2. Estrategias de inteligencia artificial en América Latina y el Caribe
La inteligencia artificial ofrece grandes posibilidades para todos los sectores de los países de América Latina y el Caribe. El sector público es responsable de fijar las prioridades, inversiones y reglamentaciones a nivel nacional y se encuentra, por lo tanto, en una posición privilegiada respecto de la adopción de la IA. Los Gobiernos también pueden beneficiarse de la enorme potencia de la IA para innovar y transformar el sector público a efectos de redefinir las formas en las que puede diseñar e implementar políticas y brindar servicios a la población. Esta innovación y transformación es crucial para los Gobiernos, que cada vez enfrentan mayor complejidad y más demandas de sus ciudadanos, residentes y empresas. Este capítulo examina el abordaje estratégico que los Gobiernos de América Latina y el Caribe adoptan respecto de la IA.
El capítulo analiza especialmente la creciente colaboración regional entre una cantidad de países de América Latina y el Caribe para el logro de objetivos conjuntos en esta materia, y la elaboración de estrategias que articulen las visiones nacionales acerca de la IA. Sobre todo, aborda los temas presentados en la Figura 2.1.
Los Gobiernos de todo el mundo están adaptándose a las nuevas posibilidades que ofrece la IA. Como parte de este proceso, muchos han adoptado estrategias internacionales, a menudo regionales, u otros compromisos en relación con la IA. Por ejemplo, en 2018, todos los países miembros de la Unión Europea (UE) firmaron la declaración de cooperación sobre inteligencia artificial (Declaration on Cooperation on Artificial Intelligence)1, mediante la cual se comprometieron a trabajar en forma conjunta para impulsar la capacidad y adopción europeas de la IA, garantizar un marco de referencia jurídico y ético adecuado, y poner la IA a disposición y para el beneficio de las administraciones públicas. El posterior plan coordinado sobre la inteligencia artificial de la Unión Europea (EU Coordinated Plan on Artificial Intelligence)2, que se basó en esta declaración, procura “maximizar el impacto de las inversiones a nivel nacional y de la UE, [y] fomentar las sinergias y la cooperación en toda la UE”. Un análisis del plan, realizado en 20213, presentó ante la Comisión Europea y los Estados miembros una serie de acciones conjuntas diseñadas con el objetivo de que la Unión Europea llegue a ser líder mundial en materia de IA fiable. En otro esfuerzo regional, diez Gobiernos4 firmaron la Declaración sobre Inteligencia Artificial en la región nórdica y báltica5, compromiso para mejorar el desarrollo de competencias y el acceso a la información, y elaborar directrices éticas, entre otras acciones. Fuera de Europa, el Grupo de Trabajo Árabe sobre IA tiene como objetivo elaborar un marco de referencia conjunto para generar capacidades, formar a los jóvenes a efectos de que compitan por los puestos de trabajo que involucren la IA y establecer una estrategia árabe común. A su vez, la Unión Africana ha formado un grupo de trabajo para crear una estrategia común de IA para África y elevar iniciativas de proyectos en respaldo de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) (OCDE, 2020[4]).
Tales compromisos apuntan a crear una visión colectiva sobre la IA basada en los contextos, culturas, normas y valores exclusivos de cada región. También pueden contribuir a que cada país presente sus fortalezas comparativas, al tiempo que se llenan los vacíos de otros lugares de la región. Dependiendo de la estructura de los acuerdos, puede haber otros beneficios que permitan alcanzar economías de escala para la contratación pública de soluciones digitales y que contribuyan, de ese modo, a los intentos de dar a conocer talento y conocimientos. Asimismo, podrían allanar el camino de proyectos y abordajes colaborativos a nivel internacional. Estos instrumentos presentan la posibilidad de concentrarse tanto en los impactos y consideraciones sobre la IA para lograr objetivos económicos y sociales amplios, como en objetivos que pongan el énfasis en la innovación y reestructuración del sector público en sí.
