En el marco de la transformación digital de la inteligencia artificial a nivel global, América Latina y el Caribe (ALC) se encuentran ante una encrucijada de inmensas posibilidades. Frente a ello, el Banco de Desarrollo de América Latina y el Caribe (CAF) publicó la Guía Práctica sobre el “Diseño de políticas públicas de inteligencia artificial. Desarrollo de habilitadores para su implementación en América Latina y el Caribe”.
Este documento fue desarrollado con el objetivo de documentar y visibilizar experiencias, buenas prácticas y lecciones aprendidas para apoyar el diseño participativo de políticas públicas y estrategias de la inteligencia artificial en la región, y el desarrollo y fortalecimiento de los habilitadores para su implementación.
1. Marco estratégico
La Guía ofrece un marco estratégico para la implementación de políticas públicas respecto a herramientas de inteligencia artificial generativa que fomenten el desarrollo sostenible y la inclusión social. Entre ellos se destacan:
- Desarrollo de Infraestructuras de Datos: Creación de infraestructuras de datos de calidad de forma esencial para soportar aplicaciones de inteligencia artificial eficientes y confiables. Esto incluye la creación de fideicomisos de datos que aseguren la privacidad y la seguridad.
- Fortalecimiento del Talento Local: Promover la formación y el desarrollo de habilidades en IA a nivel local es crucial. Esto puede lograrse a través de programas educativos, capacitación profesional y colaboración con instituciones académicas.
- Ética y Gobernanza: Establecer marcos éticos claros para el uso de la IA, que incluyan la protección de datos y la transparencia, garantizando un uso responsable y beneficioso para la sociedad.
- Colaboración Internacional: Fomentar la cooperación entre países y organizaciones internacionales para compartir conocimientos, recursos y mejores prácticas en la implementación de IA.
- Innovación y Emprendimiento: Apoyar el ecosistema de startups y emprendimientos tecnológicos que utilicen inteligencia artificial para resolver problemas locales y globales.
2. Riesgos
El documento destaca el gran potencial que tiene la IA, y los grandes riesgos que se pueden presentar por el uso indebido de esta tecnología, como la violación de la privacidad personal, la discriminación de poblaciones que viven en condición de mayor vulnerabilidad por problemas de sesgo o falta de representatividad de los datos, o la falta de transparencia e imposibilidad de explicar las decisiones tomadas por los algoritmos. Además, los algoritmos y dispositivos tienen el potencial de difundir y reforzar los estereotipos de género prejudiciales, corriendo el riesgo de estigmatizar y marginar aún más a las mujeres a escala mundial. De hecho, experiencias negativas pueden deteriorar la confianza de los ciudadanos en la tecnología y, en consecuencia, minar su legitimidad para el uso público.
Como parte de su estrategia de transformación e inclusión digital, el Banco de desarrollo de América Latina y el Caribe propone el uso estratégico de los datos y la IA en el sector público para generar valor social y económico, a partir de dos ejes centrales de acción.
- Eje 1: Iniciativas de gestión del conocimiento orientadas a identificar buenas prácticas y lecciones aprendidas en el uso, desarrollo y despliegue de dicha tecnología en la región, en las áreas de salud, educación, justicia, gestión de basuras, y optimización de los ingresos y gasto público, entre otras.
- Eje 2: Asistencia técnica a gobiernos nacionales, subnacionales y locales de la región en el diseño de políticas públicas de inteligencia artificial, así como en el desarrollo y fortalecimiento de los habilitadores para la implementación de dichas políticas.
3. Datos para la inteligencia artificial
Los datos representan uno de los habilitadores más importantes para el desarrollo y uso ético y responsable de la inteligencia artificial, comoquiera que inciden directamente en la calidad de la información que se utiliza para entrenar y operar estos sistemas tecnológicos. Si bien la gran mayoría de países de América Latina y unos pocos en el Caribe han desarrollado iniciativas en torno a los datos abiertos del Estado, incluida la habilitación de portales de datos abiertos, aún existe un gran potencial sin explotar en lo que respecta a los datos en poder de otros sectores.
Bajo esta perspectiva, los modelos colaborativos de administración de datos, como los data trusts, plantean oportunidades notables para la región en términos de facilitar la compartición y reutilización de información de calidad entre diferentes actores dentro de un entorno de confianza, empoderando a los titulares de los datos, reduciendo las asimetrías de información, disminuyendo la concentración de datos e impulsando la competencia basada en la innovación, y mejorando las intervenciones del sector público.
Como en buena parte de los modelos analizados en esta guía práctica, el diseño de un data trust debe partir de una evaluación de su necesidad de cara a los objetivos propuestos, y su valor agregado frente a otros modelos de administración de datos. Ello implica entender el estado actual de la compartición de datos en el sector económico objetivo, e identificar usuarios.
CONCLUSIONES
Las herramientas de inteligencia artificial desempeñan un papel transformador del modelo de desarrollo en la medida que permiten contar con respuestas innovadoras, es por ello que este documento destaca la importancia de las estrategias de desarrollo para aplicar estas tecnologías como herramientas en sus distintos ámbitos del desarrollo, lo que exige la sensibilización de los encargados de tomar decisiones de los diversos sectores acerca de las potencialidades y desafíos de la transformación digital.
FUENTE
CAF. (2024, May 10). Diseño de políticas públicas de inteligencia artificial. Desarrollo de habilitadores para su implementación en América Latina y el Caribe. Distrito Capital: CAF- banco de desarrollo de América Latina y el Caribe.
Citas
(*) Milagros Denise Tallarico. Abogada graduada de la Universidad Nacional de Lomas de Zamora (UNLZ). Legal Analytics Universidad Torcuato Di Tella (UTDT). Semi Sr. Associate en Alfaro Abogados.
Opinión
Kabas & Martorell
opinión
ver todosBrons & Salas
Alfaro Abogados
Kabas & Martorell