El avance de la Inteligencia Artificial: más vale enemigo listo que amigo tonto

Me han contado un chiste buenísimo sobre un experto al que le preguntan cuál va a ser la tecnología que cambiará nuestro futuro. El tipo, muy seguro de sí mismo, alza un dedo y exclama: ¡Blockchain, el Blockchain lo va a cambiar todo! Y, ¿puede usted explicarnos un poco más qué es eso del Blockchain? Ehhh…bueno…-responde el experto- sí…ehhh…¡también está la IA!

También está la IA. Pues sí. Hay que apostar por IA. Los chinos van a liderar la IA. Últimamente todas las conversaciones que tengo giran en torno a la IA. Y a los chinos. Y a la apuesta de los chinos por la IA. Y a tirarnos de los pelos porque nosotros no hacemos IA. Nadie especifica muy bien si lo que tenemos que hacer es crear una Nekane que le haga la competencia a las posibilidades que ofrece esta divertida Alexa, o un Patxi que además de saltar los troncos como Atlas, los corte y los apile para el fuego bajo.

En cualquier caso, como el experto del chiste, nos venimos arriba. Hagamos que los algoritmos hagan de Minority Report una realidad y adivinen quién va a delinquir. Hagamos que contraten y que despidan. Que decidan quién merece un crédito y quién no. No se nos ocurre pensar que los algoritmos son como los hijos. Les puedes gritar cien veces que se pongan el pijama y no te escucharán, pero como digas “puta mierda” en voz bajita y con la cabeza metida en un armario, ellos te oirán y lo repetirán delante de todo el mundo durante semanas. En su artículo de 2011, “The ethics of artificial intelligence”, Bostrom y Yudkowsky ya apuntan a la casi imposibilidad de entender exactamente por qué un algoritmo se decanta por una decisión o por otra, especialmente cuando está basado en redes neuronales o en algoritmos genéticos evolutivos. Puede ser que el algoritmo te deniegue un crédito porque asocia tu dirección con un nivel económico bajo, o tu nombre con una probabilidad mayor de sufrir un ataque al corazón. Nunca lo sabrás. Como ya anticipó Jean de la Fontaine en pleno siglo XVII: “rien n’est si dangereux qu’un ignorant ami; mieux vaudrait un sage ennemi.” Más vale un enemigo listo que un amigo tonto.

Pero sabiendo esto, tal vez podríamos eliminar los sesgos y, entonces, libres de los prejuicios que les legamos, y con acceso a toda la información imaginable, ¿por qué no dejar que gobiernen los algoritmos? La idea no es mía, lo confieso. Pero en los últimos tiempos la he oído varias veces, y siempre de boca de entusiastas tecnólogos. Para mí, esto es la versión 4.0 de las caras de aburrimiento que veo en muchos ingenieros frente a las ciencias sociales. Eso para qué vale. Para qué nos valen los estrategas en un entorno VUCA, donde la estrategia que dura más de un año es una estrategia vieja, donde no se puede planificar porque la velocidad del cambio es exponencial y somos incapaces de ver lo que nos viene. Para qué queremos gobierno cuando tenemos datos que nos dicen todo lo que queremos saber sobre las personas.

En su artículo de 2003, “Ethical issues in advanced artificial intelligence”, Bostrom argumenta que una IA cuyo objetivo fuera maximizar la producción de pisapapeles terminaría en última instancia por consumir todas las materias primas a su alcance para lograr su objetivo, hasta terminar con la vida en la Tierra. Un ejemplo similar sería una IA cuyo principal objetivo fuera erradicar el cáncer de la forma más rápida y eficiente posible que es, por supuesto, aniquilar a toda la humanidad. Como dice Yudkowsky en su artículo “AI as a positive and negative factor in global risk”  del año 2008: “la naturaleza no es cruel, simplemente es indiferente”.