En la actualidad, los Gobiernos nacionales de América Latina y el Caribe no comparten estrategias, compromisos ni otros acuerdos que promuevan una visión conjunta y un abordaje común de la IA. Un instrumento regional de esa índole podría armonizar mejor las actividades de esta área y reflejaría los Principios de la OCDE sobre IA, que resaltan la naturaleza crítica de la cooperación internacional como elemento clave para un desarrollo exitoso de esta tecnología (OCDE, 2019[6]). Si bien los Gobiernos de la región aún carecen de una visión colectiva de la IA, han demostrado que tienen capacidad de coordinar regionalmente temas de gobierno digital a través de la Red de Gobierno Electrónico de América Latina y el Caribe (Red GEALC), como se expone en el Recuadro 2.1. Además, todos los Gobiernos que abarca esta reseña son Estados miembros del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), institución que ha adoptado los Principios de la OCDE sobre Inteligencia Artificial como parte de su iniciativa fAIr LAC6,7.
De manera conjunta, la OCDE y el BID elaboraron un informe que ofrece una caja de herramientas de la ciencia de datos8 para un uso responsable de la IA en la política pública, tanto dentro como fuera de la región de América Latina y el Caribe. El informe utiliza el ciclo de vida del sistema de IA como marco de referencia guía para brindar orientación técnica a los equipos de política pública que deseen utilizar las tecnologías de IA con el propósito de mejorar sus procesos de toma de decisiones y los resultados de tales procesos. En cada fase del ciclo de vida del sistema de IA —planificación y diseño, recolección y procesamiento de datos, creación y validación de modelos, implementación y monitoreo—, la caja de herramientas identifica los desafíos comunes relacionados con el uso de la inteligencia artificial en contextos de política pública, y esboza mecanismos prácticos para detectarlos y mitigarlos (Sanchez Avalos, Gonzalez y Ortiz, 2021[11]).
Estas actividades demuestran la capacidad de la región de colaborar en temas específicos de la IA que trascienden sus fronteras, a pesar de que los Gobiernos todavía deben acordar un abordaje regional del tema.
Desde 2003, la Red de Gobierno Electrónico de América Latina y el Caribe (Red GEALC) ha reunido a las autoridades de los organismos de gobierno digital de la región de ALC. Su composición la convierte en un instrumento único para promover la cooperación horizontal, el desarrollo de políticas participativas sobre gobierno digital, la capacitación de los funcionarios públicos, y el intercambio de soluciones y expertos entre los países de la región. La red permite a los países miembros compartir conocimientos fundamentales acerca de la elaboración de estrategias nacionales sobre gobierno digital. Su objetivo general es apoyar las políticas de gobierno digital que ponen al ciudadano en el centro, sobre todo en relación con las poblaciones más vulnerables.
Fuente: www.redgealc.org.
Los Gobiernos de América Latina y el Caribe demostraron, asimismo, tener capacidades para llevar a cabo una colaboración regional sobre la IA en casos específicos e interés en concretarla. Por ejemplo, la IA-CKATÓN es una hackatón regional creada para explorar ideas innovadoras y formas novedosas de utilizar la IA en la mejora de los servicios públicos. Originalmente organizada por la Agencia de Gobierno Electrónico y Sociedad de la Información y del Conocimiento (AGESIC), el organismo de gobierno digital de Uruguay, la iniciativa se amplió con la inclusión de Chile, Panamá, Paraguay, Perú y República Dominicana. Cada país participante llevó a cabo su propia IA-CKATÓN y seleccionó un ganador nacional que participó en una gran final regional durante la asamblea anual de la Red GEALC. Cumbres y conferencias regionales sobre la IA son otro ejemplo de colaboración regional en América Latina y el Caribe. Dos eventos son particularmente dignos de atención por atraer a diversos grupos de actores de distintas disciplinas y países: el Foro Regional de Inteligencia Artificial en Latinoamérica y el Caribe, organizado por la UNESCO y socios de Brasil en diciembre de 20199, y la Cumbre sobre Inteligencia Artificial en América Latina organizada por investigadores latinoamericanos pertenecientes a la comunidad del MIT en enero de 2020. Recientemente se publicó un libro electrónico que documenta esta cumbre y proporciona detalles acerca de futuros eventos.10 Estas iniciativas y redes regionales constituyen notables avances para difundir la inteligencia artificial en el sector público, y comprender los retos y oportunidades que plantea. A pesar de ser los primeros pasos, trazan el rumbo hacia una mayor colaboración regional en cuanto a estrategia y política.
