Anteriormente se abordó en este espacio cómo China y EU están protagonizando una auténtica guerra en el campo de la Inteligencia Artificial: la combinación de las máquinas inteligentes y su aplicación en diferentes actividades diarias, a efecto de recolectar datos de todas partes, y así disminuir las fronteras entre los mundos físico y virtual.

Sin embargo, la Inteligencia Artificial (IA) tiene implicaciones multidimensionales, por lo que sus potenciales efectos de irrupción han hecho que varios países tomen cartas en el asunto. Ante ello, vale la pena preguntarse, ¿Qué implicaciones tendría la formulación de una Estrategia Nacional de IA para el desarrollo económico y social de México, y para su posicionamiento internacional? ¿Qué debería contemplar dicha estrategia? ¿Qué están haciendo otros países al respecto?

Inteligencia Artificial: economía, tecnología y sociedad

En el aspecto económico, la IA se monta sobre las tecnologías de la información, cuyos efectos de red tienen potencial para cambiar fundamentos económicos, dinámicas de industria y el significado mismo de la competitividad. Por tanto, la IA creará un valor económico exponencial, que no estará basado precisamente en la captura de renta o de intermediación, pues los principales beneficiados serían los consumidores.

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Más aún, los efectos de red permitirán que los primeros ganadores tengan una ventaja competitiva inexpugnable, y los beneficios de las oportunidades se repartirán principalmente entre los pioneros y los seguidores más veloces.  Por otro lado, los cambios serán en todas las industrias —cuidado de la salud, medios, movilidad, banca, seguros, educación, seguridad, entre otras— siempre que haya un proceso de retroalimentación.

De acuerdo con PwC, la IA aportará hasta 15.7 billones de dólares al PIB mundial para el 2030, por lo que se convertirá una fuente importante para el crecimiento económico. La derrama no será igual para todas las regiones del mundo: China capturaría el 45%, seguida de Norteamérica con 24%, Europa con 16%… y América Latina obtendría el 3%.

En el plano tecnológico, una premisa es que los cambios por tecnología causan disrupción, pero en el caso de la AI, podría ser el cambio más transformador de la historia de la humanidad.  Entre los factores para aseverar esto se encuentran la capacidad computacional mundial, la posibilidad de su aplicación multi-industria, la posibilidad de eliminar empleos altamente automatizables y la velocidad de diseminación del mundo actual. Igualmente, si volteamos a los desarrollos que se preveían hace unos 5 años, la IA ha avanzado con más velocidad de lo que se anticipaba.

A pesar de que la IA es tan antigua como la computación misma, la concurrencia de actividades como el Big Data, el aprendizaje automático, blockchain, el aprendizaje profundo y la computación cuántica permitirán que los seres humanos puedan ser potenciados en conocimiento, capacidad de procesamiento e inteligencia. Además, la IA ya tiene aplicaciones útiles de negocio.

En el plano social, los algoritmos incrementan cada día su capacidad para entender lenguajes, reconocer imágenes, clasificar actividades y proponer soluciones a partir de la identificación de patrones. Si bien esto es positivo para efectos de la productividad, existen dos implicaciones que vale la pena observar.

En primer lugar, el desarrollo de algoritmos implica que el autor debe tomar cientos a miles de decisiones que dependen únicamente de su juicio y ética. La mayoría de los procesos terminan sin supervisión, por lo que la mayoría de los algoritmos también incluyen los sesgos y prejuicios de sus creadores. En segundo lugar, la debatida potencial sustitución de empleos —800 millones a nivel global, de acuerdo con un informe del Foro Económico Mundial— pondrá presión a los gobiernos, que reaccionarán lentamente a las presiones de las nuevas ciudadanías digitales.

Inteligencia Artificial: geopolítica y humanidad

En los aspectos geopolítico y de seguridad nacional, la IA está cambiando el actuar de las diferentes potencias. China lanzó en 2014 su “13º Plan Quinquenal de Informatización Nacional”, donde dejaba entrever su interés por convertirse en una potencia digital; éste fue complementado por el “Plan de Desarrollo de una nueva generación de IA”, presentado en 2017 y que conforma el plan nacional de acción para los próximos 3 años. En 2016, la Casa Blanca de Barack Obama publicó un informe sobre la Inteligencia Artificial, la Economía y la Automatización, cuyo seguimiento ha descontinuado la Administración Trump. Finalmente, Vladimir Putin declaró en 2017 que el país líder en IA dominará el mundo. Rusia no ha hecho públicos sus esfuerzos en materia de IA.

