Rosalind Picard

Rosalind Picard hizo una apuesta que en 1994 sonaba casi filosófica: que las computadoras necesitaban entender las emociones para volverse verdaderamente útiles. En un campo dominado por la lógica pura y los algoritmos fríos, esta ingeniera del MIT argumentaba que una máquina sin acceso a nuestro estado emocional jamás podría comunicarse con nosotros de verdad. Sus colegas levantaban cejas. Ella siguió.

En 1997 publicó "Affective Computing" (MIT Press), el libro que fundó formalmente una nueva disciplina. El argumento era concreto y atrevido: si queremos que la tecnología nos sirva mejor, tiene que aprender a leer señales como el estrés, la frustración o la alegría. Ese trabajo la llevó a dirigir el Affective Computing Research Group en el MIT Media Lab, desde donde ha desarrollado sensores ponibles y algoritmos que hoy se aplican en salud mental, autismo, epilepsia y diagnóstico del sueño. En 2013 cofundó Empatica junto a un equipo de investigadores, empresa que desarrolló Embrace: una pulsera capaz de detectar convulsiones. En enero de 2018, Embrace recibió la aprobación de la FDA, convirtiéndose en el primer reloj médico con ese sello para el manejo de la epilepsia.

Picard estudió ingeniería eléctrica en Georgia Tech con los más altos honores y completó su maestría y doctorado en el propio MIT. En 2005 fue nombrada Fellow del IEEE por sus contribuciones al análisis de imágenes y la computación afectiva. En 2019 la eligieron miembro de la National Academy of Engineering, uno de los honores más altos en su campo, y en 2021 entró a la National Academy of Inventors y al ACM como Fellow. En 2022 recibió el Premio Internacional Lombardy de Investigación en Ciencias de la Computación.

Lo que me parece más valioso de Rosalind Picard no es solo la tecnología: es que recordó al mundo que una persona cuyas emociones la máquina no puede detectar queda excluida del progreso. Cada vez que una app de salud mental te pregunta cómo te sientes, hay un hilo directo a su trabajo. Y la próxima vez que uses Claude para hablar de algo difícil y notes que el tono importa tanto como las palabras, piensa en ella.