Así es como los países en desarrollo pueden reducir la brecha de Inteligencia Artificial

F. Scott Fitzgerald1 dijo que "la prueba de una inteligencia de primer orden es la capacidad de tener en mente dos ideas opuestas al mismo tiempo y conservar la capacidad de funcionar". Esta afirmación es válida en relación con el desigual debate actual sobre la Inteligencia Artificial (IA). Las percepciones negativas de la IA se asocian a posibles violaciones de la privacidad y a la propagación de la desinformación, a la erosión de los derechos humanos y a la sustitución de mano de obra, lo que conduce al desempleo y a una mayor desigualdad.

Sin embargo, la IA está emergiendo como una de las tecnologías críticas de la Cuarta Revolución Industrial (4IR, por sus siglas en inglés), y tanto las grandes corporaciones como las pequeñas y medianas empresas (PYME) de los países en desarrollo podrían beneficiarse considerablemente del uso de la IA para mejorar su nivel de productividad. Para impulsar la transformación productiva en las PYME de los países en desarrollo, es necesario tener en cuenta tres factores: (i) la naturaleza cambiante de las actividades productivas más allá de la fabricación; (ii) el crecimiento exponencial de la digitalización y la IA; y (iii) el uso práctico y las aplicaciones de la IA en las actividades productivas.

Inteligencia Artificial más allá de la fabricación

La IA se refiere a la capacidad de un sistema, ordenador o robot para aprender y llevar a cabo tareas que normalmente realizan los seres humanos, quienes tienen la capacidad de razonar y actuar. Ejemplos típicos de aplicaciones de la IA son los robots de producción, los asistentes inteligentes, los automóviles que se conducen solos, los análisis e inversiones financieros automatizados y los agentes de reservas de viajes, por citar sólo algunos. Una característica clave de estas tecnologías es la capacidad de combinarlas y el crecimiento exponencial que implican.

Cuando se utiliza en la fabricación, la IA contribuye a reducir los costos de las empresas, simplifica sus procesos, agiliza las cadenas de suministro y ahorra recursos. Además, mejora el mantenimiento predictivo de las máquinas, minimiza los desechos, aumenta el rendimientos sin defectos, prevé la demanda de componentes y estima los inventarios. La IA también está revolucionando el servicio al cliente: los chatbots (por su nombre en inglés) pueden utilizarse para ofrecer atención al cliente las 24 horas del día y predecir las necesidades de cada cliente.

Aunque el papel de la industria manufacturera en el desarrollo ha sido clave desde una perspectiva histórica, la atención se está desplazando cada vez más hacia el papel potencial de los servicios para el crecimiento en los países en desarrollo. Por tanto, se plantea la cuestión de si la "plataformización" (platformization, por su nombre en inglés) -la combinación de la producción de bienes físicos con servicios y plataformas digitales- podría acelerar la productividad en los países en desarrollo (por ejemplo, facilitando a las empresas locales el acceso a tecnologías y mercados).

La necesidad de acelerar 

La tecnología se desarrolla a un ritmo exponencial y el uso de la IA en las actividades de producción va en aumento en todo el mundo. China es uno de los principales usuarios de IA en diversos sectores, desde la producción y la distribución hasta la planificación urbana2. En Brasil, Alice Assistant, desarrollada por una start-up, se utiliza en la agricultura para mejorar los procesos de cosecha3; en Nigeria, RxAll ha desarrollado una aplicación para identificar medicamentos falsificados.

La planificación de la digitalización, la modernización tecnológica y el uso de la IA en las actividades de producción o de la cadena de suministro plantean un reto importante para las pymes de los países en desarrollo45, debido a la falta de conocimientos tecnológicos adecuados y de recursos financieros, competencias, capacidad de absorción, disponibilidad de tecnologías, así como de marcos jurídicos apropiados. Aunque las PYME de los países de ingresos altos se enfrentan a retos similares, el uso de la IA no es necesariamente indispensable si ocupan un nicho en el mercado y producen bienes altamente especializados que no ofrecen otros, pero la mayor parte del mundo en desarrollo necesita acelerar la puesta al día en capacidades de IA (véase la siguiente figura).

A medida que avanza la IA, es crucial comprender su potencial y cómo puede mejorar la productividad de las empresas. Por ello, las PYME de los países en desarrollo deben ser conscientes del potencial de las herramientas digitales y de la disponibilidad de tecnologías mundiales y regionales. De lo contrario, podría intensificarse la brecha de la IA entre los países industrializados y los países en desarrollo, donde los avances basados en la investigación básica y la ciencia no pueden absorberse debido a la debilidad de los ecosistemas y a la falta de políticas de innovación eficaces.

