El caso contra las
Estrategias Nacionales de IA
Texto: Mark Esposito -Terence Tse – Joshua Entsminger
Project Syndicate
CAMBRIDGE – Los esfuerzos por desarrollar inteligencia artificial (IA) cada vez más están siendo enmarcados como una carrera global, o inclusive como un nuevo Gran Juego. Además de la carrera entre países para construir competencias nacionales y establecer una ventaja competitiva, las empresas también están en una contienda para adquirir talento en IA, apalancar las ventajas de los datos y ofrecer servicios únicos. En ambos casos, el éxito dependerá de si las soluciones de IA se pueden o no democratizar y distribuir entre sectores.
La carrera global por IA es diferente de cualquier otra competencia global, porque el grado en que la innovación es impulsada por el estado, el sector corporativo o la academia difiere sustancialmente de un país a otro. En promedio, sin embargo, la mayoría de las innovaciones hasta el momento han surgido de la academia, mientras que los gobiernos contribuyen a través de contrataciones, en lugar de investigación y desarrollo internos.
Mientras que el porcentaje de materias primas en el comercio global ha caído, el porcentaje de servicios digitales ha aumentado, a tal punto que la digitalización hoy suscribe más del 60% de todo el comercio. En 2025, se espera que la mitad de todo el valor económico se genere en el sector digital. Los gobiernos han buscado maneras de reclamar una posición en la cadena de valor del futuro y, para ello, se han centrado en la IA.
En consecuencia, países que van desde Estados Unidos, Francia, Finlandia y Nueva Zelanda hasta China y los Emiratos Árabes Unidos hoy tienen estrategias nacionales de IA para impulsar el talento doméstico y prepararse para los efectos futuros de la automatización en los mercados laborales y los programas sociales.
Aun así, la verdadera naturaleza de la carrera por la IA todavía se desconoce. Muy probablemente no se limite a un área en especial, y el factor más importante que determine los resultados será la manera en que los gobiernos elijan regular y monitorear las aplicaciones de IA, tanto a nivel doméstico como en un contexto internacional. China, Estados Unidos y otros participantes no sólo tienen ideas encontradas sobre los datos, la privacidad y la soberanía nacional, sino también visiones divergentes de cómo debería ser el orden internacional del siglo XXI.
Al trazar estas líneas, el punto más importante a recordar es que los flujos de datos se alinean con las fronteras geográficas sólo incidentalmente, no fundamentalmente. Desde un punto de vista geopolítico, los estados naciones son entidades soberanas; pero en la economía digital, son soberanos sólo de nombre, no necesariamente en la práctica. El hecho de que los flujos de datos globales actualmente estén organizados según las líneas de la soberanía política no implica que tengan que estarlo.
En consecuencia, los programas de IA nacionalizados son una apuesta encubierta. Hasta ahora, los gobiernos han asumido que el país que primero arribe a la línea de llegada será el que capture el grueso del valor potencial de la IA. Esto parece acertado. Sin embargo, la cuestión no es si la suposición es o no verdadera, sino si una estrategia nacionalizada es necesaria, o inclusive sensata.
Después de todo, encuadrar la cuestión en términos estrictamente nacionales es ignorar cómo se desarrolla la IA. Que los conjuntos de datos se compartan o no internacionalmente podría determinar si los algoritmos de aprendizaje automático desarrollan sesgos específicos por país. Y que ciertos tipos de chips se entreguen o no como tecnología patentada podría determinar el grado hasta dónde puede llegar la innovación a nivel global. A la luz de estas realidades, existen motivos para temer que una fragmentación de estrategias nacionales pueda perjudicar el crecimiento en la economía digital.
Es más, en el contexto actual, los programas de IA nacionales compiten por una fuente de talento limitada. Y si bien esa fuente de talento se expandirá con el tiempo, las competencias necesarias para economías cada vez más impulsadas por IA cambiarán. Por ejemplo, habrá una mayor demanda de experiencia en ciberseguridad.
Hasta el momento, los desarrolladores de IA que trabajan en centros de investigación y universidades clave han encontrado una estrategia de salida confiable, y un mercado importante de compradores ansiosos. En un momento en que las corporaciones están haciendo subir el precio de los investigadores, hoy existe una creciente brecha de talento global entre las firmas líderes y todos los demás. Y como las principales compañías tecnológicas tienen acceso a bases de datos enormes y ricas que no están disponibles para los recién llegados y los jugadores más pequeños, el mercado ya está extremadamente concentrado.
En este contexto, debería resultar obvio que las medidas aislacionistas –sobre todo las restricciones comerciales e inmigratorias- serán económicamente desventajosas en el largo plazo. Como sugiere la composición cambiante del comercio global, la mayor parte del valor económico en el futuro no provendrá de los bienes y servicios, sino de los datos asociados a ellos. En consecuencia, las empresas y los países con acceso a flujos de datos globales recogerán las mayores ganancias.
En un nivel fundamental, la nueva competencia global es por aplicaciones que puedan compilar opciones alternativas y tomar decisiones óptimas. Llegado el caso, el peso de adaptarse a esas tecnologías recaerá en los ciudadanos. Pero antes de que llegue ese momento, es crucial que los desarrolladores de IA clave y los gobiernos se coordinen para garantizar que esta tecnología se despliegue de manera segura y responsable.
En aquellos tiempos en que los países con las mejores tecnologías de navegación y exploración dominaban el mundo, el reloj mecánico era una tecnología a la que podían acceder sólo unos pocos. Esta vez es diferente. Si queremos tener una súper inteligencia, ésta debería ser un bien público global.
© Project Syndicate 1995–2018
Copyright: Project Syndicate, 2018.
AUTOR, Mark Esposito, cofundador de Nexus FrontierTech, es profesor de Negocios y Economía con cátedras en la Universidad de Harvard y la Hult International Business School.
AUTOR,Terence Tse, cofundador de Nexus FrontierTech, es profesor en la ESCP Europe Business School en Londres y se desempeña como asesor en la Comisión Europea.
AUTOR, Joshua Entsminger, es un investigador en Nexus FrontierTech y miembro sénior en la École des Ponts Center for Policy and Competitiveness.
