Cuando una organización decide incorporar inteligencia artificial, las preguntas no terminan en si el sistema funciona o qué tan preciso es. También hay que decidir con qué información trabajará, qué riesgos implica, quién supervisa sus resultados y qué responsabilidad asume la organización cuando esa tecnología interviene en una decisión. Ese es uno de los temas en los que hoy trabaja Ivete Sánchez Bravo.
Incorporar inteligencia artificial en una organización no es sólo lograr que funcione: también implica decidir con qué datos trabaja, qué riesgos existen y quién responde por sus resultados.
Su formación comenzó en la ingeniería. Estudió Sistemas Computacionales en el Instituto Politécnico Nacional y después cursó la Maestría en Ciencias de la Computación y Matemáticas Industriales en el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT). Actualmente realiza un doctorado en Administración con enfoque en innovación en la Universidad Iberoamericana León. A lo largo de más de dos décadas, su trabajo ha pasado por las matemáticas aplicadas, el cómputo científico, la optimización y la inteligencia artificial.
En el CIMAT participó en proyectos orientados a resolver problemas mediante modelación, optimización, aprendizaje de máquina y otras herramientas computacionales. Más adelante asumió responsabilidades de gestión y vinculación: dirigió la Coordinación de Servicios Tecnológicos y fue gerente del Consorcio de Inteligencia Artificial del CONAHCyT, integrado por ocho centros públicos de investigación. Ahí, además del desarrollo técnico, formó parte de proyectos en los que la investigación debía responder a necesidades concretas de instituciones y empresas.
Las matemáticas aplicadas, la optimización y la inteligencia artificial pueden pasar del laboratorio a problemas concretos de empresas e instituciones.
Su experiencia también incluye el sector privado. En Prolec-General Electric trabajó en el desarrollo de plataformas de optimización y ha tenido experiencia en telecomunicaciones. Ese recorrido entre investigación, industria y gestión ayuda a explicar el enfoque que ha tomado su trabajo en los últimos años: la inteligencia artificial responsable y, en particular, la manera de llevar principios éticos y criterios de gobernanza a la operación cotidiana de las organizaciones.
En ese terreno, las preguntas son muy concretas. ¿Cómo se adopta un sistema de inteligencia artificial? ¿Qué riesgos deben evaluarse antes de utilizarlo? ¿Quién revisa sus resultados? ¿Qué reglas deben existir cuando interviene en procesos que afectan a otras personas? Su interés está en convertir esas preguntas en procedimientos, responsabilidades y criterios de decisión, y no dejarlas únicamente en declaraciones generales sobre ética.
Otra parte constante de su trabajo ha sido la participación de las mujeres en ciencia y tecnología. Es embajadora en México de Women in AI y ha colaborado con Women in Data Science, de la Universidad de Stanford, y Women Techmakers. Su participación en estas comunidades se ha orientado a ampliar redes de colaboración y espacios de formación para mujeres en áreas relacionadas con datos, matemáticas e inteligencia artificial.
Entre 2024 y 2026 fue Secretaria de Vinculación de la Sociedad Matemática Mexicana y representó a México en la Junta Directiva del International Council for Industrial and Applied Mathematics. En 2023, Forbes México y Minsait la incluyeron entre 20 líderes en inteligencia artificial en México, y recibió el Women in AI Awards North America.
La inteligencia artificial responsable empieza cuando los principios éticos se convierten en procedimientos, responsabilidades y criterios de decisión.
Hoy, buena parte de su trabajo se concentra en un problema que acompaña el crecimiento de la inteligencia artificial: cómo pasar de principios generales a decisiones concretas dentro de las organizaciones. En esa discusión confluyen las distintas etapas de su carrera, desde los modelos matemáticos y la optimización hasta la gestión, la vinculación y la gobernanza tecnológica.
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