La IA debe construirse sobre datos inclusivos y representativos, y eso empieza por el acceso.
Modernizar la infraestructura de datos es esencial para ampliar la IA de forma responsable y segura.
La IA inclusiva requiere colaboración, gobernanza y un compromiso a largo plazo con el diseño ético.
A medida que la inteligencia artificial (IA) transforma la economía mundial, una verdad se hace cada vez más evidente: la IA es tan potente, justa y perspicaz como los datos de los que aprende. Hoy, esos datos cuentan una historia incompleta. En un mundo donde casi 2.600 millones de personas siguen sin conexión, los conjuntos de datos que sustentan los sistemas de IA aún no reflejan toda la diversidad de la experiencia humana.
Pensemos en los idiomas. En el mundo se hablan más de 7.000, pero la mayoría de los chatbots de IA se entrenan con alrededor de 100. El inglés, hablado por menos del 20% de la población mundial, predomina en casi dos tercios de todo el contenido de la web y sigue siendo el principal motor de los grandes modelos de lenguaje (LLM), según el Center for Democracy & Technology. No se trata solo de una cuestión de inclusión, sino de un problema de datos. Debido a los distintos niveles de digitalización, muchos idiomas infrarrepresentados carecen de contenido digital estructurado, lo que dificulta que los sistemas de IA aprendan de ellos.
Este problema de datos es más que un descuido técnico: supone un riesgo social. Sin un diseño deliberado, la IA seguirá excluyendo a amplios sectores del mundo, reforzará las desigualdades existentes y dejará de lado las valiosas perspectivas de las comunidades infrarrepresentadas.
Cerrar esta brecha exige un cambio fundamental en la forma de construir la IA. Esto implica desarrollar herramientas y modelos diversos, adaptados a distintos ecosistemas lingüísticos. Los LLM entrenados en cada región, como Jais, y los modelos de código abierto, como Falcon, son ejemplos prometedores de cómo reflejar los matices contextuales de las poblaciones que no hablan inglés e incorporar la relevancia cultural al núcleo del diseño de la IA.
¿Cómo está creando el Foro Económico Mundial salvaguardias para la inteligencia artificial?
El Centro de Excelencia en IA conecta a líderes de distintos sectores para comprender la rápida evolución de la inteligencia artificial y sus implicaciones para las economías y las sociedades. Promueve un diálogo informado sobre las oportunidades, los riesgos y las concesiones asociados a la adopción de la IA.
Mediante espacios de confianza e iniciativas colaborativas, el Centro permite que sus socios desarrollen una comprensión común y trabajen juntos en enfoques responsables para innovar con la IA y utilizarla.
La conectividad es solo el punto de partida
La IA inclusiva empieza por el acceso. Casi un tercio de la población mundial aún carece de un acceso fiable a Internet, lo que vuelve invisibles a esas comunidades para los algoritmos que impulsan nuestras economías. Aunque la conectividad mundial ha alcanzado el 68%, 5.500 millones de personas están conectadas y la cobertura 5G ya llega al 51% de la población mundial, las brechas siguen siendo profundas. En los países de bajos ingresos, la penetración del 5G sigue siendo de apenas el 4%.
Para contribuir a cerrar esta brecha, e& se ha comprometido a invertir más de 6.000 millones de dólares en ampliar el acceso asequible a la red en 16 países de Oriente Medio, África y Asia para 2026. Pero la inclusión no termina con la conexión. Como se expone en nuestro reciente estudio conjunto con IBM, La ventaja de la IA en MENA: oportunidad para avanzar a pasos agigantados y liderar , desarrollar una infraestructura de datos sólida es el siguiente paso fundamental para garantizar que quienes se conecten sean visibles, escuchados y estén representados en los sistemas de IA.
De la fragmentación a los modelos federados
La región de MENA se encuentra en un punto de inflexión. Los gobiernos han puesto en marcha ambiciosas estrategias de IA, han invertido en infraestructura y han fomentado ecosistemas de innovación. La adopción de la IA se acelera, pero la confianza en la infraestructura digital se debilita. La confianza de los directores ejecutivos de MENA ha caído del 82% al 64% en un año.
Esto pone de manifiesto la urgente necesidad de pasar de sistemas heredados aislados a arquitecturas de datos escalables y preparadas para la IA. Los modelos de datos federados, por ejemplo, ofrecen una vía para avanzar, pues permiten a las organizaciones compartir conocimientos entre fronteras sin comprometer la privacidad ni la titularidad de los datos. Para que estos modelos tengan éxito, es necesario diseñarlos deliberadamente. La interoperabilidad, las consideraciones culturales y el cumplimiento de las diversas normativas locales deben incorporarse a la arquitectura desde el principio.
