La inteligencia artificial (IA) ya se utiliza en aplicaciones cotidianas para teléfonos inteligentes y ordenadores, y muchos países planean aumentar su uso en los servicios públicos.
Sin embargo, una investigación reciente de Oxford Insights revela importantes disparidades entre países en cuanto a su preparación tecnológica.
Esto podría ampliar aún más la brecha digital, ya que la capacidad informática que requiere la IA está fuera del alcance de muchos países en desarrollo.
La tecnología también conlleva costes ambientales, que se sentirán con mayor intensidad en estas regiones.
Pero, según los expertos, con el enfoque colaborativo adecuado la IA podría ser de gran utilidad en todo el mundo, por ejemplo, para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU.
Hoy en día, la inteligencia artificial (IA) es mucho más que una simple palabra de moda. Impulsa el reconocimiento facial en teléfonos inteligentes y ordenadores, la traducción entre idiomas extranjeros, sistemas que filtran los correos electrónicos no deseados e identifican contenido tóxico en las redes sociales, e incluso pueden detectar tumores cancerosos. Estos ejemplos, junto con innumerables aplicaciones de IA ya existentes y emergentes, ayudan a facilitar la vida cotidiana de las personas, sobre todo en el mundo desarrollado.
En octubre de 2021, 44 países habían comunicado que contaban con sus propios planes estratégicos nacionales de IA, lo que demuestra su voluntad de avanzar en la carrera mundial por la IA. Entre ellos figuran economías emergentes como China y la India, que están a la vanguardia de la elaboración de planes nacionales de IA en el mundo en desarrollo.
Oxford Insights, una consultora que asesora a organizaciones y gobiernos sobre cuestiones relacionadas con la transformación digital, ha clasificado la preparación de 160 países de todo el mundo para utilizar la IA en los servicios públicos. Estados Unidos ocupa el primer puesto en el Índice de Preparación Gubernamental para la IA de 2021, seguido de Singapur y el Reino Unido.
Cabe destacar que las regiones con las puntuaciones más bajas en este índice incluyen gran parte del mundo en desarrollo, como el África subsahariana, el Caribe y América Latina, así como algunos países de Asia central y meridional.
El mundo desarrollado tiene una ventaja inevitable para avanzar rápidamente en la revolución de la IA. Gracias a su mayor capacidad económica, estos países más ricos están naturalmente mejor posicionados para realizar grandes inversiones en la investigación y el desarrollo necesarios para crear modelos modernos de IA.
En cambio, los países en desarrollo suelen tener prioridades más urgentes, como la educación, el saneamiento, la atención sanitaria y la alimentación de la población, que desplazan cualquier inversión significativa en transformación digital. En este contexto, la IA podría ampliar la brecha digital que ya existe entre los países desarrollados y los países en desarrollo.
Los costes ocultos de la IA moderna
La IA se define tradicionalmente como «la ciencia y la ingeniería de crear máquinas inteligentes». Para resolver problemas y realizar tareas, los modelos de IA suelen examinar información pasada y aprender reglas para hacer predicciones basadas en patrones únicos de los datos.
La IA es un término amplio que comprende dos áreas principales: el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Mientras que el aprendizaje automático suele ser adecuado para aprender de conjuntos de datos más pequeños y bien organizados, los algoritmos de aprendizaje profundo se adaptan mejor a problemas complejos del mundo real, por ejemplo, predecir enfermedades respiratorias mediante imágenes de radiografías de tórax.
Muchas aplicaciones modernas basadas en IA, desde la función Google Translate hasta los procedimientos quirúrgicos asistidos por robots, aprovechan las redes neuronales profundas. Se trata de un tipo especial de modelo de aprendizaje profundo, basado de forma aproximada en la arquitectura del cerebro humano.
Es fundamental tener en cuenta que las redes neuronales requieren enormes cantidades de datos y a menudo necesitan millones de ejemplos para aprender a realizar bien una nueva tarea. Por eso precisan una compleja infraestructura de almacenamiento de datos y hardware informático moderno, en comparación con los modelos de aprendizaje automático más sencillos. En general, esa infraestructura informática a gran escala es inasequible para los países en desarrollo.
Además del elevado coste, otro problema que afecta de manera desproporcionada a los países en desarrollo es el creciente impacto ambiental de este tipo de IA. Por ejemplo, entrenar una red neuronal actual cuesta más de 150.000 dólares estadounidenses, y generará alrededor de 650 kg de emisiones de carbono durante el entrenamiento (una cantidad comparable a un vuelo transamericano). Entrenar un modelo más avanzado puede generar aproximadamente cinco veces el total de emisiones de carbono que produce un automóvil promedio durante toda su vida útil.
Históricamente, los países desarrollados han sido los principales contribuyentes al aumento de las emisiones de carbono, pero, por desgracia, la carga de esas emisiones recae con mayor fuerza sobre los países en desarrollo. El Sur Global suele sufrir de manera desproporcionada crisis ambientales, como fenómenos meteorológicos extremos, sequías, inundaciones y contaminación, en parte debido a su limitada capacidad para invertir en acción climática.
Los países en desarrollo también son los que menos se benefician de los avances de la IA y de todo lo positivo que puede aportar, incluida la creación de resiliencia frente a los desastres naturales.
Usar la IA para hacer el bien
Mientras el mundo desarrollado avanza rápidamente en el ámbito tecnológico, el mundo en desarrollo parece estar infrarrepresentado en la revolución de la IA. Además del crecimiento desigual, es probable que el mundo en desarrollo soporte la mayor parte de las consecuencias ambientales que generan los modelos modernos de IA, desplegados principalmente en el mundo desarrollado.
Pero no todo son malas noticias. Según un estudio de 2020, la IA puede ayudar a alcanzar el 79 % de las metas de los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Por ejemplo, la IA podría utilizarse para medir y predecir la presencia de contaminación en los suministros de agua, mejorando así los procesos de vigilancia de la calidad del agua. Esto, a su vez, podría ampliar el acceso al agua limpia en los países en desarrollo.
Los beneficios de la IA en el Sur Global podrían ser enormes: desde mejorar el saneamiento y contribuir a la educación hasta ofrecer una mejor atención médica. Estos cambios graduales podrían tener efectos importantes en cadena. Por ejemplo, la mejora del saneamiento y de los servicios de salud en los países en desarrollo podría ayudar a evitar brotes de enfermedades.
Pero si queremos alcanzar el verdadero valor de una «IA para el bien», es esencial que la participación en el desarrollo y el uso de esta tecnología sea equitativa. Esto significa que el mundo desarrollado debe brindar un mayor apoyo financiero y tecnológico al mundo en desarrollo en la revolución de la IA. Este apoyo tendrá que ser de largo plazo, pero generará beneficios significativos y duraderos para todos.
