Por Javier Arreola y Juan Pablo Rodríguez*

Anteriormente se abordó en este espacio la importancia de la Inteligencia Artificial (IA), tecnología que se puede convertir en la innovación más transformadora y revolucionaria de la historia de la humanidad. Específicamente, se analizó cómo Estados Unidos y China están librando una verdadera guerra por el liderazgo en este espacio, a través de sus respectivas Estrategias Nacionales de Inteligencia Artificial. Además, Estonia, Japón, Israel, Canadá y Singapur están activas en el tema.

Lo anterior lleva a la pregunta, ¿puede un país como México ser uno de los triunfadores de la revolución de Inteligencia Artificial? Y, ¿qué acciones debe tomar para hacerlo?

 México: ¿líder hispanohablante en IA?

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La cantidad de datos que se generen, procesen y utilicen para mejorar los algoritmos es una de las métricas clave que definirán quién se posicionará como ganador en materia de IA. En este sentido, México es una mina de datos de bajo rendimiento, ya que recolecta pocos —en comparación con su potencial y su tamaño de población—  y los explota aún menos.

La etapa actual de la IA —que durará como máximo los próximo 5 años— demanda muchos insumos para poder alcanzar resultados apenas satisfactorios, similarmente a cuando, durante la Revolución Industrial, una máquina estaba en sus primeras pruebas y requería grandes cantidades de combustible para lograr un avance de trabajo relativamente pequeño.

A nivel geográfico, México está en una situación frontera, debido a su intensa relación con EU y a su poco desarrollo tecnológico. Por un lado, de acuerdo con la firma PwC, la IA cambiará las reglas del juego al crecer el PIB mundial en 15.7 billones de dólares —más que la economía de China e India combinadas— de aquí al 2030, principalmente por incremento en la productividad y por efectos de consumo.

De ellos, China incrementará por IA su PIB por 7.0 billones de dólares, seguida de Norte América —comandada por EU— con 3.7 billones de dólares, mientras que América Latina será la región con menor impacto, con 0.5 billones de dólares. Así, la mayor parte del valor será creado por EU, pero ello no implica que nuestro país también pueda captar una parte relevante.

Interesantemente, el idioma es una de las variables que pueden ofrecer cierta ventaja al país. Con 437 millones de parlantes, el español es el segundo idioma nativo más hablado del mundo, por detrás del chino mandarín con 1,284 millones, y por encima del inglés, con 372 millones. A este respecto, México es el país con mayor número de personas que hablan español, lo cual, aunado a su ascendencia sobre otros países hispanohablantes, pueden favorecer que asuma un liderazgo en la recolección, comunicación y uso de los datos.

Por el otro lado, México ha tenido un magro desarrollo en materia de IA, por lo que tendría que implementar una estrategia híbrida a la brevedad, donde habría que ponerse al día con los avances estadounidenses a través de transferencia tecnológica para al poco tiempo, desarrollar capacidades propias y trabajar intensamente con los países latinoamericanos para ejercer un rol de integrador.

Entre los inconvenientes que México tiene de cara a la generación de datos es la dividida penetración tecnológica, altamente dependiente de las condiciones de pobreza, el bajo grado de bancarización de su población y lo accidentado que pudieran llegar a ser partes de su territorio.

Entre las ventajas que México tiene son su mercado abierto y el tamaño de su población —la onceava más grande del mundo— en conjunción con su comportamiento digital. La combinación de estos factores lo convierte en el país iberoamericano con mayor número de motores generadores de datos.

¿Qué se necesita en materia de Datos?

El éxito de una estrategia de escala nacional centrada en datos tiene que derivar en impulsar la generación de datos de los sectores público, privado y académico. Además, debe cubrir los frentes de generación y accesibilidad de datos, los cuales son impulsados por avances en el número de empresas de IA, las patentes que otorgan y el trabajo complementario entre los diferentes sectores sociales.

