{"id":25738,"date":"2023-11-08T17:46:16","date_gmt":"2023-11-08T20:46:16","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/mia-meetup-2023-un-encuentro-para-mujeres-en-ia-generativa\/"},"modified":"2025-03-27T16:19:15","modified_gmt":"2025-03-27T19:19:15","slug":"mia-meetup-2023-un-encuentro-para-mujeres-en-ia-generativa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/es\/mia-meetup-2023-un-encuentro-para-mujeres-en-ia-generativa\/","title":{"rendered":"MIA Meetup 2023: un encuentro para mujeres en IA generativa"},"content":{"rendered":"\n

A medida que se llenaban las sillas grises en el colorido auditorio de la sede 1 de Nubank en S\u00e3o Paulo, se iba construyendo un hermoso escenario: una presencia compuesta casi en su totalidad por mujeres.<\/p>\n\n\n\n

Y no s\u00f3lo en el p\u00fablico, sino tambi\u00e9n en puestos destacados como ponentes y organizadores que hicieron posible el evento Women in Artificial Intelligence<\/strong> (MIA es el acr\u00f3nimo en Espa\u00f1ol) esta vez en formato h\u00edbrido.<\/p>\n\n\n\n

MIA es un grupo nacido de la reuni\u00f3n de embajadoras de Women in Data Science (WiDS) en R\u00edo de Janeiro y S\u00e3o Paulo, cuya misi\u00f3n es desarrollar y fomentar una comunidad global que empodere a las mujeres a trav\u00e9s del intercambio de conocimientos en IA, as\u00ed como la realizaci\u00f3n de labores de mentor\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

El evento cont\u00f3 con conferencias sobre gesti\u00f3n de personas<\/strong>, con Diandra Kubo, Gerente de Ciencia de Datos de Nubank; evoluci\u00f3n de Modelos de Lenguajes Grandes (LLMs)<\/strong>, con Mirelle C. Bueno, Investigadora en Procesamiento del Lenguaje Natural del Instituto de Pesquisa Eldorado; y oportunidades y riesgos de la IA generativa<\/strong>, con Kizzy Terra, Socio Fundador del grupo Programa\u00e7\u00e3o Din\u00e2mica.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQuieres saber todo lo que sucedi\u00f3 en el evento y entender las discusiones en las tres conferencias? \u00a1Sigue leyendo!<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Navegando por la transici\u00f3n: El viaje de Diandra Kubo de Cient\u00edfica de Datos a Gerente de Personas en Nubank<\/h2>\n\n\n\n

Eligiendo el camino de la Gesti\u00f3n de Personas<\/h3>\n\n\n\n

Diandra Kubo, Gerente de Ciencia de Datos de Nubank, abri\u00f3 su charla analizando una encrucijada cr\u00edtica a la que se enfrentan muchos profesionales senior de Ciencia de Datos: \u00bfDeber\u00edan permanecer como especialistas t\u00e9cnicos o pasar a una funci\u00f3n de gesti\u00f3n de personas?<\/p>\n\n\n\n

Nubank adopta Y planes de desarrollo profesional\u2026 los profesionales deben optar por seguir el camino de un especialista o el de la gesti\u00f3n de personas<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

La idea de la charla surgi\u00f3 de un texto escrito por Matheus Facure<\/a>, Cient\u00edfico de Datos de Plantilla de Nubank, que no se identificaba con una carrera en gesti\u00f3n. Diandra, por su parte, se reencontr\u00f3 en la gesti\u00f3n de personas y aport\u00f3 otra perspectiva.<\/p>\n\n\n\n

Ella confes\u00f3 sus dudas iniciales:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. \u00bfPodr\u00eda ser responsable de las carreras de otras personas?<\/li>\n\n\n\n
  2. \u00bfSu funci\u00f3n era ser especialista o tener un conocimiento razonable de varias \u00e1reas?<\/li>\n\n\n\n
  3. \u00bfLa transici\u00f3n a la direcci\u00f3n significar\u00eda abandonar sus ra\u00edces t\u00e9cnicas?<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Sin embargo, despu\u00e9s de una introspecci\u00f3n, se dio cuenta de su capacidad para ser una profesional multifac\u00e9tica y de que a\u00fan pod\u00eda ser profundamente t\u00e9cnica al gestionar personas. Decidi\u00f3 aceptar el desaf\u00edo y asumir su rol como gerente de ciencia de datos.<\/p>\n\n\n\n