Si bien las estrategias regionales pueden guiar la acción colectiva, las estrategias más completas se dan a nivel nacional. No menos de 60 países de todo el mundo ya han adoptado estrategias y políticas nacionales en las que definen su visión estratégica y su abordaje de la IA (OCDE, 2019[1], 2020[4]), y hay muchos otros que están desarrollándolas activamente. Tales estrategias incluyen prioridades y objetivos y, en algunos casos, una hoja de ruta. Asimismo, tienen el potencial de colaborar con los países en la construcción de bases comunes para avanzar en este camino, además de armonizar las capacidades, normas y estructuras de los respectivos actores y ecosistemas de la IA. El diseño de la mayoría de las estrategias nacionales de IA estuvo sometido a consultas públicas abiertas en las que participaron numerosos actores, entre los cuales podemos citar consorcios clave de la industria, instituciones académicas, los sindicatos y la sociedad civil (OCDE, 2020[4]). Estas iniciativas demuestran sin ambages que numerosos países perciben que la IA es una prioridad nacional, y que están dispuestos a trabajar abiertamente con una amplia diversidad de partes interesadas para construir legitimidad y confianza.
Siete de los países de América Latina y el Caribe han desarrollado, o están en proceso de desarrollar, una estrategia nacional de IA. Ellos son: Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay (Figura 2.2).11 Esta tendencia revela que tales países se concentran cada vez más en asegurar su continua competitividad con sus pares regionales y mundiales, y que han decidido mantenerse al día con esta tecnología de tan rápida evolución, y sus posibles beneficios y riesgos.
Cuando las estrategias de América Latina y el Caribe se examinan en forma colectiva, surgen una cantidad de temas y objetivos clave. Por ejemplo, a menudo buscan catalizar el desarrollo económico a través de financiamiento e incentivos para la investigación y desarrollo, transformar el mercado laboral y fortalecer grupos de talento mediante programas de actualización, y promover una sólida gobernanza e intercambio de datos, lo cual incluye la apertura de datos de la administración pública. Cabe destacar que todas las estrategias incluyen disposiciones tendientes a garantizar que los sistemas de IA se diseñen y lleven a la práctica en forma ética y fiable (por ejemplo, mediante la creación de marcos de referencia y organismos de gobernanza relativos a la ética). Asimismo, una cantidad de estrategias ponen énfasis en la colaboración internacional, en particular las de Argentina, Brasil, Chile y Perú. Algunas de ellas incluyen componentes más especializados, tal como la perspectiva de género que incorpora Chile en la investigación y desarrollo de la IA. En términos de este informe, lo más importante es que todas las estrategias presentan una orientación específica hacia el uso y las implicancias de la IA para la innovación y reestructuración del sector público, tema que consideraremos en la siguiente subsección.
La mayoría de los países de América Latina y el Caribe, incluidos lo que carecen de una estrategia de IA actual o en preparación, han publicado una estrategia nacional de gobierno digital más amplia, o una agenda o programa digitales vinculados. A menudo, tales iniciativas incluyen componentes que actúan como bases fundacionales de la IA (por ejemplo, interoperabilidad, infraestructura, herramientas y procesos analíticos, integración de servicios, etc.), a pesar de que esta no suele incorporarse como objeto principal. Del mismo modo, algunos países han elaborado estrategias generales de datos (ver la sección sobre “Capacidades fundamentales de gobernanza de los datos estratégicos”) que, si bien incluyen elementos básicos relativos a la IA tales como el intercambio de datos, comúnmente no se concentran en sus áreas específicas. Sin embargo, hay indicaciones de que otros países de América Latina y el Caribe se proponen elaborar en breve abordajes nacionales de la IA. Ecuador, por ejemplo, ha celebrado encuentros con instituciones académicas, el sector industrial y la sociedad civil donde se debatieron actividades conjuntas para el desarrollo de la IA (Gómez Mont et al., 2020[12]). En Costa Rica, el Gobierno está colaborando con el BID en una hoja de ruta para la elaboración de una estrategia nacional de IA y un marco de referencia ético que la acompañe (OCDE, 2021[7]). Además, la República Dominicana y Panamá han manifestado en entrevistas con la OCDE que sus Gobiernos ya iniciaron conversaciones exploratorias acerca de un abordaje nacional en materia de IA, a pesar de que aún las estrategias no están formalmente planificadas.
