Ayanna Howard
Las organizaciones están implantando la IA en los procesos de contratación, la asistencia sanitaria y las operaciones antes de comprender qué supuestos están codificados en esos sistemas. El sesgo de la IA no es un problema de datos, sino de diseño, y se debe directamente a la homogeneidad de los equipos que desarrollan las herramientas. El segundo riesgo es menos visible: las investigaciones muestran que los seres humanos suelen confiar en los sistemas automatizados de formas que van mucho más allá de la fiabilidad de dichos sistemas, incluso en situaciones de alto riesgo. Los consejos de administración que han aprobado la adopción de la IA a menudo no han tenido en cuenta ninguno de estos problemas.
Ayanna Howard es robótica y decana de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Estatal de Ohio; su investigación sobre los sesgos de la IA y la confianza excesiva de los seres humanos —basada en más de 250 publicaciones revisadas por pares y en el libro *Sex, Race, and Robots*— proporciona a las organizaciones una base empírica para gestionar la adopción de la IA, y no solo para adoptarla.
Full Profile
Por qué las organizaciones colaboran con Ayanna Howard
- Su laboratorio desarrolló los primeros algoritmos, revisados por pares, que cuantifican cómo los errores de los robots minan la confianza humana —incluso en situaciones de emergencia en las que las personas siguieron a los sistemas automatizados alejándose de salidas claramente señalizadas—. Este hallazgo replantea la cuestión de la gobernanza de la IA, pasando de «¿es preciso nuestro sistema?» a «¿nuestra gente está confiando en él de forma peligrosa?».
- Su libro *Sex, Race, and Robots* (2021) plantea un argumento concreto y falsable: el sesgo de la IA tiene su origen en el diseñador, no en los datos. Ese argumento cambia la forma en que los equipos directivos asignan la responsabilidad, así como lo que deben hacer antes de la implementación, no después.
- Es miembro de los consejos de administración de Autodesk y Motorola Solutions, al tiempo que dirige una de las escuelas de ingeniería más grandes de EE. UU. Entiende las decisiones relacionadas con la IA tanto desde el laboratorio como desde la sala de juntas, y se expresa ante ambos con la misma autoridad.
- Zyrobotics, la empresa que fundó a partir de su investigación en Georgia Tech, ha comercializado IA para niños con dificultades motoras y cognitivas; cuenta con experiencia directa en la transformación de la investigación en aplicaciones reguladas y aplicables al mundo real.
- Como conferenciante ACM Athena 2021-2022 y miembro de IEEE, AAAI, AAAS y la Academia Nacional de Inventores, sus credenciales tienen gran peso tanto en las conversaciones de diligencia debida técnica como en las de nivel ejecutivo.
Aspectos destacados de su biografía
- Decana de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Estatal de Ohio —primera mujer en ocupar el cargo—; gestiona un presupuesto anual de 360 millones de dólares, 12 departamentos y más de 11 900 estudiantes
- Investigadora sénior en robótica y subdirectora de la Oficina del Científico Jefe del Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA: contribuyó a los programas del rover de Marte y de robótica ártica
- Nombrada «ACM Athena Lecturer» para el periodo 2021-2022 por sus contribuciones fundamentales a los sistemas humano-robóticos accesibles y a la IA
- Autora de *Sex, Race, and Robots: How to Be Human in the Age of AI* (Audible Studios/Brilliance Audio, 2021)
- Miembro del IEEE, la AAAI, la AAAS y la Academia Nacional de Inventores; miembro electo de la Academia Americana de las Artes y las Ciencias
- Consejera independiente en los consejos de administración de Autodesk Inc. y Motorola Solutions Inc.
- Fundadora de Zyrobotics, una empresa derivada de Georgia Tech que desarrolla productos educativos y terapéuticos basados en la IA para niños con necesidades especiales
- Incluida en la lista de Forbes de las 50 mujeres más influyentes de Estados Unidos en el sector tecnológico y en la de Business Insider de las 23 ingenieras más influyentes; ha aparecido en TIME, Vanity Fair, CNN y NPR
Biografía
Cuando un sistema de IA toma una decisión errónea, la mayoría de las organizaciones culpan a los datos. La investigación de Ayanna Howard plantea un argumento más contundente: el sesgo en la IA es un fallo de diseño, y se remonta directamente a quienes construyen el sistema. Su audiolibro *Sex, Race, and Robots* (2021) llevó ese argumento al gran público. Sus más de 250 publicaciones revisadas por pares lo han incorporado al registro científico.
Su trabajo experimental pone de relieve lo que está en juego. El Laboratorio de Sistemas de Automatización Humana de Howard desarrolló los primeros algoritmos para cuantificar cómo los errores de los robots minan la confianza humana, incluso en situaciones de emergencia, en las que los participantes en el estudio siguieron a una guía automatizada alejándose de salidas claramente señalizadas. La implicación es directa: los seres humanos confían excesivamente en los sistemas de IA en aspectos que son cruciales para decisiones de gran trascendencia en los ámbitos de la sanidad, la contratación y la seguridad.
Su autoridad en estas cuestiones abarca tres ámbitos distintos. Pasó doce años en el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA —como investigadora sénior en robótica y subdirectora de la Oficina del Científico Jefe— desarrollando sistemas autónomos para Marte y terrenos árticos. Posteriormente, dirigió uno de los laboratorios de robótica humana más productivos de EE. UU. en el Georgia Tech. En la actualidad, ocupa el cargo de decana de Ingeniería en la Universidad Estatal de Ohio —la primera mujer en ocupar este puesto—, donde supervisa doce departamentos, un presupuesto de 360 millones de dólares y más de 11 900 estudiantes.
