De acuerdo con PwC, la IA ( Inteligencia Artificial) 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%.
El avance de las nuevas tecnologías y la demanda de nuevas herramietas para mejorar procesos en el Estado y los privados, demanda una Estrategia Nacional para México pero deberá contener una planeación inteligente. Es muy importante que los países realicen un atinado diagnóstico de sus fortalezas y de sus debilidades. Los pilares del plan en función de la coyuntura actual, para alcanzar una buena Estrategia debe incluir los siguientes once puntos:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
