La ingeniera que conecta la visión artificial con la seguridad y la equidad global

En un mundo impulsado por la inteligencia artificial (IA) y la visión por computadora, pocas voces resuenan con la autoridad y el impacto de Karen Ann Panetta. Ingeniera eléctrica e informática de renombre mundial, Panetta diseñó las tecnologías que hoy escanean nuestro equipaje en aeropuertos y guían la toma de decisiones médicas, y también se erigió como una cruzada incansable por la diversidad en el campo STEM.

Desde su posición como profesora y decana en la Universidad Tufts, y como fundadora del movimiento global "Nerd Girls", galardonada con la medalla IEEE Mildred Dresselhaus, Panetta es una referente para entender el futuro de la tecnología. En esta entrevista de iProfesional, la experta desglosa cómo sus invenciones, desde la corrección de imágenes bajo el agua hasta el primer simulador de "gemelos digitales", redefinen la eficiencia corporativa, la seguridad pública y el desafío ético de la IA.

-Sus invenciones en visión por computadora están presentes en sistemas que usamos a diario, desde el escaneo de equipaje en los aeropuertos hasta las imágenes médicas y dentales. ¿Cómo proyecta que evolucionará esta tecnología en los próximos cinco años dentro del sector corporativo y de salud?

-Tradicionalmente, estas tecnologías aparecen primero en la industria o en aplicaciones gubernamentales debido al alto costo de inversión y a los estrictos requisitos de procesamiento en tiempo real para obtener respuestas precisas. Por ejemplo, en la seguridad aeroportuaria, como el escaneo de equipaje, es fundamental procesar imágenes rápidamente para gestionar el gran volumen de pasajeros y cargas.

Muy pocas pequeñas empresas podían afrontar estas inversiones en el pasado. Sin embargo, hoy tanto grandes como pequeñas organizaciones pueden aprovechar la potencia y accesibilidad de la computación para aplicar estas tecnologías en múltiples disciplinas y mejorar sus operaciones. Esto se ha convertido en un motor clave para abrir nuevas economías y emprendimientos.

Basta pensar cómo, años atrás, la computación móvil y el desarrollo de aplicaciones transformaron la vida de miles de millones de personas, permitiéndoles crear y gestionar negocios desde sus teléfonos. Hoy estamos entrando en una evolución similar con la inteligencia artificial y la computación en la nube.

A medida que desarrollamos más herramientas de análisis de imágenes, aprendemos que el mayor desafío no es analizar la imagen en sí, sino operar dentro de las estructuras rígidas que imponen distintos sectores. En salud, por ejemplo, es necesario considerar la privacidad y desarrollar protecciones contra ciberataques o fraudes. En proyectos de gestión de tránsito, observamos que diferentes ciudades, estados y países tienen normativas distintas sobre qué imágenes se pueden capturar y cómo utilizarlas.

Esto genera desafíos significativos: no se trata solo de mejorar imágenes eliminando lluvia o nieve, sino de garantizar que los datos se recolecten y procesen de forma ética, responsable y conforme a la legislación local. La tecnología puede resolver problemas complejos, pero no es el único factor para considerar.

-Fue cocreadora del primer simulador de "gemelos digitales" (digital twins). ¿Cuál es el verdadero potencial de esta herramienta para optimizar costos y transformar la eficiencia operativa de las empresas?

-Hoy existe una gran fascinación por la inteligencia artificial, pero todavía enfrenta desafíos importantes en cuanto a la explicabilidad de sus resultados y la validación de su precisión. Los gemelos digitales permiten observar qué ocurre "dentro" de un sistema y entender qué variables llevaron a un determinado resultado.

En ingeniería, siempre se utilizó la simulación para asegurar que un diseño cumpliera con especificaciones y funcionara en condiciones previstas. Sin embargo, los fallos más graves suelen ocurrir en escenarios inesperados, fuera de las condiciones normales.

Mi investigación doctoral estuvo motivada por el desastre del Therac-25, donde pacientes murieron por sobredosis de radiación debido a supuestos erróneos en el software tras una actualización del hardware. Se asumía que el hardware tenía mecanismos de seguridad que en realidad ya no estaban presentes.

Los gemelos digitales permiten explorar millones de escenarios que los humanos no podríamos anticipar debido a la complejidad de los sistemas actuales. Su verdadero potencial es crear productos más robustos, optimizar procesos y detectar fallas críticas antes de que afecten a pacientes, clientes o a la sociedad.

Un ejemplo cotidiano son los chatbots: muchas veces no pueden resolver problemas que se salen de los casos frecuentes. Esa falta de contemplación de escenarios únicos es especialmente crítica en el sector salud, donde intervienen múltiples actores en la atención del paciente.

-Sus innovaciones en mejora de imágenes ayudan a los equipos de rescate en desastres naturales, como incendios forestales y huracanes, al permitirles ver a través del humo, la lluvia y la nieve. En un mundo con climas cada vez más extremos, ¿cómo pueden los gobiernos de países emergentes adoptar más rápidamente estas herramientas vitales para proteger a sus ciudadanos y socorristas?

