¿Puede México “subirse a la ola de IA"? 5 cosas que debe hacer
Adaptarse o morir; ese es el escenario que puesto la inteligencia artificial (IA) para muchas empresas y empleos.
Esta tecnología presenta un abanico de aplicaciones aparentemente ilimitadas, lo que lo convierte en un área sumamente prometedora. Se prevé que estas tecnologías tengan un impacto significativamente positivo en el producto interno bruto a nivel mundial, de alrededor del 7% según Goldman Sachs. Específicamente en América Latina, la IA tendría un 5.4% de contribución al PIB, según datos de PWC.
Paralelamente, el interés de los inversores en las startups de IA ha experimentado un gran crecimiento, con un aumento en la financiación que se ha sextuplicado entre 2015 y 2020; además, la inversión en aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural se colocan como los desarrollos de IA más prometedores.
La adopción de esta herramienta será imprescindible. Para Diego Garza, Director de Canales y Alianzas de Hispanoamérica en Intel, el crecimiento en el interés en desarrollos de IA en México, tendría un lugar importante para acelerar la adopción. “En este camino de la IA, que es poderosísimo, si lo extrapolamos, el poder de la IA podría cambiar por completo los trabajos a la par de eficientarlos; y quien quede fuera, quedará rezagado”. Entonces, ¿qué hay para México?
El país no se encuentra tan mal parado en comparación de otros países de Latinoamérica. México se rige como un importante punto de referencia en diversos aspectos del primer Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). En el desglose por países, México destaca en alfabetización en IA, investigación y desarrollo de talento, aunque en cuanto a infraestructura, alcanza un puntaje ligeramente menor al promedio de América Latina.
Sin embargo, comparado con otros países del mundo, América Latina y México podrían quedarse detrás del desarrollo de esta tecnología. Según el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile, la región sólo atrajo alrededor del 4.5% de toda la inversión privada en IA global en 2022. Sin duda, existen aspectos que el país podría afinar y mejorar para no dejar pasar el tren de la Inteligencia Artificial.
Habilidades y Talento
La capacidad de la fuerza laboral y la educación para comprender, aplicar y avanzar en el campo de la IA son una clave esencial para el desarrollo. Estas habilidades y talento son esenciales para impulsar el crecimiento y la innovación en la IA. Según Diego Garza, este es uno de los aspectos en los que México lidera a nivel regional.
“México es un país que comparado con otros, tiene alta penetración de cómputo, y por otro lado, hay un alto porcentaje de graduados comparados con otros países de Latinoamérica. Este tipo de factores inciden en que la adopción en México esté más desarrollada que en otros países”, dijo en entrevista.
Nuestro país resalta por su nivel de alfabetización en este campo. Este logro se atribuye en gran parte a la incorporación de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) en el plan de estudios formal y la disponibilidad de cursos abiertos relacionados con esta disciplina desde las etapas educativas tempranas. Además, México lidera en la cantidad de licenciados en informática en toda América Latina, según el informe por países del índice. Además, también sobresale en la penetración de habilidades disruptivas en su fuerza laboral.
Sin embargo, a pesar de que las cifras benefician a México en este respecto, el sistema se encuentra diseñado precisamente para desarrollar, no para crear. Según apunta León Palafox, director ejecutivo en Algorithia, este podría ser un factor clave para echar a andar proyectos de nicho. “Aunque las universidades mexicanas se han preocupado por atender el egreso de profesionales para la ejecución de tecnologías como la IA, el problema es que se desarrolla en un sistema educativo basado en satisfacer a un mercado que no crea, sino que consume, le damos mucha preferencia a habilidades que no son de creación”, dijo en entrevista.
Estas habilidades no solo impulsarían la economía y la innovación, sino que también juegan un papel importante en la resolución de problemas complejos en diversas industrias y en la gestión de las implicaciones éticas y legales de la IA.
"Hay empresas que han traído desarrolladores de EU porque con el talento que hay en México no les alcanza, y obviamente un desarrollador de EU cuesta mucho más que uno nacional", agregó Palafox.
Liderazgo
El liderazgo empresarial tiene un gran impacto en varios aspectos. Significa que las empresas están desempeñando un papel activo y destacado en la investigación, la inversión y la implementación de tecnologías de IA. “Introducirse al tema de IA por inercia corporativa, por ejemplo, no parece interesante para las empresas, ya que la implementación de IA necesita un cambio de paradigma de operación”, apuntó León Palafox.
Las empresas pueden comenzar a voltear a ver aspectos como la inversión y el desarrollo, atracción de talento, exportación tecnológica e incluso, paralelamente, alinear estrategias en colaboración con el aspecto gubernamental que gestionen estas mejoras. Diego Garza, también experto en tecnologías modernas y Finanzas Corporativas, también converge en esta área de oportunidad. “Creo que es clave que las empresas comiencen a probar, no se necesitan grandes inversiones, como equipos especializados. Se puede comenzar a integrar estos modelos, y el hecho de que comiencen a experimentar es esencial para el desarrollo”, señala.
