Lanzan ILIA, un índice sobre el estado de la Inteligencia Artificial en América Latina y el Caribe
| Por Magdalena Martínez | 0 Comentarios
El desarrollo de la IA orbita en el hemisferio norte. Es ahí donde se concentran las inversiones, los descubrimientos y la discusión respecto a las consecuencias y oportunidades que implica esta revolución. De esta forma, el marco dentro del cual nos situamos para pensar respecto a la IA no refleja las condiciones sociales, culturales y materiales específicas de América Latina y el Caribe. Existe un vacío de información sobre la situación real del estado del arte y la práctica en la región.
Frente a este desafío, el Centro Nacional de IA en conjunto con el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), la Corporación Andina de Fomento (CAF), la Organización de Estados Americanos (OEA), la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO), y el apoyo del Amazon Web Service (AWS) y Google publicaron en agosto de 2023 el Índice Latinoamericano de IA (ILIA).
Este índice ofrece un análisis profundo de los elementos críticos para entender los sistemas de IA en 12 países de la región, además de explorar la percepción de la opinión pública respecto a la IA y el futuro de la tecnología en los próximos años. El documento evalúa y compara a nivel regional los factores que impulsan el florecimiento de sistemas de IA, el nivel de madurez reflejado por la investigación, desarrollo y adopción de la tecnología, así como la gobernanza que rodea estos sistemas a partir de elementos institucionales y regulatorios.
La información publicada y los hallazgos más relevantes son un insumo fundamental para que distintos grupos de interés puedan tomar decisiones más efectivas respecto a políticas de promoción, regulación, inversión o divulgación. Además, permite contar con una base común de datos sobre el estado real de estos sistemas en cada país, promoviendo una reflexión más apropiada y efectiva para nuestro contexto particular.
Primeros resultados de ILIA
Los resultados del ILIA muestran que la realidad de la IA en América Latina y el Caribe es tan diversa como los paisajes que visten el continente: países con niveles de productividad científica tan altos como la cordillera, pero con deficiencias en su transferencia tecnológica. Otros con disponibilidad y variedad de datos tan abundantes como las especies de la Amazonía pero con deficiencias tecnológicas para sacar partido de ellos. Así, los resultados indican que ningún país destaca transversalmente en todas las dimensiones consideradas, lo cual da espacio para aprendizaje cruzado entre las experiencias de los países que cubre el ILIA.
El estudio muestra elementos interesantes respecto al desarrollo de talento y la presencia de habilidades en el mercado laboral de la región. La migración de académicos fuera de la región no supera el 5% del total de autores y autoras. En esa línea, la mayoría de quienes migran lo hacen para desarrollar estudios de posgrado. Dado lo anterior, todas las comunidades académicas muestran, con un promedio del 60%, una prevalencia de autores y autoras formadas fuera del continente, aunque la importancia relativa de la formación fuera ha disminuido significativamente en las últimas décadas, desde más de un 90% en los noventa. Por otro lado, si bien la formación de capital humano avanzado está concentrada en el norte global, vemos una disminución relativa de la importancia de Europa y EEUU frente a China, Asia y otros países.
A través de una alianza con LinkedIn, se estudió la presencia de habilidades tecnológicas y disruptivas asociadas a la IA y los datos muestran que su penetración es menor en América Latina que en el resto del mundo. Por si fuera poco, la mayoría de los sectores productivos tienen brechas importantes frente a países del norte global. Pese a que la penetración de habilidades en IA ha crecido en los últimos años, es un proceso más lento que en el resto del mundo. Aunque la mayoría de las estrategias nacionales de IA declaran un énfasis en mitigar los impactos negativos de la automatización, lamentablemente no se aprecian medidas concretas en muchos gobiernos para enfrentar este fenómeno.
Oportunidades e inversión
América Latina y el Caribe es un laboratorio natural. Desde los cielos del desierto y sus datos astronómicos, la enorme Amazonía y su biodiversidad, o la región subantártica, la cantidad de datos disponibles para el desarrollo y entrenamiento de modelos es inmensa. La medición efectuada muestra fortalezas relativas en el ámbito de disponibilidad, capacidades y gobernanza de los datos públicos, pero deficiencias en casos específicos que reflejen el uso de estos datos, al igual que dificultades para que puedan lograr un impacto significativo. Una posible explicación para esto es que en la región no existe infraestructura capaz de procesar y entrenar los modelos del estado del arte en IA al día de hoy, por ejemplo, los actuales modelos de lenguaje o modelos multimodales. Tampoco existe infraestructura pública que pueda soportar modelos de inferencia más complejos e intensivos en su procesamiento gráfico (GPU).
Lo anterior puede significar un espacio relevante para inversiones por parte de actores privados. En el norte global, el desarrollo de la IA está siendo impulsado principalmente por la inversión privada, tanto a nivel de aplicaciones como de investigación básica. La inversión privada en 2022 alcanzó los 190 billones de dólares en el mundo, mientras que en la inversión conjunta en América Latina se estima apenas en 8,2 billones de dólares. El nivel de madurez que muestran los sistemas de investigación, desarrollo y adopción en varios países puede verse potenciado por inversión privada con alta rentabilidad.
Comunidades académicas con intereses e idiomas comunes, desafíos sociales similares, fuentes de datos parecidas, son todos elementos que pueden contribuir a un trabajo regional mancomunado que tenga un impacto potencial enorme para acceder a la orquesta global de la IA. La evidencia indica que hay países en la región con un gran avance en temas de regulación de la IA, los cuales pueden ser referentes para aquellos que aún no han hecho frente a este desafío. Algo similar ocurre en temas como productividad científica, transferencia tecnológica y promoción.
En esa línea, pese a las potenciales sinergias, la colaboración científica entre países de la región aún es escasa, especialmente si se compara con los vínculos con Europa, Estados Unidos o Asia. En los últimos cinco años, la colaboración con estas otras regiones representa un 80,6% del total, mientras que la colaboración dentro de América Latina alcanza solo al 7,7% del total. Si bien se evidencia un crecimiento reciente, queda mucho margen para incentivar este trabajo. La generación de políticas públicas e incentivos por parte de los gobiernos e instituciones académicas aún es una tarea pendiente en la región. Sobre esto último, en términos de publicaciones de la región en las principales conferencias y revistas de IA, su participación es de sólo 2,66% muy por debajo de su nivel de población y desarrollo en otras áreas.
Mientras que la visión sobre la IA que ofrecen los medios de comunicación de América Latina y el Caribe es mayoritariamente optimista (41,65% frente a un 12,6% negativo), las conversaciones en redes sociales son mayoritariamente pesimistas (31,34% negativo frente a 23,15% positivo). Detrás de esta brecha subyace el riesgo de que la IA pierda legitimidad y enfrente obstáculos para poder desarrollarse de manera plena.
Del mismo modo, las y los expertos consultados sobre el futuro de la IA en América Latina se dividen entre un gran optimismo sobre la IA y mucho pesimismo. El futuro puede ser esplendoroso con la tecnología a disposición de las personas para mejorar los sistemas de educación, lograr diagnósticos médicos más oportunos, legitimar la democracia, generar mejores condiciones de trabajo, prevenir desastres naturales causados por la crisis climática y aumentar la productividad científica. O al revés: puede derrumbar la labor docente, aumentar las brechas en salud, dinamitar la democracia a través de las noticias falsas, generar desempleo incontrolable o aumentar drásticamente las emisiones de CO2 por el consumo de energía. Sobre lo que sí parece haber consenso es que lo que suceda depende de la manera en que hoy enfrentemos los principales desafíos que presenta la IA.
