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Pymes y niños, principales impulsores de la Inteligencia Artificial en AL

REPORTAJE. Organizada por expertos del MIT, la Cumbre de Inteligencia Artificial de América Latina reunió en Boston a poco más de 200 líderes de gobierno, industria, academia y de empresas sin fines de lucro, de América Latina y el Caribe.

Pymes y niños, principales impulsores de la Inteligencia Artificial en AL | La Crónica de Hoy

A través de juegos y programas escolares los niños latinoamericanos ya usan Inteligencia Artificial. Más de 200 expertos latinoamericanos analizaron en el MIT el avance de la Inteligencia Artificial. A lo largo de la semana pasada se realizaron talleres y

El uso de inteligencia artificial en América Latina es liderado por pequeñas empresas que usan software propio y máquinas que aprenden, pero también por los niños y jóvenes que interactúan con juegos que aprenden a partir de experiencias previas. Ésos son los dos arietes de la región para la incorporación de la Inteligencia Artificial (IA) en la llamada Cuarta Revolución Industrial, según se expuso en el Encuentro Latinoamericano de Inteligencia Artificial, que se llevó a cabo esta semana en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT por sus siglas en inglés). 

Al mismo tiempo, los gobiernos latinoamericanos aumentan su interés en adoptar la Inteligencia Artificial para mejorar sus tareas, pero un informe presentado en el encuentro por la Fundación World Wide Web alerta que todavía hace falta alfabetizar más a los gobiernos sobre IA, para evitar que incurran en grandes gastos comprando programas o proyectos ineficientes o, incluso, peligrosos. 

Organizada por expertos de MIT, como el investigador posdoctoral mexicano Omar Costilla, la Cumbre de Inteligencia Artificial de América Latina reunió en Boston a poco más de 200 líderes de gobierno, industria, academia y de empresas sin fines de lucro, de América Latina y el Caribe, para identificar oportunidades y riesgos que los países latinoamericanos puedan enfrentar a medida que comiencen a adoptar la inteligencia artificial en diferentes facetas de la sociedad.

Las conferencias se dividieron en cinco grandes conjuntos de temas en los que se puede aplicar la IA para apoyar al desarrollo de la región: Cero hambre; Calidad de educación; Paz, justicia e instituciones fuertes; Cambio climático y desarrollo sostenible, y Buena salud y bienestar. 

Los países que estuvieron representados fueron Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Panamá, Perú, México y Venezuela.

“Es increíble que hasta ahora se haya presentado una reunión de este nivel sobre América Latina cuando la región tiene el potencial de aprovechar estas herramientas de desarrollo como si fuera un solo bloque, de manera parecida a como trabajan los europeos”, comentó a este diario Omar Costilla.  

ESCALONES DE INTELIGENCIA. Hablar de Inteligencia Artificial es hablar de un territorio vasto que comienza a construirse, a partir de preguntas y necesidades detectadas. Para explicar qué es lo que abarca este concepto, las dos primeras conferencias del encuentro fueron impartidas por el decano del Colegio de Computación del MIT, Daniel Huttenlocher, y por Aude Oliva, directora de la Misión IBM-MIT de Inteligencia Artificial.

Tres grandes escalones de desarrollo reciente de la IA fueron explicados por Oliva: 

Al principio, entre 1980 y 2012 (es decir durante más de 30 años) se incubó y comenzó a formarse lo que se llamaba “Inteligencia Artificial estrecha”, que eran programas de cómputo capaces de manejar grandes bases de datos y leerlas hasta encontrar algunos patrones que se repetían. De esos análisis generaban alguna recomendación a los usuarios para que tomaran alguna decisión política, educativa o de mercado.

A partir de 2012 comienza a aclararse la elaboración de programas de IA y a atender tareas muy diferentes, lo que lleva a la tecnología a un segundo nivel que es el que actualmente predomina y que es llamada “Inteligencia Artificial emergente”, en el cual los programas pueden hacer predicciones de comportamientos de usuarios de internet, identificar sus propios errores al interpretar datos y corregir sus errores, además de enseñarse entre unos y otros programas de cómputo. 

Por último, explicó Aude Oliva, ahora se vive el nacimiento de un tercer escalón o fase llamado “Inteligencia Artificial a nivel humano”, que se trata de programas de cómputo (la mayoría en fase experimental), que tienen flexibilidad al aprender, buscan trabajar en equipo e incluyen consideraciones éticas en su toma de decisiones. 

EMPRESAS FLEXIBLES. Las empresas, principalmente las de tamaños medianos y pequeños han sido las primeras en adoptar tecnologías de Inteligencia Artificial para mejorar sus procesos y abaratar los costos. Existen empresas de viajes y servicios que usan este tipo de programas de cómputo para atender reservaciones y ventas, con lo cual su personal se puede enfocar en otras tareas logísticas; pero también hay pequeñas empresas comercializadoras que usan programas de IA para tener registros rápidos de lo que entra y sale de sus bodegas: los cambios en los costos de sus insumos o para emitir facturas, recibos y otros tipo de comprobantes fiscales, según el país.

