PONENTES INVITADOS
Ricardo Baeza Yates es un científico de datos con cargos a tiempo parcial en el proyecto WASP en el Real Instituto de Tecnología de Suecia (KTH), en la Universidad Pompeu Fabra en Barcelona y en la Universidad de Chile en Santiago. Entre los años 2021 y 2025 ha sido Director de Investigación en el Institute for Experiential AI de la Universidad del Nordeste, Estados Unidos. Antes de ello, se desempeñó como director de tecnología de NTENT (2016-2020) y como vicepresidente de investigación en Yahoo Labs (2006-2016). Obtuvo su doctorado en Ciencias de la Computación en la Universidad de Waterloo, Canadá, y sus áreas de especialización son la IA responsable, la búsqueda en la web y minería de datos, la recuperación de información, la ciencia de datos y los algoritmos en general.
Es coautor del libro de texto Modern Information Retrieval, publicado por Addison-Wesley en 1999 y 2011 (2.ª ed.), que recibió en 2012 el premio ASIS&T al mejor libro publicado en Ciencias de la Información. Ha recibido dos premios nacionales de ciencia, uno en Chile (2024) y otro en España (2018), entre otras distinciones. En 2009 fue nombrado ACM Fellow y en 2011 IEEE Fellow.
Título: IA Responsible: Riesgos y Recomendaciones
Resumen: En primer lugar, a modo de introducción, se aborda la IA irresponsable: la discriminación (p. ej., reconocimiento facial, justicia); la pseudociencia (p. ej., predicciones basadas en biometría); las limitaciones (p. ej., incompetencia humana, ataques adversarios); el uso indiscriminado de recursos computacionales (p. ej., modelos extensos de lenguaje) y el impacto de la IA Generativa (desinformación, salud mental y cuestiones de derechos de autor). Estos ejemplos reflejan un sesgo personal, pero permiten contextualizar la segunda parte, en la que se tratan tres retos: principios y gobernanza, regulación y nuestros sesgos cognitivos. Se concluye con una discusión sobre iniciativas de IA responsable y sobre su futuro próximo.
Juan Bernabé Moreno es director de IBM Research Europe para Irlanda y el Reino Unido, donde lidera un equipo especializado en IA, computación cuántica, multinube y otras tecnologías de vanguardia.
Adicionalmente, es responsable del proyecto Accelerated Discovery Strategy for Climate and Sustainability, explorando cómo la convergencia de la IA, la computación cuántica y la nube híbrida puede acelerar el descubrimiento de soluciones para la sostenibilidad y el cambio climático.
Anteriormente, fue director de datos y director global de analítica e IA en E.ON. En total, cuenta con más de 20 años de experiencia en el campo de los datos y la IA, habiendo liderado programas de transformación digital para compañías en España y Alemania. Actualmente colabora con instituciones como el Instituto de Matemáticas de la Universidad de Oxford, el Departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada y como docente en la Universidad de Múnich. Es doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad de Granada.
Título: Cómo la IA Generativa está cambiando nuestra manera de hacer ciencia
Resumen: La irrupción de la inteligencia artificial generativa está transformando de raíz el método científico. En esta charla exploraré cómo hemos pasado de enfoques lineales a un modelo verdaderamente simbiótico, en el que humanos y máquinas co-crean conocimiento. Analizaremos la revolución impulsada por los modelos fundacionales multimodales y los sistemas multi-agentes, que abren nuevas formas de descubrimiento científico a gran escala. También veremos el papel de la lógica difusa como herramienta para gestionar la incertidumbre y facilitar una interacción más natural y confiable con sistemas inteligentes. Finalmente, plantearé cuál es la próxima frontera: un horizonte en el que la ciencia y la IA evolucionan de manera conjunta, acelerando nuestro entendimiento del mundo y nuestra capacidad para resolver los retos más complejos de la humanidad.
Iñaki Pinillos Resano es Ingeniero de Telecomunicación por la Universidad Pública de Navarra (UPNA/NUP), habiendo realizado su proyecto fin de carrera sobre sistemas de recomendación y minería de datos en la Athens University of Economics and Business.
Durante los últimos 9 años ha sido director gerente de NASERTIC, empresa que está participando en una gran parte de los proyectos estratégicos actuales de Navarra gracias a su carácter multidisciplinar y las infraestructuras tecnológicas que gestiona.
También ha sido miembro del Comité Público de Coordinación de la Estrategia de Especialización Inteligente de Navarra (S4), secretario de la Junta directiva de AUTELSI (Asociación Española de Usuarios de las Telecomunicaciones), vicepresidente de UNIRED, consejero en Navarra de APD (Asociación para el Progreso de la Dirección), miembro del patronato de ADITECH Corporación Tecnológica y vicepresidente de ATANA (Clúster TIC de Navarra).
En una etapa anterior, fundó y dirigió las empresas IP Ingenieros e i3i Ingeniería Avanzada siendo durante 5 años colaborador en el instituto Schneider Electric para la Formación y profesor asociado en el Departamento de Ingeniería eléctrica y electrónica de la UPNA durante 6 años.
Actualmente es académico de Jakiunde (academia de las Ciencias, de las Artes y de las Letras vascas) desde noviembre de 2023, y miembro del Club de Emprendedores y del Club de Directores de I+D+i de la UPNA.
Título: La IA en la industria. Del algoritmo al producto
Resumen: La Inteligencia Artificial es una herramienta fundamental para la competitividad de nuestro tejido industrial. Sin embargo, tanto IA como Industria son conceptos muy amplios que agrupan bajo un mismo paraguas realidades muy diversas. Nos encontramos ante el reto de asegurar la adopción eficaz de todas las herramientas disponibles por parte de todas nuestras empresas, no solo las grandes o las más avanzadas a nivel de innovación. A su vez, los plazos entre la investigación y la puesta en el mercado de las soluciones se han acortado tremendamente, añadiendo un ingrediente de disrupción en la organización habitual de los diferentes agentes implicados en el proceso y una mayor complejidad en la toma de decisiones por parte de las organizaciones en cuanto a su adopción. Sin embargo, debemos tener en cuenta que la mayoría de las empresas no disponen de medios para el uso la IA desde la utilización de sus algoritmos sino como producto empaquetado. De hecho, vemos cómo las herramientas que triunfan en el mercado son aquellas que requieren de poco esfuerzo de adaptación y que pueden utilizarse en varios ámbitos (normalmente las asociadas a la IA generativa). Por todo esto resulta más necesario que nunca que la distancia entre investigación y empresa se acorte y los procesos en una y en otra sean entendidos de manera recíproca.