Y aunque una superinteligencia no nos matara para erradicar el cáncer o para llenar el mundo de pisapapeles, todavía seguirían existiendo riesgos fundamentales. En su libro de 2015 “Homo Deus”, Harari ya apunta sobre la posibilidad de que, a medida que la inteligencia artificial tome el mando de las tareas más mecánicas (e incluso de otras tareas que no lo sean tanto), habrá una clase de humanos que no aportarán ningún valor productivo al conjunto de la sociedad y, por tanto, resultarán prescindibles. Algunas teorías, como la defendida por Rutger Bregman en su libro “Utopía para realistas” de 2016, apuntan a la renta básica universal como una solución para que estas personas puedan seguir formando parte de la sociedad de una forma digna. Sin embargo, con la lógica de la IA que cura el cáncer a las bravas, ¿por qué íbamos a gastar recursos en personas que no aportan nada a la sociedad? ¿por qué pagarle una sanidad universal, una educación universal a alguien que es perfectamente prescindible?

Puede que la singularidad que explica Ray Kurzweil esté más cerca que nunca pero hoy por hoy seguimos siendo los seres más inteligentes del planeta. No podemos diseñar máquinas que no compartan nuestros valores humanos y filantrópicos. No podemos poner en manos artificiales la gobernanza de nuestras vidas. Y si es un paso inevitable en la evolución humana, al menos deberíamos asegurarnos de que, antes de hacerlo, los nuevos Homo Deus comparten con nosotros los valores básicos que nos hacen ser quienes somos y que constituyen la esencia del ser humano.

Comparto con vosotros esta reflexión de Irving John Good, de 1966, recogida en su libro “Speculations concerning the first ultraintelligent machine”: “Definamos una máquina ultrainteligente como una máquina capaz de sobrepasar todas las actividades intelectuales de cualquier hombre, independientemente de lo inteligente que ese hombre sea. Dado que el diseño de las máquinas es una de esas actividades intelectuales, una máquina así podría diseñar máquinas todavía mejores que ella. Entonces se produciría una explosión de inteligencia, y la inteligencia del hombre sería dejada muy atrás. Por eso la primera máquina ultrainteligente es el último invento que el hombre tendrá que hacer”.

Las diferencias entre una política orientada a resultados y una política orientada a soluciones

Cuando escribí el artículo «Hacia una política vasca de I+D+i orientada a soluciones«, recibí algunos comentarios muy interesantes centrados en el concepto: «lo que planteas es muy parecido a lo que tenemos ahora, ¿cuál es la diferencia?…» o, «eso lo llevamos haciendo toda la vida en Euskadi, ¿dónde está el cambio?…«. Aquí va una reflexión para ilustrar mejor la diferencia entre pensar en resultados o pensar en soluciones.

Situación A. Subo a un taxi y le digo al taxista: «Hola, buenos días. Al aeropuerto, por favor». Llegamos al aeropuerto y le pago la carrera.

Situación B. Subo a un taxi y le digo al taxista: «Hola, buenos días. Vaya hasta el final de esta calle, por favor, y después gire a la derecha. Cuando llegue a la rotonda continúe recto y tome la primera salida a la derecha. Pare en el ceda. Conduzca a cien kilómetros hora durante quince minutos hasta que encuentre una salida donde pone aeropuerto, tome el carril de la izquierda y conduzca otros diez kilómetros hasta que vea unas luces y una torre muy alta. Tome el carril de llegadas y aparque en la zona donde pone taxis.». Llegamos al aeropuerto y le pago la carrera.

Para un observador externo las dos situaciones son exactamente iguales: me subo a un taxi, llego a mi destino y le pago al taxista su carrera. Pero en realidad hay importantes diferencias entre ambas situaciones:

Diferencia 1. LA CONFIANZA ENTRE LOS AGENTES.

Hay dos motivos para que suceda la situación B: 1), que crea que el taxista no tiene ni idea de cómo se llega al aeropuerto o 2), que crea que el taxista es un sinvergüenza que va a dar cien vueltas para cobrarme el doble. En cualquiera de los dos casos, está claro que no confío ni en la experiencia ni en el conocimiento del taxista o, peor aún, que creo que yo soy capaz de hacer su trabajo mejor que él.

