Matemáticas con acento asturiano

De todas las asignaturas del colegio y del instituto, las matemáticas siempre fueron mis favoritas. Supongo que se me daban bien sin tener que esforzarme demasiado. De pequeña quería ser maestra y, en el instituto, profesora; probablemente derivado de la admiración que sentía por las personas que tenía delante. Así que, cuando tocó elegir carrera, lo tuve claro: estudiaría lo que entonces se llamaba Ciencias Exactas, hoy Matemáticas. No había tradición universitaria en mi familia, y tampoco sabíamos muy bien para qué servía esa carrera. Pero yo intuía que me iba a gustar y que, con suerte, me permitiría enseñar. No me equivoqué.

Soy de esa generación que, por fin, tuvo la oportunidad de estudiar, aunque procediéramos de familias trabajadoras. Mis padres no tuvieron esa oportunidad, pero sí tenían clarísimo que su hija tendría todas las que ellos no tuvieron. En casa no había lujos, pero para estudiar nunca faltó de nada. Hasta me apoyaron para irme a Valladolid, porque en Oviedo no estaban todos los cursos de la carrera. Terminé allí y me quedé unos meses dando clases en la universidad, pero como me especialicé en estadística, pronto conecté con el profesor Pedro Gil, un referente en la Universidad de Oviedo. Él me abrió las puertas para hacer el doctorado y entrar en su grupo de investigación, y más adelante me cedió el testigo para liderarlo. Un lujo y un honor.

Mi primera línea de trabajo fue la Teoría de la Información, una rama de las matemáticas que se encarga de codificar y transmitir datos de la manera más eficiente. En plena era digital, está más actualidad que nunca. Lo combinamos con lógica borrosa (o fuzzy), una forma de hacer que las matemáticas entiendan matices como "un poco" o "casi nada", y que ayuda a que las máquinas razonen de forma más parecida a las personas. Y eso, claro, nos lleva directos a la Inteligencia Artificial. Ahí es donde sigo, desarrollando métodos matemáticos para que las máquinas puedan tomar decisiones de forma eficiente, tratando de imitar el modo en que razonamos y nos comunicamos las personas.

Con todo ese bagaje, en 2007 fundé el grupo UNIMODE (Modelización de la incertidumbre y la imprecisión en teoría de la decisión). Hoy somos 16 personas: nueve hombres y siete mujeres, en su mayoría matemáticos, aunque también hemos sumado fuerza con informáticos, para adaptarnos a los tiempos. Esta combinación nos permite desarrollar modelos y además aplicarlos en entornos reales, trabajando en ocasiones para grandes empresas. Esas colaboraciones, junto con los proyectos que tenemos con el Principado, el Ministerio y la UE, nos ayudan a financiar nuestras investigaciones y nos permiten contratar a jóvenes, dando oportunidades a quienes quieren comenzar su carrera científica. Pocas cosas son más gratificantes que eso.

Mucha gente no sabe que el trabajo del profesorado universitario se divide en tres partes: docencia, investigación y gestión. La parte investigadora, en concreto, es una gran desconocida para la sociedad. La mayoría cree que solo damos clase, y nada más lejos de la realidad. De hecho, con los años, cada vez damos menos clases. Mi carga docente son 72 horas de clase al año. ¿El resto del tiempo? Gestionar, investigar, escribir artículos, dirigir tesis, preparar proyectos, reunirme con empresas… Y, sí, muchas tardes y fines de semana también se trabaja, porque si no, es imposible completar todas las tareas, y a veces ni así se logra abarcar todo lo que hay que hacer.

Aun así, la docencia es una de las partes que más disfruto. Compartir lo que sabes con jóvenes llenos de ganas y de ilusión te recarga las pilas. Muchas veces, la hora de clase compensa un día complicado. Pero el trabajo va mucho más allá de las aulas, aunque a veces cueste explicarlo y que se entienda.

Y ya que este artículo forma parte de la serie "Asturianas con ciencia", no quiero acabar sin hablar de algo que me preocupa especialmente: el papel de la mujer en este mundo. Trabajo en lo que hoy en día se conoce como el ámbito STEM, específicamente en Matemáticas aplicadas a la Inteligencia Artificial. He tenido la suerte de asistir a congresos por todo el mundo, y en todos noto lo mismo: faltan mujeres, especialmente en los niveles más altos. Antes, cuando la salida habitual de la carrera de Matemáticas era la docencia, había muchas más mujeres estudiándola, pero ahora que las salidas están ligadas a la empresa, volvemos a ser minoría en las aulas. No creo que las chicas hayan perdido el interés por las matemáticas, sino que las condiciones han cambiado y no siempre es fácil la conciliación, algo que todavía nos afecta más a nosotras.

En la universidad, por ejemplo, la mayoría del personal administrativo son mujeres, pero menos del 25 % de los catedráticos lo somos. No hay diferencias salariales en un mismo puesto, pero sí una infrarrepresentación clara en los cargos de mayor influencia. A menudo tenemos que demostrar más que nuestros compañeros hombres. Es como si tuviéramos que hablar más alto para que se nos escuche.

Aun así, aquí seguimos. No somos muchas, pero somos fuertes y estamos decididas a seguir abriendo camino. Porque este no es solo un asunto de mujeres, es un reto de toda la sociedad. Si queremos una Inteligencia Artificial –y un futuro– más justo, necesitamos construirlo con todas las voces, con todas las mentes. Y eso solo es posible desde la diversidad.

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