Un análisis de MIT que fue presentado en el encuentro con el nombre Susceptibilidad de la industria para la adopción de la Inteligencia Artificial mostró 17 grandes ramas de la actividad económica y las diferencias entre unas y otras para adoptar este tipo de programas.

Entre las ramas industriales que más rápido usan este tipo de apoyo tecnológico están 1) los negocios relacionados con la salud, por ejemplo con el manejo de expedientes, diagnósticos y análisis biomédicos; 2) los negocios que dan servicios de ingenierías, telecomunicaciones y electrónica; 3) las aseguradoras, y 4) los restaurantes y hoteles. 

Las cuatro ramas que se han incorporado recientemente al uso de la Inteligencia Artificial y que avanzan, lenta pero sostenidamente en su adopción son: 1) la agricultura, 2) la minería, 3) las bodegas y vendedores de materias primas, y 4) la industria del entretenimiento. Todas las anteriores son ramas que, a lo largo del siglo XX concentraban los mayores números de fuentes de empleos. 

ROBOTS EDUCATIVOS. Una de las áreas donde la Inteligencia Artificial está presente, pero es poco observada, es en la educación, desde nivel preescolar hasta las etapas preuniversitarias. En el panel de análisis sobre la inteligencia artificial y la educación se señalaron las herramientas que usan muchos profesores actuales para poder obtener la información más fresca que existe sobre los temas que están enseñando y la manera como se han multiplicado los juegos de cómputo con temas académicos. Se explicó el uso de IA en los buscadores de información actuales, como los juego de clase que plantean a los niños problemas y preguntas para resolver, con variables que se hacen más complejas en cada nivel.

La investigadora Randi Williams, del Departamento de Robots personales de MIT, puso en duda la creencia de que la exposición temprana de los niños a los juegos y programas de inteligencia artificial dañe sus procesos de aprendizaje. Por el contrario, dijo, los mismos niños aprenden a ser educadores de las máquinas cuando entienden que la máquina está aprendiendo, al igual que ellos están aprendiendo.

Con ejemplos de investigaciones propias, Randi Williams dijo que estamos experimentando una fase diferente de desarrollo de la humanidad en la que cada persona tiene que tener habilidades para socializar con máquinas e inteligencia artificial pues se puede tener un desarrollo muy amplio si el niño aprende y enseña a los robots y programas diseñados especialmente para educar. 

CONSEJOS A LOS GOBIERNOS. Durante uno de los primeros paneles del encuentro, Juan Ortiz Feuler, investigador de The Web Foundation abordó la pregunta ¿Cómo se puede usar la Inteligencia Artificial para promover y monitorear el desarrollo en América Latina? Para esta reflexión recuperó datos de un estudio realizado por esa fundación sobre la manera como los gobiernos de la región observan y entienden la IA. 

Ortiz Feuler expuso que los gobiernos de todo el mundo están explorando cómo aprovechar la inteligencia artificial (AI) y los algoritmos para la toma de decisiones y la prestación de servicios públicos. A medida que estas tecnologías se vuelven parte de la vida cívica, es importante que las personas que trabajan para incorporar estos sistemas en el gobierno tengan la capacidad de evaluar si la IA es una herramienta adecuada y, de ser así, garantizar que se implemente de manera efectiva, es decir, que logre sus objetivos y que sus usos sean legítimos, justos, no discriminatorios, transparentes y el producto de procesos participativos.

En su informe “Algoritmos e Inteligencia Artificial en Latinoamérica”, The Web Foundation reunió datos de la Iniciativa Latinoamericana para los Datos Abiertos (ILDA) y puso como ejemplo a dos países (Argentina y Uruguay) donde funcionarios intentan aprovechar estas tecnologías para tareas tan diversas como predecir casos de embarazo adolescente e identificar áreas de una ciudad que son prometedoras para el desarrollo comercial.

Esos proyectos sirvieron para ilustrar cómo los funcionarios y las funcionarias encargadas de definir si se aprovecharán sistemas de IA se enfrentan a muchos proveedores y pocos mecanismos para evaluar la efectividad o la legitimidad de las herramientas que se ofrecen. A medida que aumenta el entusiasmo por la adopción de estas tecnologías, aumenta también el riesgo de que los gobiernos implementen sistemas inútiles, ineficientes e incluso dañinos. Por lo tanto, se vuelve urgente la creación de mecanismos para evaluar las herramientas disponibles. Con esos datos, The Web Foundation propone tres recomendaciones principales para los gobiernos latinoamericanos que intentan adoptar programas de IA:

 

► Desarrollar infraestructura y expertos del gobierno para el análisis crítico y aprovechamiento efectivo de técnicas de IA.

► Garantizar la transparencia, la participación pública y la rendición de cuentas en el desarrollo y la implementación de las técnicas de IA.

► Establecer criterios aplicables para evaluar los riesgos de diferentes modelos y su implementación.

►De no tener estos mecanismos de evaluación los proyectos de IA en América Latina pueden generar mucha frustración por no renir resultados y por haber generado gastos altos y errores graves en políticas públicas.

 

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