La IA trabaja en cuatro campos:

• Inteligencia automatizada (Automated Intelligence): orientada a la automatización de tareas manuales o cognitivas, y rutinarias o no rutinarias que permiten trabajar con conjuntos de datos de gran tamaño (uso de bid data),
• Inteligencia asistida (Assisted Intelligence): dirigida a ayudar a las personas a desarrollar las tareas de forma más ágil y eficiente, como por ejemplo robots autónomos,
• Inteligencia aumentada (Augmented Intelligence): tiene como objetivo ayudar a que las personas tomen mejores decisiones, y finalmente como por ejemplo las calculadoras,
• Inteligencia autónoma (Autonomous Intelligence): se centra en automatizar procesos de toma de decisiones sin intervención humana como por ejemplo los vehículos autónomos o la robótica.

Estos cuatro modelos de IA ya están siendo aplicados hoy en muchas de nuestras actividades diarias, por ejemplo, los asistentes virtuales capaces de atender llamadas, interactuar con el cliente y gestionar peticiones, facilitando a las empresas un mejor conocimiento de sus clientes y el desarrollo de nuevas estrategias de marketing y comunicación, o aplicaciones inteligentes capaces de mejorar la eficiencia en procesos de logística y transporte.

Según estimaciones de PriceWaterhouseCoopers, como resultado de una aceleración del desarrollo y la adopción de la IA el PIB mundial podría crecer hasta un 14% en 2030, llegando a US$16,5 trillones. Pero el impacto va más allá de parámetros macroeconómicos: la IA podría contribuir al aumento de la productividad, como consecuencia de la adopción por parte de las empresas de América Latina y el Caribe de sistemas de inteligencia automatizada, tales como robots o vehículos autónomos, y de sistemas de inteligencia asistida e inteligencia aumentada para ayudar a los empleados. Asimismo, podría suponer un incremento del consumo, resultado de la aparición en el mercado de nuevos productos y servicios perfeccionados y personalizados, y por tanto más atractivos y de mayor valor. (Ver grafico 1)

 Sin embargo, la implementación a gran escala de soluciones de IA en América Latina y el Caribe requiere el desarrollo de acciones concretas en torno a aspectos tales como: (i) infraestructura; (ii) gestión de la información y calidad de los datos, (iii) seguridad, (iv) ética y marco regulatorio, y (v) gobernanza.

Adicionalmente, el éxito en la implementación de las soluciones de IA requiere de profesionales especializados. Según International Data Corporation (IDC), alrededor de un 28% de las iniciativas de IA en empresas ha fracasado, principalmente debido a la escasez de personal cualificado y a la falta de entornos de desarrollo integrados, entre otros factores adversos. De aquí la necesidad de que América Latina además de avanzar alrededor de los cinco puntos mencionados profundice en la capacitación y formación de profesionales especializados. Si bien la adopción de solución de inteligencia artificial puede generar mucha desigualdad al eliminar puestos de trabajo, el ahorro y la generación de empleo generado del desarrollo de nuevos modelos de negocio y nuevas formas de entender el día a día, hace casi obligatorio que los gobiernos adopten adoptar políticas que favorezcan la inclusión y la igualdad.

¿Qué debe hacer América Latina y el Caribe para apalancar la inteligencia artificial y promover el desarrollo?

Considerando los puntos antes mencionados, y basado en un reciente estudio del Banco Interamericano de Desarrollo a partir de lecciones aprendidas en Israel y Estados Unidos, América Latina y el Caribe necesita implementar las siguientes acciones estratégicas:

• Estrategias de política industrial 4.0, que estimulen y faciliten una rápida y masiva adopción de IA y otras tecnologías por parte de las empresas.
• Estrategias de educación e inversión en capital humano que preparen a los futuros trabajadores y faciliten la readaptación de los existentes, con el objetivo de que puedan complementarse de forma virtuosa con la IA y otras nuevas tecnologías.

Por ejemplo, si el gobierno colombiano impulsara la adopción de la IA de forma considerable, en 10 años Colombia podría llegar a aumentar su PIB hasta 6,8%, con un crecimiento anual en productividad tres veces mayor al proyectado para la próxima década si no se adoptaran sistemas inteligentes.  Algo similar ocurriría en México, que en el mismo periodo de 10 años cuadruplicaría su productividad respecto a la prevista si no se adoptara la IA, y casi duplicaría su PIB, llegando al 4,6%. Además, los trabajadores altamente calificados casi que se duplicarían, llegando a conformar un 45% de la fuerza laboral, lo cual representa un aumento de 6,8 millones de trabajadores altamente calificados.

Por todo ello, las acciones de los gobiernos se deberían centrar en los siguientes pilares:

1. Potenciar la capacidad tecnológica e industrial e impulsar la adopción de la IA en todos los ámbitos de la economía, tanto en el sector privado como en el público.
2. Preparar el terreno para los cambios socioeconómicos que genere la IA.
3. Garantizar el establecimiento de una gobernanza segura y ética.

La implementación de acciones alrededor de estos pilares es fundamental para la recuperación y el desarrollo económico y productivo de la Región, el costo de oportunidad es demasiado elevado y las consecuencias de un retraso en la implementación afectará a generaciones futuras, por tanto, es momento de actuar ¡ya!

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Inteligencia artificial: Gran oportunidad del siglo XXI: Documento de reflexión y propuesta de actuación

Conoce una propuesta de acción en materia de inteligencia artificial a partir de lecciones aprendidas en distintos países, como Israel, identificando recomendaciones específicas para orientar las acciones de política pública en América Latina y el Caribe.

Por Antonio García Zaballos

Antonio García Zaballos es especialista principal en telecomunicaciones en el Sector de Instituciones para el Desarrollo del BID, donde también es el líder de la iniciativa de banda ancha. Tiene una amplia experiencia en el sector de las telecomunicaciones, donde ha trabajado en diferentes puestos de responsabilidad en empresas como Deloitte y Telefónica, así como en la instituciona reguladora de las telecomunicaciones en España. Antonio también es miembro y experto en varios comités sobre conectividad e Internet en instituciones como IEEE y el Foro Económico Mundial. Posee un doctorado en economía de la Universidad Carlos III de Madrid y es profesor asociado de finanzas aplicadas a las telecomunicaciones en el Instituto de la Empresa Business School, así como de regulación económica en la American University y la Johns Hopkins University. Es autor de varias publicaciones sobre aspectos económicos y regulatorios para el sector de las telecomunicaciones.