La Universidad de Jaén (UJA) acoge del 11 al 13 de noviembre la XXI Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (Caepia 2026), que reúne a unos 300 especialistas de universidades, centros tecnológicos y empresas. El encuentro aborda los avances y desafíos de esta tecnología, con especial atención a cómo desarrollar una inteligencia artificial fiable, ética y segura, evaluar sus capacidades y prevenir los riesgos que puede generar para la sociedad.
Jaén reúne a especialistas en inteligencia artificial
La conferencia convierte a Jaén en un punto de encuentro para la investigación y el debate sobre IA. Su programa incluye sesiones generales, talleres y tutoriales sobre temas específicos, además de actividades para promover la colaboración entre investigadores y profesionales.
Durante el acto de bienvenida, el rector de la UJA, Nicolás Ruiz, señaló que la inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa de futuro para convertirse en una de las tecnologías más transformadoras de la actualidad. A su juicio, la rapidez de su evolución hace necesario combinar la innovación con el rigor científico, el debate público y una reflexión profunda sobre sus usos y límites.
Ruiz destacó que Caepia es un foro de referencia para coordinar esfuerzos, impulsar una IA confiable y trasladar los avances científicos a beneficios concretos para la sociedad. También defendió que el impacto de esta tecnología no debería medirse solo por la sofisticación de sus modelos, sino por su capacidad para contribuir a una sociedad más justa, equitativa e inclusiva.
Responsabilidad pública y desarrollo ético
El rector subrayó el papel de las universidades públicas en una transición tecnológica que ponga la ciencia al servicio de las personas. Entre los retos mencionados figuran evitar sesgos, proteger la privacidad, preservar la cohesión social y reducir las brechas digitales que pueden limitar la igualdad de oportunidades.
Asimismo, agradeció a la Asociación Española para la Inteligencia Artificial y a la comisión organizadora que eligieran la UJA como sede. También reconoció el trabajo de los grupos de investigación jiennenses Simidat, Sinbad2 y ASIA.
La contribución de la Universidad de Jaén
María José del Jesus, catedrática de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la UJA y copresidenta de la organización, explicó que el congreso reúne a investigadores de España y de otros países. Entre las áreas abordadas se encuentran la IA confiable y responsable, así como la inteligencia artificial cognitiva, neurosimbólica y física.
Por su parte, Pedro González, profesor de la UJA y copresidente de Caepia 2026, destacó la posición de la universidad en la investigación en inteligencia artificial. Atribuyó ese reconocimiento al volumen y potencial de sus investigadores y a los resultados científicos publicados durante los últimos años.
En la apertura también participaron la presidenta de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial, Alicia Troncoso, y representantes institucionales. Javier Carazo, delegado de Empleo, Empresa y Trabajo Autónomo y de Inteligencia Artificial, Desarrollo Digital y Administración Pública, señaló que el encuentro puede fortalecer colaboraciones, atraer talento e impulsar la innovación, además de dar visibilidad a Jaén como territorio comprometido con el conocimiento.
Evaluar las capacidades y los riesgos de la IA
La conferencia plenaria
En la segunda jornada, José Hernández-Orallo, director de Investigación en el Leverhulme Centre for the Future of Intelligence de la Universidad de Cambridge, ofreció una conferencia plenaria sobre la necesidad de contar con métodos científicos fiables para evaluar los modelos avanzados.
El investigador abordó técnicas que permiten analizar con mayor precisión qué capacidades tienen realmente estos sistemas y qué calidad poseen los datos y las pruebas utilizadas para evaluarlos. También advirtió que, ante la rápida evolución de la IA, es importante avanzar en su control y regulación antes de que sus riesgos puedan resultar especialmente perjudiciales para la sociedad.
Hernández-Orallo defendió que Europa puede diferenciarse de otras potencias internacionales mediante una mejor explicación pública de cómo utilizar la inteligencia artificial. Como ejemplo, se refirió a la educación y a la importancia de evitar que los jóvenes concluyan que ya no necesitan aprender porque pueden delegar cualquier tarea en una herramienta de IA.
