Pienso, luego escribo

Imagen generada por IA ganadora de un premio de arte U no de los comentarios que más escucho en el debate acerca del uso de la IA en la sanidad es el de “ ¿Qué pasa si la IA se equivoca?”.  Para empezar hay que señalar que los profesionales sanitarios también se equivocan, con lo cual no es posible plantear el debate en términos de “usar una herramienta que puede fallar” versus “hacerlo sin herramientas y así no habrá equivocaciones”.  Es mucho más interesante comparar cuáles son los errores de los profesionales sanitarios y los de la IA, porque el análisis de sus causas puede ayudar a reducir su impacto y a optimizar el resultado de combinar ambos.  A grandes rasgos, mientras que los errores médicos a menudo se deben a factores que podríamos llamar biológicos (fatiga, conocimiento limitado, prejuicios…) los errores de la IA son de naturaleza procedimental (falta de calidad de los datos, fallos en la programación o limitaciones del modelo).  Comprender pues los mecanismos que hay det

  En los últimos años, la defensa de la diversidad se ha convertido en un elemento obligado de las políticas y prácticas en sociedades y organizaciones públicas y privadas en los países de nuestro entorno. La premisa básica de esta defensa radica en el respeto y la celebración de la individualidad, buscando crear entornos donde todas las personas, sin importar su origen, raza, orientación sexual o género, puedan sentirse valoradas y respetadas. Sin embargo, en la práctica, la implementación de estas políticas a menudo genera una paradoja inquietante: en el afán de promover la diversidad, se termina clasificando e igualando a las personas y etiquetándolas sobre la base exclusiva de características que ninguno de nosotros elegimos, como el color de la piel o la orientación sexual. Así, no solo se desdibuja la verdadera diversidad, sino que se generan otras consecuencias negativas, incluida la pérdida de responsabilidad individual. Cada piedra es única y hay que saber usarlas para c