Domingo, 01 de Agosto de 2021

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Big data

Javier Fernández Castañón, el asturiano que asesora en big-data a gobiernos y empresas de Wall Street

A sus 31 años, este físico ha vivido en países como Suiza, Italia o Inglaterra, desarrollado proyectos en Uganda y, en la actualidad, trabaja para Palantir, una de las compañías de tecnología privadas más valiosas de Silicon Valley

Javier Fernández Castañón es un joven asturiano que vive en Londres. Hasta aquí, todo normal. Sin embargo, Javier ha tenido una vida de lo más intensa a sus 31 años. Doctor en Física, ha vivido en Suiza, Italia, Cambridge o Bristol y ha desarrollado varios proyectos hasta asentarse en Palantir, una compañía americana especializada en big data y que cuenta entre su cartera de clientes con gobiernos de distintas partes del mundo o empresas de Wall Street.

En A vivir que son dos días Asturias, ha reconocido que no tuvo claro lo que quería hacer hasta que llego la selectividad. Sus gustos desde niño siempre habían estado en las matemáticas, la física o la química, pero no había adoptado una decisión. Finalmente se decantó por la física "porque estaba en Oviedo. Luego fui descubriendo lo que me interesaba más y hasta hoy". ¿Cómo ha podido vivir en tantos países pese a su juventud? "El hecho de que no tuviera un camino muy bien definido, hizo que fuera buscando oportunidades. Nuca me puse límites si tenía que salir de Asturias o de España. Un paso llevó al siguiente y cada año y medio o dos me mudaba hasta que me estabilice un poco más en Londres", ha relatado.

Uganda

La confidencialidad le impide hablar de su día a día en Palantir, aunque antes de llegar a la compañía ya había desarrollado ambiciosos proyectos. El primero, en 2015 con una empresa de cooperación con el café como eje en Uganda aunque la idea comenzó a fraguarse en 2014, cuando con 24 años estaba acabando una estancia de investigador en Grenoble y se iba a mudar a Bristol. "Me plantearon la posibilidad de tener 10 meses libres y decidí irme a Uganda con una ONG inglesa. Empecé a conocer gente local y me di cuenta que muchos de los proyectos que hacían no tenían un impacto a largo plazo", ha recordado. A partir de ahí, se puso a pensar en uno que sí lo tuviera. "Uganda es un sitio ideal para el cultivo del café y estaba totalmente denostado. Comencé a juntarme con ugandeses y a barajar una empresa social en la que el 100% de los beneficios se reinvirtiera en proyectos sociales dentro del país" y cita ejemplos como la escolarización de niños, el acceso a servicios sanitarios o el empoderamiento de la mujer que no podía acceder a cuentas bancarias.

El proyecto rodó tanto que, en la actualidad, cuenta con 1.600 agricultores que cultivan todo el suroeste de Uganda y produce unas 50 toneladas anuales. "Me desvinculé a principios de 2020. Las operaciones están establecidas y el siguiente paso es exportar: Japón, algo de EEUU, Irlanda...", ha asegurado.

Inteligencia artificial

El siguiente proyecto fue el Observatorio del impacto social y ético de la inteligencia artificial (OdiseIA), una idea que nació en España gracias a Idoia Salazar y Richard Benjamin para comenzar a dar visibilidad a la IA y ver como podía empezar a desarrollarla teniendo en cuenta los aspectos éticos. "La inteligencia que ahora mismo se aplica en asuntos como pedir un crédito o que el banco te otorge una hipoteca es cuestión de un algoritmo que decide si te lo dan o no. Los algoritmos están hechos por humanos y el entender las razones de una decisión son cuestiones que, desde un punto de vista legal, hay que tener presentes", ha explicado. El físico asturiano compara la inteligencia artifical con la llegada de Internet. "La capacidad para revolucionar nuestra vida es similar porque su potencial es tremendo y hay que tener presente este debate sobre cuales son los riesgos y los desafíos", ha insistido.

¿La IA se ha aplicado en la crisis sanitaria del COVID-19? La respuesta es afirmativa y ha apuntado que "los gobiernos y empresas que habían madurado en los últimos años para analizar grandes cantidades de datos y producir resultados que ayudaran a tomar decisiones más acertadas, se ha visto que han respondido mejor a esta pandemia". No solo eso, sino que se puede aplicar a la distribución de las vacunas. "Aquellos que saben cuantas vacunas necesitan en cada ciudad o qué población hay que vacunar antes, son los que más rápido están desarrollando la distribución y, por tanto, aplicando la vacuna", ha dicho. Y un último ejemplo aplicado al ámbito sanitario más allá del coronavirus. "Se ve que hay algoritmos capaces de ayudar a oncólogos a predecir con mayor precisión si un paciente tiene cáncer y determinar cual es el mejor tratamiento basándonos en su historial médico. De nuevo, el hecho de tener acceso a esos datos son cuestiones que tienen un carácter ético y que hay que saber trabajar con ellos de una manera correcta", ha concluido.

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