Imaginar las posibilidades

La IA y la transformación digital pueden ayudar a encontrar soluciones a problemas mundiales como el cambio climático y la degradación del medio ambiente, la eficiencia energética, la producción de alimentos y las disparidades entre las zonas urbanas y rurales. Aunque algunos puestos de trabajo serán redundantes, la IA creará otros nuevos que requerirán tanto capacidad de decisión como creatividad. Si se utilizan de forma inteligente, las nuevas tecnologías pueden convertirse en una fuente de competitividad y contribuir a la disminución de las desigualdades y a la consecución de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).

Una opción para las PYME de los países en desarrollo es diseñar y aplicar tecnologías que no requieran el acceso a complejas redes neuronales y ciencia básica, y que puedan utilizar sensores y actuadores avanzados importados. Algunos ejemplos son la implantación de un sistema de hermanamiento digital (o digital twinning system, por su nombre en inglés) para operaciones de fabricación a distancia; sensores y actuadores que permitan mejoras virtuales de los sistemas de producción antes de su instalación física; el uso de piezas y componentes de vehículos al final de su vida útil alimentados por la IA para producir equipos necesarios a nivel local, como incubadoras para bebés prematuros, sistemas de diálisis, equipos de refrigeración, etc.la aplicación de un Sistema de Información Geográfica (SIG), big data y estrategias analíticas para analizar la salud de los campos agrícolas y mejorar el rendimiento en actividades relacionadas con la agroindustria; y el diseño y la impresión local en 3D de piezas defectuosas en la maquinaria de producción en lugar de comprar repuestos en los mercados locales o internacionales e importarlas.

Ideas para mejorar el diseño de políticas basadas en los usos prácticos de la IA

Dado que las empresas y las tecnologías que se utilizan difieren considerablemente en función de la región, la industria y el entorno empresarial en el que operan, así como de su nivel de ingresos, debemos redoblar nuestros esfuerzos para comprender mejor el contexto de la digitalización y la IA. Los ecosistemas de innovación de los países deben desarrollarse y reforzarse continuamente. Una forma de conseguirlo es crear centros de fabricación inteligente para formar a las empresas en aplicaciones de tecnología digital, ampliando así los ecosistemas de innovación de los países. La mejora de las competencias y la difusión de conocimientos entre las empresas de los países en desarrollo son cruciales para que aprendan a utilizar tecnologías más complejas, como la IA, en la producción. En Túnez y Costa de Marfil, por ejemplo, se está impartiendo formación en fabricación inteligente a los jóvenes con el objetivo de alimentar un ecosistema empresarial.

Las nuevas tecnologías también pueden utilizarse para abordar los retos mundiales, en particular las dimensiones medioambiental y de seguridad alimentaria. Un proyecto de la ONUDI presta apoyo a nuevas empresas y PYME que aplican tecnologías de la información y la comunicación de vanguardia para contribuir a una transición energética limpia y a la mitigación del cambio climático a través del Programa Global de Innovación en Tecnologías Limpias (GCIP). También se está desarrollando actualmente un modelo para apoyar una transición de la acuicultura en el Mediterráneo hacia prácticas sostenibles y circulares. La IA permite optimizar el FCR (Feed Conversion Ratio), un parámetro clave para una acuicultura eficiente en el uso de los recursos. Utilizando cámaras submarinas de 360°, el sistema analiza el comportamiento y la saciedad de los peces, a partir de los cuales se proporcionan señales de entrada a los alimentadores automáticos para optimizar las raciones de alimento, reduciendo así la dispersión de sustancias extrañas en los ecosistemas marinos. ONUDI también apoya el diseño y la aplicación de estrategias nacionales de IA, una iniciativa que comenzó con el Gobierno de Jordania6 y se extenderá a otros países7.

Aunque las principales industrias de muchos países en desarrollo, es decir, la agricultura, la minería y la pesca, se consideran poco sofisticadas, podrían representar una fuente potencial de crecimiento cuando se apliquen las nuevas tecnologías. En Namibia, por ejemplo, se están utilizando tecnologías de imágenes por satélite para luchar contra las especies invasoras y mejorar así la seguridad alimentaria. La IA también puede ser utilizada por los agricultores como herramienta de predicción del rendimiento. En la industria minera, Codelco, el gigante chileno del cobre, ha aumentado su producción gracias a la robótica, la IA y los macrodatos, y ha mejorado la ciberseguridad y los procesos de adquisición, aumentando así la eficiencia.

El balance final

Aunque el final del juego es incierto, el avance de la transformación digital y la IA es inevitable. Es indiscutible que es necesario intensificar los esfuerzos para promover eficazmente la innovación y las iniciativas nacionales de IA para las industrias de los países en desarrollo e implementar nuevas tecnologías para la transformación productiva con el fin de transformar la brecha digital en oportunidades digitales.