Publicidad

Inteligencia Artificial: oportunidades y desafíos en la era digital

La Agenda de Transformación Digital de CAF advierte sobre las condiciones en que resulta conveniente que se desarrolle la implementación de la IA en la región.

Compartir esta noticia
Inteligencia Artficial
.
Getty Inages

Ya no hay vuelta atrás. El despliegue, apropiación y uso de tecnologías digitales ha pasado de ser un factor habilitante para convertirse en una herramienta ineludible para la operativa de nuestros sistemas socioeconómicos. El salto en los últimos años ha sido vertiginoso: en un abrir y cerrar de ojos, pasamos de hablar del Internet Industrial, basado en las posibilidades de la digitalización para sincronizar máquinas, procesos y personas en favor de la productividad y eficiencia, a la Inteligencia Artificial (IA), fundamentada en las capacidades que podrían tener una máquina o sistemas tecnológicos para aprender, razonar y planificar en tareas específicas de forma equivalente a la de los seres humanos.

Dicho salto no ha sido fortuito. Tecnologías como el 5G, el Internet de las cosas, el big data, el cloud computing y la realidad aumentada, hoy en día, ya son una realidad y hacen parte de un contexto caracterizado por la proliferación de datos generados en la cotidianidad por personas, gobiernos, empresas y sensores. Estos datos, que una vez recopilados, almacenados, procesados y aprovechados, tienen implicaciones que van más allá de lo imaginable.

En el sector de la salud, por ejemplo, la telemedicina, respaldada por la IA, tiene el potencial de aumentar la efectividad y la eficiencia al mejorar la gestión y la calidad en la atención y diagnóstico a los pacientes mediante chatbots y apoyo al diagnóstico mediante la inteligencia de datos, patrones de enfermedades o análisis de imágenes. En el sector educativo, se puede fortalecer el acompañamiento a los estudiantes a lo largo de su vida estudiantil, académica o de capacitación ocupacional mediante el asesoramiento, sistemas de apoyo y técnicas de intervención proactiva para la mejora de la pertinencia educativa y reducción de la deserción escolar. En el sector judicial, se ha logrado mejorar la eficiencia y la eficacia de los sistemas de administración de justicia mediante la búsqueda inteligente de jurisprudencia y automatización de procesos.

Asimismo, se han desarrollado aplicaciones basadas en la IA que abordan otros aspectos clave de la gestión estatal, como la optimización de los ingresos públicos a través de la asistencia al contribuyente y la lucha contra el fraude fiscal mediante la detección automatizada de incumplimientos tributarios; la optimización del gasto público en compras y contratación de bienes y servicios; y la implementación de sistemas de alerta temprana para detectar irregularidades e ineficiencias en dichas contrataciones[1].

Sin embargo, a pesar de los beneficios que la IA puede aportar, es importante tener en cuenta los riesgos asociados a su implementación. Uno de ellos es la privacidad y confidencialidad de los datos. El uso masivo de información personal en el contexto de la IA plantea preocupaciones sobre el acceso no autorizado y el mal uso de los datos sensibles de las personas. Otro riesgo es la falta de transparencia y explicabilidad de los algoritmos y datos. A medida que la IA se vuelve más compleja y autónoma, puede resultar difícil comprender cómo se toman ciertas decisiones, lo que plantea interrogantes sobre la rendición de cuentas y la posibilidad de sesgos ocultos en los resultados. Además, la seguridad e integridad de los sistemas de IA son un factor crítico. Los riesgos de ataques cibernéticos, manipulación de algoritmos y la posibilidad de que los sistemas sean vulnerables a sabotajes o errores técnicos pueden tener consecuencias indeseadas.

En dicho contexto, resulta de mayor relevancia contar con un marco ético sólido que guíe el desarrollo y establezca principios que garanticen que la IA se utilice de forma responsable y en beneficio de la sociedad en su conjunto. Además, es necesario ampliar las capacidades en términos de capital humano en un escenario en el que, según el Foro Económico Mundial, los analistas y científicos de datos, los especialistas en IA/aprendizaje automático y los especialistas en big data encabezan la lista de ocupaciones con mayor demanda.

Por último, es fundamental, en el marco de la implementación de la IA, considerar la equidad y la inclusión en todas las etapas, desde el desarrollo hasta la adopción. Esto implica garantizar el acceso igualitario a la tecnología, donde sigue siendo imperativo en nuestra región avanzar hacia el cierre de la brecha digital, para que nadie quede rezagado.

Todo lo aquí expuesto forma parte del trabajo que hemos estado impulsando desde CAF - banco de desarrollo de América Latina y el Caribe, en el marco de su Agenda de Transformación Digital. Nuestro enfoque, relacionado con la IA, se centra en el uso estratégico de los datos para generar valor social y económico tanto en el sector público como privado. Esto ha implicado: i) profundizar en el conocimiento de las potencialidades y riesgos de la IA; ii) caracterizar su aplicación en sectores estratégicos; y iii) en colaboración con UNESCO, trabajar con al menos 11 países de la región para desarrollar hojas de ruta, lineamientos de política pública y marcos éticos para la IA. El siguiente paso consiste en acompañar su implementación a través de programas y proyectos de inversión que, desde la digitalización, contribuyan al desarrollo sostenible de nuestra región.

- Eduardo Chomali es Coordinador de la Agenda de Transformación Digital de CAF.

[1] CAF – ExperiencIA, Datos e Inteligencia Artificial en Sector Público, 2021

¿Encontraste un error?

Reportar

Te puede interesar

Publicidad

Publicidad