Pero mucho antes de que la IA se convirtiera en una obsesión cultural, antes de que los modelos lingüísticos entraran en nuestros teléfonos, oficinas y conversaciones de sobremesa, en algún lugar de Oporto, João Gama ya estaba ayudando a rediseñar la forma en que las máquinas aprenden del mundo.

Lo que hace especialmente sorprendente la trayectoria de João Gama no es sólo la magnitud de su influencia científica, sino también el momento en que se produjo. Muchos de los problemas que hoy son fundamentales para la inteligencia artificial, como la adaptación, el aprendizaje continuo y la toma de decisiones en tiempo real, eran cuestiones en las que ya había estado trabajando décadas antes. En silencio, desde su laboratorio de la Universidad de Oporto, ayudó a dar forma a campos que sólo recientemente han adquirido mayor notoriedad pública.

Para João, el aprendizaje automático nunca fue algo totalmente nuevo. "El término aprendizaje automático se utilizó por primera vez en los años 50", explica, refiriéndose a Arthur Samuel, el investigador que creó un programa de damas capaz de mejorar a medida que jugaba. "Esta capacidad de aprender de la experiencia es lo que llamamos aprendizaje". Lo que cambió con el tiempo no fue la existencia de estas ideas, sino la escala a la que la sociedad tomó conciencia de ellas.

Un ecosistema científico construido en Oporto

La carrera de João Gama quedó profundamente ligada a la Universidad de Oporto, donde empezó a dar clases en la Facultad de Economía a principios de los años noventa. A primera vista, podría parecer un lugar inusual para que surgiera uno de los principales investigadores de inteligencia artificial de Portugal. Sin embargo, João lo explica: "El grupo se fundó en Económicas porque era allí donde enseñaba el profesor Pavel Brazdil", dice. Brazdil creó uno de los primeros grupos de aprendizaje automático de relevancia internacional del país dentro de la propia Facultad de Económicas.

En muchos sentidos, la ubicación dio forma a la perspectiva, puesto que la economía y las ciencias sociales ya dependían en gran medida de grandes cantidades de datos y análisis cuantitativos. La econometría tradicional abordaba los problemas a través de modelos predefinidos; el aprendizaje automático lo hacía de forma diferente, permitiendo a los sistemas aprender patrones directamente de los propios datos. João se encontró precisamente en la intersección entre el rigor computacional y la complejidad del mundo real.

A lo largo de los años, João ayudó a consolidar ese ecosistema a través de la docencia, la supervisión de la investigación y la creación de redes científicas que se extendieron mucho más allá de Portugal. Dirigió el programa de Máster en Análisis de Datos de la Facultad de Económicas durante más de una década y supervisó a docenas de estudiantes de doctorado y máster, muchos de los cuales construyeron más tarde sus propias carreras de investigación.

Aprender de mundos en movimiento

La observación de João Gama de que el mundo real es dinámico provocó un cambio significativo en el aprendizaje automático. Mientras que los modelos tradicionales se basaban en conjuntos de datos estáticos, João trabajó con problemas en los que los datos evolucionaban continuamente y quedaban obsoletos con rapidez. Esto le llevó a desarrollar enfoques para el aprendizaje a partir de flujos de datos, en los que los algoritmos se adaptan continuamente en tiempo real. En el centro de este trabajo estaba la idea de la "deriva conceptual", el reconocimiento de que los patrones cambian con el tiempo. Desde el comportamiento de los consumidores y el tráfico urbano hasta las infraestructuras industriales y los sistemas medioambientales, los patrones que conforman el mundo real evolucionan constantemente.

El trabajo de João surgió precisamente de esa inestabilidad, abordando una cuestión fundamental que más tarde se convertiría en un elemento central de la inteligencia artificial moderna: ¿cómo pueden las máquinas seguir adaptándose y aprendiendo en entornos cambiantes sin empezar desde cero una y otra vez?

Su trabajo se convirtió en fundacional en este campo. En la actualidad, su investigación sobre la extracción de flujos de datos y la deriva conceptual es una de las más citadas internacionalmente, con decenas de miles de citas y una influencia mundial que se extiende tanto al mundo académico como a la industria.