Para México resulta relevante que EU sea su vecino, por lo que primero enfrentará el dilema de si quiere y puede hacer equipo con uno de los principales desarrolladores de IA en el mundo –pudiendo implicar transferencia tecnológica, formación de profesionistas especializados o inclusive cooperación económica— o si diversificará su aproximación.

Cabe destacar la delgada línea entre las aplicaciones académicas, de negocio y militares de la IA. Por ejemplo, aplicaciones tecnológicas como el aprendizaje automático que lo mismo pueden reconocer patrones de autos colisionados, que actividades militares encubiertas en imágenes satelitales o guiar a drones de alta precisión y largo alcance.

En el aspecto del futuro de la humanidad, se pueden destacar dos dilemas. Primero, el problema de la “caja negra”, potenciado por los avances en el aprendizaje automático. De acuerdo con The Economist, el miedo no es tanto a que los dispositivos dejen de obedecer instrucciones, sino de que el programa haga lo que se le pide, pero con un orden de pensamiento en el que los humanos no podamos entender el conocimiento producido.

Segundo, existe un debate más público sobre el futuro de la IA, donde chocan las visiones más optimistas contra las visiones más apocalípticas como la afectación permanente de la humanidad. Con respecto al último, el exponente más visible es Elon Musk, quien ha considerado que la dirección y velocidad actual de la IA están “invocando al demonio.”  Hoy Musk impulsa una de varias asociaciones que buscan la regulación de la IA y proponen marcos específicos para vigilar el avance de la IA sin implicaciones destructivas.

Una Estrategia Nacional de IA que funcione para México

Como se ha visto aquí, existen razones multidimensionales y de peso para hacer una estrategia de IA. Al final del día, una estrategia nacional de este tipo debe ser una planeación de cara a dar resultados y no un tiro que apunte a la luna. En él, es muy importante que los países realicen un atinado diagnóstico de sus fortalezas y especialmente, de sus debilidades.

De acuerdo con la revisión de los diversos planes y en función de la coyuntura actual, una buena Estrategia Nacional para México debe incluir los siguientes once puntos:

  1. Colocación de la Inteligencia Artificial como un tema de interés nacional. Implica que la IA sea considerada como una prioridad al más alto nivel, tanto en sus facetas de desarrollo y oportunidad como en la de amenaza.
  2. Coordinación Multisectorial. Incluye la participación coordinada del gobierno, el sector privado, las instituciones de investigación y universidades, los inversionistas y los emprendedores en IA. Se espera que cada una asuma un rol definido, basado en sus recursos, talento y capacidades.
  3. Ambición en visión y mediciones. El potencial transformador de la IA requiere que se tenga claridad sobre lo que se quiere lograr y con qué se cuenta hoy: objetivos específicos y unidades de medida, horizonte de tiempo, asignación de roles, voluntad burocrática y desarrollo de políticas orientadas a los negocios. Dicha ambición tendrá que tener temporalidades, por ejemplo, al 2020, 2025 y 2030.
  4. Estrategias de cooperación-competencia. Dependiendo de su situación, los países pueden adoptar estrategias de competencia para superar adversarios en alguna faceta de la AI, pero aliarse con ellos mismos o con otros para otro escenario. Ahí, los convenios de transferencia tecnológica serán importantes, especialmente porque la mayoría de los países del mundo no han producido resultados originales importantes en AI y tienen deficiencias críticas, como la manufactura doméstica de chips. Requerirán usar la investigación global para desarrollar estas capacidades.
  5. Principios éticos, regulatorios y legales. En el caso de los asuntos éticos, existen diferentes marcos de trabajo sobre los que se puede adaptar una Estrategia en conjunción con los valores nacionales. En el aspecto regulatorio, se requiere un marco transicional, que maximice la innovación, asuma riesgos prudentes y se pueda ir actualizando. La Ley Fintech mexicana ya usó algunos de estos principios. Además, se tendrá que separar la AI para uso comercial, académico, estatal y de aquella con fines militares y de espionaje.
  6. Marco de Transparencia y Datos Abiertos. La naturaleza de los algoritmos invita a que se promueva fuertemente su transparencia, especialmente por el problema de la “caja negra” —explicado más adelante— y la auditoría a algoritmos. Además, para acelerar su impacto y velocidad, vale la pena establecer plataformas y estándares de datos abiertos.
  7. Impulso de la competitividad nacional a través de tecnologías clave. Las tecnologías cruciales para el desarrollo de la AI son claras y requieren un impulso —financiero y a través de políticas— mucho más allá del que reciben hoy. Destacan: semiconductores, redes 5G, computación cuántica, robots y drones, manufactura digital e industria automotriz. Además, estas tecnologías se pueden redondear al combinarse con aquella familia de aplicaciones que conforma la Cuarta Revolución Industrial: sistemas ciber-físicos, Internet de las Cosas, servicios en la nube y computación cognitiva.
  8. Plan de Inversiones. Se puede destinar a la causa ya sea un gran fondo común al que aporten miembros de la quíntuple hélice con la auditoría de la sociedad civil, o bien, una partida gubernamental específica que funcione como catalizadora para que los diferentes actores aceleren su impacto en la IA. Las inversiones deben incluir educación, ciencia básica, desarrollo tecnológico, entre otros aspectos de valor agregado.
  9. Formación de profesionistas STEM. Las áreas de Ciencias, Tecnologías, Ingenierías y Matemáticas (STEM, por sus siglas en inglés) son el corazón para el desarrollo de la IA. Interesantemente, México tiene una proporción más alta de estudiantes STEM que Canadá, Brasil y Estados Unidos. Por tanto, se requiere incrementar la calidad de dichos egresados, mejor remuneración económica y el establecimiento tanto de asignaturas como de carreras basadas en IA, desde niveles de preparatoria hasta doctorado. Además, la IA es una gran oportunidad para aumentar los empleos que requieren alta especialización, fundamentalmente porque hoy en día, un mexicano con posgrado podría terminar en un empleo mal asignado y con baja productividad.
  10. Programa de Migración. Guste o no, la migración es un factor clave para el desarrollo de la IA, ya que permite la atracción de talento y visión de diferentes regiones del mundo. México tiene un marco restrictivo, por lo que se requerirán desarrollar políticas para atracción de profesionistas STEM que quieran asentarse y realizar sus desarrollos en el país.
  11. Comité de Transición de la sociedad en la era de la AI. Está claro que las tecnologías evolucionarán a mayor velocidad que la sociedad, sus instituciones y el gobierno. Por tanto, se requiere un comité que permita explicar y ayudar a la población a adaptarse a la adopción de la AI, a través de la reeducación y el cuidado de la seguridad social.