    Desaf\u00edos en la transici\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n

    Diandra comparti\u00f3 con franqueza los desaf\u00edos que enfrent\u00f3 en su nuevo rol. Destac\u00f3 la importancia de:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Aprender a delegar tareas de forma eficaz.<\/li>\n\n\n\n
    • Evaluar no solo los entregables sino tambi\u00e9n el desempe\u00f1o general de los miembros del equipo.<\/li>\n\n\n\n
    • Manteniendo evaluaciones imparciales.<\/li>\n\n\n\n
    • Maximizando el potencial de los talentos del equipo, incluido el suyo propio, para lograr el mayor impacto.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
      \n

      Hay que tener mucho cuidado de no caer en la microgesti\u00f3n e identificar qu\u00e9 es escalable dentro de la realidad del equipo.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

      Herramientas para el \u00e9xito en la Gesti\u00f3n de Personas<\/h3>\n\n\n\n

      Diandra destac\u00f3 estrategias y herramientas clave que han sido fundamentales en su viaje:<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • Escucha activa:<\/strong> comprender las motivaciones del equipo.<\/li>\n\n\n\n
      • Sinceridad radical:<\/strong> crear un entorno de comunicaci\u00f3n seguro y honesto.<\/li>\n\n\n\n
      • Alinear expectativas:<\/strong> objetivos y direcciones claras.<\/li>\n\n\n\n
      • Sesiones de carrera:<\/strong> garantizar que los miembros del equipo conozcan su trayectoria profesional.<\/li>\n\n\n\n
      • Oportunidades: <\/strong>crear momentos para que los miembros del equipo superen las expectativas.<\/li>\n\n\n\n
      • Reconocimiento:<\/strong> celebrar las fortalezas y los resultados para aumentar la confianza del equipo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        Disparidad de g\u00e9nero en la ciencia de datos<\/h3>\n\n\n\n

        Para concluir, Diandra abord\u00f3 un tema pertinente: la necesidad de m\u00e1s mujeres en roles de liderazgo en Ciencia de Datos.<\/p>\n\n\n\n

        A las profesionales a menudo se les pide que hagan cosas que nunca se considerar\u00edan parte del \u00e1mbito de trabajo de un hombre.<\/em><\/p>\n\n\n\n

        Hizo hincapi\u00e9 en el desafortunado estereotipo que enfrentan las mujeres y la necesidad de un cambio en la industria.<\/p>\n\n\n\n

        Preguntas y Respuestas de la Audiencia<\/h3>\n\n\n\n

        En la sesi\u00f3n interactiva de preguntas y respuestas, Diandra comparti\u00f3 que la naturaleza inherentemente t\u00e9cnica de Nubank facilit\u00f3 el equilibrio de su funci\u00f3n t\u00e9cnica con sus deberes gerenciales.<\/p>\n\n\n\n

        Trabajar en Nubank es un privilegio, porque es un lugar t\u00e9cnico… incluso cuando no escribe c\u00f3digo, sigue siendo muy t\u00e9cnica en su trabajo.<\/em><\/p>\n\n\n\n

        Cuando se le pregunt\u00f3 sobre el proceso de contrataci\u00f3n inclusivo de Nubank, enfatiz\u00f3:<\/p>\n\n\n\n

        Nubank no filtra ninguna universidad, t\u00edtulo o instituci\u00f3n educativa en sus procesos de selecci\u00f3n. Los procesos est\u00e1n dise\u00f1ados para evaluar bas\u00e1ndose \u00fanicamente en el proceso, y no en los antecedentes acad\u00e9micos.<\/em><\/p>\n\n\n\n

        La charla de Diandra Kubo no solo ofreci\u00f3 ideas valiosas para quienes se encuentran en la c\u00faspide de una transici\u00f3n profesional, sino que tambi\u00e9n arroj\u00f3 luz sobre cuestiones importantes de la industria.<\/p>\n\n\n\n

        Una breve historia de los modelos de lenguaje grande (LLMs) con Mirelle C. Bueno<\/h2>\n\n\n\n