Los siete países que cuentan con estrategias nacionales ya publicadas o de próxima difusión tienen una estrategia separada para la IA en el sector público o ponen en el tema un énfasis especial dentro de una estrategia más amplia (Figura 2.2). Esto es de importancia fundamental, ya que permite integrar la IA en los procesos de formulación de políticas y diseño de servicios.
Fuente: Análisis de la OCDE de las estrategias de IA
Sin embargo, las estrategias varían respecto de la medida en la que ponen énfasis en la reestructuración del sector público y, en algunos casos, pueden no estar ya en vigencia:
Uruguay es el único país de América Latina y el Caribe que posee una estrategia específica de reestructuración del sector público por medio de la IA.
Argentina, Brasil y Colombia han puesto especial énfasis en la transformación del sector público dentro de una estrategia completa más amplia.12
Perú resalta el sector público como área de énfasis en su próxima estrategia de IA.
La estrategia de IA de Chile y el plan de acción de IA vinculado resaltan la importancia de la capacitación en inteligencia artificial para el sector público y de la adopción de esta tecnología con miras a aumentar la eficiencia y la entrega de servicios en este sector. Asimismo, se destaca el objetivo de simplificar los procesos de adquisiciones públicas. Sin embargo, el énfasis general de la estrategia es la industria, y se le dedica menos atención integral al empleo estratégico de la IA en el sector público en comparación con otras estrategias de la región.
La estrategia de México no es de conocimiento público y, por ende, no pudo analizarse. A pesar de ello, lo indicado por quienes participaron en su creación señala que aplica un énfasis considerable en la IA del sector público. México fue el primer país de la región en elaborar una estrategia de IA, pero no queda claro si aún esta constituye una política activa (Recuadro 2.2).
En marzo de 2018, México presentó la primera estrategia nacional de IA en la región de América Latina y el Caribe. Para fundamentar su desarrollo, el Gobierno encargó una evaluación a fin de determinar su grado de preparación para la IA. El informe titulado Hacia una Estrategia de IA en México: Aprovechando la Revolución de la IA analizó las oportunidades y desafíos del país, y conjugó las perspectivas de más de 80 importantes expertos mexicanos. Los autores ofrecieron recomendaciones a corto, mediano y largo plazo en unas pocas áreas clave, entre las cuales figuran la gobernanza y los servicios públicos, la investigación y el desarrollo, las competencias y capacidades, la infraestructura de datos, y la ética y las regulaciones. Esta actividad sirvió como base para entender las actividades posteriores del país.
Basándose en el informe, la Presidencia, en colaboración con la sociedad civil y el mundo académico, puso en marcha la estrategia nacional de IA, concentrada en cinco medidas esenciales:
1. Desarrollar un marco de gobernanza inclusivo a través de la creación de una subcomisión de inteligencia artificial asentada en la participación intersectorial, con el propósito de marcar el camino de las iniciativas mexicanas sobre la IA y coordinar la acción en toda la administración pública.
2. Determinar los usos y necesidades de la IA en la industria mediante un ejercicio de descubrimiento y la identificación de las mejores prácticas del sector público.
3. Llevar a cabo una consulta pública abierta acerca de las oportunidades y desafíos de la IA en México.
4. Apoyar el liderazgo de México en materia de IA en foros internacionales, entre ellos la OCDE y el G20, y la creación de un grupo de trabajo sobre tecnologías emergentes en la Red GEALC (Recuadro 2.1).
5. Promover continuidad a través del cambio de los Gobiernos trabajando con todas las partes interesadas en pro de una política nacional oficial de IA.
Juntamente con la estrategia, el Gobierno emitió dos documentos destacados acerca de la ética de la IA: los principios generales de IA oficiales de México y una herramienta de evaluación de riesgos vinculada, inspirados en similares marcos de referencia exitosos desarrollados por el Gobierno de Canadá.
