Tres mujeres líderes en tecnología, salud y empleabilidad compartieron su experiencia sobre cómo la inteligencia artificial está transformando industrias completas en Colombia y Latinoamérica. Desde la detección temprana de enfermedades hasta la democratización de la educación y la creación de rutas de empleo con enfoque de género, la conversación reveló que el verdadero poder de la IA está en resolver problemas humanos concretos, siempre que se aborde con responsabilidad ética y diversidad en los equipos.
¿Cómo está salvando vidas la inteligencia artificial en salud?
Laura Velázquez, cofundadora de Arcángel AI, explicó que su acercamiento a la inteligencia artificial nació de una tragedia personal: tres familiares cercanos fallecieron en menos de mes y medio porque el sistema de salud no actuó a tiempo, a pesar de contar con la información necesaria [02:48]. Esa experiencia la llevó a Montreal, donde la IA es parte del día a día, y allí comprendió que esta tecnología podía cerrar brechas de acceso a salud.
Arcángel AI funciona como una plataforma de AI as a service que transforma datos en modelos inteligentes de manera automática para hacer detección temprana de enfermedades [03:42]. Los tres grandes retos que atacan son:
- Prevención: saber qué pasa con los pacientes fuera del entorno clínico.
- Detección temprana: con la infraestructura actual de Latinoamérica, detectar enfermedades a tiempo es extremadamente difícil.
- Acceso: la mitad de la población mundial no accede a servicios de salud.
Un ejemplo puntual es su modelo de enfermedad renal crónica, donde el 90 % de los pacientes en Latinoamérica están ocultos y cuando son detectados ya requieren diálisis [05:24]. Entrenando un algoritmo con variables y factores de riesgo en retrospectiva, procesan casi dos millones de registros al mes para identificar pacientes con altos indicadores de la enfermedad.
¿Qué revelan los datos sobre salud mental?
La Organización Mundial de la Salud señala que cada año aumentan un 13 % los retos de salud mental en crisis de ansiedad, depresión y probabilidad de suicidio. Arcángel analizó una población de veinticuatro mil pacientes colombianos y encontró que el 75,6 % tenía un riesgo alto o mediano de crisis de ansiedad, depresión o probabilidad de suicidio [06:46]. El modelo ahora integra no solo variables clínicas sino también demográficas y sociales para generar alertas más tempranas y activar rutas de atención inmediata.
Un dato que compartió la moderadora Mónica resulta alarmante: de cada diez personas que se suicidan, ocho son hombres [06:14].
¿Por qué la inteligencia artificial generativa cambia las reglas en educación?
Natalia, quien lidera proyectos de educación en Microsoft para Suramérica, explicó el concepto de AI for good: usar la inteligencia artificial para abordar problemáticas globales como la pobreza multidimensional, la sostenibilidad y las brechas educativas [08:08]. En la Amazonía, por ejemplo, combinan imágenes satelitales, acústica e imágenes locales para proteger un ecosistema que parece imposible de monitorear.
La inteligencia artificial generativa, que lleva apenas dos años de explosión, tiene una capacidad diferenciadora: sostener conversaciones en lenguaje natural con las personas [10:10]. Esto permite crear tutores personalizados que identifican brechas de aprendizaje, detectan condiciones como dislexia de manera oportuna y comparan datos de millones de estudiantes.
¿Qué habilidades importan más en el mercado laboral actual?
Según datos de LinkedIn —plataforma con ochocientos millones de usuarios y más de sesenta millones de empresas—, de las diez habilidades más solicitadas tras la irrupción de la IA generativa, ocho son transversales [13:20]:
- Resiliencia.
- Pensamiento crítico para abordar sesgos.
- Creatividad.
- Capacidad de comunicación y empatía.
El Foro Económico Mundial y McKinsey estiman que se perderán 85 millones de empleos en los próximos años, pero se ganarán unos 69 millones [12:42]. El reto real no está en los números totales, sino en qué tipo de personas serán desplazadas y cuáles llegarán al mercado.
¿Cómo enfrentar los sesgos y construir equipos diversos en IA?
Diana Orozco, jefe de servicios de empleabilidad en Colsubsidio, advirtió sobre un caso emblemático: el sistema de reclutamiento con IA de Amazon descartaba automáticamente candidatas mujeres para cargos técnicos porque los datos históricos reflejaban patrones masculinos [15:33]. La lección es directa: somos responsables de la información con la que alimentamos la IA.
El concepto de data anonimizada es fundamental en sectores sensibles. En salud, cada paciente se convierte en un código numérico para proteger su privacidad, pero Arcángel obliga a sus equipos a visitar hospitales y conocer a los pacientes reales para que los números no pierdan su dimensión humana [18:20].
Sobre regulación, la Unión Europea clasifica los datos en niveles de alto, mediano y bajo riesgo, e incluye la empleabilidad como sector de alto riesgo [20:06]. Colombia avanza con el CONPEZ, liderado por el Departamento de Planeación Nacional, como primer marco ético para IA en Latinoamérica. La UNESCO ya cuenta con más de 191 países adheridos a principios éticos para la inteligencia artificial [22:08].
En cuanto a género, las cifras hablan: la participación femenina en tecnología no supera el 32 % a nivel sectorial [24:15]. Microsoft mantiene un 40 % con esfuerzo intencional, garantizando que siempre haya una mujer en cada terna de contratación. Y está comprobado que las empresas con mayor participación femenina logran un 35 % más de productividad [23:38].
Colsubsidio, que atiende noventa mil personas al año y procesa más de 1,4 millones de hojas de vida, encontró que el 54 % de quienes buscan empleo son mujeres y más del 50 % de las colocaciones también [25:08]. Este hallazgo los llevó a crear una ruta de empleo con enfoque de género, identificando primero los sesgos y barreras humanas antes de alimentar cualquier modelo de IA.
¿Qué opinas sobre el papel de la diversidad en los equipos que construyen inteligencia artificial? Comparte tu experiencia.
