Científicos acusan que recortes afectan sus experimentos y ahuyentan a los jóvenes
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Científicos acusan que recortes afectan sus experimentos y ahuyentan a los jóvenes

Investigadores tanto de centros Conacyt como de universidades públicas se han organizado en el movimiento ProCiencia, para pedir no solo que no haya recortes, sino que se garantice una inversión del 1% del PIB.
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19 de julio, 2019
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Lorenza González Mariscal, es científica del Instituto de Fisiología, Biofísica y Neurociencias del Centro de Investigación y de Estudios Avanzados (Cinvestav), experta en contacto entre células, que está desarrollando una investigación sobre unos tumores cerebrales llamados glioblastomas para encontrar cómo introducir terapia directamente entre las células y tratarlos, ya que la esperanza de vida con este padecimiento es de 14 meses.

Sin embargo, sus posibilidades de experimentar se han reducido al mínimo ante la falta de dinero para comprar insumos de laboratorio.

“Ahorita es gravísimo porque todos los estudiantes que tenemos están con que no pueden comprar el reactivo, que no pueden hacer el experimento, que no sirve el aparato… Entonces estamos haciendo poquititas cosas, o buscando colaboración con otros departamentos o con la otra universidad, de ‘oye, ¿te quedó un reactivo de esto?, dame tres mililitros; ay, por favor, tengo un estudiante que viene de Estados Unidos, dame dos mililitros de tu anticuerpo…’”, relata.

“Y cosas que solo se deben utilizar una vez, las estamos utilizando cuatro”, agrega Rosa María Bermúdez, del departamento de Genética y Biología Molecular del Cinvestav. “Las celdas de transformación las reciclamos y las cajas de cultivo que solo se deben usar y desechar, las estamos usando tres, cuatro veces. No tenemos de otra. Estamos en crisis”.

Leer: Austeridad impuesta a Centros de Investigación limita hasta cargar el celular y provocará despidos

Entrevistadas afuera de Palacio Nacional, tras entregar una carta de la comunidad científica para pedir que no haya más recortes a la ciencia, califican como crítica la situación, después de años en que los recursos que se asignan no son suficientes. González Mariscal asegura que cada año el Cinvestav tenía que pedir dinero extra, y se le otorgaba, pero ahora esto no está pasando y apenas alcanza para la operación del Centro, pero no para investigación.

“Lo más que nos pueden dar son 200 pesos por día por investigador; pero un anticuerpo puede costar 10 mil pesos”, se lamenta Bermúdez.

Además, no ha salido la convocatoria del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt) para otorgar apoyos a Ciencia Básica, a pesar de que ya ha transcurrido más de la mitad del año.

Estos apoyos, según aclaró el Conacyt y los propios académicos, no se han entregado desde 2015. El año pasado se publicó una convocatoria que anunciaba ser “2017-2018” porque un año antes no hubo; llegaron cinco mil propuestas y se seleccionaron menos de 300, pero nunca se liberaron los recursos, por lo que este año se planea recuperar casi 800 proyectos, detalló comunicación social del organismo.

El pasado lunes, la directora del Conacyt, María Elena Álvarez-Buylla, aseguró en una reunión con los directores de los Centros Públicos de Investigación (CPI) que “en breve” será publicada la nueva convocatoria de Ciencia Básica.

Aunque algunos investigadores dicen que no es la primera vez en este año que oyen que va a salir “la próxima semana”, sin que ocurra. Además, los procesos son lentos y pueden pasar ocho meses hasta que realmente puedan usar el dinero.

La llamada Ciencia Básica es la que estudia un fenómeno sin buscar en principio una aplicación, pero sirve de base para que después se haga la ciencia aplicada, por lo que no se puede demeritar su impacto en la sociedad, defienden los investigadores.

Lorenza González Mariscal es un caso de esto. Ella dirigió una investigación sobre por qué el rotavirus provoca diarrea, analizando qué componente del virus logra abrir las uniones de las células y que se filtre el agua. Encontraron que era una proteína, y con ese conocimiento, después trabajaron en aislar esa proteína y usarla para abrir selectivamente las uniones celulares para pasar medicamentos, lo que derivó en una patente para facilitar la absorción de fármacos a través del intestino.

Un proyecto que en su momento contó con recursos del Conacyt.

Investigaciones menos complejas y con menos estudiantes

La polémica por el gasto en ciencia no ha parado desde que inició este sexenio, ante las instrucciones presidenciales de recortar recursos en toda la Administración Pública Federal, que incluyó a los centros de investigación, y el memorándum del 3 de mayo que endureció aún más la política de control de gasto.

Por ello, investigadores tanto de centros Conacyt como de universidades públicas se han organizado en el movimiento ProCiencia, para pedir no solo que no haya recortes, sino que se garantice una inversión del 1% del Producto Interno Bruto (PIB), como establece la Ley de Ciencia y Tecnología, ya que actualmente no es ni el 0.5%.

