Pedro González García, profesor titular del Departamento de Informática de la Universidad de Jaén y codirector de CAEPIA 2026, el congreso español de inteligencia artificial que se celebra en Jaén del 11 al 13 de noviembre, investiga cómo hacer que una IA encuentre patrones útiles y, sobre todo, que se pueda entender. Le hemos hecho seis preguntas por escrito, en cristiano, el 10 de noviembre. Estas son sus respuestas, resumidas; lo que va entre comillas son sus palabras literales.
Como codirector del congreso, ¿qué es lo que más ilusión te hace de esta edición en Jaén?
Poder organizar un congreso nacional de esta importancia y enseñar fuera la excelencia de la investigación que se hace en la Universidad de Jaén, en este caso en inteligencia artificial. Pero también, a través de la agenda cultural que han montado, dar a conocer el patrimonio artístico y cultural de la ciudad y de la provincia.
Tu investigación se centra en el descubrimiento de subgrupos. Para quien no sabe de datos: ¿qué es y para qué sirve?
Es una técnica de IA que permite encontrar patrones ocultos en grandes conjuntos de datos: grupos con características y comportamientos particulares que ayudan a entender mejor un problema y a decidir con más información. Sirve, por ejemplo, para identificar grupos de personas, objetos o situaciones que comparten rasgos y se comportan de una forma especialmente interesante o distinta al conjunto, y para explicar por qué se comportan así.
Muchos modelos de IA son «cajas negras». ¿Por qué importa que una IA pueda explicarse?
Su respuesta corta: «no queremos una IA en la que tengamos que confiar a ciegas», sino una que permita entender por qué toma sus decisiones. Hoy hay sistemas muy potentes que predicen con mucha precisión, pero a menudo no se sabe por qué llegan a una conclusión y no a otra. Y eso pesa especialmente en medicina, industria o finanzas, donde una decisión equivocada puede tener consecuencias importantes.
Los sistemas difusos con los que trabaja pueden expresar el conocimiento con reglas que una persona entiende, del tipo «si se cumplen determinadas condiciones, podemos esperar un determinado resultado». Así se puede examinar el razonamiento del sistema, comprobar si tiene sentido y detectar errores, y los expertos de cada campo pueden validar o no sus resultados. En resumen: «la confianza no debe ser ciega».
Habéis trabajado con datos que no dejan de llegar, como los de sensores. ¿Qué cambia cuando los datos no se detienen?
Tradicionalmente la IA trabajaba con datos estáticos, recopilados y analizados de una vez. Pero en la industria o en los sistemas de sensores los datos llegan de forma continua y hay que procesarlos según se generan, a veces casi en tiempo real, lo que exige métodos más eficientes.
Hay un segundo reto: tanto los datos como los patrones que contienen cambian con el tiempo. No basta con construir un modelo una vez; hay que ir actualizándolo para que siga dando resultados fiables. Es pasar de una IA que aprende de datos del pasado a otra «capaz de aprender y adaptarse a un mundo que cambia constantemente».
Si una empresa de Jaén quiere empezar con IA y no sabe por dónde, ¿qué le recomendarías?
Que lo primero no es comprar tecnología, sino saber dónde puede aportar valor, y para eso hacen falta formación y asesoramiento. No se trata de usar IA porque esté de moda, sino de identificar dónde mejora de verdad el negocio: procesos, costes, productividad o decisiones.
Menciona que la Universidad de Jaén participa en AIR-Andalusia, un Centro Europeo de Innovación Digital (EDIH) especializado en inteligencia artificial y robótica, cofinanciado por la Unión Europea a través del Programa Europa Digital. Las empresas pueden acceder a formación, asesoramiento y acompañamiento tecnológico, e incluso probar soluciones antes de hacer grandes inversiones. Su mensaje: «no hace falta ser una gran empresa ni disponer de un departamento tecnológico para empezar». Lo importante es dar el primer paso, formarse y dejarse asesorar, también con el apoyo del Instituto Interuniversitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional, DaSCI.
¿Qué te gustaría que se llevara a casa quien venga al congreso estos días?
En lo científico, «un montón de nuevas ideas» para seguir trabajando en IA y el intercambio con otros investigadores, conocidos y nuevos, que favorezca la colaboración. En lo personal, una mejor idea de lo que ofrece Jaén, tanto científica como culturalmente.
Pedro González García es profesor titular de Universidad en el Departamento de Informática de la Universidad de Jaén (ORCID: 0000-0002-6733-3868), donde pertenece al grupo de investigación Sistemas Inteligentes y Minería de Datos (SIMIDAT, TIC-207). Su investigación se centra en el descubrimiento de subgrupos, la minería de datos y los sistemas difusos. Es codirector de CAEPIA 2026 (General Chair, junto a María José del Jesus) y participa, desde la Universidad de Jaén, en AIR-Andalusia, Centro Europeo de Innovación Digital en IA y robótica, y en el Instituto DaSCI. Responde por escrito a La Prensa IA.
Contenido elaborado con la asistencia tecnológica de IBERIA y supervisión editorial. Fermín Sánchez es el responsable editorial de LaPrensaIA, diario de divulgación sobre inteligencia artificial. Cubrimos la actualidad de la IA con criterio propio —tecnología, empresas y sociedad— de forma clara para el público no técnico.
