¿Qué pasa con los datos que te pide un robot cuando hacés una consulta en la página de un gobierno, de un banco o de un sitio de e-commerce? ¿Y con los algoritmos que fijan los precios o te dicen qué consumir, qué hacer? Históricamente, la tecnología ha sido una herramienta. Pero en estos tiempos ella nos usa a partir de la detección de datos, de patrones de comportamiento que pueden seguirse mediante la inteligencia artificial (IA).

En los últimos años los humanos dejaron de hacer cosas que hoy realizan las máquinas, y las máquinas se ocupan de tareas históricamente humanas. Es decir, los roles se han invertido. Y los algoritmos involucrados en estas tareas automatizadas están moldeando la realidad más allá de lo que se ve en las redes sociales, determinó un estudio de la Journal of Association for Information Systems, de la Universidad de Hull del Reino Unido y La Virginia Commonwealth University, de Estados Unidos.

Es la razón por la que el Gobierno argentino, a través de la secretaría de Ciencia y Técnica, puso en marcha hace unas semanas las primeras convocatorias para definir el Plan Nacional de Inteligencia Artificial 2020-2030. Era una iniciativa planeada para 2018 pero que, por diversos motivos, no prosperó. Ahora, pareciera, la cosa comenzó a marchar con pasos más decisivos.

En el primer encuentro el Gobierno convocó al sector privado, a la comunidad científica y a las universidades públicas y privadas. La meta es definir un plan a lo largo de este 2019 e insertarlo en la Agenda Digital, que la administración nacional presentó a finales de 2018. De ahí la urgencia por delinearlo ahora, a fin de que se haga efectivo a partir del año próximo.

De acuerdo a la reconstrucción que iProfesional pudo hacer de ese encuentro, porque no fue posible obtener una respuesta oficial pese a haber insistido en varias oportunidades, el objetivo de este plan apunta a desarrollar una especie de laboratorio de inteligencia artificial. Algo así como ámbito de acción para materializar los recursos tanto del sector público como del privado y de la comunidad científica y académica.

Se conformaron ocho mesas de trabajo. El objetivo principal es definir un marco de reglas para que se desarrollen empresas privadas vinculadas con la inteligencia artificial, además de oportunidades de innovación basadas en esta tecnología.

Por eso también se incluyeron en las discusiones otras temáticas relativas a blockchain, internet de las cosas (IoT) y big data, que son tecnologías afines, o que terminan siempre involucradas en la IA.

Microsoft, IBM, Oracle, SAP, las cámaras del sector, como CICOMRA y la Fundación Sadosky, universidades públicas y privadas, además de la Cámara de Exportadores, la UIA y Administradora del Mercado Mayorista Eléctrico (CAMMESA), y los ministerios de Educación y Relaciones Exteriores también fueron de la partida. La comunidad científica e integrantes del Conicet también participaron de este primer encuentro. Sucede que las aplicaciones de la IA, como cualquier otra tecnología, resulta transversal a cualquier actividad.

Las distintas mesas de trabajo abordaban temáticas que iban desde los recursos humanos, hasta el impacto en el mundo del trabajo, pasando por la articulación público-privada, la capacitación y la visión internacional.

Desde lo estrictamente vinculado a inteligencia artificial, las primeras conversaciones giraron en torno a la gestión del riesgo, es decir, qué pasa si todo cae en manos de un algoritmo; como también la regulación y la ética que la actividad debe contener, el financiamiento para impulsar proyectos de impacto, la infraestructura necesaria y el capital humano, sin olvidar, claro, la cultura empresaria que involucra esta actividad.

Otro ejemplo de lo que va generando la IA es el que, por caso, se da entre KPMG y Microsoft. La primera es una de las principales proveedoras de IA de la compañía tecnológica, en una alianza extendida en 40 países. Y los proyectos surgidos de ella aplican a servicios financieros, salud y producción. De ahí que KPMG también impulse un programa de Etica de la IA a fin de medir su impacto en la economía y los negocios.

Es la razón por la que las regulaciones y las políticas públicas que se impulsen en este sentido determinarán el desarrollo del sector y de las nuevas tecnologías en general.

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