Diferencia 2. LA INFORMACIÓN DISPONIBLE.

El taxista no tiene ni idea del destino final. Si el taxista hubiera sabido desde el principio que íbamos al aeropuerto, probablemente me habría avisado del atasco que se forma cada día en la autopista a esa hora, y me habría propuesto una ruta alternativa para llegar antes. Como no sabía el destino, no ha podido usar su conocimiento ni su experiencia para hacer que el viaje sea óptimo para él (acaba antes y puede hacer otra carrera) y para mí (que voy a perder el avión por llegar tarde).

Diferencia 3. LA OPTIMIZACIÓN DE LAS CAPACIDADES

Igual conozco el camino al aeropuerto de Bilbao como la palma de mi mano. Pero si trato de hacer lo mismo cuando tenga que tomar un avión en Nueva York, en Berlín o en Tokio, más me vale que aprenda a teletransportarme. Voy a dar más vueltas que un tiovivo, me voy a gastar un dineral y lo más probable es que no llegue al aeropuerto jamás.

Diferencia 4. LA DIRECCIONALIDAD
En el segundo caso tengo todos los boletos para que el taxista me eche mal de ojo o me deje tirada en medio de la autopista, por pesada. En el primer caso, estoy asumiendo implícitamente que coger un taxi es la mejor opción porque odio los autobuses y, si cojo mi coche, luego tendré que volverme loca para aparcarlo y, además, me costará un dineral. Confío en que el taxista conoce ese trayecto y va a tomar las mejores decisiones para llegar lo antes posible. Así que solo le digo: «lléveme al aeropuerto» y confío en que él sabrá cómo hacerlo.

La vida real.

Si soy un gobierno con una política orientada a resultados me voy a sentar con mi sistema de innovación y les voy a decir: «¡patentad, publicad, colaborad, innovad!» (a la derecha, todo recto, a la izquierda). Y si tengo un buen sistema de innovación -y el vasco lo es- mis agentes publicarán, patentarán, colaborarán e innovarán.

Si soy un gobierno con una política de innovación orientada a soluciones, me voy a sentar con mi sistema de innovación y les voy a decir: «¡encontrad una cura para el Alzheimer en 5 años!» (¡llevadme al aeropuerto!) Y si tengo un buen sistema de innovación -¿tengo que insistir en que el vasco lo es?- encontrarán la cura, y para ello no les quedará más remedio que generar nuevo conocimiento (y publicarlo), colaborar entre ellos y con otras instituciones internacionales mejores que ellos, y generar nuevos productos y nuevas tecnologías (así que innovarán y también patentarán).

Por supuesto, cuando tomo un taxi tengo que pagar y mi dinero cubre el trabajo del taxista, la gasolina y el desgaste de las piezas del coche. Cuando oriento al sistema hacia soluciones concretas, como gobierno también tengo que pagar. El sistema me va a pedir infraestructuras, me va a pedir que cambie la legislación para facilitar la entrada de productos en el mercado, me va a pedir un mercado donde colocar sus productos, me va a pedir programas de ayuda específicos para generar conocimiento y transferirlo. Me va a pedir, en definitiva, que mantenga una política de oferta, una política de demanda y una política de resultados. Y ese será mi trabajo como administración: dotar de direccionalidad al sistema, establecer las condiciones de entorno adecuadas y crear nuevos mercados.

Como os conozco, sé que estaréis pensando: «el sistema vasco de innovación no es un taxista que se limite a cumplir el mandato del gobierno«. Y tenéis razón, no lo es. Lo bueno de los taxistas es que conocen tan bien su ciudad, que no solo saben cuál es el mejor camino para llegar al destino marcado, también conocen montones de sitios interesantes a los que llevarte y (aún más importante) te pueden decir en qué parte de la ciudad es mejor que ni pongas los pies. Así que ahí va mi último consejo: escucha al taxista. Y fíate de él.

