Aunque a veces se nos pueda olvidar, la inteligencia artificial es algoritmo y código, pero también es lenguaje. Hoy hablamos con Carmen Torrijos (Cuenca, 1988), traductora, filóloga hispánica, lingüista computacional y actual Responsable de IA en Prodigioso Volcán, para entender mejor cómo la lingüística computacional sirve de puente entre la narrativa humana y la eficiencia tecnológica.
Con más de una década de experiencia gestionando proyectos de procesamiento del lenguaje natural, modelos de lenguaje e IA aplicada a la comunicación, Carmen es coautora del libro “La primavera de la inteligencia artificial” junto con José Carlos Sánchez. Así mismo, ha sido reconocida por Forbes como una de las 100 personas más creativas en el mundo de los negocios y ha recibido el premio AI Network a la mejor trayectoria joven.
Durante la entrevista, hemos aprovechado para hablar con Carmen acerca de su trabajo liderando procesos de transformación digital y cultural en Prodigioso Volcán y para conocer su opinión en diversos temas de actualidad: desde los sesgos en los modelos de IA hasta la publicidad integrada en las respuestas de estos modelos o el uso ético de esta tecnología.
Cuéntanos cómo pasaste de formarte como traductora y filóloga a convertirte en lingüista computacional y qué es exactamente este perfil.
Fue por pura casualidad y ya desde el mundo laboral, en 2013. Hacía traducción técnica en un centro de innovación y me acabé integrando en un equipo que trabajaba con el lenguaje desde la informática, en un sistema de análisis de sentimiento en redes sociales. Aprendí a programar y sobre todo adquirí una base importante de aprendizaje automático aplicado al lenguaje.
En lingüística computacional trabajamos básicamente en que las máquinas puedan procesar el lenguaje natural, el nuestro, analizar patrones y establecer relaciones lógicas y de significado. A partir de ahí podemos crear herramientas que faciliten la comunicación, la gestión, el aprendizaje y otros procesos humanos siempre que estén basados en el texto.
Unos años después, entre 2018 y 2021, los modelos empezaron a mejorar, el tema despertaba cada vez más atención y pasé de hablar de procesamiento del lenguaje natural a inteligencia artificial. En 2022 llegaron los chats conversacionales con IA generativa y todo se disparó.
Como Responsable de Inteligencia Artificial en Prodigioso Volcán, te encargas de ayudar a vuestros clientes a avanzar hacia una transformación digital y cultural eficiente. ¿Cuál es la necesidad más recurrente que detectas?
Más que necesidad, a medida que pasan los meses hay una urgencia total por comprender e integrar la IA. Hay quien llega desde el lado creativo, porque quieren hacer algo original con IA en una campaña, en un evento o en una interacción con sus audiencias. Hay también quien llega desde la inquietud de optimizar procesos y ve en la IA un posible ahorro de costes en la operativa interna. Y hay quien llega con la necesidad de un cambio cultural en sus equipos desde la IA, una transformación para actualizarse y adquirir más capacidades digitales, hacer cosas nuevas. También hay marcas muy preocupadas por la visibilidad en los chats y buscadores IA. En realidad es una palanca muy potente y muy motivadora para activar muchos proyectos distintos, eso nos encanta. Pero diría que la necesidad principal es el acompañamiento en todos esos frentes.
Recientemente, un estudio de Harvard sugería que la IA, lejos de ahorrarnos trabajo, lo está “intensificando” al crear más tareas de supervisión y gestión. Basándote en tu experiencia transformando empresas, ¿cómo podemos evitar caer en este enfoque ineficiente?
Creo que es un efecto colateral derivado de que ahora podemos hacer cosas que se salen de nuestra área de trabajo habitual o de lo que sabemos hacer. Por ejemplo, ahora un profesional de la comunicación puede prototipar un producto digital con IA usando vibe coding. Esto intensifica en dos focos: primero, hay una persona que se está enfrentando a una tarea que no conoce bien, pero que de repente con la IA se le habilita casi por arte de magia. Va a sentir libertad y autonomía, pero también puede sentir inseguridad o frustración y necesitar ayuda.
Y segundo, el trabajo se desplaza. Si luego hay que hacer realidad ese prototipo, el equipo de producto ya no le dará forma desde cero sino que tendrá que reformar o desmontar la “avanzadilla” del prototipo, dedicando tiempo extra a razonar y argumentar con el equipo de comunicación o a arreglar errores.
