Economía

El directivo de Santander y BBVA que dejó todo para montar una auditora de algoritmos

SciTheWorld es un 'ring' en el que los algoritmos 'boxean' entre sí para estar mejor preparados cuando salgan a la calle

Sergio Álvarez-Teleña, responsable de Innovación y Marta Díez-Fernández, CEO de Sci The World
Sergio Álvarez-Teleña, responsable de Innovación y Marta Díez-Fernández, CEO de Sci The World
Pasó por BBVA, Banco Santander y Morgan Stanley. Tres muescas importantes en su pistola, pero dejo el Oeste de los tiburones financieros por una pecera en la que busca imponer la justicia en el pujante mundo algorítmico.
¿Quién vigila al vigilante? ¿Quién controla el algoritmo? La respuesta es SciTheWorld, compañía que Sergio Álvarez-Teleña ha fundado junto a Marta Díez-Fernández, asturiana, como él.
Un algoritmo es -perdonen los expertos lo siguiente- una suerte de normas informáticas que, entrenadas con datos, pueden realizar acciones automáticas y de forma autónoma. Son los conceptos Inteligencia Artificial, Machine Learning; la posibilidad de que las máquinas aprendan de sus errores y tomen decisiones en función de lo que suceda.
¿Puede un algoritmo ser racista? "Todo depende de los datos con los que se le alimente. Si un algoritmo es racista es porque la sociedad que lo ha creado es racista, porque se alimentará de los datos que esa sociedad le facilite", destaca Álvarez-Teleña, responsable de Innovación -además de fundador- de SciTheWorld. "En esos casos, simular nuevos datos o filtrarlos de la muestra con distribuciones más equilibradas puede ser la solución... o traer nuevos problemas".

SciTheWorld pretende que la Realidad Virtual sea una Realidad Real. Al menos para sustituir los datos de los que se necesita nutrir la Inteligencia Artificial por algo más sencillo de conseguir. Esto democratizaría, aún más, la algoritmia

Un algoritmo no sólo puede ser bueno o malo. Puede descontrolarse. "Es algo normal, los desarrolladores no son superhéroes y cometen errores, pero tampoco hay que alarmarse", explica. El enfoque de la compañía es vigilar al vigilante. Pretenden crear un sistema capaz de detectar cuándo un algoritmo no hace bien las cosas y lanzar automáticamente otro algoritmo que lo controle hasta que los humanos estén en condiciones de tomar una decisión.

No es problema de dinero, sino de pensar

Ponen un ejemplo entre hombres y mujeres para explicar cómo funciona un algoritmo. Es brillante pero quizá demasiado atrevido. "Mejor no lo pongas, es realista pero tiene un punto feo", manifiesta. Al periodista que realiza esta entrevista parece un ejemplo perfecto, pero decide no incluirlo en esta entrevista a petición del entrevistado. Lo académicamente correcto castiga la creatividad. Las formas penalizan el fondo. La postura enmascara el gesto.

Hace años que el desarrollo de la Inteligencia Artificial no depende del dinero. Procesar la información requería hace varias décadas -la Inteligencia Artificial se inventó en los 50- de equipos extremadamente caros, por eso entonces no se dessrrolló. Hoy en día esa barrera se ha superado. La democratización del algoritmo es un hecho.

"Ahora mismo la algoritmización no es un problema de dinero, sino de criterio, de diseñar los algoritmos con precisión. En la banca hay mucha obsesión con partes caras de la arquitectura; como la latencia a la hora de colocar equipos cerca de donde suceden las cosas para ser los primeros en llegar donde sea necesario cuando los sistemas algorítmicos toman decisiones, pero es un error. Lo verdaderamente importante, cuando tu negocio es más complejo que la especulación por arbitraje, es que el sistema tome buenas decisiones, meditadas, más allá de esa velocidad de ejecución. Cuando una empresa que se quiere algoritmizar se gasta una pasta en acercar los equipos me suele saltar una alerta; sé que estoy ante gente que va a malgastar el poco presupuesto que tienen por una falta de criterio peligrosa. Muy peligrosa".

Algoritmos millonarios

Desde que el verano pasado Sergio y Marta decidieron apostar por SciTheWorld les han llegado ofertas para trabajar con bancos, caso de ING,JP Morgan y algunos Hedge Funds. De momento han declinado todas. "No hemos querido que el pan para hoy suponga hacer proyectos a medida para bancos y nos aleje del diseño generalista de la plataforma. También por evitar contarles más de la cuenta; en esta industria el secreto industrial es clave".

Su pasado en la banca, fue una montaña rusa que descarriló. "Desde Morgan Stanley veíamos cuadriplucar el beneficio gracias a que mi jefe y yo entendimos cómo combinar acertadamente algoritmos, mientras en el edificio de al lado los empleados de Lehman Brothers salían de sus oficinas con cajas de cartón. Poco después los mercados atacaron a Goldman Sachs y a Morgan Stanley, y mis clientes salieron volando. Marta y yo nos dimos cuenta del peligro de esta carrera laboral, incluso en los momentos de máximo éxito. Teníamos que empezar a gestionar nuestras carreras como gestionábamos el trading. Y el primer paso fue ir a una de las mejores universidades del mundo en Inteligencia Artificial", explica Sergio.

La crisis le quedó tan grabada en la mente como el tatuaje que Marta se acaba de hacer en uno de sus brazos, un robot, y que cura bajo un plástico de film en sus oficinas en una de las dos Torres Kio, muy cerca de Bankia, el banco que ejemplifica lo que fue gran parte de la banca de aquella época. Vino y rosas; garrafón y ortigas. Hoy, uno de los agentes financieros en los que más interés tiene SciTheWorld. "Al ser un banco tan saneado puede innovar en un contexto diferente al resto de agentes en Europa. En la algoritmización, tienen una oportunidad única".

La crisis

"Fue precisamente vivir todo ese proceso de crisis financiera tan de cerca lo que nos hizo replantearnos todo. Decidimos montar algo para ayudar al sistema en el ámbito de la ciberseguridad. Un objetivo principal es evitar que vuelva a suceder lo mismo. Queremos que los profesionales de la parte de riesgos puedan evitar que un descerebrado reviente el mercado. También somos capaces de generar entornos virtuales para estresar a los algoritmos y entender cómo se van a comportar en numerosos tipos de situaciones extrañas. No llevaremos a cero los errores, porque estresar cajas negras no es nada sencillo, pero reduciremos el riesgo de forma radical. Cualquier CEO acabará exigiendo esto tarde o temprano, si no lo hace antes el Regulador", asevera.

La idea es pasar de la tiranía del dato a la Realidad Virtual. Los datos son el agua imprescindible para el 'entrenamiento' de los algoritmos. Sin datos no hay dinámicas de trabajo; se necesitan para recrear situaciones una y otra vez con el objetivo de que luego, cuando el algoritmo funcione en el mundo real, pueda tomar decisiones acertadas.

La propuesta de Sergio y Marta pasa por que la Realidad Virtual sea una 'Realidad Real'. Al menos para sustituir los datos de los que se necesita nutrir la Inteligencia Artificial por algo más sencillo de conseguir. Esto democratizaría aún más la algoritmia.

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