#214 Lenguaje e Inteligencia Artificial
Hace unos meses fui a las LeIA Talks que me dejaron fascinada, allí pude conocer a estudiantes del máster LEIA (Lenguaje e Inteligencia Artificial) y parte de su profesorado.
He tenido la gran suerte de que cuando propuse a sus estudiantes venir al podcast algunas me dijeran que estaban interesadas y ahora por fin sale publicado.
En este episodio entrevisto a varias de sus estudiantes: Sofía Algar, Esther Jareño, Firdaous Boulahfa y Laura García.
Nos cuentan cómo ayudaron junto al resto de estudiantes del master, a la ONG Fiet creando una solución para conocer el nivel de fraudulencia de anuncios de trabajo que captan personas para la trata y explotación sexual.
Puedes escuchar el episodio ahora o si lo prefieres puedes seguir leyendo.
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LeIA: Un máster que une letras y tecnología
Las cuatro estudiantes entrevistadas son lingüistas computacionales y vienen de carreras de letras, ninguna viene del mundo técnico.
Sin embargo entraron en un máster donde aprendieron Python, machine learning (sistemas que aprenden patrones a partir de datos), deep learning (redes neuronales más complejas, las que están detrás de la IA generativa) y procesamiento del lenguaje natural.
¿Lo interesante? Que el máster no las convirtió en ingenieras sino en lingüistas computacionales. Perfiles que entienden la parte técnica, sí, pero que aportan lo que los equipos técnicos no tienen: ética, pensamiento crítico y un conocimiento profundo de cómo funciona el lenguaje.
Es la historia de cómo un grupo de lingüistas usó la inteligencia artificial para luchar contra la trata de seres humanos.
¡Vamos a ello!
Por cierto Sofía Hernansanz (entrevistada en el episodio 192) es también profesora del master y gracias a ella me enteré de que existía LeIA.
IA contra la trata de seres humanos
Su trabajo final de máster partía de un reto real propuesto por la ONG de FIET que lucha contra la trata de seres humanos y los datos que manejaron son duros: España es el primer país de Europa en trata.
España es también el primer país de Europa y el tercero del mundo en demanda de prostitución.
Mujeres de países como Venezuela, Colombia o Paraguay, en situación de vulnerabilidad económica o administrativa, encuentran ofertas de empleo en España que parecen legítimas pero no lo son.
Algunas de estas ofertas llegan incluso por TikTok, con vídeos que prometen trabajo fácil. La persona viaja, y al llegar descubre que el trabajo no existe y acaban siendo víctimas de trata y explotación sexual en nuestro país y el resto de Europa.
El problema de fondo es que estas mujeres no tienen forma de comprobar si una oferta es real, ¿cómo solucionar este problema?
La solución: un semáforo para detectar el fraude
Aquí es donde entra el trabajo de las 39 personas del máster, organizadas en equipos. Y me encanta cómo lo abordaron, porque hicieron algo que en UX repetimos como un mantra: se pusieron en la piel de la persona que iba a usar la herramienta.
Se hicieron preguntas incómodas. ¿Qué nivel de alfabetización digital tiene esta persona? ¿Qué idioma habla? ¿Desde qué dispositivo va a acceder? Pensamos las soluciones desde aquí, desde nuestra realidad, pero la mentalidad y el contexto de quien recibe la ayuda son otros. Eso, amigas, es diseño centrado en las personas. Aunque nadie en ese equipo se llamara a sí misma UX designer.
La herramienta que construyeron funciona así:
- Entrada flexible: puedes pegar el texto de la oferta, poner la URL del anuncio o subir una captura de pantalla. La herramienta extrae el texto de cualquiera de las tres.
- Análisis lingüístico: el sistema limpia el texto y busca señales de fraude según criterios lingüísticos que ellas mismas definieron. Aquí está la clave de su perfil: saben qué patrones del lenguaje delatan un anuncio falso.
- Motor de IA híbrido: combinaron XGBoost y SentenceBERT (dos tecnologías de machine learning y deep learning) y lo entrenaron con una base de datos de anuncios sintéticos que generaron y etiquetaron ellas mismas.
- Respuesta en semáforo: verde si la oferta parece legítima, amarillo si es sospechosa, rojo si tiene pinta de fraude. Y no solo te da el color: te explica qué señales ha detectado.
Y un detalle que me parece precioso: la interfaz se traduce a trece idiomas. Porque de nada sirve una herramienta de protección si la persona que la necesita no entiende la respuesta.
Por qué esto te importa aunque no trabajes en ONGs
Uno de los grandes problemas que tenemos ahora en tecnología es que hay mucho perfil técnico y muy poco perfil humanista.
Los equipos que construyen productos con IA necesitan gente que entienda cómo procesa el lenguaje una máquina, perfiles profesionales con formación ética y filosófica, que se sepan para quién es esto y se pregunten qué puede salir mal antes de escribir una línea de código y necesitan también, por supuesto, perfiles de experiencia de usuario.
Lo que demuestran Sofía, Esther, Firdaus y Laura es que venir de letras no es una carencia en el mundo tech sino una ventaja competitiva.
La lengua está viva, la IA es la nueva realidad, y no puede haber una realidad sin la parte humanista.
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Recursos
Aquí podrás encontrar los perfiles profesionales de las personas entrevistadas:
Si sientes interés por este máster, te dejo toda la información aquí:
www.masterlenguajeia.es
Si deseas conocer el trabajo de la ONG que combate la trata de seres humanos, aquí puedes entrar a su web somosfiet.com