Las tendencias tecnológicas viajan en estos tiempos en opuestas direcciones. Las políticas que se emprenden para aprovechar o insertar las tecnologías en las sociedades se mueven como si estuvieran simultáneamente inmersas en vientos alisios y contraalisios. Ejemplo de esto son las medidas que toman gobiernos de diversas naciones para frenar el uso de las nuevas tecnologías en adolescentes y jóvenes; dicen que es de protección para los jóvenes y para robustecer sus capacidades cognitivas, pero al mismo tiempo se trazan políticas para que la inteligencia artificial (IA) sea impulsada entre las nuevas generaciones para reforzar su capacidad de agencia.
Lo cierto hoy es que las naciones impulsan políticas públicas contradictorias, la generación y olvido de las mismas son el ejemplo de que no por impulsar muchas políticas públicas se es más efectivo para conquistar el porvenir. Querer alcanzar el cielo con escaleras de papel no es garantía de ofrecer un mejor destino a las sociedades, ya que muchas de tales políticas son el resultado de mentes ideologizadas nutridas por ideas de alucinados especialistas en la conquista del porvenir.
En ese contexto es donde se ubica el informe de la Cepal, Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA), que analiza la situación que la IA guarda en 19 países de América Latina y el Caribe. A partir de la evaluación de 100 subindicadores divididos en tres áreas —investigación, desarrollo y adopción; factores habilitantes (infraestructura, talento, datos); y Gobernanza (políticas, marcos regulatorios, ética)—, se ubica a México en una posición privilegiada y al mismo tiempo absurda. Del análisis se puede extraer que México tiene una posición ambigua respecto a la IA: es uno de los países con mayor adopción cotidiana de tecnologías digitales en la región, pero no figura entre los líderes regionales en el desarrollo estratégico, institucional y científico de la IA. Ciertamente, esto no es exclusivo de México, pero en su caso es destacado debido al peso de su economía, su demografía y cercanía y relación comercial con Estados Unidos.
México es perfilado como un país con potencial significativo, pero también con limitaciones persistentes que lo diferencian de los países considerados pioneros, como Chile, Brasil y Uruguay, y al mismo tiempo lo acercan a naciones con avances discontinuos. En el mapa regional del ILIA, nuestro país se ubica en una posición intermedia: por un lado, no está rezagado en términos absolutos, pero por otro lado tampoco lidera el ecosistema regional de IA. Esta ubicación refleja un patrón recurrente en la historia del desarrollo mexicano: avances importantes en adopción tecnológica y mercado —de inmediato se sube al tren de las tecnologías emergentes—, pero acompañados de debilidades en gobernanza, investigación e innovación propia. Un ejemplo está en las inversiones en educación, en donde México está lejos de las sugerencias de inversión en dicho sector que establece la Unesco, que recomienda destinar entre el 4 y el 6% del PIB, ya que actualmente se destina el 2.9%. Esta precariedad presupuestal es una situación que viene de lejos, pero a pesar de eso los sexenios de Felipe Calderón y Enrique Peña Nieto superaron a la actual oficialismo en inversión en educación.
El ILIA indica que a diferencia de Chile, que ha logrado articular una estrategia nacional de IA relativamente coherente y sostenida, o de Brasil, que cuenta con un aparato científico-tecnológico más robusto y una mayor inversión pública en investigación, México presenta una fragmentación institucional notable. Existen iniciativas dispersas —en universidades, centros de investigación, dependencias públicas y empresas—, pero no existe una coordinación efectiva y una visión de largo plazo, lo que limita la capacidad del país para convertir a la IA en una herramienta de desarrollo productivo y social, y relega a la nación a un papel de mero consumidor de tecnologías diseñadas en otros contextos.
Otro de los aspectos que contrata a nuestro país y los países líderes del ILIA se ve en lo que se describe como los factores habilitantes, en particular la infraestructura y datos. México cuenta con polos de alta conectividad y capacidades digitales avanzadas —principalmente en grandes ciudades—, pero convive con amplias zonas con conectividad precaria y acceso limitado a servicios digitales básicos. Esta desigualdad territorial reduce el impacto potencial de la IA como política nacional. A pesar de que pomposamente se dijo en el sexenio pasado que el país estaría pronto en su totalidad conectado, que se alcanzaría las zonas más marginales y agrestes, lo cierto es que fue retórica. Esto es aberrante si se compara con naciones como Uruguay, que ha logrado una cobertura digital más homogénea, lo que facilita la implementación de políticas de datos abiertos, servicios públicos digitales y soluciones de IA a escala nacional. Chile, por su parte, ha avanzado de manera sistemática en la gobernanza de datos públicos, elemento que el ILIA identifica como clave para desarrollar aplicaciones de IA en el sector público.
Pero esta tendencia de usar mal los anteojos, lo tenemos en el país con el anuncio de la creación de la supercomputadora Coatlicue, que se propone sea la supercomputadora de mayor potencia en Latinoamérica; en alguna entrevista José Merino, titular de la Agencia de Transformación Digital y Telecomunicaciones, hizo referencia a que será una herramienta eficaz para «potenciar trámites administrativos», lo cual es lamentable. No sé si Merino lo dijo por desconocimiento, o por ese frenesí populista al que es afecta la actual administración. Es verdad que las supercomputadoras sirven para apalancar procesos administrativos complejos: detección de fraudes, optimización de sistemas fiscales, análisis masivo de expedientes, simulaciones de políticas públicas, interoperabilidad de bases de datos… En varios países, en ocasiones, se usa cómputo de alto desempeño para efectuar esas tareas. Sin embargo, el problema es que se presente tal uso como la finalidad principal de Coatlicue, ya que es no saber distinguir entre infraestructura administrativa y ciencia computacional avanzada, es subutilizar una infraestructura que debe ser estratégica para formar y potenciar capacidades científicas.
En términos del ILIA, y para concluir, esto es un fiel reflejo del bucle en que está inmerso México: mucha adopción tecnológica pero poca visión de desarrollo estructural; incluso en naciones como Brasil, Chile o Argentina, las supercomputadoras están asociadas con ciencia, universidades, investigación estratégica, formación de talento avanzado. Pero aquí se refleja otro aspecto destacado por el ILIA cuando analiza el tema de la formación de talento especializado, ya que México cuenta con universidades de alto nivel y una comunidad científica importante, con gente con formación avanzada en IA pero insuficiente frente a la magnitud del desafío. La mayoría de los programas se concentran en áreas aplicadas o en el uso de herramientas, más que en el desarrollo de capacidades profundas en matemáticas, estadística y aprendizaje automático. Y el contraste, como siempre nos sirve para saber en donde andamos parados: Brasil, por ejemplo, ha sostenido durante décadas una inversión relativamente constante en posgrados, investigación científica y formación doctoral, lo que le permite contar con una base más amplia de especialistas en IA. Chile, aunque con menor escala, ha apostado por la concentración estratégica de talento y por la vinculación entre universidades, Estado y sector productivo.
@tulios41
Publicado en La Jornada Morelos
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