-Trabajando con equipos de emergencia, nos sorprendió descubrir que muchos deben adquirir su propio equipamiento de seguridad. Los sistemas más complejos dependen de presupuestos municipales, por lo que deben ser de bajo costo.

Además, estos equipos deben funcionar en condiciones extremas, lo que encarece su fabricación. Una forma de avanzar es mediante estándares que obliguen a invertir en estas tecnologías. Pero aún más importante es financiar la reducción de costos de producción.

La transferencia tecnológica desde sectores como el aeroespacial y de defensa ha sido clave para el ámbito comercial, y necesitamos profundizar ese proceso. Un ejemplo es el Dr. Asad Madni, quien logró adaptar tecnología costosa a soluciones accesibles, salvando millones de vidas. Las inversiones públicas deberían generar caminos para que estas tecnologías sean accesibles y económicas para todos.

-Desarrolló algoritmos pioneros de corrección de color y métricas para visualizar objetos bajo el agua en condiciones de turbidez y poca luz. ¿Cuál fue la mayor barrera técnica que tuvo que romper para llevar la visión artificial a las profundidades del océano?

-El océano es uno de los entornos más fascinantes y desafiantes. Los principales problemas fueron la pérdida de color con la profundidad, la turbidez (o "nieve marina") y la identificación de materiales.

El mayor desafío fue reconocer objetos cuando están cubiertos por crecimiento marino. Para resolverlo, dejamos de pensar como humanos y aprovechamos el potencial de los sensores, que detectan mucho más de lo que podemos percibir.

Mi investigación permite extraer información relevante para la percepción humana, pero también utilizar datos invisibles para responder preguntas. Por ejemplo, hoy podemos distinguir entre metal, madera, plástico, óxido y evaluar la salud del coral.

-La Medalla de Honor del IEEE 2026 reconoce los logros más influyentes del mundo en ingeniería y tecnología. ¿Qué significa alcanzar este nivel máximo de excelencia tecnológica y cómo impactan estos galardones en el avance de la ingeniería global?

-Aunque no tuve referentes fuertes en STEM durante mi infancia, mis padres me enseñaron que podía lograr lo que me propusiera. Encontrar al IEEE fue clave, ya que me brindó una red global de mentores y oportunidades.

Entre ellos estuvo Mildred Dresselhaus, una referente no solo técnica, sino también humana. Este reconocimiento es un homenaje a ella y a todos los mentores que demuestran que el acompañamiento puede cambiar vidas. Más que la tecnología en sí, lo importante es el impacto que genera para inspirar a nuevas generaciones.

-En su libro "Count Girls In!", detalla cómo nutrir el interés de las niñas por la innovación STEM desde su nacimiento. ¿Qué consejo práctico e inmediato les daría a los padres argentinos que no tienen ningún tipo de experiencia o conocimiento en tecnología, pero desean abrirles estas puertas a sus hijas?

-Siempre pregunto: "¿Qué le gusta a su hija?" La respuesta suele ser "matemática o ciencia", pero eso no es lo que los niños eligen hacer espontáneamente. Les gustan actividades: construir, cocinar, deportes, arte, videojuegos. Debemos conectar esos intereses con STEM, en lugar de imponer contenidos. Por ejemplo, cocinar implica medir y experimentar: eso es matemática y ciencia. Muchos programas usan robótica, pero no todos los niños se interesan en robots. La clave es vincular la pasión de cada niño con STEM. El diseño y la imaginación son la base; la matemática y la ciencia son las herramientas para hacer realidad esas ideas.

-¿Cómo se debe reestructurar la formación académica de los ingenieros para que no queden obsoletos frente al rápido avance de la inteligencia artificial generativa?

-Los estudiantes deben aprender a validar información y comprender los fundamentos. No todos necesitan diseñar modelos de IA, pero sí evaluar sus resultados. Cuando las decisiones impactan en la vida o la salud, se necesitan expertos que validen los procesos y formulen las preguntas correctas.Para no volverse obsoletos, deben enfocarse en los desafíos de la IA: aspectos legales, éticos, de seguridad y estandarización. La formación debe ser más interdisciplinaria para potenciar la innovación.

-¿Cuál es el próximo gran salto que espera ver en las TIC durante esta década?

-Veremos una integración masiva de sensores en nuestra vida cotidiana. Los humanos dependemos principalmente de la vista y el oído, pero en la naturaleza otros sentidos son igual o más importantes. Aprender de esos sistemas permitirá mejorar nuestra percepción del entorno. Por ejemplo, algunos animales pueden detectar enfermedades o tienen resistencia al cáncer.

Esto podría inspirar métodos de detección temprana y tratamientos menos invasivos. En mi caso, estoy trabajando en sistemas no invasivos para detectar patógenos como E. coli, Listeria y salmonella en alimentos y superficies, con el objetivo de prevenir enfermedades.