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Fecha: 16/09/2024 17:09
Vemos la punta del iceberg, y esto nos pone como país ante una oportunidad única para crecer a la par de esta tecnología. La inteligencia artificial no es nueva, está cerca de cumplir 75 años. Definamos un poco su evolución. Por Manuel Belisario Guillén – Lic. en Ciencia Política, especializado en innovación y gestión pública. Los expertos en el desarrollo de la tecnología más disruptiva de los últimos 200 años, la Inteligencia Artificial Generativa, comparan esta invención con la electricidad de Edison y Tesla. Cuando el mundo comenzó a iluminarse a fines del siglo XIX, nadie imaginaba la universalidad de usos que iba a tener la energía eléctrica, mucho menos el impacto de inventos como la corriente alterna, las radios, los teléfonos y los electrodomésticos. Esta revolución del conocimiento habilitó la invención y mejoró la calidad de vida mundial. Esos mismos expertos que hoy dominan la escena (OpenIA, Google, Meta, Nvidia, ElevenLabs, Runway) afirman que la inteligencia artificial tiene un fundamento similar: su uso es universal, mejora con el tiempo y habilita nuevas invenciones. Y también estiman que estamos en un punto muy parecido al inicio del uso de la electricidad. Ya desarrollamos modelos de inteligencia artificial capaces de predecir, conducir automóviles y guiarnos hacia nuestro destino más rápidamente; pueden aprender y, lo más importante, pueden inventar. Ya proliferan las Imágenes, textos, videos y hasta diagnósticos hechos enteramente con IA. Sin embargo, comparativamente con la invención de la electricidad, aún no hemos descubierto el teléfono ni el microondas. O si lo comparamos con la computación y la internet, estamos recién usando un Windows 95. Es decir, vemos la punta del iceberg, y esto nos pone como país ante una oportunidad única para crecer a la par de esta tecnología. Un poco de historia La inteligencia artificial no es nueva, está cerca de cumplir 75 años. Definamos un poco su evolución. Cronológicamente, encontramos una era clásica de la IA que se ubica cerca de 1960, de la mano de científicos como Turing, hasta entrados los años 2000. Este fue el reinado de la inteligencia artificial clásica, donde los sistemas podían entender y ejecutar tareas generalizadas, interactuando como lo haría una persona a través del cómputo de algoritmos. Un algoritmo es un conjunto de reglas seguidas por una computadora en operaciones de solución de problemas. Es la era de las máquinas jugando al ajedrez o los brazos automatizados en la industria automotriz ensamblando partes. En 2012 se dio un punto de inflexión hacia la era moderna de la IA. Con AlexNet y Geoffrey Hinton, el mundo vio avances fundamentales en la inteligencia artificial generativa. Su equipo canadiense desarrolló el concepto de “redes neuronales” convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés), inspiradas en el sistema neuronal del cerebro humano. La IA generativa basa su capacidad creativa en modelos de aprendizaje profundo, similares a los que tenemos los humanos. A diferencia de las técnicas de IA tradicionales, que se limitan a reconocer patrones y hacer predicciones basadas en datos existentes, la IA generativa puede crear nuevos datos a partir de patrones aprendidos. El gran hito de la IA generativa fue en noviembre de 2022, cuando comenzó la era de la disrupción generativa con el lanzamiento de ChatGPT, un modelo de aprendizaje profundo. capaz de crear texto, videos, productos, juegos y servicios accesibles a todos desde su smartphone. Ante esta revolución, surge la pregunta: ¿Argentina está a la altura, cuáles son sus debilidades, desafíos y oportunidades? Hay al menos cuatro componentes clave para desarrollar de cara a un progreso tecnológico. Infraestructura para el desarrollo de la IA La infraestructura necesaria para el aprendizaje profundo adolece de un problema de eficiencia energética: comparadas con redes neuronales naturales, son altamente ineficientes, ya que consumen altos niveles de capacidad de cómputo y energía. Un cerebro humano requiere la misma energía que una bombilla (12-25 W), mientras que el hardware requerido para ejecutar aprendizaje profundo oscila entre los 500 W en una computadora personal básica hasta varios megavatios (millones de W) en un superordenador actual. Los países que logren generar ecosistemas de inversión en capacidad de cómputo tomarán la delantera en el desarrollo de esta tecnología. Brasil lidera la región en cantidad de supercomputadores, Chile en infraestructura de nube y Uruguay en data centers. Argentina está por encima del promedio en cada indicador, pero estamos lejos de EE. UU. y del resto de los países del G-7. Por ejemplo, la tecnología IA de Google, Gemini, costó 191 millones de dólares entrenar un modelo que requiere altísima infraestructura para el cómputo y el procesamiento. Imaginémonos el costo de montar un ecosistema de innovación en IA. Datos y Conectividad Los algoritmos se aplican sobre datos, y