Te presentamos el proyecto argentino que busca prevenir brotes de Covid con inteligencia artificial
Nuestro Día - 13/10/2021 - Duracion: 24:57
Transcripción
00:00:03¿Ustedes saben lo que siente mi corazón?
00:00:04Como palpita de emoción cuando hablamos de ciencia en nuestro día 12 y sobre todo para una persona
00:00:11que tiene la bandera Argentina tatuada en todo el cuerpo, prácticamente Eduardo tiene un brazo
00:00:16celeste, otro brazo celeste y el pecho todo tatuado de blanco.
00:00:20Tengo un escudo en la mano para contarme la realidad del escudo nacional.
00:00:24Gracias ahora, si es lo mismo una exageración.
00:00:26Obviamente vamos a hablar de un desarrollo argentino que busca anticipar.
00:00:31¿Epidemias, mira a través del uso de la inteligencia artificial cosas que suenan de ciencia ficción
00:00:38que suenan abstracta, que te preguntas cómo funciona?
00:00:41Como hicieron esto podría prevenir brotes de CO videos, por ejemplo.
00:00:45Nosotros genera un montón de preguntas en este programa de ánimo, así que en la edición anterior de
00:00:50ayer, bueno, todas todas las ediciones nuestro día todas, siempre hablamos de los algoritmos y
00:00:56siempre pensamos en la medida comercial, como lo utilizan las redes sociales para hacer para
00:01:01monetizar.
00:01:02Nos en que te recomiende sí, bicicleta, y te recomiendo, claro, te hablan de mejorar.
00:01:06La experiencia del usuario y, en definitiva, es como vos te quede más tiempo una aplicación y eso la
00:01:11puede monetizar más ahora.
00:01:12¿La pregunta que nos hacemos permanentemente en este espacio es cuando toda esa inteligencia
00:01:16artificial hermosa que la humanidad ha sabido crear, porque en el fondo es interesante que hayamos
00:01:21progresado, nos va a traer algún bien?
00:01:23¿Más allá de la ansiedad YY la depresión que nos generan las aplicaciones digitales?
00:01:28Y me parece que estamos ante un buen ejemplo, está pasando, está pasando, está pasando la la
00:01:32iniciativa de la que vamos a hablar ahora se llama Alf, hay ARPHAY por su sus siglas en inglés, que
00:01:39es.
00:01:39¿Argentinian Public Research on data Science and artificial intelligence for speed prevention que
00:01:45sería algo así?
00:01:48Griega cuenta con la coordinación del centro inter disciplinario en estudios de ciencia, tecnología
00:01:53e innovación.
00:01:55Sería investigación pública Argentina de data science, inteligencia artificial para prevención de
00:02:01epidemias, reúne a expertos de 19 universidades y centros de investigación en 6 provincias más la
00:02:07ciudad de Buenos Aires, ahora la iniciativa.
00:02:10Que la selección entre más de 150 propuestas de todo el mundo para qie para para tener
00:02:16financiamiento internacional, platita bien para continuar alimentando la investigación del uso de
00:02:23esta tecnología, que suena a que va a traer muchos resultados positivos.
00:02:28Vamos a hablar con ella, que es coordinadora técnica de alfa y es consultora e investigadora sobre
00:02:33big data y datos abiertos en el 7 es Verónica Yards.
00:02:37¿Hola Verónica, cómo estás?
00:02:39¿Qué tal, Luciano, cómo están todos allí?
00:02:40Bien, muy bien, contentos de de hablar con vos, la la, la misión ahora es tomar todo esto que que
00:02:49dijimos y tratar de entender cómo en un futuro lejano o cercano, más o menos, va a generar un
00:02:55impacto sobre la humanidad.
00:02:57Pero bueno, quiero empezar por felicitarte por por por haber sido seleccionados.
00:03:01Bueno, genial, muchas gracias.
00:03:02Sí, fue un una fue una selección que comienza con el proyecto, esto vale la pena aclararlo, el
00:03:07proyecto, si bien la idea es una idea que estaba por ahí dando vueltas, se Empieza a.
00:03:13A implementar, digamos, en el marco del financiamiento internacional, es un proyecto que ya tiene
00:03:17unos cuantos meses y que sigue su financiamiento por un año más en ese sentido, sí fue un trabajo
00:03:24fuerte.
