México, rezagado en IA en América Latina

El Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (CENIA) y la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) presentaron recientemente los resultados de la segunda edición del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2024.

Este estudio evalúa el nivel de preparación y madurez de 19 países de la región en relación con la adopción y desarrollo de la inteligencia artificial (IA). En esta edición, Chile obtuvo el primer lugar con 73.07 puntos sobre un máximo de 100, seguido de Brasil con 69.30 puntos y Uruguay con 64.98 puntos, posicionándose como los líderes en la región (CENIA & CEPAL, 2024).

El ILIA 2024 clasifica a los países en diferentes categorías según su nivel de desarrollo en IA. Chile, Brasil y Uruguay se ubican en la categoría de "pioneros en IA", no solo por su avance en la implementación de tecnologías basadas en IA, sino también por orientar sus estrategias nacionales hacia la consolidación y expansión de estas tecnologías en todos los sectores de la economía y la sociedad. Mientras que países como Argentina, Colombia y México se ubican en la categoría de "adoptantes", con puntajes de 55.77, 52.64 y 51.40 respectivamente. Aunque muestran avances significativos, aún enfrentan desafíos para alcanzar el nivel de los países pioneros 

¿Cuáles son los factores clave del éxito de estos países líderes?

Según el informe, destacan por su madurez en tres dimensiones fundamentales:

Tecnologías

El auge de las consultoras de IA, ¿cómo diseñar una estrategia que agregue valor? Platicamos con Diego Halffter

1. Factores Habilitantes, dimensión que evalúa las condiciones necesarias para el desarrollo de la IA, incluyendo:

• Infraestructura Tecnológica: Disponibilidad de redes de datos avanzadas, como banda ancha y tecnologías 5G, y capacidad para gestionar grandes volúmenes de datos.
• Educación y Capacitación: Formación de talento especializado en IA a través de programas educativos en universidades y centros de formación.
• Acceso a Financiamiento y Ecosistemas de Innovación: Presencia de fondos de inversión, incubadoras de startups y políticas de apoyo gubernamental que fomentan el crecimiento de empresas tecnológicas.
• Colaboración entre Sectores: Sinergia entre academia, sector privado y gobierno para crear un ecosistema propicio para el desarrollo de la IA (Durán, 2024).

2. Investigación, Desarrollo y Adopción (I+D+A), dimensión que mide la capacidad de un país para innovar y crear soluciones basadas en IA a través de:

• Producción Académica y Científica: Volumen de publicaciones científicas y generación de patentes tecnológicas en IA.
• Inversión en I+D: Inversión pública y privada en investigación relacionada con IA, y colaboración en proyectos para desarrollar tecnologías disruptivas.
• Ecosistemas de Innovación: Presencia de hubs y centros de excelencia en IA que impulsan la creación y adopción de nuevas tecnologías en sectores clave (CENIA & CEPAL, 2024).

3. Gobernanza, que se refiere al marco regulatorio y ético que guía el desarrollo y uso responsable de las tecnologías de IA mediante esfuerzos como:

• El desarrollo de estrategias a largo plazo para la adopción y regulación de la IA mediante la generación de políticas públicas y estrategias nacionales:
• Las leyes de protección de datos personales que equilibran la innovación con la privacidad. 
• La creación de marcos éticos para prevenir sesgos en los algoritmos.
• La transparencia y rendición de cuentas como mecanismos para auditar decisiones automatizadas y asignar responsabilidades en caso de fallos. (Etcheverry, 2024).

Los tres países pioneros han demostrado madurez en estas dimensiones y se destacan por sus esfuerzos en incrementar su infraestructura tecnológica, desarrollo de talento especializado, productividad científica y capacidad de innovación.

México, según el reporte, tiene un buen desempeño en investigación, desarrollo y adopción de IA, pero muestra debilidades en gobernanza. Este retraso tiene implicaciones negativas que impactan su adopción generalizada. Sin regulaciones claras lo que priva es incertidumbre jurídica, esta falta de normas puede conducir a un uso de la IA poco responsable y ético que reproduzca sesgos o tome decisiones discriminatorias o injustas. Lo anterior genera desconfianza entre los ciudadanos, quienes pueden sentirse vulnerables ante el uso no regulado de sus datos personales y decisiones automatizadas que afecten sus vidas. 

Son pocos los países que muestran solidez en la dimensión de gobernanza, sólo Chile y Uruguay han superado ciertos obstáculos, sin embargo, la mayoría de los países de la región enfrenta desafíos persistentes como la desigualdad en el acceso a la tecnología, existen brechas en infraestructura y acceso a tecnologías avanzadas, especialmente en zonas rurales; existe una baja participación de mujeres en investigación y desarrollo de IA, lo que requiere de políticas con enfoque de genero; la fuga de cerebros persiste en los países de América Latina. Sólo Costa Rica y Uruguay han logrado atraer más talento del que pierden (Durán, 2024).

Es crucial que México aprenda de las experiencias de otros países y desarrolle una gobernanza que se adapte a su contexto. No sólo falta crear leyes específicas que aborden los desafíos del desarrollo de la IA, es necesario entender que si no fomentamos la colaboración entre gobierno, academia, industria y sociedad civil en lo que se conocen proyectos de “cuatro hélices” será muy complicado desarrollar políticas efectivas e inclusivas. 

Durante el lanzamiento del ILIA 2024, se presentaron casos exitosos de estas colaboraciones internacionales como:

• "Cable de Humboldt": Proyecto que mejora la conectividad de Chile.
• "Plu": Chatbot que ofrece herramientas de IA para profesores y alumnos en Brasil.
• "Proyecto Guacamaya": Iniciativa para el monitoreo y conservación de la Amazonía colombiana (CENIA & CEPAL, 2024).

Ahí están los resultados del ILIA: Chile, Brasil y Uruguay están a la vanguardia en América Latina en términos de desarrollo y adopción de la IA. Para que México pueda pasar de ese sexto lugar y posicionarse detrás de Uruguay tendría que aprovechar la cantidad de empresas unicornio y el porcentaje de startups existentes que al igual que Brasil, refleja un entorno de innovación más consolidado.

Sin embargo, si no invierte en infraestructura y capacitación para formar talento especializado, sus esfuerzos seguirán siendo débiles en comparación con otros países, inclusive Colombia. Las iniciativas sobre legislación de IA que se encuentran en el Congreso de la Unión no sirven de nada si se archivan en la congeladora legislativa. Es indispensable desarrollar mínimos marcos regulatorios y establecer políticas públicas que promuevan un uso ético, responsable, inclusivo y equitativo de la IA. 

Referencias de interés

• CENIA & CEPAL. (2024). Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2024. Santiago, Chile: Centro Nacional de Inteligencia Artificial y Comisión Económica para América Latina y el Caribe.
• Durán, R. (2024). Hallazgos del ILIA 2024. En CENIA & CEPAL, Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2024 (pp. 45-60). Santiago, Chile.
• Etcheverry, A. (2024). Declaraciones durante el lanzamiento del ILIA 2024. Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación de Chile.