Para facilitar una comprensión más acabada de las oportunidades y desafíos de la IA, y actualizar la visión descripta en la estrategia, instituciones de la industria, la sociedad civil, el mundo académico y el Gobierno crearon en 2018 una coalición denominada IA2030.mx. Una de las primeras medidas de la coalición fue convocar a una consulta pública nacional sobre la IA. Las conclusiones de la consulta llevaron a elaborar una estrategia nacional de IA más exhaustiva por parte de una serie de grupos de trabajo dedicados a temas específicos (por ejemplo, ética, gobernanza y servicios públicos). La estrategia, titulada “Agenda Nacional Mexicana de Inteligencia Artificial”, fue presentada en septiembre de 2020.
En diciembre de 2018 asumió un nuevo Gobierno en México y los funcionarios participantes en la evaluación inicial de preparación y el informe sobre la estrategia nacional de IA manifestaron que un cambio de prioridades políticas interrumpió gran parte del trabajo sobre gobierno digital en el país. La labor de IA2030.mx continúa, pero las condiciones actuales tornan ambigua la situación de la estrategia original de México sobre la IA. Tampoco queda claro si el Gobierno adoptó la agenda IA2030.mx como política oficial, aunque fue incluida como parte de la cartera de actividades elevada al observatorio de políticas en materia de IA de la OCDE. Ni la OCDE ni CAF obtuvieron una aclaración al respecto por parte del Gobierno de México. Independientemente de ello, los funcionarios articularon cinco lecciones clave resultantes de la experiencia:
1. Es necesario realizar una evaluación inicial para determinar la postura del Gobierno y el ecosistema en relación con la IA.
2. Se requieren asociaciones estratégicas multipartitas para armonizar esfuerzos entre diferentes sectores y garantizar que los productos resultantes sean inclusivos y representativos.
3. Es importante involucrar a los otros poderes y niveles del Gobierno para asegurar la sostenibilidad.
4. Es clave conservar en el centro de la estrategia de IA los derechos humanos y los beneficios distribuidos.
5. El financiamiento público y privado es esencial para lograr estrategias de IA robustas y sustentables.
Fuente: https://ia-latam.com/portfolio/hacia-una-estrategia-de-ia-en-mexico-aprovechando-la-revolucion-de-la-ia, http://scioteca.caf.com/handle/123456789/1587 (Coalición IA2030Mx, 2020[13]), OCDE.
Tal como sucede con los objetivos de estrategias nacionales más amplias, emergen una cantidad de temas, asuntos y objetivos clave en todos los componentes focalizados en el sector público que pudo analizar la OCDE. Sobresalen siete temas, como se indica en la Tabla 2.1.
Muchos de estos temas y asuntos se observan en las estrategias de Uruguay y Argentina indicadas en el Recuadro 2.3.
Uruguay: una estrategia específica de IA para el sector público
La estrategia de IA de Uruguay es una de las pocas exclusivamente dedicadas al sector público. Se formuló para promover y fortalecer un uso responsable de la IA en la administración pública, definir los principios generales aplicables, e identificar pilares y líneas de acción específicos.
La estrategia busca defender una serie de principios fundamentales: propósito, interés general, respeto de los derechos humanos, transparencia, responsabilidad, ética, valor agregado, privacidad como característica de diseño, y seguridad.
Con esta intención, proporciona cuatro pilares y ocho objetivos para orientar la tarea del sector público:
Argentina: énfasis en el sector público incorporado en una estrategia de IA más amplia
El objetivo del Plan Nacional de Inteligencia Artificial de Argentina es generar políticas que contribuyan al crecimiento sostenible y a la mejora de la igualdad de oportunidades a través de las tecnologías de IA, de forma tal que Argentina pueda posicionarse como líder en la región. Para lograr este objetivo, el plan incorpora, la “implementación en el sector público” como uno de once ejes estratégicos. Las otras secciones del documento también incluyen compromisos que impactan directamente en la reestructuración del sector público.
