Joaquín Herrero Pintado

Actualizado: diciembre de 2025

Mi Perfil

Combino base técnica y filosófica con experiencia en la Administración Pública: soy graduado en filosofía por la UNED, pertenezco al Cuerpo de Gestión de Sistemas y Tecnologías de la Información (AGE), me formé en informática en el Centro de Formación de IBM en Madrid y he impartido más de cincuenta cursos sobre diversas tecnologías; además, dirijo el pódcast La filosofía no sirve para nada y el blog Ciencia Sucia que exploran la IA desde una perspectiva humanista.

Mi Perspectiva en Inteligencia Artificial

Mi enfoque se sitúa en el cruce entre lo neuronal y lo simbólico, integrando modelos de aprendizaje profundo con estructuras simbólicas de razonamiento y causalidad; un paradigma conocido como IA Neurosimbólica, que surge a comienzos del siglo XXI y experimenta un resurgimiento significativo desde 2020 ante las limitaciones de los modelos puramente neuronales.

Este paradigma combina la capacidad de los modelos neuronales para aprender patrones a partir de grandes volúmenes de datos con la claridad, explicabilidad y control del razonamiento simbólico. Existen diversas arquitecturas para esta integración, desde la inyección de lógica en redes neuronales hasta grafos de conocimiento.

Mi línea de investigación, iniciada en mi Trabajo de Fin de Grado en Filosofía (2018) sobre causalidad en escenarios complejos, propone el uso explícito de modelos causales como puente principal. Estos no solo permiten aprender y razonar, sino también comprender, justificar y gobernar el comportamiento del sistema, asegurando trazabilidad y alineación con valores humanos en dominios de alta criticidad.

En la práctica, el enfoque neurosimbólico que recomiendo parte deliberadamente de reglas causales explícitas y conocimiento experto del dominio para gobernar sistemas generativos, mitigando riesgos asociados al correlacionismo puro (como opacidad o alucinaciones). Lo considero particularmente robusto y responsable en entornos regulados, frente a arquitecturas basadas únicamente en modelos generativos escalados.

A nivel teórico, mi investigación se sitúa un paso más atrás: interrogo la legitimación de esas estructuras causales en sistemas complejos. Desde esta visión, las reglas simbólicas no son verdades últimas, sino variables de grano grueso estabilizadas —altamente eficaces para el control, pero siempre contingentes y revisables. Este es el tema central de un artículo que estoy desarrollando.

Mi Experiencia en Inteligencia Artificial

Entre 2017 y 2023 diseñé la arquitectura de DejaloBot, un chatbot con IA Híbrida (simbólica + predictiva) para acompañamiento de seis meses a personas que desean dejar de fumar, construido a partir de las mejores prácticas clínicas. El sistema fue utilizado en un ensayo clínico con resultados validados que demostraron mejora frente a la práctica clínica habitual y recibió los reconocimientos Healthstart 2022 e ITEMAS ISCIII 2023.

Desde julio de 2023 desempeño funciones en el Consejo de Seguridad Nuclear, con foco en la automatización de redes y sistemas y su convergencia con IA. He impulsado la creación de planes de estrategia, gobernanza y compliance de la adopción de LLMs para automatizar procesos mediante técnicas agentic y fine-tuning. Asímismo he diseñado y puesto en marcha la infraestructura física on premise para inferencia y los procedimientos de entrenamiento de modelos con software libre basado en taxonomías a partir del conocimiento experto interno de la organización Actualmente lidero el desarrollo de mecanismos de validación y verificación de respuestas de LLMs mediante enfoques neurosimbólicos que combinan razonamiento simbólico estructurado (ontologías expertas y reglas causales) con modelos predictivos y generativos, garantizando trazabilidad, explicabilidad y alineación con requisitos regulatorios en entornos de alta criticidad.

Como miembro del Grupo de Trabajo de IA del CSN, participo en la coordinación de iniciativas sobre herramientas de productividad (Copilot, ChatGPT, etc.) y gobierno del uso de IA. En 2025 participo en el desarrollo prototipos de Agentes IA usando MCP para realizar consultas en lenguaje natural sobre bases de datos como base para experimentar con control de políticas, trazabilidad y evaluación.

En el ámbito de la divulgación y la transferencia de conocimiento, comparto de forma continua mi visión sobre la Inteligencia Artificial híbrida, neurosimbólica y humanista a través de diferentes canales. En mis episodios del podcast La filosofía no sirve para nada y en las publicaciones de mi blog Ciencia Sucia, exploro estos temas combinando perspectivas técnicas, filosóficas y éticas. Asimismo, participo regularmente como ponente en congresos, jornadas y eventos especializados (detallados en la sección de hitos), donde presento propuestas como los sistemas de IA híbrida para dominios de alta criticidad, tales como la física médica y la protección radiológica.

Hitos en IA

Los detalles están desarrollados en el resumen anterior.