Mayra Elwes aborda el desplazamiento de distribución en IJCAI-ECAI 2026
La investigadora Mayra Elwes expone en IJCAI-ECAI 2026 cómo medir y cerrar la brecha de rendimiento cuando modelos de series temporales entrenados en datos públicos se despliegan en hospitales reales. Clave para Latinoamérica.
Un modelo entrenado con datos de la base MIMIC-III predice hipoxemia con precisión aceptable en Boston. El mismo modelo, desplegado en una UCI de Bogotá o São Paulo, degrada su rendimiento hasta volverse inseguro. El problema no es el algoritmo: es el desplazamiento de distribución que introduce cada hospital —demografía distinta, protocolos clínicos propios, sensores de otra marca— y que los benchmarks estándar no capturan.
Ingeniero industrial con una obsesión por los estándares. Certificado en ISO 9001, ISO 27001 e ISO 42001 — la norma que define cómo las organizaciones deben gestionar la inteligencia artificial de forma responsable. Para Henry, la IA no es solo tecnología sino un sistema que debe auditarse, gobernarse y medirse.
Gartner proyecta que el 70% de los agentes de IA creados por proveedores será abandonado en 2028. El problema no es el modelo, sino el despliegue y una dependencia que nadie negocia.
La IA ofensiva automatiza ataques a escala industrial: 600.000 tarjetas robadas con agentes autónomos que atacan por 25 dólares. Las empresas no pueden aceptar “cosas malas” como coste del progreso.