00:03:24Fueron 150 y pico de proyectos que se presentaron del sur del sur global y digamos de de de la parte
00:03:32de América Latina, solamente quedaron 2 de 9 que fueron seleccionados, es una corte muy Chiquita,
00:03:37ajá y muy orientada a trabajar en epidemias, especialmente el marco de la comida, así que fue una
00:03:41selección muy rápida, digamos del año pasado.
00:03:44Coco, recién none, hablábamos cuando se habla de inteligencia artificial e inteligencia artificial
00:03:50se interpreta como como un montón de de cosas.
00:03:53No vamos a acotar lo a ea cómo lo utiliza esta.
00:03:57Esta esta herramienta, como como implementa hartfield a la inteligencia artificial YY cómo funciona
00:04:04no la la la tecnología, bien ahora falla, es un proyecto, así como proyecto tiene un objetivo que es
00:04:11desarrollar distintas herramientas para en realidad colaborar con la toma de decisiones respecto de
00:04:16estas.
00:04:16De, digamos, esta gestión de las epidemias novel la búsqueda es trabajar en distintas técnicas, de
00:04:23hecho, nosotros empezamos a probar algunas y probablemente sigamos probando otras como para
00:04:27anticipar y detectar, como decías vos, Luciano, potenciales brotes Epidémicos OOO.
00:04:32También podríamos hacer alertas tempranas de algunas enfermedades que puedan ser infectocontagiosas.
00:04:37Esto Empieza con el móvil, pero podría ser escalable a otras enfermedades.
00:04:41Es una propuesta que tiene como proyecto y en términos más concretos, que ahí me parece que es donde
00:04:46quieren llegar.
00:04:48Son son 3 líneas en las que estamos trabajando algunas más asociadas AAA, lo que se llama en
00:04:53términos generales ciencia de datos, otras más propias de la inteligencia artificial que, como
00:04:57decís, es.
00:04:58Es un gran paraguas ahora que podría definir muchísimas cosas, entonces nosotros somos bastante
00:05:04cuidadosos en el uso de ese concepto porque no todas las técnicas con datos pueden definirse como
00:05:10inteligencia artificial, pero si hay una definición amplia de inteligencia artificial que
00:05:14básicamente eso no replicar, una inteligencia humana a partir de, digamos, de de algoritmos, como
00:05:21decías vos OO de reglas que lo que hacen es con la información en el ambiente, tomar decisiones.
00:05:27Este no es un proyecto que busca automatizar.
00:05:29OO sacarle autonomía a las decisiones humanas porque estamos hablando de salud porque estamos
00:05:35hablando de un dominio específico que no es cualquier cosa.
00:05:38Ya no estamos regando soja, estamos haciendo otras cosas y en ese sentido es también importante
00:05:45definirlo.
00:05:46Pero bueno, son 3 líneas, una que tiene que ver con modelos predictivos, así lo llamamos nosotras,
00:05:51que está trabajando la Universidad nacional de entre Ríos y que es un modelo basado en la gente.
00:05:56Así se llama que que combina una serie de datos propios de la historia.
00:06:00Clínicas electrónicas, que es nuestra fuente principal de datos y de otros datos abiertos.
00:06:05Yo sé que ustedes manejan estos temas, así que fuentes abiertas de datos disponibles para crear
00:06:10modelos que, con datos del pasado, puedan predecir un futuro cercano.
00:06:15Entonces, en ese sentido, sí, también cambiando estos estas fuentes de datos distintas o cambiando
00:06:21condiciones del del ambiente que se construya y se simula digamos vos podes tomar algunas decisiones
00:06:27al respecto.
00:06:28¿Por ejemplo, Podrías sacar qué sé yo una normativa OO, que vayan todos los pisos a la escuela o
00:06:33qué?
00:06:33Salgan todos los de la escuela y ver cómo funciona el modelo, por eso son modelos que ayudan a tomar
00:06:38algunas decisiones, pero que no es que no deciden, digamos, por los decisores valga la ultra
00:06:44redundancia que mandar para ya.
00:06:48Ya están, sí.
00:06:50Sí, decime decime luz de kw, no quería saber mencionaste que que es un proyecto del cual se va.