Sé feliz y estudia lo que te dé la gana

Cuando mi hijo cumplió cinco años, su padre y yo nos enfrentamos al apasionante mundo de las actividades extraescolares. Durante un par de semanas hicimos un máster de pelota vasca, de baile, de baloncesto y de idiomas para decidir a qué íbamos a dedicar las tardes en esta familia.Lo tuvimos claro cuando llegamos a la charla de presentación del club de fútbol: “si queréis que vuestros hijos jueguen en el Athletic, ya podéis llevarlos a otro sitio. Aquí no les vamos a enseñar fútbol, aquí les vamos a enseñar valores. Que sean solidarios, autónomos, responsables. Que trabajen en equipo”. Dos meses después nos enviaron a casa el calendario 2018-2019 con la foto de todos los jugadores del club: 205 niños y 2 niñas. Mientras miraba la foto pensé: ¿será que las niñas no necesitan aprender valores?

Os propongo un experimento: teclead en Google Imágenes “Chief Executive Officer”. Lo más probable es que encontréis un montón de fotos de hombres de mediana edad, blancos, sonrientes y con trajes oscuros. Si tenéis suerte es posible que veáis entre ellas alguna foto de mujer. O no. Este experimento se realizó por primera vez en 2015 en un estudio liderado por la Universidad de Washington. Los investigadores tuvieron que navegar a través de cientos y cientos de fotos de hombres blancos trajeados en negro hasta dar con la primera cara femenina de la lista: era la Barbie Directora General.

En 2016, un equipo liderado por la Universidad de Boston y Microsoft Research alimentó un algoritmo con más de tres millones de palabras obtenidas del servicio de noticias de Google, centrándose en las de uso más común. Después retaron a la máquina a finalizar la siguiente frase: “el hombre es la programación, como la mujer es a…”  y la máquina arrojó el siguiente resultado: “el hombre es a la programación como la mujer es a las labores de casa”.

¿Qué les pasa a las máquinas?

En realidad, todo esto tiene una explicación muy sencilla: las máquinas funcionan con algoritmos y los algoritmos se alimentan con datos reales. Si echamos un vistazo a estos datos entenderemos por qué las máquinas se empeñan en discriminar a las mujeres. Por ejemplo, las mujeres tienen presencia únicamente en el 8 % de las jefaturas de estado del mundo, en el 18 % de los ministerios y en el 24 % de los parlamentos. Únicamente el 34 % de los puestos de alta dirección empresarial están ocupados por mujeres. Ningún país ha alcanzado la paridad entre hombres y mujeres. De media, el mundo está al 68 % del objetivo de paridad, un porcentaje que asciende al 82 % si se tienen en cuenta solo los países con mejores índices de igualdad (Noruega, Islandia, Suecia y Finlandia).

Otro dato interesante apunta a que, en España, el 100 % de los hombres vuelven al trabajo después de su baja paternal. En el caso de las mujeres, este ratio desciende al 55 %. Hay más mujeres españolas con educación secundaria y terciaria, pero de media, ganan un 30 % menos. Eso las convierte en las primeras candidatas de la familia para acogerse a medidas de conciliación, lo que a menudo supone renunciar a su carrera profesional o, al menos, cortar de raíz sus posibilidades de promoción.

¿Por qué las mujeres ganan menos?

No hay una única causa que lo explique, pero sí que existe una clara tendencia por parte de las mujeres a elegir unas carreras frente a otras. Aunque suelen tener las notas más altas de acceso a la universidad y, por lo tanto, pueden acceder a las carreras que prefieran, el 79 % del alumnado en estudios superiores de educación son mujeres, y también el 72 % en los estudios de salud y bienestar. Sin embargo, apenas suponen el 25 % del alumnado en las carreras de ingeniería y de arquitectura. En el caso de la formación profesional, el patrón se repite: los grados con mayor nivel de empleabilidad (automoción, informática, fabricación mecánica y electricidad y electrónica) apenas cuentan con un 3 % de alumnado femenino, que preferentemente se decanta por los estudios vinculados a la imagen personal, a la sanidad y al turismo.

