FUGA DE CEREBROS AL SECTOR TECNOLÓGICO

La verdadera élite de la docencia: los profesores que cobran como futbolistas 'top'

Entre los años setenta y los noventa, era poco habitual que las grandes compañías buscasen en las universidades para contratar. Sin embargo, la situación ha cambiado

Foto: David Silver, cofundador de DeepMind e investigador del University College de Londres, y el presidente de la Asociación Korea Baduk, Hong Seok-Hyun. (EFE/Jeon Heon-Kyun)
David Silver, cofundador de DeepMind e investigador del University College de Londres, y el presidente de la Asociación Korea Baduk, Hong Seok-Hyun. (EFE/Jeon Heon-Kyun)

Uno de los lamentos más habituales del sector privado, especialmente en España, es la escasa transferencia de conocimiento entre la universidad y la empresa. Escuchando determinados discursos, uno pensaría que son islas separadas, cuando no directamente enfrentadas. Sin embargo, hay un grupo de profesores que en los últimos años se ha revalorizado sensiblemente y, a través de ofertas millonarias, ha abandonado la docencia para centrarse en la investigación en empresas punteras como Google, Facebook o Microsoft. Se trata de los expertos en inteligencia artificial y, más concretamente, en 'deep learning'.

Lo explicaba un reportaje publicado en 'The Economist' este mismo año: hacía décadas, quizá desde los años cincuenta, que la empresa americana no invertía tanto dinero en el talento académico. Concretamente, el sector tecnológico ha destinado en 2015 un total de 8.500 millones de dólares a pagar a profesores del más alto nivel, cuatro veces más que en 2010. Durante mucho tiempo, la única salida para los expertos en robótica o aprendizaje automático eran los departamentos de las universidades; ahora se los rifan en las grandes empresas tecnológicas, que además tienen la capacidad económica para pagarles altísimos sueldos.

El 65% de los 144 investigadores de DeepMind, de Google, procede del mundo académico, en especial del University College de Londres y de Oxford

“La demanda de expertos en IA se ha disparado, y un torrente de investigadores está siguiendo el camino de Ng”, señalaba otro reportaje publicado en 'Nature'. Se refiere a Andrew Ng, uno de los primeros en emprender el camino desde la Universidad de Stanford hasta Google en el año 2011. Fue tan solo el primero. Uber, por ejemplo, contrató recientemente a 40 de los 140 miembros del National Robotics Engineering Centre de la Universidad Carnegie Mellon; Google adquirió DeepMind, una 'startup' realizada por investigadores londineses, por 600 millones, y actualmente está financiando más de 250 proyectos y programas de doctorado; el 65% de los 144 investigadores de DeepMind procede del mundo académico, en especial del University College de Londres y de la Universidad de Oxford. El gigante chino Baidu también ha realizado una fuerte apuesta por esta clase de profesores en su conquista del mercado de la inteligencia artificial.

Por qué están tan cotizados

Si las tecnológicas están invirtiendo su dinero (mucho dinero) en esta clase de profesionales, es porque no pueden encontrarlos en otra parte. Como señalaba a 'Nature' el propio Ng, “hay muchísimas oportunidades y poca gente capaz de trabajar con ellas”. No es que uno se convierta en un experto en 'deep learning' de la noche a la mañana, claro. Se trata de una de las ramas más complejas del aprendizaje automático. Sin embargo, el número de matriculaciones en dichas carreras va en aumento.

Andrew Ng, de profesor a investigador estrella en Google y Baidu. (Dawn Endico)
Andrew Ng, de profesor a investigador estrella en Google y Baidu. (Dawn Endico)

De ahí también que los profesionales fichados por las grandes compañías estén muy bien pagados. Tara Sinclair, de Indeed, utiliza el término “astronómico” para calificar el sueldo que perciben estos académicos, ya que los datos son pura especulación. La competitividad entre empresas también es feroz: en 2014, Ng abandonó Google para fichar por Baidu. Sin embargo, el investigador señala otra razón, más allá de la pecuniaria, por la que estas ofertas resultan tan tentadoras para un académico: frente a los problemas de financiación de los centros educativos, las grandes firmas privadas ofrecen la posibilidad de acceder a material tecnológico de vanguardia y a grandes cantidades de datos.

