Tanto las empresas como los gobiernos han reconocido el potencial de la inteligencia artificial (IA), como lo demuestran los miles de millones de dólares invertidos en esta tecnología.
Para llevar a cabo con éxito una estrategia nacional de IA se necesitan palancas socioeconómicas en la cadena de valor, así como desarrollar capacidades a largo plazo en infraestructura de software y hardware.
Una vez establecida una estrategia nacional de IA, es importante seguir el avance de su implementación mediante indicadores SMART.
Diversas señales del mercado muestran que la inteligencia artificial (IA) es una prioridad empresarial de primer orden. La inversión corporativa mundial en IA aumentó un 40 % entre 2019 y 2020, hasta alcanzar los 67.900 millones de dólares. Sin embargo, recientemente también han aumentado el interés de los gobiernos por la IA y el gasto en ella. Según un estudio de la OCDE, la inversión de Estados Unidos en IA se multiplicó por 17 entre 2001 y 2019. Otro informe concluyó que la inversión en IA en la Unión Europea alcanzará los 22.400 millones de euros en 2025. Además del potencial transformador de la IA en múltiples industrias, los países consideran cada vez más diversos casos de uso de la IA en defensa y seguridad, lo que sitúa a la IA en el centro del debate sobre la defensa soberana de un país y sus capacidades económicas.
Los países que están a la vanguardia de la IA la consideran una ventaja competitiva en un mundo con cadenas de suministro globales fragmentadas, pero intrínsecamente interconectadas. Los países en desarrollo la ven como un medio para dar un salto adelante, avanzar en ámbitos fundamentales para el desarrollo de sus países y mejorar la vida de sus ciudadanos.
Cada vez más, los gobiernos han publicado estrategias nacionales de IA para crear un ecosistema nacional de IA con una gobernanza responsable. Según el Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano de la Universidad de Stanford, 32 países publicaron su plan nacional de IA y otros 22 lo estaban elaborando (2021).
La cadena de valor de la IA
Los recientes desafíos en la cadena de suministro de semiconductores y las medidas geopolíticas, como la Ley de Chips y Ciencia de Estados Unidos han demostrado que desarrollar y llevar a cabo con éxito una estrategia nacional de IA exige dos enfoques. Se necesitan palancas socioeconómicas en la cadena de valor, que se explican en la sección siguiente, además de desarrollar capacidades a largo plazo en toda la cadena de valor desde la perspectiva del software y del hardware. Esto incluye datos organizados, almacenamiento de datos, capacidad de cómputo, sistemas en la nube y plataformas que permitan aplicaciones de IA escalables.
La parte de hardware e infraestructura de la cadena de valor de la IA sigue concentrada en unos pocos países y puntos críticos, como reflejan diversos textos. Por tanto, los gobiernos tendrán que desarrollar capacidades de hardware a largo plazo o asegurar sus cadenas de valor mediante acuerdos bilaterales, pactos comerciales, etc. La actual instalación de fábricas de Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. en Estados Unidos refleja la visión a medio y largo plazo de la industria del país para fortalecer sus capacidades de hardware y sus capacidades fundamentales en IA, pese a que ya es líder consolidado en varios aspectos de la investigación y el desarrollo de IA y alberga algunas de las mayores empresas de IA del mundo.
Esta concentración plantea preguntas pertinentes sobre la brecha de equidad en IA, que se refleja en las cifras de un informe de Deloitte y otros índices que evalúan las estrategias e inversiones nacionales en IA y muestran que Estados Unidos, China y el Reino Unido lideran este ámbito.
Estrategia de IA: elementos fundamentales
Nuestro marco publicado para desarrollar una estrategia nacional de IA expone los elementos fundamentales para diseñar una estrategia eficaz que proteja la vida de los ciudadanos y tenga un impacto positivo en ella.
Ante todo, es importante dar forma a un ecosistema nacional de IA que se ajuste a las prioridades estratégicas, así como a las fortalezas y debilidades de un país. Además de los factores destacados en la sección anterior, habría que incluir los desafíos y realidades fundamentales de cada nación. Por ejemplo, un país que se enfrenta al envejecimiento de la población podría aprovechar la IA de otra manera, por ejemplo, incentivando la automatización mediante IA. Otro país con una población joven numerosa podría centrarse en la reconversión y el perfeccionamiento de las competencias, el desarrollo del talento o el refuerzo de la fuerza laboral.