Un estudio publicado por Science en 2017 demostró que, a los seis años, las niñas ya empiezan a verse a sí mismas como menos inteligentes frente a los niños. Cuando se les habla de un personaje de cuento “muy, muy listo” y se les pide que señalen de entre varias fotos quién podría ser, menos de la mitad eligen un personaje femenino. Este video refleja muy bien este resultado.

Los estereotipos de género se definen entre los cinco y los siete años. Los pilotos, los bomberos y los cirujanos son hombres. Los CEOs también son hombres. Los niños van a fútbol y las niñas a danzas vascas (si crees que, a los cinco años, los niños eligen sus extraescolares, déjame decirte que estás muy equivocada). Si las niñas no identifican el liderazgo como una habilidad propia de las mujeres, difícilmente llegarán a ser líderes ellas mismas.  Necesitan referentes, figuras que les recuerden que ellas pueden ser todo lo que quieran ser.

¿Y si a pesar de todo la niña quiere ser enfermera?

Igual algunos de vosotros estáis pensando en la cara de éxtasis que ponen vuestras hijas cuando las vestís con diademas de brillis y tutús rosas. Existe una extensa literatura que estudia el efecto que la biología tiene sobre las elecciones de las mujeres y de los hombres. Parece que los hombres tienen mejor visión espacial que las mujeres, pero las mujeres se comunican mejor que los hombres. También hay que quien afirma que las mujeres se sienten más atraídas por las personas, mientras que los hombres prefieren actuar con herramientas y con cacharrería.  En realidad, hay tantos factores que influyen (factores biológicos, experiencias tempranas, educación recibida, referentes, contexto cultural), que resulta complicado separar el efecto que cada uno de ellos tiene sobre las elecciones que hacemos.

Lo que sí parece cierto es que la igualdad nos hace diferentes. Las diferencias de género están fuertemente correlacionadas con el desarrollo económico. O, dicho de otra forma, en los países donde las mujeres son libres de elegir, las mujeres eligen que no quieren ser ingenieras. Y eso explica que en Arabia Saudí el 45 % de los informáticos son mujeres, pero en Suecia no llegan ni al 15 %.

Si las niñas asumen que son tan inteligentes y tan capaces como los niños, si las niñas tienen referentes en los que verse reflejadas, pero a pesar de todo deciden disfrazarse de Frozen en lugar de hacerlo de Dark Vader, están en su derecho de hacerlo. No es un fracaso que elijan ser enfermeras, periodistas o profesoras de educación infantil, en lugar de pasarse todo el día escribiendo líneas de código delante de una pantalla.  Hay una sutil pero clara diferencia entre facilitarle a alguien la entrada, y meterlo dentro a empujones.

La verdadera igualdad no consiste en tener tantos ingenieros como ingenieras, la verdadera igualdad consiste en poder elegir qué queremos ser. No importa si nuestras niñas quieren ser médicos o químicas. Lo que importa, lo que de verdad importa, es que sean felices. Y que sean libres para elegir lo que les dé la gana ser.

Este post fue originalmente publicado el 7 de marzo de 2019 en el blog de TECNALIA

Hacia una política vasca de I+D+i orientada a soluciones

Vivimos en una época donde lo único que permanece inalterable es el cambio. El cambio tecnológico, el cambio social y el cambio en el comportamiento y en los valores, son algunos de los principales factores que marcan la transformación de la realidad, y también la transformación de las políticas de ciencia, tecnología e innovación. Al enfocar nuestras prioridades hacia los Grandes Retos del Milenio definidos por Naciones Unidas, hemos puesto sobre la mesa un nuevo reto: transformar nuestros sistemas de innovación y nuestra forma de entender la ciencia y la tecnología como herramientas para la prosperidad y para el bienestar global.