        Mirelle Candida Bueno, una destacada investigadora en PNL, brind\u00f3 informaci\u00f3n sobre los principios fundamentales de los Modelos de Lenguajes Grandes (LLMs). Ella enfatiz\u00f3:<\/p>\n\n\n\n

        Todo lo que hay detr\u00e1s [ChatGPT] ya estaba en su lugar. Lo que faltaba era organizar todo en una interfaz agradable.<\/em><\/p>\n\n\n\n

        Remont\u00e1ndose a m\u00e1s de 50 a\u00f1os de historia, destac\u00f3 que la tecnolog\u00eda subyacente, a pesar de parecer reciente, tiene profundas ra\u00edces hist\u00f3ricas.<\/p>\n\n\n\n

        La esencia de los Modelos de Lenguaje<\/h3>\n\n\n\n

        Los modelos de lenguaje natural operan con la idea central de predecir la siguiente palabra en una oraci\u00f3n bas\u00e1ndose en el contexto anterior. Un concepto aparentemente sencillo, pero que tard\u00f3 hasta 2013 en funcionar de forma eficaz. Ella describe estos modelos como un \u201cjuego de dados\u201d donde las predicciones est\u00e1n condicionadas por el contexto y el conocimiento acumulado.<\/p>\n\n\n\n

        Los primeros modelos<\/h3>\n\n\n\n

        El objetivo de los primeros modelos ling\u00fc\u00edsticos era automatizar el an\u00e1lisis probabil\u00edstico. Su intenci\u00f3n era evaluar los errores e imponer sanciones. La evoluci\u00f3n desde modelos probabil\u00edsticos simples hasta los sistemas automatizados actuales ha sido larga y ha estado marcada por hitos importantes.<\/p>\n\n\n\n

        Mirelle utiliz\u00f3 una representaci\u00f3n 2D para dilucidar la arquitectura de estos modelos. Esta visualizaci\u00f3n destac\u00f3 c\u00f3mo palabras similares residen en el mismo plano latente, mientras que contextos distintos est\u00e1n m\u00e1s alejados.<\/p>\n\n\n\n

        La era Bi-LSTM y ELMO<\/h3>\n\n\n\n

        En 2016 se produjo el aumento del aprendizaje profundo que cataliz\u00f3 el desarrollo de los modelos Bi-LSTM y ELMO. Estos modelos sobresalieron en discernir el contenido m\u00e1s pertinente contextualmente. Sin embargo, Mirelle se\u00f1al\u00f3 que \u201cnunca se volvieron extraordinarios\u201d debido a sus problemas de p\u00e9rdida de memoria y dificultades para afinar.<\/p>\n\n\n\n

        La revoluci\u00f3n de los Transformadores<\/h3>\n\n\n\n

        El t\u00e9rmino \u2033<\/span>Transformers\u2033<\/span>, en el mundo del Deep Learning, pertenece a una arquitectura innovadora introducida en 2017. A diferencia de sus hom\u00f3logos cinematogr\u00e1ficos, estos Transformers han transformado la forma en que pensamos sobre los LLM.<\/p>\n\n\n\n

        Esta arquitectura, que consta de dos capas, una para codificar texto en vectores y otra para generar texto, introdujo el mecanismo de atenci\u00f3n fundamental. Esto asegur\u00f3 que incluso los comandos largos conservaran el contexto, solucionando el problema de p\u00e9rdida de memoria presente en modelos anteriores.<\/p>\n\n\n\n

        Auge de los modelos GPT y BERT<\/h3>\n\n\n\n

        GPT (Transformador generativo preentrenado) hizo su debut en 2017. A pesar de sus humildes comienzos, su principio de dise\u00f1o persiste en sus sucesores como GPT-3.5 y GPT-4.<\/p>\n\n\n\n

        En 2018 se introdujo BERT, un modelo conocido por predecir partes enmascaradas de oraciones. Mirelle destac\u00f3 su eficiencia y afirm\u00f3 que no requiere muchos datos para el entrenamiento a diferencia de sus hom\u00f3logos GPT.<\/p>\n\n\n\n

