David Gómez-Ullate Oteiza

David Gómez-Ullate Oteiza empezó su carrera como físico teórico, pero con el tiempo la recondujo hacia las matemáticas aplicadas, la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Tras años estudiando las cuestiones fundamentales de la mecánica cuántica, descubrió el placer de abordar y resolver problemas más prácticos. Por ejemplo, su proyecto personal más reciente tiene que ver con la descarbonización del transporte marítimo, y se basa en optimizar las rutas utilizando datos meteorológicos y de rendimiento.

Para David, eso es lo interesante de las matemáticas aplicadas: que permiten resolver problemas del mundo real. Aclara que “en todas las ciencias y todos los campos de la actividad humana surgen problemas que se pueden formular en términos matemáticos”, y ayudar a resolverlos con sus conocimientos matemáticos e informáticos es una tarea que le gusta, puesto que lo obliga a adquirir conocimientos especializados para comunicarse con los expertos de los distintos campos.

Uno de sus principales objetivos es contribuir al desarrollo del aprendizaje automático y la ciencia de datos, dos ámbitos que considera que no solo están transformando el mundo desde el punto de vista industrial, sino que están sacudiendo los cimientos de múltiples disciplinas científicas. Entender por qué son tan efectivos los modelos de aprendizaje automático y cuáles son sus límites es un reto que presenta múltiples cuestiones matemáticas.

Si David decidió dedicarse a la enseñanza es, en parte, porque le parece esencial seguir de cerca los avances que se producen en la investigación sobre aprendizaje automático. “Me siento responsable de transmitir este conocimiento a las generaciones venideras”, explica este profesor, que decidió trabajar en IE University por su reputación como institución que ofrece una experiencia de primer nivel a los estudiantes. A David le gustaría conseguir que sus alumnos sientan la misma curiosidad y emoción que él ante los descubrimientos matemáticos. Actualmente, es director del claustro y del área de Matemáticas Aplicadas de la IE School of Science & Technology, una escuela que se ha reinventado recientemente y que promociona con mucho entusiasmo. El objetivo es que este centro alcance el mismo nivel de excelencia que el resto de divisiones de IE University, y el camino hasta conseguirlo promete ser muy emocionante. David está especialmente orgulloso del Grado en Matemáticas Aplicadas, pues es justo el programa que le habría gustado poder estudiar a él. “Las matemáticas son una herramienta muy útil de por sí, pero se vuelven todavía más útiles al combinarlas con otras disciplinas. Ese es precisamente el espíritu del Grado en Matemáticas Aplicadas”. Todavía recuerda que, cuando era estudiante, tuvo que pasarse horas en seminarios que apenas le interesaban y estudiar teoría que no tenía aplicaciones prácticas inmediatas. Por eso, agradece que IE University les haya dado a él y a su equipo libertad para diseñar un programa moderno, que combina los fundamentos matemáticos, la ciencia de datos y la computación con habilidades interdisciplinares. 

David da clases de Aprendizaje Automático y Analítica a los estudiantes de tercero del Doble Grado en Administración de Empresas + Datos y Analítica de Negocio. Es la asignatura más técnica que estudiarán muchos de ellos, por lo que se esfuerza el doble para hacerla lo más accesible posible y que estos futuros directivos adquieran los conocimientos técnicos que necesitarán en el futuro. La asignatura les proporciona una visión amplia de las tendencias actuales en el mundo del aprendizaje automático, entre las que destaca el aprendizaje profundo y sus aplicaciones en el modelado del lenguaje y la visión artificial. Además de los fundamentos teóricos, esta materia explora cuestiones prácticas como la implementación de código y de modelos, y reflexiona sobre las implicaciones empresariales y sociales de esta tecnología. 

Tras una trayectoria tan ecléctica como asombrosa, ¿cuáles diría David que son las claves del éxito? Aunque sostiene que el éxito es algo subjetivo, comparte con nosotros algunos factores que lo han ayudado en su carrera: tener confianza en sí mismo, seguir el ejemplo de aquellas personas a las que admira, ser humilde, rodearse de gente que sea buena además de inteligente y, por último, aprender a no perder la motivación cuando las cosas se tuercen. Su principal consejo es “que te guste lo que haces y que mires hacia delante en lugar de hacia atrás”.