La estrategia establece cuatro objetivos clave respecto del sector público:
1. Generar condiciones de desarrollo y uso de la IA en el sector público para maximizar el impacto económico, con particular foco en la construcción de un ecosistema de IA.
2. Minimizar los riesgos del desarrollo y la implementación de la inteligencia artificial.
4. Promover la colaboración dentro del Gobierno y con otros sectores en relación con la IA.
Las líneas de acción y compromisos pertinentes para el sector público comprenden:
Implementación en el sector público
Aumentar la productividad y la eficiencia mediante la implementación de soluciones centradas en la IA.
Optimizar los servicios públicos mediante la utilización de sistemas de IA trazables, con lógica fundamentada y transparente que no afecten derechos de los ciudadanos.
Definir metodologías y procesos de compra de IA en el sector público.
Promover la generación de un cluster público de supercómputo que garantice una capacidad de procesamiento de nivel internacional para usuarios públicos y privados, y procurar establecer mecanismos de cooperación para apoyar la investigación científica en IA y el desarrollo de pilotos en áreas estratégicas del sector público.
Fuente: Análisis de la OCDE de la estrategia de IA de Uruguay en el sector público (https://oecd.ai/dashboards/policy-initiatives/2019-data-policyInitiatives-26477) y de la estrategia de IA de Argentina (https://oecd-opsi.org/wp-content/uploads/2021/02/Argentina-National-AI-Strategy.pdf).
Una visión comparativa de las estrategias muestra diferencias entre los países de América Latina y el Caribe en cuanto a la existencia de planes de acción y habilitadores que contribuyan a impulsar el avance de la puesta en ejecución (Tabla 2.2). Si bien contar con estos mecanismos no garantiza una implementación satisfactoria, facilita la mejora del desempeño general, el impacto y la rendición de cuentas. En particular:
Todas las estrategias analizadas incluyen objetivos y medidas específicas, lo cual es esencial.
La mayoría también incluye objetivos cuantificables. Por ejemplo, Argentina, Chile (a través de un plan de acción relacionado) y Colombia presentan sus objetivos de modo tal que es posible medir su avance a través del tiempo. La estrategia de Uruguay no siempre incluye objetivos cuantificables, y deja algunas medidas abiertas a interpretación. La estrategia de Brasil carece en gran medida de objetivos cuantificables, con excepción del objetivo de implementar la IA en un mínimo de 12 servicios públicos para 2022. El proyecto de estrategia de Perú, proporcionado a la OCDE para su análisis en mayo de 2021, brinda muchos objetivos pertinentes; sin embargo, por lo general están redactados de tal manera que no permitirían medir si hay avances en su consecución o cumplimiento.
Chile y Colombia definen actores responsables vinculados a cada acción propuesta, lo cual es importante para garantizar que alguna persona u organización esté a cargo de la implementación y rinda cuentas acerca de su avance y éxito. Argentina define actores responsables por cada eje estratégico, pero no por cada acción.
En relación con definir marcos temporales para el inicio y la finalización de las acciones propuestas, Colombia fija períodos claros y Argentina los define como marcos para ciertas acciones. Chile establece marcos temporales para iniciar la acción correspondiente a cada ítem, pero no fija un plazo de finalización. Brasil, Perú y Uruguay, por lo general, no incluyen plazos específicos.
Por último, la estrategia de Colombia es la única que indica claros mecanismos de financiamiento (tratados en mayor detalle en la sección Financiamiento del capítulo 6) y un instrumento de monitoreo (ver el Recuadro 4.10 en el capítulo 4).13
Si bien solo siete países de América Latina y el Caribe han elaborado proyectos o versiones finales de su estrategia nacional y la OCDE pudo analizar seis en forma completa, los temas, objetivos, hojas de ruta y habilitadores considerados en este documento pueden resultar una referencia valiosa para otros países al momento de armar su propia estrategia. Como se mencionó anteriormente, otros Gobiernos de América Latina y el Caribe le indicaron a la OCDE en entrevistas celebradas para obtener información que, a pesar de no tener actualmente una estrategia de IA en ejecución, están sentando las bases para elaborarla en un futuro cercano. Con el reciente lanzamiento de la estrategia nacional de IA en Brasil, parece estar aumentando el ritmo de desarrollo en la región. Los países representados en esta sección han sido vanguardistas regionales de quienes otros pueden aprender, pero necesitarán también reexaminar continuamente su avance, hacer iteraciones y madurar la estrategia para mantenerse a la altura de los adelantos tecnológicos.