        Los LLMs modernos y sus implicaciones<\/h3>\n\n\n\n

        Mirelle expres\u00f3 su preocupaci\u00f3n por el hecho de que los modelos contempor\u00e1neos como GPT-3 y GPT-4 se vuelvan cada vez m\u00e1s propietarios. <\/p>\n\n\n\n

        \n

        Al obstaculizar el acceso a la informaci\u00f3n, estos modelos tambi\u00e9n obstaculizan la investigaci\u00f3n y el desarrollo.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

        Sin embargo, tambi\u00e9n destac\u00f3 otros LLMs dignos de menci\u00f3n:<\/p>\n\n\n\n

          \n
        • LaMDA: <\/strong>el pionero en el entrenamiento de datos de di\u00e1logo.<\/li>\n\n\n\n
        • Chinchilla:<\/strong> un modelo que demuestra que el rendimiento eficiente no necesita miles de millones de par\u00e1metros.<\/li>\n\n\n\n
        • PaLM:<\/strong> que sent\u00f3 las bases para Bard de Google.<\/li>\n\n\n\n
        • LLaMa:<\/strong> un modelo de investigaci\u00f3n abierta encomiable de Meta.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

          Pensamientos Concluyentes<\/h3>\n\n\n\n

          Mirelle concluy\u00f3 destacando la importancia de la apertura en la investigaci\u00f3n del LLM. Para aquellos interesados en profundizar en el \u00e1mbito de los LLMs, recomend\u00f3 cursos integrales en instituciones como Stanford y plataformas como Coursera.<\/p>\n\n\n\n

          Oportunidades y riesgos de la IA Generativa: conocimientos de Kizzy Terra<\/h2>\n\n\n\n

          La conferencia de Kizzy Terra en MIA 2023 se sumergi\u00f3 en la \u00e9tica, los riesgos y las oportunidades que rodean el campo emergente de la IA Generativa. Trazando paralelismos con innovaciones hist\u00f3ricas y planteando preguntas cr\u00edticas, Terra explor\u00f3 el potencial impacto transformador de esta tecnolog\u00eda en la sociedad.<\/p>\n\n\n\n

          El lugar de la IA en la historia<\/h3>\n\n\n\n

          Bas\u00e1ndose en el pasado, Terra compar\u00f3 el surgimiento de la inteligencia artificial con la Imprenta de Gutenberg de 1430. Esta comparaci\u00f3n subray\u00f3 el potencial de la IA para ser tan disruptiva como la prensa que hizo que los libros y documentos fueran ampliamente accesibles.<\/p>\n\n\n\n

          La inteligencia artificial es tan disruptiva como la imprenta.<\/em><\/p>\n\n\n\n

          Oportunidades de la IA Generativa<\/h3>\n\n\n\n

          1. Consumiendo nuevas aplicaciones<\/strong><\/p>\n\n\n\n

          La IA generativa ha dado origen a una gran cantidad de aplicaciones como ChatGPT y Midjourney. Terra destac\u00f3 los debates acad\u00e9micos en curso sobre el uso de la IA en la producci\u00f3n de art\u00edculos acad\u00e9micos.<\/p>\n\n\n\n

          No se trata de ignorar el uso desenfrenado de la IA, sino de tener debates t\u00e9cnicos para definir la mejor manera de utilizarla.<\/em><\/p>\n\n\n\n

          2. Creando nuevas aplicaciones<\/strong><\/p>\n\n\n\n

          Con la disponibilidad de API p\u00fablicas de modelos de lenguaje grandes, existe una oportunidad para que los innovadores creen herramientas que aumenten la accesibilidad, como modelos avanzados de visi\u00f3n por computadora.<\/p>\n\n\n\n

          3. Construyendo el futuro<\/strong><\/p>\n\n\n\n

          Al alentar a la audiencia a contribuir activamente a la narrativa de la IA, Terra inst\u00f3:<\/p>\n\n\n\n

          No se trata de resolver problemas colectivos de manera individual, sino de buscar que la comunidad tome esa decisi\u00f3n.<\/em><\/p>\n\n\n\n

          4. Futuro del trabajo<\/strong><\/p>\n\n\n\n

          Las habilidades sociales como la creatividad, la originalidad y el pensamiento cr\u00edtico dominar\u00e1n el futuro, haci\u00e9ndose eco de los sentimientos del Foro Econ\u00f3mico Mundial.<\/p>\n\n\n\n