Una pescadilla que se muerde la cola, ya que los profesores con mejores recursos -es decir, los financiados por los centros privados- tienen la posibilidad de elaborar más y mejores investigaciones, lo que los revaloriza aún más. Es lo que señala Geofrey Hinton, que saltó de la Universidad de Toronto a Google en 2013: nunca había podido investigar sobre reconocimiento de imagen en dicho centro educativo, algo que Google sí le ha permitido. De ahí que muchas universidades estén preocupándose por la posibilidad de perder a sus mejores profesores en manos de estas empresas privadas, con las que no pueden competir ni en sueldos ni en apoyo a la investigación.

Si hay algo que hace falta en Silicon Valley, es talento, no dinero. De eso ya van sobrados

Eso ocurre al mismo tiempo que, llamados por las promesas doradas que llegan desde Silicon Valley, cada vez más estudiantes se matriculan en dichas carreras para ser contratados incluso antes de que las terminen. Algo que ya se deja notar en las competiciones de ciencia, donde acuden estas compañías para empezar a hacer cantera, o en eventos como el considerado “Davos de la ciencia”, la Conference on Neural Information Processing Systems de Canadá, cuya afluencia se ha triplicado desde 2010, al convertirse en la mayor cantera para el sector tecnológico. Como recuerda 'The Economist', si hay algo que hace falta en Silicon Valley, es talento, no dinero. Que de eso andan sobrados.

Un peligroso monopolio

La competencia ha sido dura en los últimos años, y amenaza con que la firma que sea capaz de quedarse con lo mejor del mercado -a la manera de los fichajes de un equipo de fútbol- barra al resto. El ganador se queda todo, de ahí que se hable de un “monopolio intelectual” en el cual los expertos en inteligencia artificial se concentren tan solo en unas pocas firmas. Por ejemplo, Elon Musk, de Tesla, decidió invertir 1.000 millones en una agencia llamada OpenAI, destinada a la inteligencia artificial. Eso sí, como ocurre en otros casos, planea que todas las investigaciones sean públicas, de manera que la sociedad y el mundo de la investigación también sean beneficiarios.

Elon Musk se ha lanzado a crear el departamento de desarrollo de Tesla. (Reuters)
Elon Musk se ha lanzado a crear el departamento de desarrollo de Tesla. (Reuters)

Por lo general, muy pocos de los investigadores que son fichados por compañías como Google, Uber o Facebook retienen sus viejos trabajos en las universidades. Como recuerda Yoshua Bengio, de la Universidad de Montreal, quizás en otros campos no habría problema para sustituir a los profesores, pero sí en el de la inteligencia artificial y el 'deep learning', donde, como hemos visto, los expertos están contados. En algunos casos, las grandes empresas intentan recompensar a las universidades a través de una fuerte inversión o pactos ventajosos. Por ejemplo, cuando Google se llevó a 10 investigadores de Oxford en 2014, aseguró con el centro una colaboración especial y extendió un cheque de al menos un millón de libras.

Uno de los casos más críticos es el de CMU, el centro de la Universidad de Carnegie Mellon del que hablábamos al comienzo del artículo. Uber le arrebató 40 de sus 140 profesores, dejando el centro diezmado. Un reportaje publicado en 'Pittsburgh Post-Gazette' tomaba el pulso a la organización un año después: en él, el decano del centro, Andrew Moore, aseguraba que había recibido 11 millones de dólares de dinero federal para llenar las vacantes que los antiguos profesores habían dejado, y que simplemente tendrían que seguir adelante porque es el signo de los tiempos. “Esto nos ocurre varias veces al año”, reconocía. “Simplemente nos centramos en '¿qué es lo próximo?”. Un triste recordatorio de la realidad que espera a muchas universidades, que verán cómo se desangran sin poder hacer nada.

Alma, Corazón, Vida

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