El Sistema Vasco de Innovación se ha construido sobre décadas de visión compartida y de trabajo duro. Tras las primeras políticas de oferta que datan de los años 80 y mitad de los 90, en los que se construyeron las bases de la actual Red Vasca de Ciencia, Tecnología e Innovación, llegaron las políticas para sofisticar la unión entre la oferta y la demanda (1997-2005), consolidando la Red y orientándola hacia las necesidades presentes y futuras de las empresas y de la sociedad vasca. A partir de 2005 se puso el acento sobre la necesidad de obtener resultados en base a las principales fortalezas del país. Gracias a todo este trabajo, a la planificación y a la estabilidad en la apuesta por la I+D, el sistema vasco de innovación es un sistema consolidado, maduro, estable y preparado para afrontar los retos del futuro.

Y ahora, ¿qué?

Muchos de los Objetivos de Desarrollo Sostenible nos afectan directamente en Euskadi. Retos como el envejecimiento activo y la economía plateada (3. Salud y Bienestar), nuevos empleos (8. Trabajo Decente y Crecimiento Económico), el cambio de modelo energético (7. Energía Asequible y no Contaminante), industria 4.0 (9. Industria, Innovación e Infraestructuras), la protección del medio ambiente (13. Acción por el Clima) son retos globales y también son retos locales. Trabajar para darles una respuesta nos posiciona de dos maneras:

  1. Tiene impacto social y medioambiental: nos permite dotar de mayor calidad de vida a las personas que vivimos aquí, en la medida en que establecemos planes para aprovechar el conocimiento de las personas mayores que siguen activas, planes para mejorar la calidad de nuestro aire, planes para mejorar la calidad de vida en nuestras ciudades, planes para desarrollar empleos dignos donde las personas puedan desarrollar todo su potencial y que vengan acompañados de retribuciones adecuadas, nuevos modelos de relaciones laborales, etc.
  2. Tiene impacto económico: en la creación de soluciones que permitan dar respuesta a cualquiera de estos retos va implícito la creación de valor económico en forma de patentes, de nuevas empresas y de empleos de alto nivel. Por otro lado, en la medida en que seamos capaces de dar respuesta a los retos, podremos competir con nuestras soluciones en el nivel global, donde los retos son igual de importantes.

Se trata de pasar de un sistema que está orientado a resultados (patentes, publicaciones científicas, colaboración empresarial ) a un sistema orientado a impacto (soluciones para el envejecimiento activo, soluciones de automatización de la industria, soluciones para la electrificación del transporte, soluciones energéticas sostenibles). En definitiva, se trata de dotar de direccionalidad a la estrategia de I+D+i.

Para que esto sea posible es importante tener en cuenta algunos factores:

