Un ciudadano de Jamaica resolviendo sus trámites en dialecto patois gracias a un chatbot, o a un niño peruano creando historias en quechua inspiradas en leyendas andinas. Estos ejemplos muestran cómo la inteligencia artificial (IA) ya está transformando vidas en América Latina. Pero, ¿estamos preparados para aprovechar esta herramienta sin amplificar desigualdades?
Estos serían sólo ejemplos de cómo los países en desarrollo están integrando IA en distintos niveles para potenciar sus procesos, sus economías y buscar reducir brechas sociales. Pero, ¿cuál es la potencialidad y qué recaudos deben tomar?
La IA como puente para el desarrollo
En un mundo cada vez más dominado por la tecnología, la inteligencia artificial se presenta como una herramienta clave para el desarrollo. Sin embargo, la adopción de estas herramientas, como los de nuestra región, requiere de estrategias concretas para no quedar rezagados frente a las potencias mundiales que ya están avanzando en este campo.
De eso, entre otros temas, se debatió durante toda una semana en América Abierta, una serie de encuentros internacionales que tuvo lugar en Brasilia, donde se abordaron temas de datos abiertos, transparencia, acceso a la información, gobierno abierto, tecnologías cívicas, periodismo de datos, gobierno digital, rendición de cuentas y equidad.
Uno de los disertantes fue Arturo Muente, especialista Senior en Modernización del Estado en el Banco Interamericano de Desarrollo. Para él la clave del avance de la IA en la región está en adoptar un rol dual: “hacer más y hacerlo mejor”.
Según su visión, para lograrlo es esencial mejorar la calidad de los datos disponibles, invertir en capacidad computacional y educar a la ciudadanía sobre las oportunidades y riesgos de la IA.
“La inteligencia artificial depende de tres grandes insumos: datos, capacidad computacional y personas”, señala Arturo. Por ello, es fundamental “contar con datos de calidad, ya que alimentarlos con información incorrecta generará recomendaciones erróneas”.
Un ejemplo de que aún falta
En esta línea, otra de las oradoras de América Abierta fue la investigadora del MIT, Mariel García-Montes, quien citó el caso de las elecciones en Brasil donde se intentó usar IA para detectar fraudes.
En este caso de estudio, los datos con lo que se sirvió el análisis no eran suficientemente representativos: la fuente era el Censo 2022, donde algunos sectores de las favelas no fueron incorporados y no se podía conocer a ciencia cierta si todos los encuestados se encontraban vivos y
cumplían requisitos para votar.
Por lo tanto, entrenar modelos de IA con estos datos sería sesgado, erróneo y deficiente para su fin de evitar el fraude.
El desafío regional
“La inversión en capacidad computacional, aunque no sea posible para todos los países individualmente, puede lograrse a nivel regional. Esto permitirá entrenar modelos cada vez más sofisticados. Además, es crucial formar a ciudadanos informados sobre la tecnología, ya que existe una escasez global de científicos de datos y programadores”, comenta Muente sobre la problemática de la región.
Actualmente, según la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), en América Latina el promedio de inversión es 0,5% del PBI en investigación y desarrollo tecnológico, versus el 3% que se invierte en países de América del Norte y en la Unión Europea.
Las empresas de países desarrollados invierten entre 200 y 700 dólares por habitante, mientras que en América Latina, los países con mayor inversión empresarial en este rubro, como Argentina, Brasil y Chile, apenas alcanzan los 50 dólares por persona.
Por otro lado, la IA también plantea riesgos que deben ser mitigados. Arturo menciona que, aunque evitar estos riesgos podría parecer una solución, los beneficios de adoptar la IA son demasiado altos para ignorarlos. La clave está en disminuir errores como la exacerbación de comportamientos discriminatorios en los datos que entrenan los algoritmos, así como temas de seguridad y privacidad.
Un ejemplo de una falla en la implementación es el de la Ciudad de Buenos Aires donde se quiso implementar o usar IA desde el Estado en diferentes áreas sensibles, como la de seguridad y también para temas de inteligencia.
"Hace algunos años se implementó un sistema de reconocimiento facial de prófugos que usaba cámaras de seguridad y datos biométricos. Una investigación reveló que no garantizaba derechos, ya que monitoreaba personas no prófugas, incluyendo periodistas y figuras públicas. Esto derivó en su suspensión judicial por mal uso de datos. Muchos de estos sistemas, aunque buscan resolver problemas, generan otros, especialmente cuando el software privado no es auditable.", cuenta Florencia Caffarone, directora de la organización argentina “Democracia en Red”.
Casos de éxito en la región
Sin embargo, no todos son fracasos o advertencias, hay ejemplos concretos de la implementación de IA exitosos.
Un caso es el uso de chatbots en Jamaica para ayudar a los ciudadanos a navegar trámites en su dialecto local, el patois, y la traducción de contenidos gubernamentales en Perú aspirando a convertirse en una pieza más para preservar y promover el quechua, el aimara o el awajún.
Estos ejemplos demuestran cómo la IA puede ser una herramienta inclusiva y no ampliar las brechas existentes.
La IA tiene el potencial de transformar todos los sectores productivos. Sin embargo, aquellos sectores con menos riesgos asociados, como la identificación de baches en rutas, podrían ver una adopción más rápida.
La inteligencia artificial ofrece una oportunidad única para que los países en desarrollo impulsen su crecimiento económico y social, siempre y cuando se implementen estrategias adecuadas y se mitiguen aquello que podría arrastrar errores y matices.
La propuesta y la clave estará en invertir en datos, capacidad computacional y educación, asegurando que la IA sea una herramienta inclusiva y no excluyente para la región.
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