Prepararse y asumir la transformación, que impacta a todos los sectores, debe ser un tema prioritario para los Estados. China es un ejemplo de cómo un país que tras varios años dedicados a copiar la innovación y tecnología de otros lugares, emprendió un nuevo rumbo y ahora puede ostentar con orgullo el titulo de uno de los líderes en el desarrollo de IA. Lo ha hecho con base en un elaborado proceso de transformación, invirtiendo recursos financieros y humanos, y con una meta clara.
Pero China solo es un ejemplo. MIT Technology Review reunió los testimonios de diferentes expertos en procesos de transformación y de Inteligencia Artificial en el mundo y, de acuerdo a sus conclusiones, estos son seis de los puntos clave para que un país pueda convertirse en un líder en Inteligencia Artificial:
Invertir más
Aunque parece ser lo más evidente, no necesariamente es lo que más se cumple. Para Jason Furman, uno de los principales asesores de Barack Obama y autor del informe IA 2016, financiar la investigación en IA debe ser la prioridad número uno, así como la investigación básica necesita el respaldo de los gobiernos. La participación del sector público es fundamental, pues los avances del sector privado no benefician necesariamente a toda una nación.
Alistarse para la destrucción de empleos
Sí, muchos empleos se van a eliminar. Pero como el mismo Steve Wozniak dijo en Bogotá, “es verdad que las máquinas están reemplazando a los humanos en muchas tareas, pero también están naciendo nuevos oficios en los que se necesitan más personas”.
La Inteligencia Artificial acelerará la desaparición de profesiones, transformará la naturaleza del trabajo y tiene el potencial de aumentar la desigualdad económica. Por esto es importante que los gobiernos se preparen para la transformación. Una opción es explorar nuevos caminos de formación y de empleo, los que están comenzando a necesitarse y los que aún no existen.
“Es mejor que un gobierno se encargue de planificar el desplazamiento laboral que causará la IA”, señala Andre Nq, destacado investigador de IA.
Fomentar talento
Como consecuencia del punto anterior, hay que crear una nueva generación, potenciar el talento humano en diferentes áreas y especialmente en la de IA. Pero no solo crearlo, sino atraerlo y retenerlo.
La publicación presenta los casos de académicos brillantes de diferentes nacionalidades que se desplazaron y se establecieron en Estados Unidos.
Es habitual que grandes empresas compren startups para quedarse con su talento humano. En ese sentido, la profesora de la Universidad de Southampton (Reino Unido) Dame Wendy Hall afirmó: “Queremos asegurarnos de que Reino Unido está preparado para ofrecer empleos en IA, y queremos que nuestras startups se queden aquí”.
Si bien los países latinoamericanos no están en una posición dominante en comparación a Reino Unido, China o Estados Unidos, si es prudente buscar alternativas para que su talento humano se quede y no migre, en aras del desarrollo nacional.
Priorizar la educación
Tess Posner, la directora de la organización sin fines de lucro AI4All, afirma que no solo se trata de impulsar la industria y que “la crisis no es solo de talento, también es una crisis de diversidad, y eso es un gran problema”. Agrega que si bien los gobiernos no son directamente responsables de formar a los expertos, sí deben liderar este esfuerzo y “debería haber un enfoque nacional sobre ella (AI)”.
Adaptar las leyes
Algunas de las aplicaciones de la IA podrían necesitar una regulación aparte como es el caso de los vehículos autónomos. También se recomienda considerar nuevos desafíos, como que delincuentes, terroristas y los mismos gobiernos podrían darle a la IA, por ejemplo: en el desarrollo de armas.
Comprender la tecnología
Todo lo anterior sólo será posible si los gobiernos entienden la importancia de la IA y de qué es capaz. Para este punto es necesaria la evangelización por parte de expertos, que no desistan y que por el contrario estén en contacto con los responsables políticos y administrativos de lo gobiernos.
De hecho no solo con la Inteligencia Artificial, sino con Blockchain, IoT, Big Data y la tecnología en general.