Debate sobre una inteligencia artificial responsable
Una mesa redonda sobre el futuro de la IA
El programa incluye la mesa redonda «IA confiable, ética y responsable: ¿hacia dónde vamos?». Entre las personas participantes figuran Reyes Calderón, periodista, doctora en Economía y Filosofía y profesora de la Universidad Pontificia Comillas, y David Fernández, investigador del proyecto Humaint del Centro Común de Investigación de la Comisión Europea.
El debate busca examinar cómo orientar el desarrollo de la inteligencia artificial para que sus aplicaciones sean útiles y, al mismo tiempo, respeten principios de responsabilidad, seguridad y ética.
Formación y talento joven
Caepia 2026 también incorpora dos competiciones de talento joven: una reúne 33 proyectos doctorales y la otra, 117 trabajos de fin de grado y de máster. Los trabajos seleccionados se caracterizan por su potencial impacto social, según la información de la organización.
La presencia de estas iniciativas destaca la importancia de conectar la investigación avanzada con la formación de nuevas generaciones y con problemas concretos de la sociedad.
Consejos para emprendedores y empresas
Los debates de Caepia ofrecen ideas útiles para las organizaciones que estudian incorporar inteligencia artificial a sus productos, servicios o procesos:
- Definir el problema antes de elegir la herramienta. Identifica qué necesidad del negocio quieres resolver y establece cómo medirás el resultado. Incorporar IA sin un objetivo claro puede añadir costes sin mejorar la actividad.
- Comprobar la calidad de los datos. Los resultados dependen de la información que se utiliza. Revisa su exactitud, actualidad, representatividad y procedencia antes de emplearla para entrenar o alimentar sistemas.
- Evaluar las soluciones antes de ponerlas en marcha. Prueba la tecnología con distintos casos y perfiles de usuarios. No des por hecho que un modelo funciona correctamente solo porque produce respuestas convincentes.
- Proteger la información sensible. Define qué datos pueden introducirse en las herramientas de IA y cuáles deben quedar fuera. Establece procedimientos para salvaguardar la privacidad y la información confidencial de clientes y empleados.
- Revisar posibles sesgos. Analiza si el sistema puede ofrecer resultados injustos o perjudiciales para determinados grupos, especialmente cuando influye en decisiones sobre personas.
- Mantener supervisión humana. En procesos relevantes, como la atención al cliente, la selección de personal o la evaluación de solicitudes, conviene que una persona pueda revisar los resultados y corregir errores.
- Formar al equipo. Explica las capacidades y limitaciones de las herramientas utilizadas. La formación ayuda a que los empleados las aprovechen sin delegar en ellas el criterio profesional.
- Establecer normas internas de uso. Crea pautas claras sobre herramientas autorizadas, tratamiento de datos, revisión de resultados y responsabilidades en caso de error.
- Medir el impacto de forma continua. Además de analizar el ahorro de tiempo o costes, considera la seguridad, la satisfacción de los usuarios y los posibles efectos sociales de la solución.
- Colaborar con universidades y centros de investigación. Las alianzas pueden ayudar a las empresas a acceder a conocimiento especializado, evaluar proyectos y atraer talento.
Conclusiones
Caepia 2026 sitúa en el centro una cuestión clave: el desarrollo de la inteligencia artificial debe avanzar junto con la capacidad de evaluar sus resultados, controlar sus riesgos y explicar sus usos. La investigación, la regulación, la formación y la colaboración entre universidades, instituciones y empresas son elementos necesarios para que esta tecnología genere beneficios reales.
Para los negocios, la principal lección es que adoptar IA no consiste únicamente en incorporar herramientas nuevas. También exige datos de calidad, criterios de seguridad, supervisión humana y objetivos claros. Una implementación responsable puede favorecer la innovación y la competitividad, siempre que se mantenga al servicio de las personas y se revisen sus efectos de manera continua.