El WEF destaca el papel de la IA en el crecimiento económico mundial al tiempo que aborda la brecha digital

El ciclo de conferencias en Davos del Foro Económico Mundial (WEF) reflejó las principales preocupaciones de expertos y gobiernos alrededor de la Inteligencia Artificial (IA) en medio de una pugna geopolítica entre las grandes potencias por su dominancia y liderazgo. Por un lado, se reconoce su potencial como una tecnología transformadora con gran impacto económico y social, pero también se deben abordar los múltiples riesgos que representa –como la privacidad o desigualdad– si no se adopta de forma adecuada.

Como parte del evento de este año, el Foro Económico Mundial, en colaboración con la consultora KPMG, publicó un nuevo informe titulado Blueprint for Intelligent Economies, en el que destaca el papel crucial de la Inteligencia Artificial en el crecimiento económico y el progreso social, mientras los expertos debatieron en Davos estrategias para garantizar que sus beneficios lleguen a todas las naciones.

La directora del FMI, Kristalina Georgieva, destacó el potencial de la IA para impulsar el crecimiento del PIB en un 0.8 por ciento, al tiempo que advirtió de las importantes disparidades entre países. En las economías avanzadas, 60 por ciento de los puestos de trabajo están positivamente expuestos a la IA, frente a sólo 40 por ciento en los mercados emergentes, lo que indica una brecha de 50 por ciento en las oportunidades de crecimiento.

El informe esboza nueve objetivos estratégicos para una implantación eficaz de la IA, con tres prioridades clave: desarrollar una infraestructura sostenible, garantizar la accesibilidad a datos de alta calidad y establecer barreras éticas y de seguridad, para lograr un acceso equitativo y un crecimiento sostenible.

“Aprovechar la IA para el crecimiento económico y el progreso de la sociedad es un objetivo compartido, pero los países y las regiones tienen puntos de partida muy diferentes”, ha declarado Cathy Li, responsable de IA, Datos y Metaverso del WEF. En ese sentido, el informe busca establecer un marco común para que los países creen ecosistemas nacionales de IA resistentes y promuevan la adopción generalizada.

La colaboración regional surgió como una estrategia crucial durante los debates de Davos. La Ministra de TIC e Innovación de Ruanda, Paula Ingabire, compartió experiencias de países africanos que trabajan juntos en iniciativas de IA, con algunos proyectos que muestran contribuciones potenciales al PIB de hasta el 6 por ciento a través de mejoras en los servicios gubernamentales y la distribución de ayuda social.

Los representantes de la industria coincidieron también en impulsar la colaboración internacional. Andrew Ng, presidente ejecutivo de LandingAI, hizo un llamado específico a China y Estados Unidos para trabajar juntos y evitar una carrera tecnológica que pueda generar desigualdades. Por su parte, Yann LeCun, científico jefe de IA en Meta, enfatizó la importancia del código abierto (Open Source) como base para democratizar el desarrollo de la IA.

El presidente de Microsoft, Brad Smith, hizo hincapié en el desarrollo del talento como factor clave, sugiriendo que la formación de científicos de datos podría ser más accesible para muchos países que la construcción de infraestructuras. También pidió que se agilizaran los procesos de concesión de permisos de infraestructura, en particular para los proyectos de energía sostenible en apoyo de los centros de datos.

En tanto, estuvieron presentes el viceprimer ministro chino, Ding Xuexiang, y la presidenta de la Comisión Europea, Ursula von der Leyen, quienes también hablaron sobre la importancia de continuar con el proceso de globalización, que permita extender los beneficios de la innovación tecnológica de forma equitativa. Esto, pese a los crecientes conflictos comerciales entre las grandes potencias que amenazan también con reducir los beneficios de la cooperación internacional.

De tal forma, los asistentes a Davos coincidieron en que el éxito de la implantación de la IA requiere la acción de múltiples partes interesadas, voluntad política y atención a la gobernanza responsable, la privacidad de los datos y el impacto local de las políticas de IA en la innovación y la inversión.

El futuro de la IA: expertos debaten en Davos sobre nuevos paradigmas y desafíos

Es usual que el desarrollo tecnológico siempre vaya un paso adelante respecto a la regulación, aunque es algo que se ha acentuado en el caso de la IA. Mientras que líderes mundiales aún continúan debatiendo la mejor forma de adoptarla e implementarla, expertos de la industria invitados a Davos ya hablan sobre nuevos paradigmas que representan un gran paso adelante en su desarrollo. 

Yann LeCun, científico jefe de IA en Meta, realizó una de las declaraciones más significativas al pronosticar que el actual paradigma de los grandes modelos de lenguaje (LLM) tendrá una vida relativamente corta. Según LeCun, en los próximos tres a cinco años, estos sistemas serán reemplazados por nuevas arquitecturas que podrán superar los límites actuales: entender el mundo real, contar con memoria persistente y realizar razonamiento complejo.

Meta ya está trabajando en nuevas arquitecturas que permitirán a los sistemas construir modelos mentales del mundo, predecir consecuencias y planear acciones para alcanzar objetivos específicos. Según LeCun, estos avances serán cruciales para el desarrollo de la robótica y agentes de IA más sofisticados.

En la misma línea, Andrew Ng, presidente ejecutivo de LandingAI, señaló que aunque la superinteligencia podría alcanzarse en una generación o tomar décadas, la IA General no dominará rápidamente los entornos sociales debido a la necesidad de recursividad y autosuperación.

Los expertos coincidieron en las limitaciones actuales de la IA. Yejin Choi, profesora de Stanford, estableció una comparación reveladora entre el aprendizaje humano y el de las máquinas: “Las IA actuales aprenden de manera secuencial y restringida, mientras que los humanos pueden resolver problemas sin datos previos”. LeCun reforzó este punto utilizando la analogía de un niño de cuatro años, quien en su corta vida procesa más información visual que la utilizada para entrenar los actuales modelos fundacionales.

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