Del mismo modo, un país que forme una sólida reserva de talento en CTIM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) quizá se preocupe menos por contar con una fuerza laboral «preparada para la IA» que otro con escasez de talento en CTIM, que podría centrarse en atraer talento extranjero y replantear sus programas educativos. Este análisis nacional también incluye la priorización de los sectores industriales. Es decir, los países con una sólida industria manufacturera podrían priorizar las inversiones en IA en ese sector, mientras que otros podrían querer ampliar su sólido sector agrícola mediante innovaciones impulsadas por la IA, como la agricultura de precisión.
La colaboración internacional y entre múltiples partes interesadas acelera la preparación de una nación para la IA.
Hubert Halopé, curador de plataforma de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático, Foro Económico Mundial | Jayant Narayan, responsable de proyectos de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático, Foro Económico Mundial
Una estrategia sólida de IA establece objetivos SMART (específicos, medibles, alcanzables, pertinentes y con plazos definidos) y metas de inversión en talento, infraestructura, investigación y desarrollo, transformación industrial, colaboración público-privada, normas y regulación, incluidos la ética de la IA y los instrumentos jurídicos no vinculantes.
En materia de legislación y regulación, una estrategia nacional de IA es, en última instancia, una extensión de la estrategia digital y de datos de una nación y de las leyes correspondientes. Esto incluye las leyes vigentes de protección de datos y privacidad, así como abordar otras preocupaciones éticas relacionadas, elementos que sientan las bases de una economía de IA al servicio de sus ciudadanos.
También es fundamental establecer una sólida colaboración en investigación entre el mundo académico, la industria y el gobierno para impulsar un ecosistema nacional de IA, como el Instituto Allan Turing del Reino Unido o el CIFAR. Por último, la cooperación internacional es esencial para alcanzar el éxito, dada la interconexión mundial de la cadena de valor de la IA y la distribución global de capacidades y conocimientos especializados.
Medir el progreso
Aunque elaborar una estrategia nacional de IA sólida es una tarea ardua, puede resultar difícil mantener la implementación en curso y medir el progreso. La estrategia nacional de IA del Reino Unido lo reconoce y ha anunciado que pronto publicará una hoja de ruta más detallada con sus indicadores de seguimiento y evaluación.
«Está claro que contar con un plan nacional de IA es una condición necesaria, pero no suficiente, para alcanzar los objetivos de los diversos planes de IA que circulan por el mundo (…)», afirma un artículo del blog TechTank de Brookings.
Por eso es importante hacer un seguimiento de los indicadores a lo largo del tiempo para medir el progreso. Diversos índices mundiales, como el índice Tortoise o el índice de Oxford Insights, que miden la madurez y la preparación de los países en materia de IA, ofrecen un buen punto de partida para definir posibles matrices nacionales que se puedan seguir en el tiempo. Además, los indicadores SMART y las variables indirectas de cada dimensión y área prioritaria conforman la estrategia nacional de IA. Algunos ejemplos son:
El número de doctorados y científicos especializados en IA.
El número de publicaciones y conferencias sobre IA.
El número de patentes de IA.
Los titulados universitarios en disciplinas relacionadas con la IA.
La capacidad de cómputo.
Las inversiones de capital riesgo en empresas de IA.
Todos estos elementos están vinculados a pilares fundamentales como la investigación, el talento, la infraestructura y las inversiones.
El camino por delante
Dado el rápido desarrollo de la IA y sus aplicaciones, las naciones deben planificar, prepararse y mantener la agilidad. Una estrategia nacional de IA es un buen comienzo, pero los gobiernos deben adaptarse a los avances tecnológicos y a las aplicaciones cambiantes. Seguir el progreso y asegurarse de que un país avance hacia sus objetivos es la parte más importante de una estrategia nacional de IA eficaz.
La gobernanza ágil es clave en este sentido. Un ejemplo es el reciente y rápido auge de la IA generativa en distintos sectores, que está transformando los mercados laborales de los ámbitos creativos y exige nuevas métricas sobre las competencias potenciadas o desplazadas por la IA en el contenido y el diseño.
La colaboración internacional y entre múltiples partes interesadas acelera la preparación de una nación para la IA. En ese contexto, el Foro puso en marcha el año pasado su Red de pares de estrategias nacionales de IA, que lleva a la práctica el plan de acción publicado para ayudar a los gobiernos a diseñar sus estrategias nacionales de IA. Su objetivo es que los gobiernos y los expertos compartan buenas prácticas y aprendizajes al diseñar e implementar una estrategia nacional de IA que esté al servicio de sus ciudadanos.