La confianza se diseña, no se presupone
Nuestro estudio también reveló que la privacidad de los datos (48%) y el cumplimiento normativo (43%) son los principales obstáculos para que los directores ejecutivos de MENA adopten la IA generativa. No son preocupaciones abstractas. A medida que la IA se integra cada vez más en los servicios públicos, las finanzas, la atención sanitaria y la educación, la confianza lo es todo. La fragmentación de las normativas, las estructuras de gobernanza obsoletas y el aumento de las ciberamenazas pueden frenar el progreso y erosionar la confianza pública.
Por eso, la IA responsable debe incorporarse en los sistemas desde el primer día, no añadirse más tarde como una ocurrencia tardía. La capacidad de controlar, proteger y gobernar éticamente los activos de datos nacionales es ahora un imperativo estratégico. Son fundamentales los marcos de gobernanza adaptables, la supervisión y auditoría en tiempo real y la formación de la fuerza laboral. Además, en algunos casos, los países pueden aspirar a una mayor soberanía digital para garantizar el control local de la infraestructura de datos crítica, los modelos de IA y los procesos de toma de decisiones que se ajusten a los valores, las normativas y los intereses estratégicos a largo plazo de cada país.
Ya sea mediante modelos soberanos, alianzas regionales o una gobernanza adaptable, el objetivo es el mismo: sistemas de IA fiables, éticos e inclusivos desde su diseño.
El poder de las alianzas estratégicas entre el sector público y el privado
Ningún actor puede construir por sí solo una IA inclusiva. El progreso significativo en materia de inclusión en la IA solo será posible mediante ecosistemas colaborativos, y las alianzas entre el sector público y el privado son esenciales para ampliar la innovación responsable. Nuestra alianza con la Alianza EDISON del Foro Económico Mundial nos ha permitido ampliar rápidamente nuestro impacto. e& por sí sola ha empoderado a más de 30 millones de personas mediante una conectividad mejorada y herramientas financieras digitales, y ha superado su compromiso de impacto un año antes de lo previsto.
Al conectar a las personas y empoderarlas para que participen en la economía digital, también garantizamos su inclusión en los conjuntos de datos y los sistemas que están dando forma a nuestro futuro. Cuando las personas están conectadas, se las tiene en cuenta y están representadas en su contexto, los sistemas de IA que se desarrollan después son intrínsecamente más equitativos y eficaces.
Invertir en los cimientos de los datos es innegociable
Modernizar la arquitectura de datos es ahora una prioridad mayor para los directores ejecutivos de MENA que incluso la propia IA generativa. Esto se debe a que la IA solo es tan potente como los datos a los que puede acceder. Los datos de mala calidad, fragmentados, incompletos o sesgados no solo generan información errónea y automatización poco fiable, sino que también amplían la desigualdad y aumentan el riesgo.
Los directores ejecutivos de la región reconocen la urgencia. Aproximadamente el 46% de los líderes de MENA consideran que modernizar la arquitectura de datos (por ejemplo, con una estructura de datos o una malla de datos) es un factor habilitador fundamental para los próximos tres años. Pero la inversión no basta. Las organizaciones deben integrar la estrategia de datos en los flujos de trabajo diarios, fomentar la colaboración entre distintas funciones y cultivar una cultura que valore la transparencia y la rendición de cuentas.
Según PwC, una estrategia de datos unificada para toda la empresa, respaldada por la gobernanza, es clave para aprovechar la IA a escala. También aporta la flexibilidad necesaria para adaptarse a las nuevas normas de cumplimiento en distintas jurisdicciones.
La IA inclusiva debe ser deliberada
El futuro lo definirán quienes inviertan pronto —y con buen criterio— en los cimientos de una tecnología inclusiva. Esto significa diseñar sistemas que no solo presten servicio a quienes están conectados, sino que también incluyan activamente a quienes siguen al margen. Casi 2.600 millones de personas siguen sin conexión: sus voces no se escuchan, sus experiencias no se ven y sus perspectivas están ausentes de los datos que darán forma a las tecnologías del mañana.
De cara al futuro, todos compartimos la responsabilidad de preguntarnos no solo cómo podemos adoptar la IA, sino también: ¿la realidad de quién refleja nuestra IA?
Si queremos que la IA esté verdaderamente al servicio de toda la humanidad, debemos actuar con determinación al construirla e incorporar explícitamente la inclusión en el núcleo de sus sistemas desde el principio.