Como parte de una primera etapa para el desarrollo nacional de la IA, México debe considerar la implementación coordinada de las siguientes acciones:

  • Invertir en servicios de consultoría, firma de convenios con universidades especializadas en datos y desarrollo de productos conjuntos para que las empresas públicas se asesoren y capten todos los datos que generan.
  • Desarrollar un marco único y estandarizado de buenas prácticas en manejo de datos e información que puedan seguir desde instituciones públicas hasta empresas privadas y públicas.
  • Crear incentivos para las organizaciones del sector privado y público que capten la mayor calidad de datos y los abran al público de acuerdo con los protocolos establecidos. Para el sector privado, serían incentivos fiscales; para el sector público, aumento presupuestal.
  • Utilizar el bajo costo de la mano de obra para entrenar algoritmos de aprendizaje supervisado, de tal forma que haya personas que puedan captar datos a bajo costo y generar su etiqueta asociada, lo cual abriría al país a una industria en la que no nos hemos especializado.
  • Financiar iniciativas privadas que busquen crear y diseñar infraestructura para captar datos, dando preferencia aquella que pueda utilizar el cómputo distribuido, para evitar la centralización.

Al revisar el estado actual de la captación de datos en México, resulta evidente la heterogeneidad para la presentación y el manejo de datos a través de empresas e instituciones.  Un recurso tiene valor en la medida en la que se puede explotar. Por eso es necesario que la segunda etapa consista en un gran esfuerzo por crear una plataforma que facilite a empresas, universidades, instituciones e individuos el procesamiento, así como la digestión, acceso y explotación de los datos.

Oportunidad en el mediano plazo para México

En una segunda etapa, será relevante dar el mejor uso posible a los datos para obtener las ventajas que promete la IA. En este sentido, algunas de las acciones que se deben coordinar son:

  • Desarrollar una regulación sobre la privacidad de los datos y su posible portabilidad. Además, una regulación con implicaciones legales sobre las APIs, que impulse el desarrollo de la industria.
  • Construir un marco de competitividad sobre la acumulación y el uso de los datos. Esto debido a que, así como el Big Data y el machine learning tienen el potencial de ayudar a la competitividad, un uso indiscriminado o mal regulado puede dañar la competencia, por lo que se requerirá entendimiento y transparencia.
  • Impulsar desde diferentes actores como gobierno, empresa y universidad, el desarrollo de especialistas en ciberseguridad, ya que las amenazas son cada día más grandes, desconocidas y con mayor potencial de afectación.
  • Establecer de estrategias basadas en sectores productivos clave para México. Al menos se podrían incluir rubros como manufactura, aeronáutica, turismo, remesas, telecomunicaciones, sector energético, logística, cuidado de la salud, ciudades inteligentes, desarrollo sustentable, entre otros.
  • Ajustar estos marcos a los tratados internacionales por venir. A pesar de que existen muchas fuerzas mermando el mundo globalizado de los últimos años, la codependencia y el bilateralismo seguirán siendo relevantes. Así como el comercio electrónico y la propiedad intelectual no estaban en la negociación original del TLCAN, muchos rubros alrededor de los datos se tendrán que adaptar conforme se firmen nuevos tratados.

A diferencia de muchas ideas preconcebidas, el tamaño de mercado no será el factor crucial para esta etapa del desarrollo de la Inteligencia Artificial, sino de la potencia de los algoritmos. Dichos algoritmos, que al principio necesitaron muchos datos, se irán refinando a través de iteraciones, por lo que los datos acumulados ya serán parte del motor de IA, sin necesidad de haber dominado un mercado nacional.

Conclusiones

La implementación de los algoritmos se puede llevar a cabo a través de diversas estrategias, pero México puede aprovechar su factor humano y utilizar una combinación de soft power y una buena experiencia de usuario.

En un primer momento, México puede apostar por hacerse de una buena tecnología e invitar a otros países hispanohablantes a utilizarla. Esto permitirá acceder a un mercado tres veces más grande que el concentrado en México. Pero también, garantizar una buena experiencia de usuario va a permitir que la implementación de sistemas basados en IA sea sostenible en el mediano y largo plazo.

El factor que va a garantizar el éxito de una estrategia de Inteligencia Artificial en el largo plazo es la utilidad de los resultados que arrojen los algoritmos, complementada con una buena experiencia para los usuarios que los utilicen. Esto se debe a que el factor clave para que se acelere la IA está dado por la retroalimentación que reciban los mismos algoritmos.

En síntesis, la carrera acaba de empezar, México está a tiempo y en una posición privilegiada para volverse un jugador clave en la revolución de Inteligencia Artificial. El país debe tomar ventaja de las fortalezas geográficas y demográficas para despegar y triunfar en este nuevo capítulo de la humanidad. ¿Aprovecharemos esta gran oportunidad?

*Emprendedor e ingeniero en negocios del ITAM con especialización en ciencia de datos.

 

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