Entrevisté a Ariana Seferiades Prece. Responsable de AI Learning en Mila (Quebec AI Institute). Antropóloga y Ex-Google.
"Históricamente, el antropólogo jugó un papel de intérprete o traductor entre realidades diferentes, y yo creo que asumo un poco ese rol en mi trabajo con AI con personas de ámbitos tan diversos, intentando crear puentes entre mundos distintos, disciplinas y lenguajes diferentes."
¿Cómo tu mirada de investigadora en antropología social y cultural contribuye como responsable del aprendizaje de la IA?
La antropología social influyó mucho en mi forma de pensar nuestra relación con la tecnología. En su sentido más amplio la antropología se dedica a explorar lo que nos define como humanos - ¿cuáles son las características que constituyen nuestra humanidad? Esta pregunta me parece fundamental para reflexionar sobre el lugar que ocupan nuevas tecnologías como IA en nuestras vidas, en un momento en que estás tecnologías ya permean muchísimos aspectos de nuestro cotidiano, incluso sin nuestro que lo sepamos, y que son capaces de realizar cada vez más tareas que se consideraban exclusivamente humanas. Al mismo tiempo, entre el hype y narrativas grandilocuentes sobre las capacidades actuales y futuras de la IA, la antropología me ayuda a abordar estos temas con curiosidad pero con una mirada crítica, tratando de evitar tanto la tecnofilia (esa visión excesivamente optimista que promete que la IA va a resolver todos los problemas del mundo) como su opuesto. En este sentido, la antropología nos invita a cuestionar las narrativas dominantes y esencialistas, en favor de interpretaciones más matizadas y contextualizadas, lo que abre la puerta a imaginar futuros tecnológicos alternativos, más inclusivos, diversos, y sostenibles.
En mi trabajo, esto me lleva a reflexionar constantemente en cómo puedo facilitar estas conversaciones sobre AI con tomadores de decisiones en distintas industrias, ayudándolos a considerar la tecnología desde una perspectiva más crítica y menos simplificada. Por otro lado, la antropología como disciplina propone al investigador sumergirse en distintas culturas, comunidades o grupos, para entender sus valores, sus formas de ver el mundo, sus lenguajes, etc. Históricamente, el antropólogo jugó un papel de intérprete o traductor entre realidades diferentes, y yo creo que asumo un poco ese rol en mi trabajo con AI con personas de ámbitos tan diversos, intentando crear puentes entre mundos distintos, disciplinas y lenguajes diferentes. Por ejemplo, como parte de mi trabajo intento entender cómo piensan los científicos computacionales y matemáticos que desarrollan sistemas de IA, en qué contexto trabajan y cómo sus valores influyen en el diseño de las tecnologías que crean.
¿Qué 3 cosas debería tener en cuenta alguien que quiere ingresar en el ámbito laboral vinculado a IA?
Hay 3 aspectos clave que puedo ofrecer desde mi perspectiva trabajando con AI y viniendo de las ciencias sociales:
Es importante centrarse tanto en los aspectos técnicos como en los socio-técnicos: No basta con entender cómo funcionan los sistemas de IA desde una perspectiva técnica (la IA no es solo un conjunto de algoritmos y datos). Es igualmente crucial comprender su dimensión sociotécnica, es decir, cómo la tecnología interactúa con el contexto social, cultural y político. Ya sea que vengas de un perfil técnico o no, entender el impacto que AI tiene en la sociedad es fundamental. Hoy en día, existen muchísimos roles en el ecosistema AI y la perspectiva de los cientistas sociales es indispensable para ayudar a que la innovación se haga de manera responsable, establecer procesos de gobernanza de la IA, educar, etc.
La colaboración interdisciplinaria es fundamental: Es importante poder trabajar con equipos diversos que incluyan perfiles técnicos, pero también personas de ciencias sociales, derecho, o políticas públicas. Saber comunicar y traducir conceptos entre disciplinas es una habilidad muy valorada.
Reach out! Diversifica tus redes, empezá a seguir a organizaciones que trabajen con AI, contáctate con personas que te den curiosidad para entender más de su camino y su trabajo. Esto te va a ayudar a ubicarte un poco en el ecosistema AI y entender dónde te gustaría contribuir.
¿Cómo haces para estar actualizada en un ámbito de rápidos avances como es la tecnología de IA?
Es algo que me cuesta un poco porque uno quiere estar al día pero no puede estar todo el tiempo leyendo sobre AI (es infinito) y el exceso de información tampoco es bueno.
Por mi parte, hay un costado que sucede de manera un poco mas orgánica por el contexto donde trabajo, voy a charlas, conferencias, pero también aprendo mucho de los participantes de los cursos que damos que vienen de contextos super diferentes.
De manera más sistemática, intento organizarme para dedicar algunas horas los viernes por la tarde a leer artículos o informes. ¡También escucho muchos podcasts cuando camino al trabajo! Recomiendo muchísimo el podcast de una colega de trabajo que se llama “The World We Are Building”, que trata de ampliar y diversificar las conversaciones alrededor de AI.
¿Cómo tus roles anteriores contribuyen a cómo tomas decisiones en tu rol actual?
Mi experiencia en Google fue fundamental para formarme como profesional. Dos cosas que valoro muchísimo gracias a mi paso por Google son el trabajo en equipo y el proceso de dar y recibir feedback.
Me acuerdo que hicimos una actividad en Google Argentina en la que identificamos los colores de cada miembro del equipo y luego nos daban unos bloques tipo ladrillos de colores para poner en el escritorio (¡todavía me acuerdo de mis colores!). Lo genial era poder ver el color de cada persona para adaptar el estilo de comunicación.
Esto influye directamente en mi forma de trabajar actual. Me apoyo muchísimo en mi equipo, soy muy consultiva y más consciente de la necesidad de adaptar mi estilo de comunicación según con quién esté interactuando (una habilidad que también tuve que ejercitar como parte de mi proceso de inmigración: primero a México y luego a Montreal).
El proceso de dar y recibir feedback es una de las cosas más valiosas que me llevé de Google.
Creo que yo daba por sentado que en todos los entornos de trabajo la gente tenía el proceso de feedback incorporado, pero con los años y al pasar por diferentes entornos laborales me di cuenta de que no era así en absoluto y me convertí un poco tipo en la defensora del feedback, insistiendo siempre en la importancia de establecer procesos de feedback y trayendo mucho de lo que aprendí en Google.
Ariana trabaja en Mila (Quebec AI Institute), un instituto de investigación en inteligencia artificial ubicado en Quebec, reconocido a nivel mundial por sus contribuciones en aprendizaje profundo y su enfoque en el desarrollo responsable y ético de la IA. Trabaja en el equipo de educación como Responsable de programas, desarrollando programas de aprendizaje de AI para diversas audiencias como funcionarios públicos, profesionales de industria privada, ONGs, universidades, estudiantes e investigadores. Es antropóloga y previamente trabajó en Google. Puedes seguirla en LinkedIn.
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