Estrategias de IA de los diferentes países

Con algunos conceptos como los anteriores, varias naciones cuentan hoy con sus respectivas estrategias de IA. Además de los mencionados Estados Unidos y China, cabe enumerar a:

  • Corea del Sur (2016) – Fue coordinada por el Ministerio de Ciencia y Tecnología y aprobado por el Primer Ministro. Inicialmente se inspiró en los postulados alrededor de la Cuarta Revolución Industrial del Foro Económico Mundial. Se le da seguimiento a través de un grupo que incluye varios ministerios.
  • Francia (2017-18) – Es coordinada por Carric Villani, Medalla Fields (el llamado Premio Nobel de las Matemáticas). El Plan se sujeta a la política del Presidente Macron de convertir su país en uno “de emprendimientos” y fomenta que las grandes tecnológicas usen a Francia como su principal centro de operaciones en Europa. Incluye un presupuesto de 1.8 mil millones de dólares y exige que el gobierno utilice un formato de datos abiertos para acelerar el paso de la AI.
  • Japón (2017) – El Primer Ministro Abe formó un Consejo Estratégico para la Tecnología AI, integrado por los presidentes de Comités de Ciencia y Tecnología, Universidades, Agencias e Institutos. Identifican aspectos como problemas actuales, uso e inversión en AI, así como desarrollo de recursos humanos.
  • Canadá (2017) – El gobierno hizo un plan conjunto entre el Instituto Canadiense para la Investigación Avanzada (CIFAR) y tres institutos de Computación. Tiene un horizonte de 5 años y distingue aspectos como atracción de talento, mejora de universidades, colaboración interinstitucional y diálogo con la sociedad.
  • Singapur (2017) – Lanzaron el programa “AI Singapore”, con el fin de reunir a todas las instituciones de investigación con las empresas de AI para desarrollar conocimiento, herramientas y talento alrededor de esta tecnología. Tendrá un presupuesto de 150 millones de dólares para los próximos 5 años.
  • Inglaterra (2017) – Fue presentada con entusiasmo como una oficina para proponer medidas que faciliten que startups y grandes tecnológicas compitan en igualdad de condiciones. Pero al poco tiempo, recibió críticas por falta de mecanismos de implementación. El Parlamento está realizando audiencias para mejorarla, por lo que se espera una versión actualizada para finales de este año.

Además, los Emiratos Árabes Unidos y la Unión Europea han presentado versiones preliminares de sus planes, mientras que India, Nueva Zelanda, Túnez, Australia, Finlandia, Vietnam, Escocia e Irlanda están desarrollando sus propias estrategias nacionales.

 

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