Jóvenes ingenieros para la sociedad del conocimiento

En la Sociedad del Conocimiento a cada segundo las tecnologías de la información y la comunicación generan cantidades colosales de datos. De hecho, se calcula que cada 18 meses los datos digitales almacenados en todo el mundo se duplican. Esto, sin embargo, no significa que ocurra lo mismo con la información, y mucho menos con el conocimiento.

Los datos requieren ser analizados para convertirse en información. Y la información, a su vez, necesita ser estudiada para transformarse en conocimiento. Hace 23 años —cuando una sociedad en dichos términos apenas se perfilaba— se inauguró en Madrid un instituto con el propósito explícito de convertir datos en información y transformar información en conocimiento.

El Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) es hoy un centro asociado a la UAM que, además de autofinanciarse —una verdadera hazaña entre las instituciones académicas y científicas—, logra obtener beneficios a través de una amplia gama de productos y soluciones que oferta a empresas y organismos de todos los sectores. Beneficios que en un 100% reinvierte en su objetivo original: investigación, desarrollo e innovación (I+D+i).

El 75% de la plantilla del IIC está compuesta por licenciados, ingenieros, doctores, catedráticos y expertos. No sólo de informática y matemáticas. También de física, psicología, lingüística y ciencias sociales. En este ambiente laboral, emplazado en la quinta planta de uno de los tres edificios que ocupa la Escuela Politécnica Superior de la UAM en el Campus de Cantoblanco, destaca el hecho de que todos los equipos de trabajo están conformados mayormente por hombres y mujeres que rondan la veintena.

Son jóvenes que han alcanzado una o dos titulaciones y que ahora combinan desempeño profesional con investigación científica a través de másteres o doctorados. Sus intereses abarcan asuntos como los sistemas complejos, el aprendizaje automático, la minería de datos, los métodos de clasificación, las redes neuronales o la psicometría.

En conjunto, comparten una idea: que en la actualidad las grandes decisiones se toman a partir de evidencias numéricas proporcionadas por complejas herramientas analíticas. Y también una certeza: que en la organización de los datos —en su tratamiento inteligente y exhaustivo— se cifrarán las mayores oportunidades en la competitiva sociedad del conocimiento.

Modelos predictivos y eficiencia energética

Ana Cristina Mateos y David Fernández son dos de los jóvenes investigadores. Se titularon en la UAM como ingenieros superiores de informática y actualmente cursan en la misma universidad un máster en Ingeniería Informática y Telecomunicación. Forman parte del área de Modelado y Predicción del IIC. Esta es un área en la que, a partir de complejos algoritmos matemáticos, se desarrollan herramientas analíticas útiles para observar y comprender qué ocurre en el presente de determinado proceso y, en consecuencia, predecir qué ocurrirá en el futuro.

En concreto, Ana Cristina trabaja en el desarrollo y entrenamiento de modelos predictivos de generación de energías renovables. La tarea implica procesar un amplio historial de datos relacionados no sólo con producción energética, sino también con predicción meteorológica. “Para calcular la energía que durante una hora o una mañana producirá determinado parque eólico, por ejemplo —explica la ingeniera—, es necesario tener en cuenta variables como la dirección y la fuerza del viento”.

La cantidad de datos que maneja, y la agilidad con la que ahora ‘entrena’ los modelos predictivos con los que a diario trabaja, le infunden la seguridad suficiente para declarar: "En cuestión de segundos podemos predecir la cantidad de energía eólica que generará toda la Península Ibérica y cada uno de sus parques individuales para los próximos días”.

Por su parte, las tareas de David en el área de modelado y predicción también se relacionan con eficiencia energética. Específicamente trabaja en un grupo de proyectos dirigidos a la gestión de la demanda. Estos, declara, abogan por un sistema eléctrico español más eficiente, estable y ecológico.

Cita un proyecto relacionado con la planificación y la gestión de los vehículos eléctricos: “Estamos estudiando la integración de la carga de estos vehículos a la red de distribución y al sistema eléctrico en su conjunto, lo que requiere que trabajemos en el desarrollo de modelos predictivos de consumo eléctrico que permitan optimizar el coste global del sistema”.

David recuerda que cuando se implementaron masivamente los sistemas de aire acondicionado, el incremento en la demanda de energía hizo que las redes de distribución eléctrica de muchas ciudades sufrieran sobrecargas no planificadas. “En parte, nuestro trabajo consiste en hacer los cálculos precisos y oportunos para anticiparnos a estos sucesos”.

