uso de  máscaras de buceo como EPIs para sanitarios como con respiradores para  pacientes Covid-19. También me pidieron documentación sobre las válvulas  Peep que había diseñado. Todo ello fue acompañado de los modelos digitales para que las piezas se puedan imprimir de manera sencilla en cualquier parte  del mundo. 

Extracto de las instrucciones generadas para el proyecto Respiradores4all 

En paralelo a estas nuevas colaboraciones seguí distribuyendo diferentes lotes  de máscaras + adaptadores PA12 y de pantallas de protección a hospitales de  diferentes puntos de España. 

Para la logística pedí ayuda a Correos, que se ofreció a hacer todos los envíos de manera gratuita y desinteresada. Gracias a ello pude realizar decenas de  envíos a diferentes puntos de la península. También me ayudó Policía Local de Madrid y unidades de Protección Civil para hacer la distribución del material  de manera directa a hospitales de la región.  

Cuando bajó la presión de enfermos en UCI, las máscaras se dejaron de  utilizar como asistente a la respiración de pacientes, pero siguieron usándose como EPI para intervenciones en UCI y en quirófano. Meses después, todavía nos llega feedback muy positivo de cirujanos e intensivistas, que se sienten  muy seguros y cómodos en las intervenciones usando las máscaras y las  siguen usando actualmente. 

Uso de los adaptadores y las máscaras en quirófano y UCI de diferentes hospitales

Durante bastante tiempo seguí fabricando y donando pantallas de protección, salvaorejas para mascarillas y adaptadores para máscaras de buceo. Las últimas donaciones de máscaras de buceo fueron para el Colegio de Odontólogos, desde donde se distribuyeron a clínicas de toda España para su uso como EPI en tratamientos dentales. 

El recuento total de material fabricado y donado es de aproximadamente 300 máscaras con adaptadores, 2000 pantallas de protección, 20 válvulas Peep, 30 piezas para respiradores y 3000 salvaorejas. 

Lote donado al Hospital La Paz de máscaras y adaptadores aptos para uso médico

Y el resumen de los hitos conseguidos en esta aventura es el siguiente: 

• Diseño y modelado digital completo de 3 tipos de adaptadores para  máscaras de buceo 

• Puesta en marcha de un taller con 8 impresoras 3D, testing de piezas y  cadena de montaje de EPIs y accesorios 

• Distribución de piezas a 12 hospitales en toda España y a otras entidades 

• Alianzas con Mediamarkt, Correos, HP y Optimus 3D entre otras  entidades 

• Certificación de los adaptadores diseñados para uso médico por parte de  un Centro de Investigación perteneciente a un Centro Sanitario 

• Impresión de varios lotes de cientos de unidades de adaptadores en  material PA12 apto para uso médico 

• Diseño y fabricación de válvulas Peep completamente funcionales y  validadas para su uso en respiradores mecánicos 

• Diseño y fabricación de piezas para respiradores mecánicos que han sido  homologados por la Agencia Española del Medicamento 

• Generación de documentación para el uso de material médico y de piezas  impresas en 3D en países subdesarrollados 

He aprendido mucho con esta experiencia. Me ha sorprendido comprobar  como la mayor parte de las empresas a las que he pedido ayuda no han  dudado en ponerse a mi disposición, incluso grandes corporaciones como  Mediamarkt, Correos o HP o entidades públicas como Policía Local o  Protección Civil. Ha sido un trabajo que ha durado casi 3 meses y que he  tenido que compaginar con mi trabajo. Ha sido duro y ha supuesto un esfuerzo económico importante, pero la satisfacción de pensar que he  contribuido en la lucha contra el coronavirus y que, tal vez, he ayudado a  salvar alguna vida, es enorme. 

Como responsable de Industria 4.0 en una gran empresa como Cepsa,  también me llevo una lección aprendida. La industria en España, y en buena  parte del mundo, no está preparada para reaccionar de manera rápida y eficiente ante retos repentinos o cambios en las necesidades del cliente. No  vimos llegar la crisis ni la amenaza que representaba y nuestras fábricas no  supieron adaptarse ágilmente a las nuevas necesidades. Necesitábamos  respiradores, mascarillas, geles hidroalcohólicos y máscaras de protección y  no fuimos capaces de auto abastecernos. Hubo intentos por parte de  fabricantes de vehículos o de equipamiento médico para cambiar su cadena  de producción y fabricar respiradores. Los talleres textiles empezaron a  fabricar mascarillas. Algunas empresas petroquímicas cambiaron la  configuración de sus plantas para fabricar geles hidroalcohólicos. Pero no se hizo con la suficiente agilidad y se acabó dependiendo del mayor productor mundial, China.  

Tenemos ante nosotros un reto muy interesante. Podemos trabajar en construir  una industria inteligente que permita adaptar los procesos de producción  hacia las necesidades que imponga el mercado en cada momento. Ahora nos  encontramos en la segunda ola de la pandemia. Y mañana puede haber, o no,  otra pandemia diferente. Pero lo que está claro es que el mercado es cada vez  más exigente y cada vez nos encontramos ante más situaciones de cambios  de tendencia o aparición de nuevas oportunidades. Los que estén mejor preparados serán los que mayor beneficio saquen. En eso consiste la Industria  4.0 y la idea de la fabricación inteligente. Tenemos que adaptarnos y dejar de  desaprovechar las oportunidades y los retos que vendrán. 

LINKS RELACIONADOS: 

• Validación médica de los adaptadores por parte de Parc Taulí Sabadell: http:// www.tauli.cat/es/institut/plataformes-i-serveis/laboratori-3d/covid-3d/cataleg/ #3DPT033 

• Respirador del Laboratorio Subterráneo de Canfranc: https://www.radiohuesca.com/ sociedad/el-laboratorio-subterraneo-de-canfranc-trabaja-en-un-respirador-de respuesta-suave-para-ucis-24042020-138578.html 

• Respiradores4all: https://www.respiradores4all.com/ 

Daniel Garrote es Ingeniero en Informática por la UPM, Máster en Industria 4.0 por la UOC y cursando un MBA en IEBS. Más de 10 años definiendo y liderando los procesos de Transformación Digital en empresas de primer nivel como Telefónica, BBVA, Ferrovial o Cepsa. En esta última compañía lleva más de 2 años como Responsable de Industria 4.0 & Blockchain.