Leer: ProCiencia, el movimiento de investigadores mexicanos contra los recortes a ciencia

También han reclamado que el presidente Andrés Manuel López Obrador los señale como una “élite” económicamente privilegiada, cuando aseguran que trabajan con el mínimo.

Tras la entrega de una carta con estos reclamos en Palacio Nacional, otros investigadores explicaron que aunque no hay proyectos cancelados, toda la actividad científica en México ha disminuido porque ya están trabajando con lo poco que les queda de años pasados, al tener cada vez menos presupuesto y sufrir el último año un recorte de casi el 12%.

“Pues han disminuido muchísimo en la actividad, porque si no tenemos dinero para comprar insumos, tenemos que plantearnos proyectos mucho más simples de resolver y trabajar con lo que ya tenemos, no podemos ir más allá y acercarnos a una manera óptima de trabajar. Sí se tienen que cortar cosas de los proyectos continuamente”, señaló Marcia Hiriart, investigadora de biomédica en el Instituto de Fisiología Celular de la UNAM.

Marisela Méndez Armenta, del Instituto Nacional de Neurología, aseguró que también se han reducido las becas a estudiantes, lo que los orilla a buscar otras opciones de remuneración, en lugar de dedicarse a la investigación.

“Muchos laboratorios, prácticamente todos, trabajan a base de la ayuda de los estudiantes, son los que hacen, vamos a decir, la talacha, el trabajo diario. Nosotros dirigimos, nosotros elaboramos los protocolos; ellos son los que hacen el trabajo rudo. Entonces la producción o el avance en los laboratorios también se ve disminuido”, afirmó.

“En el Instituto del Departamento de Genética, por ejemplo, una investigadora tenía alrededor de cinco, seis estudiantes, y algunos ya le dijeron ‘hasta aquí llegué’”.

Una de las preocupaciones generalizadas que expresan los investigadores es por los jóvenes, ya que consideran que si en lugar de garantizarse el presupuesto para ciencia, se reduce, quienes han pasado años formándose o se han ido al extranjero a estudiar, y que han sido una inversión del Estado, no van a querer regresar a México y dedicarse a algo para lo que no hay dinero.

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3 consejos para 'burlar' los algoritmos que te seleccionan cuando buscas trabajo

Aunque los algoritmos pueden jugar en tu contra cuando postulas a un empleo, existen maneras de aumentar tus posibilidades de quedar seleccionado.
25 de octubre, 2021
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A veces no son tus habilidades o tu experiencia las que pueden llevarte a conseguir un empleo cuando te postulas a un puesto de trabajo por el que están compitiendo cientos de candidatos.

Al menos no en la primera etapa de selección.

Las firmas que tienen que lidiar con complejos procesos de selección han delegado esa labor a sistemas de inteligencia artificial que escanean tu currículum y deciden si quedas eliminado o sigues en el proceso.

Son software de contratación predictiva que aplican ciertos criterios predeterminados de manera automática, según las características del puesto de trabajo.

Estas herramientas conocidas como ATS (Applicant Tracking System) funcionan sobre la base de palabras clave que define cada compañía de acuerdo al perfil del candidato que buscan y otros mecanismos de descarte.

Aunque hay diferentes tipos de ATS, en general operan de manera bastante similar.

“Buscan una mayor eficiencia en el procesamiento de datos”, le dice a BBC Mundo Hong Qu, director de investigación y académico de la Universidad de Stanford.

Estos sistemas les permiten a las firmas ahorrar tiempo y dinero.

Pero también les pueden jugar en contra cuando el algoritmo, por sus limitaciones, decide eliminar a buenos candidatos o cuando desarrolla sesgos basados en la repetición de patrones, agrega Qu.

Estos son algunos consejos para ganar a los algoritmos.

1-Usar palabras clave

Los algoritmos buscan palabras clave relacionadas con categorías como habilidades, experiencia, resultados o educación, y las ponderan de acuerdo con los requisitos del empleo.

Pero, según los parámetros que le haya entregado la empresa, puede incluir otros filtros más específicos.

Mujer ocn computador
Getty Images

Para utilizar las palabras clave, el primer paso es comparar tu currículum con la descripción de la oferta laboral.

De hecho, puedes repetir términos y expresiones contenidas en dicha oferta, adaptándolas a tu perfil.

A fin de cuentas, el algoritmo va a escanear en busca de aquellos atributos.

“Cuando incluyas palabras clave en tu currículum, trata de usar siempre el mismo lenguaje que se menciona en la descripción del trabajo”, escribió Liz Guarneros, asesora laboral en LinkedIn.

También aconseja utilizar estas palabras en el contexto adecuado y no rellenar espacios con ellas solo para que las identifique la máquina.

“Si bien esto puede ayudarte a superar el filtro inicial y sus algoritmos, no funcionará a tu favor cuando llegues a un reclutador”, apunta.

2-Incluir logros con resultados cuantificables

“Es muy importante ser específico”, dice el profesor Ku.

Por ejemplo, nombrar los programas computacionales que manejas, en vez de escribir que tienes “experiencia en análisis de datos”, sin dar detalles.