Las implicaciones prácticas de esta investigación se hicieron especialmente visibles a través de proyectos desarrollados con infraestructuras del mundo real. Uno de los ejemplos más ilustrativos surgió a través de una colaboración con Metro do Porto, destinada a detectar fallos mecánicos antes de que se produzcan.

La responsabilidad antes que la superinteligencia

Las conversaciones públicas en torno a la inteligencia artificial giran cada vez más en torno al temor a que las máquinas superen a la humanidad. João aborda estos debates con escepticismo: "En este momento", dice casi con humor, "las máquinas siguen siendo muy estúpidas". Para João, los sistemas de IA contemporáneos siguen siendo fundamentalmente limitados porque carecen de conciencia, autoconciencia y comprensión genuina de lo que están haciendo. Ejecutan tareas cada vez más sofisticadas, pero sin conciencia reflexiva.

No descarta los riesgos de la IA. En cambio, se centra en realidades sociales actuales como la desigualdad, el uso indebido de los datos, la manipulación de la información y el acceso desigual a la tecnología. Subraya que la tecnología no es neutral: La IA determina las oportunidades, las estructuras laborales y el acceso a la información, dando ventajas a quienes pueden trabajar con ella y dejando atrás a otros.

Esta preocupación explica en parte por qué valora tanto los esfuerzos europeos en torno a la regulación de la privacidad y la gobernanza responsable de la IA. João ve marcos como el GDPR no como obstáculos burocráticos, sino como intentos de proteger la autonomía humana en un mundo en el que la información circula a una velocidad y escala sin precedentes.

Las universidades como lugares de pensamiento

A pesar de su reconocimiento internacional, gran parte de la identidad de João Gama sigue estando profundamente ligada a la enseñanza y a la vida académica. Habla de la supervisión de estudiantes con auténtico afecto, y describe la tutoría de tesis como uno de los aspectos más gratificantes de su carrera: "Siempre es bueno trabajar con gente", afirma.

Esta perspectiva también configura su firme defensa de las universidades como espacios que deben preservar la investigación junto a la docencia. Cree que las universidades no son meras instituciones de transmisión del conocimiento existente, sino que también son responsables de crear nuevas preguntas, cultivar el pensamiento crítico y mantener la libertad intelectual necesaria para la innovación. La investigación requiere no sólo destreza técnica, sino también disponibilidad mental y capacidad para reflexionar sobre qué problemas merece la pena perseguir. Incluso después de convertirse en profesor emérito de la Universidad de Oporto, João sigue supervisando a estudiantes, dirigiendo proyectos de investigación y participando activamente en el INESC TEC. En la práctica, ha cambiado muy poco, aparte de alejarse de la enseñanza formal. La investigación, la tutoría y la colaboración científica siguen ocupando el centro de su vida cotidiana. Lo que resulta especialmente sorprendente es la forma en que habla de esta trayectoria con muy poco sentido del protagonismo individual. Durante su última conferencia antes de retirarse de la docencia, João optó por no centrarse en distinciones, citas o hitos de su carrera, sino en las personas que le acompañaron a lo largo de décadas de trabajo. "No hice nada solo", dijo. "Tengo que dar las gracias a mis equipos, pero sobre todo a mis alumnos".

Seguir adaptándose

Lo que queda cada vez más claro al hablar con João Gama es que la propia adaptación ocupa un lugar central tanto en su ciencia como en su visión del mundo. Su investigación se centró en sistemas capaces de aprender continuamente porque comprendió muy pronto que los modelos estáticos luchan contra las realidades dinámicas. Pero la misma idea parece extenderse más allá de los algoritmos. A lo largo de su carrera, João se ha situado repetidamente en un punto de transición: entre la economía y la informática, la teoría y la aplicación, la investigación y la política, el mundo académico y el debate público.

Hay algo discretamente coherente en el hecho de que uno de los mayores expertos mundiales en sistemas adaptativos hable con tanta frecuencia de responsabilidad, colaboración y aprendizaje colectivo. Para João, la inteligencia, ya sea artificial o humana, nunca es puramente individual, sino que se construye colectivamente.

Al final, gran parte de la infraestructura que ahora subyace a la inteligencia artificial, sistemas capaces de adaptarse continuamente a realidades cambiantes, existe en parte porque João Gama pasó décadas pensando en cómo adaptarse a un mundo que nunca deja de moverse.