¿Cómo podemos llevar la IA al límite de lo posible?

En un laboratorio de Singapur, un algoritmo de inteligencia artificial (IA) acelera la detección del cáncer, ayudando a los médicos a localizar células malignas con una rapidez y precisión sin precedentes. En una granja de Kenia, sensores con IA analizan las condiciones del suelo en tiempo real, orientando a los agricultores hacia un riego de precisión que aumenta el rendimiento de los cultivos y ahorra agua. Mientras tanto, en el Ártico, modelos de aprendizaje automático procesan imágenes de satélite para rastrear cambios en la capa de hielo, proporcionando a los científicos un sistema de alerta temprana para el aumento del nivel del mar.

Estos avances ponen de manifiesto una verdad que a menudo se pasa por alto: el poder transformador de la IA va mucho más allá de los chatbots y los asistentes virtuales: es la clave para resolver algunos de los retos más acuciantes del mundo. Sin embargo, nuestro enfoque colectivo sigue siendo estrecho, centrado en las ventajas inmediatas de la IA generativa en lugar de en su potencial más profundo para remodelar industrias y sociedades enteras.

En la Cumbre de Acción sobre la IA en París, hemos visto a los líderes mundiales peleando por conquistar la supremacía en el campo de la IA, con un discurso sobre inversiones que aumentan sin cesar.

Lo que se pierde en el hype mediático es un análisis de la acción concreta sobre cómo utilizar la IA donde más importa: en la resolución de desafíos globales como el cambio climático y la atención sanitaria, que exceden la capacidad humana por sí sola. Aunque existe tecnología para abordar muchos, quizás todos, estos desafíos, su potencial no se está explorando.

En esencia, los esfuerzos actuales se centran en soluciones a pequeña escala en lugar de objetivos ambiciosos. Por eso debemos aprender a adoptar, democratizar y utilizar la IA.

Como seres humanos, tenemos una tendencia natural a sobreestimar los efectos de la tecnología a corto plazo, mientras que somos ciegos a su impacto mucho más profundo a largo plazo. Como resultado, nuestro enfoque actual es estrecho e ignoramos el potencial de la IA para transformar los modelos y sistemas en los que se basa la vida moderna.

De momento, solo el 16% de las empresas se consideran preparadas para la reinvención que la IA propiciará, mientras que el 74% se enfrentan a obstáculos críticos para ampliar las soluciones de IA. Esto es un problema cuando la reinvención a través de la transformación de los sistemas es el camino a seguir.

¿Cómo sería la transformación de los sistemas? En el sector sanitario, significaría automatizar las tareas administrativas para liberar tiempo a los médicos, mejorar los diagnósticos mediante la toma de decisiones mejorada por IA, acelerar el desarrollo de medicamentos y personalizar el tratamiento para cada paciente.

No significaría sustituir a los trabajadores clave, sino brindarles apoyo para que puedan centrarse en los aspectos más significativos de sus funciones.

Para lograrlo se requieren fuerzas poderosas – habilitadoras –, como la necesidad de demostrar rentabilidad para garantizar la inversión a largo plazo; la realineación de las políticas y las prioridades público-privadas; la priorización de la infraestructura compartida y los grupos de datos; así como dotar a los líderes de herramientas para que puedan tomar decisiones informadas sobre tecnología, ciberseguridad y sobre cómo generar confianza para detectar riesgos relacionados con la IA.

El cambio de sistemas es complejo y está interconectado con la economía en general, por lo que a menudo se enfrenta a la resistencia de quienes favorecen el statu quo. Entre los principales retos se encuentran la falta de alineación entre los expertos técnicos y los responsables políticos y la fragmentación de la normativa.

Aunque resulte disruptivo al principio, el cambio de sistemas conduce en última instancia a estructuras más eficientes y eficaces, a pesar de los retos que plantea su aplicación en marcos ya sobrecargados.

Es una teoría sólida, pero ¿cómo llevarla a la práctica?

En primer lugar, hay que aprovechar el potencial de la IA, es decir, su potencial real. Esto puede lograrse mediante acciones de múltiples partes interesadas, dando prioridad a los mejores resultados para la sociedad y determinando colectivamente lo que hay que cambiar. Para aumentar verdaderamente la ambición y poder soñar con lo que antes no se podía hacer, es esencial la colaboración entre los sectores público y privado, la industria, las regiones y las personas. Esto permitirá superar obstáculos como la búsqueda de medios para facilitar el cambio, el costo de la formación en IA o el intercambio de datos de forma segura.

En segundo lugar, la IA debe ser democratizada. Una tecnología tan poderosa no puede ser competencia de países y regiones que ya tienen acceso a recursos de IA. Si no se democratiza la IA, se corre el riesgo de ampliar la brecha digital, lo que imposibilitaría gobernar una tecnología tan omnipresente. Si no se gestiona adecuadamente, los riesgos de uso indebido serán mucho mayores. Consciente de ello, el Foro Económico Mundial creó la Alianza para la Gobernanza de la IA en 2023 para promover un enfoque holístico hacia sociedades basadas en IA más equitativas y responsables.

En tercer lugar, la confianza en el uso de la IA. En parte, esto se logrará al darse cuenta de su potencial y hacerla relevante para la vida de las personas y parte de una forma "natural" de trabajar y vivir. Los primeros teléfonos móviles eran dispositivos caros, grandes y torpes, con poca utilidad; pero que con un mejor diseño, mejor tecnología y producción a escala, se han convertido en una parte indispensable de nuestra vida.

En este sentido, los desarrolladores de modelos y aplicaciones de IA deben desarrollar y desplegar tecnologías de forma responsable y sostenible. Esto ayudará a conseguir la confianza del público, algo que actualmente no puede darse por sentado.

El Foro Económico Mundial, junto con VivaTech, ha anunciado el lanzamiento del Centro Europeo para la Excelencia en IA (CAIE) en París.

El centro se unirá a la Red Global de Centros para la Cuarta Revolución Industrial del Foro, aprovechando la posición de Francia como polo líder mundial de IA, informando y apoyando iniciativas de investigación internacionales, fomentando ecosistemas de start-ups y promoviendo la adopción responsable de la IA en empresas y sociedades empoderadas.

Nos centraremos en resolver los principales retos de la IA con soluciones diseñadas para las necesidades de Europa y, con el apoyo de la Alianza para la Gobernanza de la IA, nos convertiremos en una de las redes de partes interesadas en IA más grandes y diversas del mundo.

Estamos en la fase de decidir una hoja de ruta para las economías inteligentes y crearemos las bases para ello, integrando la IA con otras tecnologías emergentes, como la biotecnología, la computación cuántica, la robótica, la inteligencia espacial y otras.

En última instancia, la tecnología no puede ayudar a resolver los problemas humanos si los humanos no la permiten. Si lo hacemos, entonces la verdadera transformación es posible.

El nuevo CAIE pretende promover la colaboración para desarrollar soluciones de IA responsables, impulsando la innovación, la productividad y el crecimiento económico en el continente. Propondrá un plan que se centre menos en "supremacía" y más en acelerar el potencial de ganancias globales y equitativas.