Los expertos aconsejan enfocarse en logros a través de ejemplos concretos, evitando una simple enumeración de responsabilidades.

En vez de decir: “Responsable de la supervisión de la estrategia de ventas. Las ventas aumentaron significativamente”, es mejor decir: “Dirigí un equipo de 10 personas encargado de supervisar la estrategia de ventas. Las ventas aumentaron un 20% en seis meses”.

Mujer con escaner en la cara

Getty Images

Para que tu currículum tenga un mayor impacto frente a los algoritmos, es preciso indagar qué está buscando la compañía y cómo habitualmente mide los resultados.

“Investiga cómo esa empresa mide el éxito. Averigua cuáles son las métricas de éxito“, señala Ku.

No todas las firmas evalúan de la misma manera el desempeño laboral.

En ese sentido, la investigación previa es clave. Tienes que decirle al algoritmo lo que “quiere escuchar”.

Otro elemento importante, agrega, es que incluyas en el currículum algo que te distinga del resto.

Imagina qué cosas tendrán en común quienes están postulando al empleo y luego piensa qué elemento diferenciador puedes ofrecer.

3-Utiliza un formato simple

Muchas personas fallan en el reclutamiento por algo muy simple: la legibilidad de su currículum.

Para que el algoritmo no te elimine, es esencial que el formato de tu currículum sea simple y “descifrable” por el sistema.

Fotos de varias personas

Getty Images
¿Es justo que una computadora rechace o apruebe tu solicitud de empleo?

En algunos sistemas ATS los currículums en formato PDF no funcionan.

Evita usar cualquier formato complicado. Cuanto más simple, mejor. Es decir, suele ser recomendable utilizar el formato Word.

Evita escribir tu currículum en dos columnas. Usa el formato estándar para que la máquina lea todo de corrido.

No incluyas fotos, gráficos o tablas. Deja de lado cualquier estilo creativo o muy sofisticado. Aunque te parezca aburrido, opta por un formato minimalista, sin distracciones, fácil de leer.

Utiliza títulos convencionales para dividir la información. Elige la manera tradicional, como por ejemplo, “Experiencia Laboral” o “Educación”.

Y siempre escribe la experiencia laboral en orden cronológico inverso.

Talento perdido

El estudio de la Escuela de Negocios de la Universidad de Harvard “Trabajadores ocultos: talento sin utilizar”, publicado en septiembre, señala que los algoritmos dejan fuera del proceso de reclutamiento a millones de trabajadores, algunos de los cuales podrían ser adecuados.

Por ejemplo, hay casos de hospitales en EE.UU. donde un algoritmo buscó que el postulante tuviese la habilidad de hacer “programación computacional”, cuando en realidad, la descripción del trabajo requería que el profesional ingresara los datos de un paciente en el computador.

Hombre con algoritmos

Getty Images

O también está el caso de un software que buscaba experiencia en “atención al cliente”, cuando la empresa requería reparadores de líneas de transmisión eléctrica.

Otros inconvenientes detectados por la investigación apuntan a que los algoritmos rechazan o dan una baja puntuación a las personas que tienen espacios en blanco o lagunas en su experiencia laboral.

El problema es que a veces se debe a un embarazo o al cambio de casa de una ciudad a otra. Son circunstancias extraordinarias que la máquina solo interpretará como un “vacío”.

Debido a problemas como éstos, hay desarrolladores de software que han estado buscando maneras de mejorar los algoritmos.

Incluso algunas empresas del sector tecnológico han eliminado el requisito de tener un título profesional para algunos puestos si el candidato cumple con el perfil que se busca.

El sesgo de los algoritmos

Desde otra perspectiva, los softwares pueden estar menos sesgados que los evaluadores humanos porque pueden programarse para ignorar características como la edad, el sexo y la raza.

Pero también puede ocurrir al revés.

Robot

Getty Images

“La inteligencia artificial también funciona con sesgos porque los algoritmos están entrenados para trabajar según patrones de éxito que se repiten en el tiempo”, explica Hong Qu.

“Los algoritmos amplifican los patrones del pasado y en ese proceso pueden discriminar por raza, género o edad“, explica el creador de AI Blindspot, un sistema que ayuda a los desarrolladores de software a reconocer sesgos que pueden afectar la toma de decisiones.

Por ejemplo, si en el pasado el 90% de los seleccionados para un empleo fueron de raza blanca, agrega, el algoritmo repetirá ese patrón por la manera en que funciona el aprendizaje de las máquinas.

O el algoritmo puede aprender por sí mismo a dar prioridad a candidatos que asistieron a las mismas universidades.

Pese a esas dificultades, los sistemas de inteligencia artificial siguen desarrollándose velozmente para ajustarse cada vez más a lo que buscan las empresas.

Lo que aconsejan los expertos es que, aunque los procesos sean largos y extenuantes, no hay que rendirse.

Y hay que tener en cuenta que si no has logrado pasar el primer filtro de selección, eso no implica que no seas un buen candidato.

Quizás con unos buenos ajustes a tu currículum, se abran nuevas posibilidades.


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