Howard también forma parte de los consejos de administración de Autodesk y Motorola Solutions, y fundó Zyrobotics, empresa que aplica su investigación a productos educativos y terapéuticos basados en la inteligencia artificial para niños con necesidades especiales. Es miembro del IEEE, la AAAI, la AAAS y la Academia Nacional de Inventores, y conferenciante del programa ACM Athena para el periodo 2021-2022. A los consejos de administración y equipos directivos que se plantean cuestiones serias sobre la gobernanza de la IA, les ofrece investigación revisada por pares, escala institucional y responsabilidad comercial directa, todo ello en una sola persona.
Temas clave de sus ponencias
- Sesgo en la IA y diseño responsable de sistemas
- Confianza excesiva de los seres humanos en los sistemas automatizados
- Interacción y confianza entre humanos y robots
- Robótica asistencial y sanitaria
- Gobernanza y ética de la IA
- La IA en las empresas: riesgos y oportunidades
- Liderazgo en ingeniería y diversidad de la plantilla en las disciplinas STEM
Ideal para
- Consejos de administración y altos directivos con responsabilidades en materia de gobernanza de la IA
- Directores de Tecnología y Directores Digitales que supervisan la implantación de la IA
- Directivos de I+D e innovación en organizaciones tecnológicas, sanitarias y manufactureras
- Programas de desarrollo del liderazgo en ingeniería y tecnología
Resultados para los participantes
- Un replanteamiento específico de la responsabilidad en materia de IA: el sesgo es una responsabilidad de diseño, no un problema de datos, lo que tiene implicaciones sobre quién es el responsable dentro de la organización
- Comprensión basada en la evidencia de cómo los seres humanos confían en exceso en los sistemas automatizados, y lo que eso implica para las decisiones de gobernanza e implementación
- Criterios prácticos para evaluar los sistemas de IA antes de que asuman funciones de gran importancia
- Una comprensión más clara de en qué medida la diversidad de la plantilla en los equipos técnicos influye en los resultados de la IA, y cómo defender esta postura a nivel interno
- Una posición más segura y basada en pruebas para los consejos de administración y los equipos directivos que deben tomar decisiones sobre la adopción de la IA
Charlas
Analiza cómo la inteligencia artificial y la robótica están transformando el empleo y la movilidad social, y qué deben hacer las organizaciones y los educadores para formar una plantilla técnica competente e inclusiva.
Puntos clave:
- Cómo integrar de forma eficaz el aprendizaje de las disciplinas STEM en todos los grupos de edad, desde la primera infancia hasta la educación superior
- Cómo fomentar un interés y unas capacidades duraderos en los campos relacionados con la IA entre las comunidades infrarrepresentadas
- Qué pueden hacer las organizaciones para apoyar la cantera de talento técnico que exige la economía de la IA
Basada en su charla TED, que ha tenido una gran repercusión, esta presentación analiza cómo la incorporación de principios del comportamiento humano y la neurociencia hace que los sistemas de IA sean más seguros, más eficaces y estén más en consonancia con las normas sociales.
Puntos clave:
- Cómo la inteligencia y el comportamiento humanos pueden servir de base para el diseño de sistemas robóticos y de IA
- Por qué es fundamental incorporar normas de interacción para lograr una interacción segura y eficaz entre humanos y robots
- Las implicaciones de unos sistemas de IA más parecidos a los humanos para las empresas tecnológicas, las empresas en general y los consumidores
Analiza el papel de la robótica y la inteligencia artificial en el ámbito sanitario, especialmente en el apoyo a niños con necesidades especiales y a pacientes de edad avanzada, basándose en la propia investigación de Howard y en el desarrollo de productos comerciales.
Puntos clave:
- Cómo los sistemas robóticos pueden contribuir a la fisioterapia y la rehabilitación de niños con limitaciones motoras
- El potencial de los robots con inteligencia artificial para supervisar la salud y proporcionar apoyo emocional
- Consideraciones prácticas para integrar los robots de asistencia en los entornos sanitarios
Una sesión guiada en la que se analizan tanto las ventajas operativas como las consecuencias imprevistas de la implantación de la IA, con el fin de ayudar a los responsables a evaluar los riesgos y prepararse para una implementación responsable.
Puntos clave:
- Cómo las herramientas de IA pueden mejorar el análisis de datos y la eficiencia operativa
- Preguntas clave que las organizaciones deben plantearse antes de implementar sistemas de IA
- Cómo identificar y mitigar riesgos, entre ellos los relacionados con la privacidad, el uso indebido de datos y los resultados discriminatorios no deseados
Aborda cómo los sesgos humanos se arraigaban en los sistemas de IA y cómo la confianza excesiva en las decisiones automatizadas genera consecuencias éticas y sociales de las que las organizaciones a menudo no son conscientes.
Puntos clave:
- Cómo influye el sesgo en el desarrollo y los resultados de los algoritmos de IA
- Los riesgos asociados a la dependencia excesiva de los sistemas automatizados en decisiones de gran importancia
- Estrategias para mitigar o prevenir los sesgos en las tecnologías de IA de próxima generación