Esto es muy positivo en el sentido de que rompe silos y genera conversaciones nuevas, pero también es cierto que genera ruido y retrabajo. Y pienso que en los últimos años hemos premiado mucho la iniciativa individual. Para evitar multiplicar el trabajo hay que fomentar que haya una productividad más colectiva con IA y generar sistemas de uso común, consensuados y que todos podamos aprovechar.
En Prodigioso Volcán habéis creado un proyecto muy interesante: la Escalera, un vecindario-laboratorio de escucha generacional con IA. Háblanos sobre esta iniciativa, ¿cómo la desarrollasteis? ¿De qué forma está ayudando a las marcas?
La Escalera nace de una necesidad concreta de los profesionales del marketing y la comunicación, que es entender mejor a sus audiencias. Si conseguimos condensar a grandes rasgos cómo piensa la generación Z en un modelo de lenguaje, ajustarlo con instrucciones y alimentarlo con estudios generacionales, entonces tenemos algo muy parecido a una persona de la generación Z. Y no sólo la hemos creado y definido, sino que podemos conversar con ella y proponerle ideas de negocio, claims, campañas, propuestas de productos o servicios… y nos va a decir cómo su generación puede recibirlas.
A partir de esta idea, le dimos una capa narrativa y visual: un edificio de cuatro plantas, en cada planta una generación (Z, millenials, X y boomers), y en cada generación una mujer y un hombre. Se trata de que puedas recorrer con tu idea toda la escalera y llevarte un feedback rápido de todas las generaciones que conviven en todas las empresas a nivel interno, y también en todas las audiencias. Y si se puede hacer con las generaciones, podemos hacerlo con cualquier target o segmento de audiencia que nos interese.
Sobre todo, creo que lo que este proyecto ha aportado a las marcas es entender que los modelos de IA son una forma muy ágil y humana de interpretar datos complejos sobre las personas, y con la narrativa de La Escalera la utilidad se entiende muy rápido.
Los modelos de IA se entrenan con datos humanos, ya sean de una muestra en concreto o del ingente silo que es Internet, lo cual provoca que esta tecnología termine interiorizando sesgos (de género, orientación sexual, edad, etc.). ¿Cómo afecta esto a la construcción de futuras generaciones? ¿Cómo puede atajarse este problema?
El problema crece a medida que los asistentes basados en IA se convierten en un activo de marca, y empiezan a estar por todas partes en los servicios digitales. En algunos casos pueden ser el único canal con el que algunas audiencias van a interactuar con tu información, y hay que cuidarlo muchísimo. Tenemos que conseguir que lo que transmiten reme siempre a favor del progreso social, y si refuerzan estereotipos o visiones obsoletas del mundo, aunque sea de manera muy sutil, pueden ser una fuerza importante en contra.
Hay tres niveles para atajar este problema: el primero está fuera de nuestro alcance porque tiene que ver con los datos y con la configuración de los grandes modelos de lenguaje que estamos usando, y que se entrenan casi siempre fuera de Europa. La segunda tiene que ver con los datos y las instrucciones con las que ajustamos estos modelos cuando los alimentamos con información propia. Y la tercera es desde el uso individual: cuando tienes muy trabajado el tema del sesgo estás más alerta a lo que te devuelve la IA y tienes una actitud más crítica. Por ejemplo, si buscas generar contenido más diverso e inclusivo lo pedirás explícitamente desde el prompt porque sabes que la salida por defecto no lo será.
Sobre todo, no hay que dudar nunca de que los modelos de IA impactan en nuestra forma de pensar. Igual que nuestro cerebro acaba mezclando hechos y opiniones, también mezcla conversaciones reales con conversaciones generadas, y toda la información que recibe puede acabar en la misma caja. Hay que mantener la cabeza fría y contrastar con otras personas aquello a lo que damos forma solo con un modelo de lenguaje.
El uso ético de la IA es una de las grandes preocupaciones actualmente. ¿En qué punto nos encontramos? ¿Qué retos plantea esta tecnología a la hora de educar a los usuarios y usuarias y de contar con un marco regulatorio propio?
Estamos en un momento muy tenso. Al final, el punto de vista europeo de la tecnología y de su impacto social no es el mismo que el del resto del mundo, y hay un pulso diario por hacerlo valer. La privacidad, la propiedad intelectual por ejemplo o el derecho a la no discriminación son conceptos que fuera de Europa no se entienden ni se protegen igual, y cuesta hacer cumplir la ley cuando nos estamos acostumbrando a tecnologías que se han creado con otras reglas, o directamente en entornos poco regulados.