Como recursos adicionales en esta área, el observatorio de políticas en materia de IA de la OCDE permite acceder a un caudal de información específica de cada país sobre estrategia nacional e iniciativas de políticas de IA.14
Si bien la creación de estrategias nacionales de IA se está acelerando tanto en la región como en el resto del mundo, los Gobiernos deben tener la precaución de asegurar que tales estrategias sean el centro y parte integral del sistema digital del país. Para tener éxito, deben estar alineadas y fortalecerse mutuamente con la estrategia nacional de gobierno digital (descriptas en profundidad en Going Digital: The State of Digital Government in Latin America [El camino hacia la digitalización: el estado del gobierno digital en Latinoamérica], de próxima aparición), las estrategias de datos nacionales (ver “Capacidades fundamentales de gobernanza de los datos estratégicos” en el capítulo 5), los principios y valores éticos, y las políticas y leyes de protección de los datos personales (ver el capítulo 4, “Acciones para desarrollar un abordaje responsable, fiable y centrado en el ser humano”). A menos que todos estos componentes funcionen en conjunto, las actividades relativas a la IA en el sector público tendrán dificultades para atravesar la etapa de pequeñas pruebas piloto y agregar valor público. Como con las estrategias de IA, solo un puñado de países de América Latina y el Caribe han elaborado amplias estrategias nacionales de datos. Por tal motivo, los Gobiernos de la región están frente a una excelente oportunidad de garantizar la compatibilidad de estas estrategias altamente interrelacionadas e interdependientes desde el inicio. Los países que ya tienen una estrategia establecida también pueden lograr esta convergencia asegurando que se mantengan abiertas a la interacción y la evolución.
Los Gobiernos también deben garantizar que su estrategia no sea un documento aislado. La IA es una tecnología de rápida evolución, y las estrategias, políticas y proyectos vinculados a ella también deben evolucionar para que continúen siendo pertinentes y aplicables. A fin de respaldar a los Gobiernos en su gestión por mantenerse informados acerca de las últimas novedades, existen países dentro y fuera de la región que han creado organismos exclusivos encargados de permanecer al tanto de las novedades y de asesorar a los Gobiernos acerca de cómo responder (ver ejemplos en el Recuadro 2.4).
En todo el mundo, los países están aplicando distintos modelos para garantizar la coherencia política y la implementación efectiva de las políticas nacionales de IA. Ellos son:
Asignar a un ministerio u organismo existente la supervisión del desarrollo y la implementación de la estrategia.
Crear un nuevo organismo gubernamental o de coordinación para la IA.
Recibir información de organismos de supervisión y consultoría para los organismos de ética de los datos y de la IA.
Pueden consultarse más detalles acerca de estas actividades en el reciente informe de la OCDE sobre el estado de ejecución de los Principios de la OCDE sobre Inteligencia Artificial desde la perspectiva de las políticas nacionales en materia de IA titulado titulado State of implementation of the OECD AI Principles: Insights from National AI Policies (OCDE, 2021[7]).
Misión de Expertos en IA (Colombia)
En colaboración con CAF, el BID y el Banco Mundial, Colombia creó una Misión de Expertos en IA, un grupo multipartito constituido por diez referentes nacionales e internacionales que se reúnen periódicamente para evaluar las distintas dimensiones de la inteligencia artificial y producir recomendaciones concretas en el corto, mediano y largo plazo. La Misión constituye un mecanismo necesario a fin de establecer una hoja de ruta prospectiva para llevar a la práctica una política de IA fundamentada en la visión integral y técnica de especialistas clave, y se creó con el propósito de complementar y orientar el avance de Colombia en esta área. Se presentó el 21 de octubre de 2021.
El mandato de la Misión plantea dos objetivos principales:
1. Generar recomendaciones para las áreas de empleo y talento en respuesta a los desafíos que plantea la inteligencia artificial, en particular los relacionados con las brechas de conocimiento y de género.