          Para Terra, muchas personas no parecen darse cuenta de que la decisi\u00f3n de sustituir a los humanos por m\u00e1quinas no la tomar\u00e1n las m\u00e1quinas, sino otras personas. Sin embargo, diferenciarse desarrollando habilidades blandas es una forma de evitar ser reemplazado como profesional.<\/p>\n\n\n\n

          Riesgos de la IA generativa<\/h3>\n\n\n\n

          1. Opacidad y sesgos discriminatorios<\/strong><\/p>\n\n\n\n

          Haci\u00e9ndose eco de las preocupaciones planteadas por Mirelle C. Bueno, Terra analiz\u00f3 los peligros de la opacidad en los modelos de IA y destac\u00f3 el potencial de sesgos y pr\u00e1cticas discriminatorias.<\/p>\n\n\n\n

          2. Impacto ambiental, costos y violaciones de derechos<\/strong><\/p>\n\n\n\n

          La IA generativa conlleva una gran huella ecol\u00f3gica. Utilizando el ejemplo de GPT-5, Terra cuestion\u00f3 las motivaciones detr\u00e1s de inversiones masivas en IA:<\/p>\n\n\n\n

          \u00bfQu\u00e9 empresa invertir\u00eda esa cantidad de dinero sin obtener nada a cambio?<\/em><\/p>\n\n\n\n

          Tambi\u00e9n enfatiz\u00f3 los dilemas \u00e9ticos al se\u00f1alar que nuestra sociedad actual gasta 700,000 d\u00f3lares al d\u00eda en una m\u00e1quina y s\u00f3lo 2 en seres humanos, refiri\u00e9ndose al costo diario de las GPU de GPT y al pago de solo 2 USD por d\u00eda para los trabajadores kenianos que participaron en la capacitaci\u00f3n LLM.<\/p>\n\n\n\n

          3. Modulaci\u00f3n de intereses y gustos.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

          No se puede ignorar la influencia de las IA generativas en nuestras preferencias e intereses. Estas herramientas, con sus objetivos ocultos, plantean riesgos.<\/p>\n\n\n\n

          M\u00e1s preguntas que respuestas<\/h3>\n\n\n\n

          La conferencia de Terra concluy\u00f3 con un segmento que invita a la reflexi\u00f3n y que cuestiona la proliferaci\u00f3n desenfrenada de la IA en nuestras vidas:<\/p>\n\n\n\n

          \u00bfDeber\u00edamos permitir que estas m\u00e1quinas inunden nuestros canales de informaci\u00f3n con propaganda y falsedades?<\/em><\/p>\n\n\n\n

          Respaldando las preocupaciones planteadas por l\u00edderes tecnol\u00f3gicos como Elon Musk, desafi\u00f3 la autoridad incontrolada de magnates tecnol\u00f3gicos no electos:<\/p>\n\n\n\n

          Para ella, estas decisiones no pueden delegarse en l\u00edderes no electos del sector tecnol\u00f3gico cuya autoridad proviene \u00fanicamente de su poder adquisitivo.<\/p>\n\n\n\n

          \u00bfEs realmente inevitable la adopci\u00f3n de la inteligencia artificial a estas alturas? \u00bfY representa necesariamente un progreso para nuestra sociedad? \u00bfHay algo realmente que valga la pena en nombre de la productividad?<\/p>\n\n\n\n

          Quiz\u00e1s todav\u00eda no tengamos las respuestas a todas estas preguntas. Pero sin duda, mentes como la de Kizzy Terra pueden ayudarnos a encontrarlos en un futuro pr\u00f3ximo.<\/p>\n\n\n\n

          Conclusi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n

          El encuentro MIA 2023 fue una iniciativa patrocinada por Nubank. Aqu\u00ed, la presencia de mujeres es indispensable si queremos plantear las grandes preguntas, no s\u00f3lo en la IA generativa, sino en todos los asuntos relacionados con los ecosistemas tecnol\u00f3gico y financiero.<\/p>\n\n\n\n

          Si quieres contribuir a esta discusi\u00f3n, \u00fanete a nosotros. \u00a1Nubank tiene ofertas de trabajo para mujeres en ciencia de datos!<\/p>\n\n\n\n

           <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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