La Inteligencia Artificial (IA) se ha consolidado como una de las tecnologías más transformadoras del siglo XXI; sin embargo, su aplicación en escenarios reales exige comprender y gestionar adecuadamente el concepto de incertidumbre, afirmó el Dr. Shervin Shirmohammadi, académico de la Universidad de Ottawa, Canadá.
Quedó de mnifiesto este miércoles 04 de febrero, ante más de 150 estudiantes y profesores, el especialista impartió en inglés la conferencia “With Artificial Intelligence” en el mini auditorio Dr. Armando Soltero Macías del Centro Universitario de la Costa (CUCosta), de la Universidad de Guadalajara.
Durante su ponencia, el Dr. Shirmohammadi explicó que los modelos de IA, aunque pueden realizar predicciones precisas, no siempre son confiables cuando enfrentan situaciones fuera de los datos con los que fueron entrenados. Señaló que, a mayor nivel de incertidumbre, menor es la confianza que debe depositarse en los resultados generados por estos sistemas.
Como ejemplo, expuso el caso de los vehículos autónomos, los cuales pueden detenerse o solicitar la intervención humana cuando el sistema no cuenta con la certeza suficiente para tomar decisiones seguras, tecnología que ya se utiliza en algunos países. Este tipo de mecanismos, subrayó, previenen accidentes y reducen riesgos en entornos complejos.
Asimismo, abordó aplicaciones de la IA en proyectos de aprendizaje activo, como el monitoreo de personas adultas mayores o con demencia mediante sensores inteligentes que permiten dar seguimiento a sus actividades diarias, como la toma de medicamentos. No obstante, advirtió que la variabilidad en los hábitos humanos representa un reto para estos sistemas, ya que la incorporación de nuevas personas puede disminuir significativamente la precisión de los modelos.
El conferencista destacó que una estrategia clave consiste en que los sistemas de IA no solo detecten actividades, sino que también informen el nivel de incertidumbre asociado a cada predicción. Esto permite la intervención de cuidadores, operadores o personal médico cuando la certeza es baja y, con el tiempo, mejora el desempeño del sistema para cada usuario en particular.
Al finalizar el evento, la División de Ingenierías, encabezada por el Mtro. Abraham Andrade López, entregó un reconocimiento al conferencista por su destacada participación.
Al evento asistieron también el Mtro. Francisco Javier Ulloa Cortez, Coordinador de la carrera de Ingeniería en Computación, y el Mtro. Héctor Hugo Zepeda Peña, secretario de la División de Ingenierías.
El Dr. Shervin Shirmohammadi es doctor en Ingeniería Eléctrica por la Universidad de Ottawa, Canadá, donde actualmente se desempeña como profesor en la Facultad de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación. Es Fellow del IEEE, distinción otorgada por sus contribuciones a los sistemas multimedia y las mediciones de redes, y Senior Member de la Association for Computing Machinery (ACM).
Actualmente funge como presidente de la IEEE Instrumentation & Measurement Society (IMS) y se desempeñó como director ejecutivo de la revista IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement hasta 2023. Sus investigaciones, financiadas con más de 28 millones de dólares provenientes de sectores públicos y privados, han generado más de 400 publicaciones, la formación de más de 70 investigadores de posgrado y más de 30 patentes con transferencia tecnológica al sector productivo.
Entre los reconocimientos recibidos destacan el George S. Glinsky Award por excelencia en investigación (2019) y el IEEE IMS Technical Award por sus aportaciones al avance de las mediciones asistidas por aprendizaje automático (2023).
Unidad de Comunicación Social
Universidad de Guadalajara | Centro Universitario de la Costa
Puerto Vallarta, Jalisco | 04 de febrero de 2026