00:06:56La idea es que se vayan desprendiendo distintas herramientas ya esta de cuán avanzados están en el,
00:07:02en el, en, en la conceptualización o el desarrollo de estas aplicaciones prácticas.
00:07:08Mira, son 33 pilotos, digamos 3 cosas que estamos desarrollando.
00:07:13Ese modelo es uno y está avanzado y está terminado.
00:07:16Es un modelo que se que como es territorial digamos es por ciudad, tenemos.
00:07:20Un prototipo de una de las ciudades donde son los datos que estamos utilizando, que es La Rioja, es
00:07:25un modelo que estamos tratando nosotros.
00:07:26Es de potenciar ese uso de datos y sentar ciertas bases para replicar en otros lados y para ver
00:07:32efectivamente el potencial de esos datos para tomar estas decisiones.
00:07:35Ese modelo existe, lo podemos replicar, habría que YY función en el marco de algo que nunca les
00:07:41comentamos, que es la ampliación de la historia de salud integrada, que es la historia clínica
00:07:45electrónica que desarrolla el Ministerio de Salud.
00:07:48Sí que es donde nosotros incorporamos.
00:07:51Estas herramientas tecnológicas para ampliar su funcionalidad y para que además, combinen en el en
00:07:56la reutilización y valorización de esos datos propios de la de la historia clínica.
00:08:01Nosotros estamos probando estos modelos en una serie de datos y la historia clínica está en
00:08:05desarrollo y también aportamos a la implementación y los otros 2 modelos que era importante
00:08:10mencionar, uno es un un dashboard que está más asociado a la ciencia de datos.
00:08:14Si queréis que la inteligencia artificial, pero que da cuenta de de cuestiones bien propias de del
00:08:20uso de datos.
00:08:21Para la salud y para la epidemiología en particular, y la otra que que es uno de los proyectos que
00:08:26más me gusta es la la, digamos, el ejercicio de construir lo que se llama un fenotipos computables,
00:08:32importa, son enfermedades construidas a partir de datos específicos que salen de las historias
00:08:38clínicas y que, con algunas técnicas de datos estructurados y de procesamiento del lenguaje natural
00:08:46de las historias clínicas, en la parte digamos, detexto libre que escriben los médicos, recopila la,
00:08:51o sea, la hace hablar a los datos de la historia clínica para dar.
00:08:54Algunas alertas tempranas, ya sea de enfermedades que no estaban, que que digamos que si uno no los
00:09:00ve de una manera integral, no las no las vería, digamos, en términos de de brote o.
00:09:07La opción 2 que estamos manejando y que está buenísima es trabajar con síntomas, entonces pasterizar
00:09:12síntomas o identificar distintos síntomas para construir enfermedades y rápidamente actuar sobre
00:09:17focos porque están de alguna manera referenciados a lugares OGO referenciados.
00:09:20Sí, yo sé que parece que estoy siendo cualquier cosa, pero créanme que que es una fuente inagotable
00:09:27de, digamos, de de posibilidades para tomar decisiones es como hilos, estamos pensando para el nivel
00:09:32meso de gestión de salud y entonces en ese sentido está, me parece a mí mucho mejor.
00:09:38¿Porque es un es un ámbito en donde se maneja relativamente poca información, no?
00:09:43Los niveles nacionales en general manejan como toda una una información total, especialmente en el
00:09:49marco de estas epidemias y los gestores más locales de municipios o de provincias.
00:09:53Bueno, sería una herramienta muy valiosa y estas 2 herramientas especialmente la definitiva 2
00:09:58computables, podrían visualizarse también en este caso que ahora están los cuatro proyectos, digamos
00:10:05los 3 cuatro proyectos están en el marco de.
00:10:09De pilotos terminamos este semestre con estos pilotos y bueno, el semestre que viene viene la parte
00:10:14de la implementación, la la integración a la historia de salud integrada, esa historia de salud, a
00:10:19nosotros nos importa mucho remarcar, es es abierta, es software libre, es descentralizada, hay un
00:10:24montón de cuestiones que hacen al al proyecto y que importan a la hora de trabajar.
00:10:29Con datos de este tipo, no esta naturaleza, claro, Verónica mía, escuchando recién lo lo que decías,
00:10:34se me ocurre porque son todos pensamientos de de afuera, no es un pensamiento técnico, pero me
00:10:39imagino que lo los algoritmos deben laburar mejor.
