Recientemente tuvimos la suerte de participar en la séptima edición del Deep Learning Barcelona Symposium (DLBCN 2025), celebrada en el Museo de la Ciencia CosmoCaixa.
DLBCN tiene un objetivo muy claro (y muy necesario): visibilizar la investigación en deep learning realizada por científicos/as con vínculo con Barcelona; quienes trabajan aquí hoy o han pasado por la ciudad en algún momento de su trayectoria y, al mismo tiempo, reforzar el papel de Barcelona como hub de IA del Mediterráneo. En 2025, además, el simposio se integró por primera vez en el ELLIS PRe-NeurIPS Fest, conectando aún más la comunidad local con el ecosistema europeo de excelencia en aprendizaje automático.
Un programa pensado para fomentar el diálogo entre investigadores en deep learning
Una de las cosas que más nos gustó de esta edición es que el programa se diseñó para maximizar la interacción: 1 keynote, 6 charlas invitadas, 9 spotlights y 99 pósteres. De hecho, en 2025 se impulsó un formato nuevo: quienes fueron aceptados como spotlight+poster presentaban primero 5 minutos en sesión oral y luego defendían su trabajo en póster. Y la respuesta de la comunidad fue contundente: más de 345 asistentes participaron en la jornada, en un evento además gratuito gracias a patrocinadores, algo que ayuda mucho a que el acceso sea realmente inclusivo.
Deep learning con impacto: el valor del diálogo entre academia e industria
DLBCN es especial porque junta, sin demasiada ceremonia, a gente de múltiples disciplinas y también de múltiples “casas”: universidades, centros de investigación y laboratorios industriales. En la organización y el programa vimos participación de perfiles y equipos vinculados a Amazon, Apple, Sony AI, AstraZeneca, y un keynote desde NVIDIA. En las sesiones invitadas, además, hubo presencia de Google DeepMind y Meta, junto con otras instituciones académicas y científicas.
Ese equilibrio se notó también en los pasillos: conversaciones que empiezan en una pregunta metodológica, siguen con una preocupación ética (hubo panel sobre AI Governance y el EU AI Act) y terminan aterrizando en cómo llevamos todo eso a sistemas útiles, evaluables y responsables.
La contribución de Telefónica Innovación Digital a DLBCN 2025
Desde el equipo de Telefónica Innovación Digital llegamos con una presencia especialmente intensa. Presentamos cinco trabajos, y uno de ellos también en formato spotlight, en torno a dos ejes que nos importan mucho: (1) cómo alinear modelos con señales humanas reales y (2) cómo entender mejor la variabilidad de las personas cuando interactúan con sistemas inteligentes.
Los trabajos que compartimos estuvieron vinculados a estos papers:
- OASST-ETC Dataset: Alignment Signals from Eye-Tracking Analysis of LLM Responses (PACMHCI, ACM ETRA 2025)
- Brain–Language Model Alignment: Insights into the Platonic Hypothesis and Intermediate-Layer Advantage (JMLR / UniReps 2025)
- Seeing Eye to AI: Human Alignment via Gaze-Based Response Rewards for Large Language Models (ICLR 2025) — presentado también como spotlight
- Beyond Clicks: Eye-Tracking Insights into User Responses to Different Recommendation Types (RecSys 2025)
- Beyond One-Size-Fits-All: A Study of Neural and Behavioural Variability Across Different Recommendation Categories (ICTIR 2025)
Más allá de los títulos, lo valioso fue el feedback: preguntas difíciles, sugerencias prácticas y, sobre todo, la confirmación de que hay una comunidad creciente interesada en métricas y señales centradas en la persona, no solo en benchmarks.
Con la mirada puesta en 2026
Nada de esto sucede sin trabajo colectivo. Gracias al equipo del Telefónica Scientific Research por empujar investigación que combina ambición científica con cuidado metodológico, y por hacerlo además con generosidad en la discusión.
Cerramos 2025 con energía renovada y con nuevas colaboraciones en el horizonte. Si algo deja claro DLBCN, es que cuando la comunidad se reúne, en un auditorio y alrededor de un póster, el progreso se acelera de forma natural.
Nos vemos en DLBCN 2026.