desde allí analizan, predicen y crean. Estos datos deben ser válidos, accesibles y acumulativos. Desde un smartphone, ponemos a disposición de los grandes sistemas de algoritmos millones de datos cada día. El 75% de la población mundial (mayor de 10 años) es portadora de un teléfono inteligente y el 68% tiene acceso a internet (ONU, 2023). Sin embargo, Argentina tiene un problema de infraestructura importante: la falta de conectividad rápida y barata de llegada masiva. Chile es un ejemplo a seguir por sus niveles similares a los del mundo más desarrollado en calidad de internet, velocidad y costo, gracias a regulaciones que lo incentivaron. Nuestro país, junto a Brasil, Colombia y México dispone de una infraestructura de conectividad y cantidad de dispositivos móviles por encima del promedio, pero nuestro gran problema es la velocidad de descarga. Según el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial del año 20233, estamos en los niveles más bajos de la región. Chile lidera este indicador con 89,18 MBPS, Argentina no supera los 25 MPBS, igual que Bolivia y Ecuador. Entonces, antes que pensar en sistematizar y hacer accesibles los datos, hay que crecer en conectividad de calidad (estable), barata y rápida de forma urgente. Talento y Capacidades Humanas Necesitamos desarrollar talento académico y profesional en las áreas del desarrollo de la Inteligencia Artificial. Argentina produce cinco doctorados en ciencias de la computación y matemáticas por millón de habitantes al año. EE. UU. produce 50 por millón de habitantes, y eso solo de su sistema educativo nacional; si sumamos a los extranjeros que van a doctorarse allí, la cifra asciende a aproximadamente 120 por cada millón. En este aspecto, Argentina está por debajo del promedio regional, donde Chile, Brasil y Uruguay lideran. Sin embargo, como región, necesitamos mejorar estos indicadores para tomar la delantera, lo que representa un desafío nacional. Gobiernos adaptados a la IA La gobernanza es un desafío político clave para el desarrollo de la región. El sistema normativo de la IA incluye normas que restringen el acceso y uso de ciertos tipos de datos, así como reglas que promueven la disponibilidad y reutilización de otros. Es un problema de suma cero: a mayor privacidad de datos, algoritmos más potentes, y viceversa. EE. UU. tiene una postura de baja privacidad, mientras que Europa es más proteccionista en su regulación. Nuestra región todavía está decidiendo su camino en este aspecto. Además, el fomento de políticas públicas en I+D es clave. Aunque hay un buen nivel de gasto en I+D en los presupuestos nacionales, y Argentina es líder regional, estamos lejos de los niveles de inversión de los países más desarrollados. Desde 2022, el sector privado en estos países quintuplicó su inversión hasta llegar a 25 mil millones de dólares, mientras que Argentina invierte alrededor de 2900 millones en I+D y carece de una estrategia nacional que fomente la inversión privada acorde a lo necesario para ser disruptivos. De ahí las últimas rondas presidenciales con los grandes del mercado estadounidense en busca de reemplazar esa falencia. Argentina y una oportunidad histórica Argentina tiene por delante una oportunidad si enfoca sus prioridades y avanza en la inversión pública en infraestructura, desarrollo de talento y un gobierno adaptado al desarrollo de la IA. ¿La IA va a profundizar la desigualdad? Objetivamente, ya somos la región más desigual del mundo. Si no resolvemos muchas de esas falencias estructurales, yo respondo que sí. A escala global, como región salimos perdedores en el reparto de la división social del trabajo post revolución industrial. En pocas palabras, somos productores de materia prima y consumidores de productos manufacturados. Podemos ser productores de IA, o consumidores de aquellos que la produzcan. ¿La IA reemplazará a los humanos en el mercado laboral? Se reemplazará a las personas que no sepan utilizar la IA para ser más productivas, por aquellas que se potencien con ella. Y para eso necesitamos una estrategia nacional que derribe el status quo. Hace 200 años nos tocan malas cartas, ahora se baraja nuevamente. La división internacional del trabajo está en modo reset, y Argentina tiene unicornios tecnológicos, tenemos competencias en economía del conocimiento, en biotecnología, con un fuerte desarrollo en nuestra ciudad. Como país es hora de poner el foco en un sistema educativo que alfabetice en IA y desarrolle capital humano de alto nivel, basado en las habilidades del futuro. Es urgente invertir en infraestructura básica para la tecnología y promover ecosistemas de innovación y redes colaborativas para intercambiar datos. Fomentemos la articulación público-privada en inversión y legislemos desde un sistema normativo que fomente el desarrollo de inteligencias de alta evolución, cuidando la privacidad y el uso ético de los datos. El tsunami de la IA ya llegó. Argentina, mantengámonos a flote.
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