La IA puede hacer de América Latina y el Caribe una región más productiva

En el marco de la Cumbre Ministerial Latinoamericana y del Caribe: ColombIA, representantes de diferentes países de la región hablaron sobre el potencial de la Inteligencia Artificial (IA) para fortalecer los sectores productivos, siempre identificando y abordando los posibles riesgos que representa.

Almudena Fernández, líder del Equipo de Políticas de Desarrollo y ODS para América Latina y el Caribe del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD), aseguró que “la región podría alcanzar un importante índice de pérdida de trabajos a causa de la IA, de acuerdo con el informe presentado entre la Organización Internacional del Trabajo (OIT) y el Banco Mundial. Esto es fundamental a la hora de hablar de IA, porque tenemos mucha informalidad. Además, la región necesita trabajar en la conectividad para mejorar la productividad de la región”. 

Fernández insistió en la necesidad de “desarrollar habilidades digitales para asegurarnos que el uso de la IA no profundice los sesgos que existen en la región que es la más desigual del mundo. Debemos hacer esfuerzos no sólo para que no se reproduzcan los sesgos, sino que no se magnifiquen”.

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La ministra de Educación de Ecuador, Alegría Crespo Cordovez, destacó el rol del desarrollo de la IA desde una perspectiva ética y reconoció la necesidad de “volver a formar en valores para crear una sociedad más íntegra. El problema no es el uso de la IA, sino hacerlo con transparencia y reconocer sus ventajas”.

Gabriela Montenegro, de la Secretaría Nacional de Ciencia y Tecnología (Senacyt) de Guatemala, hizo un llamado a la concientización y sensibilización para desmitificar la IA.

“Este diálogo no se debe quedar en esta Cumbre, debe trascender y en la región debemos avanzar como un mismo bloque en el desarrollo de la IA, como una oportunidad para cerrar brechas muy marcadas en nuestros países”, enfatizó Montenegro.

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A la Cumbre asistió Nicolás Robinson Andrade, director de Políticas Públicas para América Latina de OpenAI, quien habló del modelo post training (post entrenamiento) que implementan en ChatGPT, con el cual “garantizan que hay un mayor equilibrio sobre la información que reciben los usuarios”.

Andrade celebró este tipo de diálogos, pues como resultado, tratan de entrenar a sus modelos “libres de sesgos, para que logre incluso responder con otra pregunta a las solicitudes de los usuarios cuando no son muy claras. De esta forma, logramos que en lugar de apresurarse a responder algo que podría estar sesgado, el modelo se asegure de atender a la pregunta puntual”.

“Debemos enfocarnos en la especificidad del desarrollo de la IA y los posibles riesgos que esto representa. Porque por ahora hablamos de temas muy generales y así no podemos analizar el impacto que genera”, detalló Abel Torres, director Ejecutivo del Centro para la Cooperación Regulatoria Global de la Cámara de Comercio de Estados Unidos.