También es difícil conseguir cierto nivel de calidad en los modelos generativos cuando queremos construirlos sin infringir los derechos de autor. Batallamos todos los días con la ética, pero es fundamental mantener el objetivo y el esfuerzo, están en juego muchísimas cosas que nos importan.
Sobre la alfabetización en IA, es muy interesante que la propia ley en el artículo 4 introduzca explícitamente la obligación de alfabetizar desde las empresas. Es decir, que las organizaciones que desarrollan o utilizan sistemas de IA, y en este “utilizan” está la clave porque son ya casi todas, tienen que asegurarse de que las personas entiendan bien la IA desde su perfil profesional. Fomentar la educación en IA desde una exigencia de la regulación industrial es un paso pionero y nuevo, y sin ninguna duda indica que avanzamos.
El consumo energético es otro de los grandes problemas de la IA. Actualmente muchos modelos permiten un acceso masivo y gratuito ya que esto beneficia a su entrenamiento, ¿esto cambiará en un futuro próximo?
Se está definiendo ahora mismo ese escenario de cambio, porque después de estos primeros años ha quedado claro que no es viable el modelo de negocio por suscripción. Cuando se están acercando a la vía clásica de la publicidad digital, es porque no han conseguido un modelo de negocio mejor.
No hay suficiente gente dispuesta a pagar por usar ChatGPT, Claude o Gemini la cantidad que tendrían que pagar para que estas empresas pudieran mantener los costes económicos y energéticos, que son astronómicos, y mucho menos recuperar la inversión. Esto les lleva a buscar otras fuentes de ingresos, como las alianzas comerciales con grandes empresas o los acuerdos con gobiernos.
También hay una línea de investigación que aplica la propia IA para optimizar y reducir el consumo energético, algo que puede llevar a descubrimientos que impacten positivamente en otras industrias y en la sostenibilidad global.
Lo más probable es que se mantenga el acceso masivo y gratuito, pero poco a poco iremos viendo una deriva similar a la de las redes sociales, que explota la información de los usuarios, predice y condiciona su comportamiento para maximizar el tiempo que pasamos en la aplicación. Muchas herramientas van a optar por esta vía, y habrá que observar muy de cerca qué hacen las demás.
Saltando al mundo del eCommerce y el marketing: En las últimas semanas, Perplexity y Anthropic han mostrado un firme rechazo a incluir publicidad en las respuestas de sus IAs, alegando que perjudican la experiencia y la confianza del usuario. En cambio, Google y OpenAI mantienen un avance firme hacia este modelo publicitario. ¿Los usuarios y usuarias terminaremos por aceptar esta nueva realidad o ganará el escepticismo? ¿Cualquier marca debería apostar por publicitarse en estas plataformas?
Creo que el anuncio de Anthropic en la SuperBowl de este año resume muy bien lo que todos pensamos, que la publicidad pone en riesgo la intimidad de la conversación con la IA y la calidad de la información que nos da. No estoy segura de si aceptaremos la publicidad en los chats de IA con la misma naturalidad que en los patrocinados de los buscadores, y pienso que puede molestarnos de verdad y generar un efecto rechazo. Por eso Anthropic y Perplexity buscan posicionarse como alternativas.
A nivel reputacional y de imagen de marca, creo que en este momento hay que tener mucho cuidado al hacer una inversión publicitaria en una plataforma que puede ser muy criticada por esta opción. Si buscas un posicionamiento en los buscadores IA, lo que llamamos GEO o AISO, creo que es mucho más efectivo un trabajo de modulación de tu contenido digital global para que la IA encuentre y transmita tus mensajes clave. Lleva más tiempo pero es más auténtico, va en favor de tu marca y puede darte un mayor rendimiento a largo plazo. La publicidad integrada en IA, por ahora, hay que observarla.
¿Crees que el hecho de que la IA todavía se esté “construyendo” puede ayudar a que las mujeres apuesten por especializarse en este ámbito, al ser una disciplina sobre la que todavía no se ha consolidado esa percepción masculinizada?
Por suerte cada vez hay más mujeres trabajando en inteligencia artificial y software, a pesar de que el sector venía con una base heredada muy masculina. Todavía se percibe una actitud muy masculinizada en la manera en que la IA se entiende, se cuenta y se vende, y que permea desde los CEO más visibles hasta los perfiles de programación. Negarlo sería inútil porque lo estamos viendo todos los días. Pero a medida que se integran más mujeres en toda la cadena de valor, desde los puestos ejecutivos hasta los equipos de programadoras, este discurso se va modulando y equilibrando.