Para Palafox, otra oportunidad perdida que ocurre al interior de las grandes empresas del país es la falta de desarrollo interno. "La gran mayoría tercerizan, no tienen áreas internas, incluso las grandes empresas del país", dijo el especialista, quien añadió que en empresas grandes de otros países eso sería "impensable".
Garantizar inversiones
Aunque el el 61.6% de las empresas en México han decidido invertir en herramientas de IA enfocadas en ventas, según el estudio “Estado de las ventas” de HubSpot, el país no se encuentra dentro de los países con más inversión privada en IA, caso contrario a Argentina, que se encuentra detrás de Francia y dentro de los primeros diez, según los datos del estudio “Artificial Intelligence Index Report 2023”, publicado por la Universidad de Stanford con datos de NetBase
Además, invertir en IA va de la mano con el proceso de liderazgo, sin embargo, el reto se encuentra en invertir en empresas generadoras de IA. Para el director de Algorithia, inherentemente las empresas mexicanas no están acostumbradas a pagar mucho por tecnología.
“La cultura industrial empresarial mexicana no es una que esté acostumbrada a pagar por tecnología, y eso lo vemos en todos lados, no somos un país que se acostumbre a pagar dinero en tecnología. No se genera nada internamente. A la fecha, muchas de las herramientas de todo lo que se hace con Inteligencia Artificial se está importando principalmente de EU, y no existen los incentivos para tratar de implementar este tipo de tecnología desde una industria nacional. No estamos acostumbrados a comprar tecnología, y comprar IA es muy caro comparado con tecnología tradicional”, señaló.
Si las empresas consideran a la IA como una inversión que se traduce en un incremento de las ventas y ahorro de tiempo, factores son cruciales para el desarrollo económico de cualquier organización, también se avecinaría un cambio de paradigma intrínseco y necesario para las empresas mexicanas.
Y la adopción de IA en empresas va más allá de la iniciativa privada: "Las oportunidades más claras que yo ceo para el país, donde se tiene que invertir mucho es en energía. Pemex y CFE son las dos empresas del estado productivas más grandes y no tienen áreas de IA. Si vemos sus contrapartes en otros países, todas tienen recursos de inteligencia artificial; se están quedando atrás".
Impulsar la divulgación de investigación
La asistencia a conferencias sobre IA, la investigación, la publicación y divulgación desempeñan un papel crucial en el desarrollo de la IA en México. Estas actividades brindan acceso a conocimientos y avances de vanguardia en el campo, permitiendo a los profesionales de la IA mantenerse al día con las tendencias y desarrollos más recientes. Además, estas conferencias reúnen a expertos, investigadores y profesionales de la IA de todo el mundo, creando oportunidades para establecer contactos, colaborar en proyectos conjuntos y aprender de otros líderes en el campo; además de incentivar a los talentos locales.
México no tiene este aspecto como prioridad, a diferencia de países pioneros como Estados Unidos, que está a la cabeza en términos de citas de repositorios y conferencias sobre IA, donde la mayoría de los grandes modelos lingüísticos y multimodales del mundo son producidos por instituciones estadounidenses, según datos del “Artificial Intelligence Index Report 2023”.
Esta preocupación, que enfatiza Palafox, se ve reflejada, por ejemplo, en el Sistema Nacional de Investigadores (SNI). “Es una herramienta que ha perjudicado a la ciencia en temas de publicación, cosa que no pasa en Brasil, por ejemplo”. El analista, opina que el SNI da prioridad a la publicación de investigaciones en revistas académicas en lugar de conferencias. En México, se valora más la publicación de artículos influyentes en revistas académicas, aunque esta preferencia puede no contribuir de manera significativa al desarrollo profesional de los investigadores en el campo de la IA.
"En el último ranking de países según su impacto en publicaciones de IA, México ni siquiera figura, siendo Brasil el principal representante de Latinoamérica. No es sorprendente que muchas empresas sitúen sus centros de IA para Latinoamérica en Brasil", añadió Palafox en un artículo reciente.
Cultura de recolección y análisis de datos
Para Diego Garza, una de las principales fuentes de desarrollo, que también vendría siendo la antesala del desarrollo de tecnologías de IA, es la recolección y análisis de datos. “Todas las empresas que recopilan datos de su negocio, están en un camino de adopción de IA, Tal vez todavía no es visible, pero son los inicios y la base. En México hay un gran progreso”, apunta.
Los datos son la materia prima fundamental para el entrenamiento y desarrollo de modelos de IA. Una cultura de recolección de datos significaría que hay abundancia de información disponible que se puede utilizar para entrenar algoritmos y mejorar el rendimiento de las aplicaciones de IA.
La disponibilidad de datos locales y específicos de México permitiría el entrenamiento de modelos de IA para abordar desafíos y necesidades específicas del país. Esto es esencial para desarrollar soluciones de IA que sean efectivas en el contexto mexicano. “Con base en eso, la IA que es sólo una herramienta, puede generar valor en el mercado”, señaló Garza.