00:10:42A medida que tienen como más información sobre las personas pueden entiendo por ejemplo a mi el
00:10:47algoritmo que los algoritmos que me van trabajando el cerebro, las redes sociales, no se calculó que
00:10:52ven que me gustan.
00:10:54La marca deportiva de de ropa y que me gusta el deporte y que me gusta la música por los likes que
00:11:00voy dando.
00:11:01Y así como va construyendo un perfil de mí, pero eso ya forma parte como de mi ritmo, de mi rutina
00:11:07digital diaria.
00:11:08Digo que es de de ir cargando de información todo el tiempo porque las uso permanentemente.
00:11:12¿En el caso de de ustedes YY de su trabajo con los datos, cuánto?
00:11:17¿Cuánto datos digital disponible hay?
00:11:19Como para saber como el estado de salud de de la población en general.
00:11:23¿O es como para empezar a generar como esta conducta de digitalizar los diagnósticos, de alguna
00:11:29manera hay algo de de apoyar al a la implementación de la historia clínica electrónica como volcar a
00:11:35la gente hace uso, no?
00:11:37Sí, y a las instituciones que a las instituciones, claro.
00:11:40A las que la veíamos, la importan y por eso está bueno que haya una disponible como para poder
00:11:45utilizar en en ese marco, pero no son proyectos que estén pensando en diagnosticar a personas por
00:11:51separado.
00:11:52¿No?
00:11:52No, claro, en el todo, digamos el objeto es como el objeto es, digamos, la epidemia, la pandemia y
00:11:58todas estas enfermedades que el Ministerio de Salud, porque este claro nunca lo dijimos, es un
00:12:03consorcio.
00:12:04El proyecto arte está conformado.
00:12:07Además de por el sector que lo lidera, por el Ministerio de Salud y por el Ministerio de Ciencia y
00:12:11Tecnología y el Ministerio de Salud, priorizó algunas enfermedades sobre las cuales podamos empezar
00:12:16a trabajar, por supuesto, empezando por cobrar, pero siguiendo por dengue, bronquiolitis, neumonía.
00:12:21Si son todas enfermedades que les importa identificar.
00:12:25En términos de pandemia y epidemia no YY la vigilancia en salud, que es todo un término que no voy a
00:12:31mencionar yo porque no soy la médica de los equipos, pero sí es importante que se entienda, digamos
00:12:36que.
00:12:37Lo que hace este proyecto es trabajar a ese nivel medio institucional mesto porque no recaba
00:12:43información individualizada.
00:12:44Nosotros no trabajamos con datos que sean individuales, o sea, son individuales, pero no están
00:12:49identificados como no están están analizados al punto máximo posible como para poder trabajarlos con
00:12:56seguridad.
00:12:57Entonces no se trata de ver qué le pasa a una persona, sino que le pasa a una población claro.
00:13:02Por ejemplo, la perdón.
00:13:03Perdón si decimos que no, que que pensaba que con todo esto, que con todo esto que pasó me encanta,
00:13:09porque ahora siempre decimos con todo esto.
00:13:11¿Qué pasó?
00:13:11Ya no sabemos cómo decirle, como la bandera con el velo aquí, ponerle Juan Carlos son con Juan
00:13:18Carlos, Qué es todo esto que pasó el otro, este Ay.
00:13:21Cómo fue el otro día leí que alguien en Twitter le decía en inglés, se refería la pandemia como pan.
00:13:27Y claro, me encuentro diciendo nada para no decir siempre como con la pandemia aparte usamos
00:13:33pandemia, cuarentena, 2020 contexto epidemiológico con esto, con esto se habló mucho también de.
00:13:43Para a la hora de hacer estos como mapeos, diciéndolo así, lo voy a no, no lo voy a decir.
00:13:48¿Obviamente, bien, cómo vamos para para registrar este tipo de posibles con secu?
00:13:54Decías lo que se decía mucho, y uno de los debates que entiendo bastante, todo el mundo es el de mi
00:14:00privacidad, mi información, porque claro, yo en en una época en la que cada vez más estamos
00:14:07preocupados por adónde va nuestra data, YYY nuestra nuestra, justamente nuestra privacidad y nuestra
00:14:14información usada como como una moneda, pero acá en este caso también una lección que nos dejó Juan
00:14:23Carlos.