Esto ha hecho que nos sintamos más cómodas, sobre todo en estos años en que la IA ha entrado en contacto con otros sectores, y que hayamos conseguido considerarlo como un espacio propio. Ya lo es. Estamos muy a tiempo de integrar a más mujeres que llegan por diferentes caminos: desde las estudiantes que eligen carreras STEM hasta mujeres profesionales que se reinventan o que se convierten en perfiles híbridos aplicando IA desde la salud, la lingüística, la educación, la investigación, las ciencias sociales o el arte. Todos los caminos son importantes y suman.
¿Cómo ha cambiado el panorama desde que te adentraste en este campo hasta ahora? ¿Percibes avances en cuanto a paridad y presencia femenina?
De manera cualitativa el avance para mí es perceptible, porque hay más mujeres en los espacios públicos hablando de IA y es mucho más fácil encontrar referentes, son más visibles. Esto es importante porque un solo referente puede inspirar la carrera de muchas otras mujeres, es vital.
La escalada en popularidad de la IA creo que también ha sido muy beneficiosa para dar voz a muchos perfiles, crear asociaciones como la Red MIA o dar impulso a otras que ya existían como WomeninTech. Sin embargo, si vamos a los datos, según el último informe de McKinsey se han incrementado ligeramente las estudiantes de carreras STEM, pero en el empleo tecnológico en Europa el porcentaje de mujeres ha bajado del 22% al 19%. En España es del 23%. Nunca en estos años he visto que llegásemos ni siquiera a un 25%.
Esto nos indica que no es suficiente con más mujeres estudiando STEM, no puede ser una métrica faro. Hay que atender también al 13% de mujeres en puestos ejecutivos y el 8% en puestos ejecutivos senior, que son porcentajes casi testimoniales. Es importante llegar pero también progresar, quedarse y ocupar espacios de decisión para cambiar lo que se decide. Con la expansión de las capacidades estratégicas que supone la IA podemos diseñar recorridos profesionales nuevos y diferentes a los clásicos, más abiertos a la conexión con otros sectores, que pueden dar entrada a muchísimos perfiles femeninos.
Si miramos a dos años vista (un siglo en tiempo de IA), ¿cómo te imaginas el futuro próximo de la IA? ¿Cuál crees que será el cambio más radical que veremos en nuestra forma de trabajar y cohabitar con esta tecnología?
Creo que a lo largo del próximo año muchas personas van a pasar del uso puntual de la IA al uso constante en la actividad laboral, ese salto todavía está por hacer. También creo que le daremos cada vez menos importancia al uso individual, que se dará por hecho, y pondremos más esfuerzo en la construcción de soluciones colectivas que cambiarán los procesos de verdad.
Seguiremos necesitando a los profesionales de desarrollo de software, diseño, UX, redacción, traducción y creación de contenidos, pero llegaremos a ellos en un estado más avanzado en la conceptualización de lo que estamos buscando. Nos enseñarán cosas. Esto traerá fricciones nuevas y tendremos que aprender a superarlas. Y creo que vamos a tardar bastantes años en encontrar el equilibrio entre los agentes autónomos y los riesgos de privacidad, seguridad y control de nuestros datos.
Por último, si tuvieras que dar un consejo a alguien que está planteándose integrar la IA en su proyecto o negocio, pero no sabe por dónde empezar, ¿cuál sería?
Si de verdad empiezas de cero, creo que hay que construir una base sólida de formación, tanto en ti como en la gente que trabaja contigo. Entender conceptos técnicos que hacen posible el uso productivo de la IA, como la conexión con las API comerciales o los modelos de código abierto para usar en local, sus pros y contras.
Hay que entender el momento actual, la regulación latente que puede activarse en cualquier momento, y haber trasteado mucho de manera individual con los sistemas antes de integrarlos en procesos reales. El mayor peligro es pensar que ya podemos utilizar la IA a nivel productivo sin contar con perfiles técnicos, y delegar en ella proyectos enteros o procesos críticos. Es un error. Para trabajar con IA lo más importante es el equipo.
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La entrada Carmen Torrijos (Prodigioso Volcán): «Hay que fomentar que haya una productividad más colectiva con IA y generar sistemas de uso común» se publicó primero en Marketing4eCommerce.
