A diario convivimos con Inteligencia Artificial (IA) en México, una tecnología que procesa datos, como la inteligencia humana, y aprende de forma continua. Por ejemplo, a través cuáles son nuestros gustos musicales, cuál es nuestro restaurante favorito, el cumpleaños de un contacto del celular, la ruta que tomamos para ir al trabajo o la hora en que prendemos las luces para ir al baño en la madrugada.
En una era donde estamos hiperconectados, hacemos intercambio de mucha información en cada momento. Aunque los olvidemos, esos datos no desaparecen, sino que son utilizados para la conducción autónoma de un coche, en la logística de un buque de carga, el análisis para saber el tiempo de espera para un trámite, y hasta para la toma de decisiones de máquinas en la industria manufacturera.
En México hay empresas que ya pagan suscripciones de almacenamiento de datos en la nube: una tequilera utiliza drones en sus parcelas, cuyo algoritmo permite hacer vuelos de reconocimiento para detectar enfermos. O un minorista que usa la IA para asegurarse que sus productos estén en stock.
Con esta tecnología las empresas mexicanas busca reducir costos, prevenir errores, agilizar procesos, pero al mismo se enfrentan a varios retos.
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México fue líder en Inteligencia Artificial
La adopción de la IA avanza de forma lenta en México, pese a que su vecino comercial por excelencia es Estados Unidos, que tiene interés en implementar esta tecnología a sus procesos y busca trasladar líneas de producción a tierras mexicanas.
Tan solo en la bolsa de trabajo OCC hay al menos 300 ofertas de empleo relacionadas de empresas extranjeras relacionadas con Inteligencia Artificial. Hasta el empresario Elon Musk abrirá una planta de Tesla en tierras mexicanas. Pero, ¿hay personal capacitado en IA para esa demanda? ¿Hay infraestructura digital suficiente?
México es de los principales países en América Latina en la adopción de AI. Desde 2019 el país, junto con Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica y Perú, firmaron los Principios de la OCDE sobre Inteligencia Artificial. Al aceptar los principios, estos países de la región se comprometieron a utilizar la IA en el sector público, diseñar políticas públicas para regular esta tecnología, invertir en infraestructura técnica, espacios educativos de alto nivel e incentivar al sector privado a invertir en innovación.
Según la OCDE, México fue el primer país de la región que publicó una estrategia nacional sobre el tema y fue líder hace unos años. Sin embargo, el mismo análisis señala que actualmente el gobierno mexicano “parece no tener claras las prioridades actuales y futuras”. Entre los principales problemas se detectó que en México no existen leyes que regulen la IA, a esto se suma que hay pocos espacios para la capacitación de profesionales en Tecnologías de la Información (TI).
El estudio “Global AI Adoption Index 2022”, realizado por Morning Consult a petición de IBM, refiere que los países como México tienen barreras para la adopción de IA, como lo son: falta de experiencia o conocimiento (34%); precios demasiado altos (29%); falta de herramientas o plataformas para desarrollar modelos (25%); proyectos complejos o difíciles de integrar (24 %); y demasiada complejidad de los datos (24%).
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Una historia de rezago
La pandemia por COVI-19 aceleró la adopción de la IA en el mundo. En el caso de México, un 40% de las empresas aceptaron la integración de esta tecnología, pero no tuvo el mayor porcentaje en la región, pues Colombia tuvo un 50% de adopción, seguido de Perú con 49%, y Argentina y Brasil que tuvieron 41%, según el estudio “Global AI Adoption Index 2022” realizado por Morning Consult a petición de IBM.
A este ritmo, la Inteligencia Artificial pronto liderará los procesos en diversas industrias a nivel mundial. Se espera que esto suceda en 2030, pero México no está siguiendo el paso, de acuerdo con el estudio titulado “Inteligencia artificial y crecimiento económico. Oportunidades y desafíos para México”. El documento refiere que en los últimos 40 años México ha aumentado su Producto Interno Bruto (PIB) per cápita, pasando de 14.500 a 20.100 dólares, sin embargo, el bienestar de la ciudadanía cayó un 33%. Esto habla de la baja capacidad de la economía mexicana para adoptar nuevas tecnologías y aprovecharlas para potenciar la capacidad productiva.
La Productividad Total de los Factores (PTF) es un indicador que mide el crecimiento de la productividad de una economía al adoptar nuevas tecnologías. En este aspecto, en México se redujo un 40%, mientras que en China, por ejemplo, creció un 40% desde la década de los 80.
“Para que una economía crezca de modo sostenido y mejore los niveles de vida de las personas se requiere un aumento continuo de la productividad. Para ello, es clave acelerar la adopción y difusión de nuevas tecnologías y promover procesos virtuosos de innovación”, concluye la investigación.
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Inteligencia Artificial: Estado, industria y academia
En su conferencia “Estado y futuro de la Inteligencia Artificial en México”, León F. Palafox, experto en IA, ciencia de datos y machine learning, explicó que para que exista una rápida adopción de la Inteligencia Artificial debe existir trabajo entre el Estado, la industria y la academia, pero en México no existe una armonía entre estos entes.
Palafox destacó la falta de inversión por parte del gobierno mexicano y en el caso de la academia, detalló que no hay tanta investigación y no está capacitando a más personas. Por ejemplo, la academia mexicana no ha generado ni 10 papers científicos sobre IA, pero Estados Unidos tiene cerca de 10.000.
Al no haber una regulación específica sobre IA, se pueden generar condiciones poco éticas, de abuso y fuera de la ley. Por ejemplo, Luis (su nombre fue cambiado para proteger su identidad) es un experto en ingeniería mecánica y trabaja con Inteligencia Artificial. En entrevista con Factorial dijo que una empresa para la cual trabajaba le pidió utilizar IA para suplantar la identidad de personas. “Decidí no participar en ese proyecto, pero utilizaron un modelo de Inteligencia Artificial para suplantar la identidad y dañar a figuras públicas. Lo que hacen es tomar el rostro de la persona y ponerlo en una situación que no es digna”, comenta.
Otro lado cuestionable de la AI, es que actualmente requiere de la inteligencia humana para calificar los datos. ¿Qué quiere decir esto? Que las grandes empresas tecnológicas subcontratan a personas de países como India, Kenia o Venezuela en condiciones precarias para que, por ejemplo, analicen los datos de una aspiradora y le digan dónde no barrer, o determinan si un video tiene contenido sensible.
De acuerdo con DW Español, esto se le considera como colonialismo de la IA, pues estos calificadores humanos trabajan en condiciones indignas y con un salario muy bajo.