00:14:24Que esa información, también nosotros como parte de de un todo de de una máquina en funcionamiento,
00:14:31es clave para para para tu laburo, no para tu laburo.
00:14:36Sí, totalmente.
00:14:37No solo es clave, sino que estamos muy preocupados por eso.
00:14:39Claro, porque los si bien nosotros tenemos un SET de datos.
00:14:44Que lo más anonimizado mente posible.
00:14:46Trabajamos en función de generar pilotos y en el marco de un montón de cosas que si quieren les
00:14:51comento en términos de seguridad informática y de seguridad sobre las capacitaciones de los agentes
00:14:56que están trabajando con esos datos, es y tenemos los okay de los comités de ética, como si
00:15:01estuviéramos trabajando con con, con personas y no con datos secundarios.
00:15:05Ese nivel de cuidado, digamos, estamos trabajando.
00:15:08Lo cierto es que la la complementación de datos de este tipo que son.
00:15:14Datos sensibles y que tienen que estar en el marco de los cuidados de quienes están
00:15:19responsabilizándose por ese uso de las historias clínicas.
00:15:22No por eso muchos de los proyectos que nosotros tenemos se trabaja con datos de de juguete, digamos,
00:15:27son prototipos para probar en el marco de implementaciones reales, ya con datos reales y en y a
00:15:33cargo de las personas que sí son los cuidadores especiales de de esos datos en particular, digamos
00:15:39ajá, pero no, no hacemos cruces de de de información, ni de redes, ni nada por el estilo.
00:15:45Algo en el caso de modelos como les decía, basados en agentes, pero que son datos que están
00:15:50disponibles y que no están, como os decía identificado.
00:15:53No se trata de personas, sino de movimientos de poblaciones ajá.
00:15:57Ese sentido es, es, es clave lo que decir, porque es una preocupación y por eso, además, esas 3
00:16:02líneas que son las más heavies, digamos en términos tecnológicos tenemos otras 2 que que nos
00:16:07importan mucho y que hacen al proyecto original que una es la cuestión de la equidad.
00:16:12Sí, porque nosotros no, no dejamos de estar desarrollando algoritmos, entonces.
00:16:16Todo lo que es furnessi trabajo con con con, con cuestiones, digamos vinculadas a reproducir sesgos
00:16:23en el marco de lo que nosotros queremos predecir.
00:16:26Lo tenemos previsto y trabajamos sobre eso y les digo que es un temazo para hablar con nuestros
00:16:30especialistas porque somos un grupo muy grande, como como comentaba al inicio de trabajo, y es muy
00:16:36interdisciplinarios, y tenemos gente que trabaja en estas cosas y cada uno de estos desarrollos
00:16:41están previstos esa revisión y ese sentido de equidad que trasciende los desarrollos.
00:16:46Iba a parar también al equipo de trabajo.
00:16:49¿Entonces tenemos en este equipo que nos debemos ser en total porque hay muchas otras cosas que van
00:16:54pasando en paralelo, no?
00:16:568070 personas, el 60% somos mujeres y que estamos en en en iba a decir en los mejores lugares, pero
00:17:03no son los mejores.
00:17:04Todos los lugares, responsabilidad de conducción clara pero digamos que con con un con es es ad d lo
00:17:12estamos haciendo, buscamos diversidad.
00:17:14Buscamos que en estos temas, que son además.
00:17:17Tan inter disciplinario donde se mezcla el dominio, no porque acá está la medicina en juego y
00:17:21tenemos médicas especialistas en estos temas.
00:17:24La cuestión de la ciencia de datos vía informática, gente que trabaja en específicamente en sesgos,
00:17:30ustedes no sé si saben o no, yo soy antropóloga, no sé qué estoy haciendo, hablando de estas cosas
00:17:34seguras, mundo me trajo a este lugar y bueno, de alguna manera, esa interdisciplinariedad muestra la
00:17:40necesidad que tienen proyectos de estas características para construir cosas interesantes con datos.
00:17:46No, no es un.