  1. El modelo de desarrollo de Euskadi tiene que estar basado en nuestra cultura, teniendo en cuenta nuestros cinco tipos de capital: humano, creativo, productivo, social y ecológico. También sobre los valores que definen al sistema de innovación vasco, tales como transparencia, apertura internacional, resiliencia ante los cambios, y confianza y proximidad entre los agentes. Esto tiene otra vertiente, que es la de sofisticar la demanda social, de manera que sea la propia ciudadanía la que, convenientemente formada e informada, sea capaz tanto de absorber las soluciones para su bienestar personal, como de entenderlas como oportunidad para la creación de riqueza.
  2. En este nuevo marco es fundamental el liderazgo institucional. Este factor es una ventaja comparativa para nosotros, porque tradicionalmente, Euskadi siempre ha contado con visionarios y líderes empresariales y políticos que han sido capaz de ver más allá y de crear las bases del futuro del país (se hizo con el Decreto de Tutela en 1985, con la creación de los CICs, de los BERCs, de las grandes alianzas tecnológicas, con las estrategias de biociencias, nanociencias y energía…) El papel de un Estado Emprendedor, como lo denomina Mazzucato es fundamental para apoyar desde lo público apuestas que sabemos que pueden aportar mucho valor, aunque ahora impliquen un alto nivel de riesgo tecnológico y/o de mercado (lo que llamamos apuestas pacientes).
  3. Las apuestas pacientes han de ir acompañadas por financiación paciente, financiación estable en el tiempo y suficiente para permitir que las apuestas que hagamos de futuro tengan tiempo de echar raíces y de ofrecer resultados. En este sentido es importante subrayar que las apuestas que se hacen desde lo público (con dinero de todos) no solamente sirven para socializar el riesgo, también para socializar los beneficios, en un proceso que permite que el conjunto de la ciudadanía entienda la importancia que la ciencia y la tecnología tienen para mejorar sus condiciones de vida.
  4. Los retos globales vienen acompañados de otro reto en financiación: el reto de crear nuevos instrumentos que den respuesta a las necesidades que plantean la automatización, la digitalización y, en general, la velocidad del cambio tecnológico. Hablamos, por ejemplo, de empresas con pocos empleados pero con un nivel de facturación muy alto, o de empresas en las que las inversiones de capital físico son mínimas pero necesitan ayuda para afrontar la incertidumbre de un mercado en constante cambio, o empresas con modelos de negocio radicalmente distintos a los tradicionales que van a necesitar instrumentos de financiación que estén a la altura de la nueva realidad.
  5. Y por último, y quizá lo más importante, una política orientada a producir soluciones implica un cambio radical en la gobernanza tradicional de la innovación: es necesario continuar avanzando hacia un modelo vasco de gobernanza multinivel,que integre las funciones tanto de manera vertical como horizontal, permitiendo así la toma de decisiones que integren niveles como el empleo, la fiscalidad, el transporte, la salud, las políticas sociales y la educación. (Por ejemplo, ¿Cómo decidiremos cuáles serán -y cómo implantar- los nuevos perfiles de empleo si no están incluidos en el debate desarrollo económico, empleo y educación?). Y lo más importante: necesitamos que este sistema de gobernanza se integre en una cuádruple hélice junto con el resto de agentes empresariales, sociales y científico-tecnológicos (¿podríamos tomar la decisión anterior sin tener en cuenta a la universidad o a las empresas?).

Una política vasca de I+D orientada a soluciones (orientada a impacto) no es más que la evolución natural de una política de I+D que ha sido coherente en el tiempo y que ha dado, en general, buenos resultados. Implica mantener activas las políticas de oferta que permitan crear las infraestructuras necesarias para que el conocimiento se actualice y nos permita avanzar, las políticas de demanda que ayuden a sofisticar tanto la demanda empresarial como la demanda social, y las políticas de resultados, entendidos estos como outputs y outcomes, que han contribuido en los últimos años a posicionar a todos los agentes del sistema en la cadena de valor de la I+D+i.

Una política vasca de I+D orientada a soluciones no es un cambio radical: el sistema vasco de I+D siempre ha estado pensando en soluciones para mejorar la economía del país. Más bien es una oportunidad: Euskadi es un país con una importante conexión internacional, con excelencia científica, con un sistema de I+D maduro y consolidado, con unos sectores público y privado comprometidos con la innovación. Orientar todas nuestras fortalezas a la búsqueda y explotación de soluciones concretas es el camino más rápido para ser, en poco tiempo, una región líder en innovación.

Las mujeres en Bizkaia: luces y sombras, en prensa

Iratxe Celis, de Onda Vasca, nos invitó ayer a formar parte de «Euskadi Hoy Magacine» para contar en primera persona cómo íbamos a enfocar la jornada de ayer a la tarde en Juntas Generales «La mujer en Bizkaia: luces y sombras» en la que hablamos largo y tendido de liderazgo y emprendimiento.

Y es que el liderazgo femenino está todavía en la sombra. El problema es doble: por un lado, faltan mujeres líderes ( las mujeres ocupan el 34% de los puestos directivos empresariales, el 8% de las jefaturas de Estado, el 18% de los ministerios del mundo); por otro lado, faltan referentes que empujen a las nuevas generaciones a liderar el futuro.

Os dejo el audio de la entrevista que compartí con Elena Guede, directora de Cementos Lemona. Si quieres saber más, estamos en la portada de DEIA. Y si quieres saber más aún, próximamente en el blog de TECNALIA.