Detección de fraudes y aplicaciones semánticas

Otro investigador, Sergio Nabil Khayyat, realizó un grado conjunto en Informática y Matemáticas y un máster también conjunto en las mismas disciplinas. Hace unos cinco años llegó al IIC como becario de apoyo y formación. Ahora es pieza clave en los equipos de trabajo de dos áreas distintas: gestión de patrones de comportamiento, la primera, y minería de textos y opinión, la segunda.

Para la primera desarrolla modelos a partir del comportamiento de los clientes de una determinada empresa o servicio. Basados en algoritmos de aprendizaje automático, estos modelos pueden servir, por ejemplo, para detectar fraudes en medios de pago. “Si le enseñamos a un sistema un gran número de casos en los que clientes operan normalmente y otros tantos en los que las operaciones son fraudulentas, el sistema aprenderá por sí mismo ciertas reglas con las que podrá evitar que a ti o a mi nos puedan vaciar la cuenta corriente haciendo transferencias a las Islas Caimán”, explica.

El área de minería de textos y opinión es una de las más recientes del IIC. En esta, informáticos y lingüistas laboran de manera conjunta para desarrollar aplicaciones “capaces de entender lo que dicen los humanos”. Sergio lo ilustra nuevamente con un ejemplo:

“Una tarea sencilla para una persona, como puede ser distinguir si un artículo de una revista da una opinión positiva o negativa sobre un coche, se vuelve sumamente complicada cuando intentamos que sea un ordenador el que lo haga por nosotros. A través de la integración de modelos matemáticos y análisis lingüísticos, buscamos construir herramientas que de forma automática procesen la información de, digamos, cincuenta artículos de opinión, de tal forma que puedan ayudarnos a decidir qué modelo de coche comprar”.

Como parte de estas herramientas 'semántica'” se encuentra Lynguo, que analiza las opiniones y emociones de los usuarios de internet sobre productos y marcas a lo largo del tiempo. O ACL, que compara dos textos para conocer las ideas y conceptos asociados, su frecuencia de aparición y su variedad y riqueza léxica.

Propagación viral y campañas en redes sociales

En el caso de Alejandro Llorente, cursó la doble titulación en Informática y Matemáticas y actualmente realiza el máster en Ingeniería Informática y Telecomunicación. Desde hace más de dos años, forma parte del equipo que trabaja en gestión de procesos empresariales en red social. Esto, en sus palabras, equivale a “extraer conocimiento a partir del análisis de las relaciones que se deducen de las interacciones entre personas”.

“Por ejemplo: si seguimos los e-mails enviados entre el personal de una empresa, podemos deducir los grupos sociales internos en la empresa, ya sean causados por obligaciones laborales o por motivos de amistad. En particular, yo me dedico al análisis de la red social subyacente a un proceso de marketing viral con incentivos”, agrega.

Una de las aplicaciones informáticas más destacadas entre las desarrolladas por el IIC tiene que ver precisamente con este tipo de marketing. Se llama eViral y permite seguir en tiempo real la propagación de una campaña a través de internet y redes sociales. El programa ofrece también la posibilidad de analizar multitud de parámetros sobre la evolución y el alcance de la campaña, así como gestionar los incentivos y las puntuaciones que para ella se hayan diseñado.

Gestión del talento

Por su parte, Ana Valera Rubio estudió Psicología y un máster en Educación y Nuevas Tecnologías. Pertenece a un área en la que investigación y aplicación se combinan para ofrecer a las empresas herramientas que les ayuden a gestionar sus recursos más valiosos. Esto, explica, se focaliza en dos grupos de proyectos: los de evaluación de competencias por un lado, y los de desarrollo de competencias, por otro.

“Dentro de los proyectos de evaluación de competencias desarrollamos herramientas que mejoran la aplicación de test informatizados en contextos de selección, o que permiten descubrir el talento de los empleados y en consecuencia de la organización de forma global, entre otros”. Al exponer esto Ana se remite al caso de eValue, una aplicación que ofrece un conjunto de pruebas para la evaluación de competencias y la detección del potencial, y también al de eFeedback, un programa que permite medir la evaluación del desempeño en organizaciones.

“Por otro lado, con las herramientas para el desarrollo de competencias buscamos potenciar el desarrollo de las habilidades de las personas como forma de lograr organizaciones competitivas”. En esta ocasión Ana destaca eDevelop, una herramienta con la que los usuarios ponen en práctica una serie de comportamientos que les ayudan a desarrollar habilidades como liderazgo, comunicación, superación de resultados o trabajo en equipo; habilidades que, efectivamente —corrobora la psicóloga—, caracterizan a todos los jóvenes que hoy, desde distintos campos profesionales, son ingenieros de la cociedad del conocimiento.