00:17:47No es solamente usar los datos, es trabajarlos con el dominio para que esos estas propuestas sean
00:17:54interesantes contestar una pregunta que sea la de la gestión, porque es un proyecto que tiene a los
00:17:58ministerios adentro de alguna manera, entonces también hay algo ahí que que que demanda trabajo,
00:18:03pero que genera muchas satisfacciones.
00:18:06No es no solo es investigación, sino es que tratar de pensar en la gestión y la implementación y
00:18:11todo esto en el marco del de la otra cosa que tenía que ver con esto, con con la ética sobre los
00:18:16datos, en donde tratamos de garantizar.
00:18:19La inteligibilidad de lo que estamos desarrollando.
00:18:21La especialidad, la transparencia y a veces.
00:18:24Pecamos de no ser tan innovadores en términos de tecnologías, en beneficio de ser lo más
00:18:29transparentes posibles.
00:18:31Sí, porque dentro de lo que es inteligencia artificial hay de todo, y mientras más aprendizaje,
00:18:35menos supervisado, más oscuro y nosotros lo que queremos es mostrar cómo se están haciendo las
00:18:39cosas.
00:18:40Entonces a veces parece que es algo medio tonto y cada uno de estos proyectos demanda un montón de
00:18:44trabajo de equipos interdisciplinarios.
00:18:46No claro, eso es.
00:18:47Un poco lo que también hay que comentar que qué bueno me estoy haciendo catarsis en vivo.
00:18:52Les pido que bienvenido sea, parece genial, pero bueno, es la parte.
00:18:56Me sale la antropóloga de adentro y es la parte.
00:18:59Que también va a dar que hablar en algún momento cuando cuando esto vaya avanzando en el proyecto no
00:19:05hay muchos aprendizajes que queremos dejar registrados.
00:19:08Además del desarrollo de estas herramientas, que esperamos que funcionen y que sean útiles para la
00:19:12gestión.
00:19:13¿Verónica, por último, te quería preguntar de qué manera esta?
00:19:18Esta financiación que han obtenido ahora como los los va a ayudar en el, en el, en el desarrollo de
00:19:24de alfa.
00:19:24¿Y qué es lo próximo que que que se viene con esto?
00:19:27Lo próximo que se viene, como les decía, el financiamiento viene desde el inicio.
00:19:30Sí, pero lo próximo que se viene es, como se decía, también es es empezar.
00:19:35AAA integrar estas estos investigaciones no dejan de ser investigaciones al marco del de la del
00:19:43trabajo real dentro de la historia clínica electrónica y aprender también de eso, y probablemente
00:19:48estemos mejorando algunas de las propuestas, aprovechando que que tenemos un poco más de tiempo y
00:19:54les cuento en paralelo hay hay mucha investigación respecto de esto que les comentaba, fernet de
00:19:59género.
00:19:59Hay un trabajo fuerte que se hizo también.
00:20:02¿Eh?
00:20:03Auditando de alguna manera como está armada el trabajo del Ministerio de Salud y de la historia
00:20:09clínica electrónica, en función de que sea más inclusiva, de que incluya la ley de género sí y de
00:20:17cómo está.
00:20:18¿Cómo están?
00:20:19¿Cómo está escrita, digamos la parte también del lenguaje y quién nos está diciendo ese lenguaje?
00:20:24Hay mucho atrás de cada una de estas cosas.
00:20:25Los estándares que se usan, que nos dicen que no nos dicen entonces cada una de esta línea todavía
00:20:30tiene mucho trabajo por delante.
00:20:32Es como si estuviéramos.
00:20:33A 1/3 de lo que nosotros esperamos realizar, así que.
00:20:37¿Contestando tu pregunta es, no?
00:20:38Tenemos muchísimo trabajo por delante.
00:20:41Y este financiamiento del idse y el sida, que no sé si lo llevamos a decir, ajá, que son las
00:20:46agencias de de Canadá y de Suecia.
00:20:48En nos ayudan notablemente y además, algo interesante, estoy muy verborrágico, les pido disculpas,
00:20:55por favor es que hay una corte, como les decía, de 9 proyectos y también se aprende, eso es muy del
00:21:02financiamiento internacional, también se aprende en el marco de los proyectos de otros lugares.
00:21:07Si nosotros acá estamos preocupados porque nuestra historia clínica electrónica y nuestros
00:21:12algoritmos sean justos respecto de distintas cuestiones como el género, el la raza y todas esas
00:21:21cosas, la etnia y todas estas cosas, y hay proyectos que son sudafricanos, donde hablar el tema ya
00:21:28es un delito, entonces te pone en perspectiva un poco la la cuestión de que nos estamos ocupando, y
00:21:34qué tan avanzados estamos en algunas cosas.
00:21:36La verdad que es una experiencia súper interesante en ese sentido.
00:21:40Verónica, aprovechando todo el conocimiento que tenéis como investigadora sobre big data, en un poco
00:21:46te escuchaba recién hablar sobre como está haciendo su el desarrollo del proyecto YY daba placer
00:21:51imaginarse que lo que están trabajando tiene un concepto como muy fuerte y muy arraigado de la ética
00:21:57algorítmica, que es algo que yo descubrí hace muy poco, que existía el porque, claro, tengo más
00:22:03vinculado, como en mi territorio de de conocimiento, las redes sociales de uso social y
00:22:08entretenimiento y demás, a donde la ética algorítmica.
00:22:11Prácticamente no existe porque se le da un uso comercial.
00:22:15¿Cuánto pensás que puede faltar para que, finalmente, los grandes conglomerados de tecnología
00:22:20empiecen a tener un un compromiso serio con la ética algorítmica?
00:22:24Eso, esto va a ser una respuesta personal, es lo que más quiero.
00:22:28Si específicamente eso.
00:22:31Eso es y no va a pasar nunca.
00:22:34Me mataste, me mataste, no, no, lo digo mal, es como lo sé, es va en contra, digamos de de de la,
00:22:42del objetivo principal de de esos ámbitos, no.
00:22:46O sea, tendría que cambiar todo el sistema para que eso fuera fuera asi, lo que se puede arreglar,
00:22:50regular y en alguna medida regular de una manera que trascienda las fronteras, que también es muy
00:22:56complejo, claro, y es un poco lo que está pasando en esto, digamos, con Arafat nos pasa lo mismo y
00:23:00cosas con las que nos vamos encontrando y a las que queremos.
00:23:04Poner en discusión y que sabemos que las discusiones empiezan a dar todo lo que es ética con
00:23:08inteligencia artificial en salud son temas candentes, uso de datos sensibles.
00:23:12Son temas candentes y nosotros queremos aportar nuestro granito de arena y pero.
00:23:17Uno siente que es un poco limitado porque ante esas grandes corporaciones que vos mencionas es es
00:23:23muy difícil.
00:23:24Sí, y en este sentido, probablemente lo que moviliza a la toma de decisiones lo vimos en estos
00:23:29últimos días en no les importa.
00:23:31O sea, nos cansamos de ver para los que somos de la Comunidad, si quieres de software libre o del
00:23:37movimiento por el software libre, nos cansamos de ver empresas que prefieren pagar multas AA cambiar
00:23:42sus prácticas, digamos entonces.
00:23:45Un poco la mano va por ahí, tendrían que cambiar otras cosas que no son solamente en los los deseos,
00:23:52regulaciones.
00:23:53¿No sé me agarraste guion frío, pero creo que que es algo difícil, no?
00:23:56Pero está buenísimo, no lo veo muy cercano, no a menos que de repente, la misma humanidad, toda en
00:24:03sociedad como que entra en una Revolución virulenta contra los algoritmos, pero no sé si no
00:24:07estaremos demasiado robotizados.
00:24:09Por eso, entonces ojalá que no podemos ver si nos queda un poco de financiamiento.
00:24:13Belén, tus manos, dale.
00:24:17No te prometo nada, pero podemos ir por ahí.
00:24:20Gracias Verónica y de vuelta, felicitaciones por el laburo que están haciendo.
00:24:24Bueno, gracias a los 3, un beso muy grande, un beso.
00:24:27Beso para vos también era Verónica Yard es coordinadora técnica de este proyecto.
00:24:33Estábamos comentando que se llama Arfa y que además es antropólogo, no lo haríamos una locura que
00:24:39tenga todas las perspectivas así de compleja es maravilloso y encima perspectiva de género para 60%
00:24:45de mujeres en la conducción de las de las de las tareas del proyecto pasó por nuestro día xq no