2. Fomentar el desarrollo de herramientas tecnológicas que mitiguen los efectos del cambio climático, aumenten la protección ambiental y favorezcan el desarrollo sostenible del país. Se esperan recomendaciones sobre la ejecución de soluciones de IA conducentes al logro de tales fines, así como a la generación de los talentos y competencias necesarios.
El Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital de España creó el Consejo Asesor de Inteligencia Artificial como un organismo independiente formal para que proporcione al Gobierno análisis, asesoramiento y apoyo en materia de IA. Los principales objetivos del Consejo son los siguientes:
Asesorar e informar a la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial acerca de la ejecución de la política gubernamental sobre inteligencia artificial.
Valorar observaciones y comentarios, así como formular propuestas sobre la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial, para extraer conclusiones que permitan aprobar las nuevas versiones de la Estrategia.
Asesorar en materia de evaluación del impacto de la inteligencia artificial en la industria, el sector público y la sociedad.
El Consejo está compuesto por referentes españoles pertenecientes a una variedad de campos científicos, económicos y educativos.
Fuente: https://inteligenciaartificial.gov.co/en/mission y https://oecd.ai/dashboards/policy-initiatives/2019-data-policyInitiatives-24271.
Referencias
[13] Coalición IA2030Mx (2020), Agenda Nacional Mexicana de Inteligencia Artificial, https://36dc704c-0d61-4da0-87fa-917581cbce16.filesusr.com/ugd/7be025_6f45f669e2fa4910b32671a001074987.pdf (recuperado el 18 de febrero de 2021).
[12] Gómez Mont, C. et al. (2020), Artificial Intelligence for Social Good in Latin America and the Caribbean (La inteligencia artificial al servicio del bien social en América Latina), https://publications.iadb.org/publications/english/document/Artificial-Intelligence-for-Social-Good-in-Latin-America-and-the-Caribbean-The-Regional-Landscape-and-12-Country-Snapshots.pdf.
[7] OCDE (2021), State of Implementation of the OECD AI Principles: Insights from National AI Policies [Estado de ejecución de los Principios de la OCDE sobre IA desde la perspectiva de las políticas nacionales en materia de IA], OECD Publishing, https://doi.org/10.1787/1cd40c44-en.
[1] OCDE (2019), Hello, World: Artificial intelligence and its use in the public sector (Hola, mundo: la inteligencia artificial y su uso en el sector público), OECD Publishing, https://doi.org/10.1787/726fd39d-en.
[6] OCDE (2019), OECD Recommendation of the Council on Artificial Intelligence [Recomendación del Consejo de la OCDE sobre Inteligencia Artificial], https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0449.
[4] OCDE (2020), OECD Digital Economy Outlook 2020 [Perspectivas de la economía digital de OCDE 2020], OECD Publishing, https://doi.org/10.1787/bb167041-en.
[11] Sanchez Avalos, R., F. Gonzalez y T. Ortiz (2021), Responsible use of AI for public policy: Data science toolkit (Uso responsable de la IA para las políticas públicas: manual de ciencia de datos), informe conjunto BID-OCDE, https://doi.org/10.18235/0002876.
Notas
← 1. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/eu-member-states-sign-cooperate-artificial-intelligence.
← 2. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/plan-ai.
← 3. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/coordinated-plan-artificial-intelligence-2021-review.
← 4. Dinamarca, Estonia, Finlandia, las Islas Feroe, Islandia, Letonia, Lituania, Noruega, Suecia y las islas Åland.
← 5. www.norden.org/sv/node/5059.
← 6. La iniciativa fAIr LAC se originó en 2019 con la finalidad de promover un uso ético y responsable de la IA, mejorar los servicios sociales y mitigar la creciente desigualdad social de la región. Ver https://oecd.ai/wonk/idbs-initiative-for-responsible-ethical-ai-in-latin-america-caribbean-fairlac y https://fairlac.iadb.org.
← 7. El BID, junto con la OCDE, participa también en la iniciativa Globalpolicy.AI. Globalpolicy.AI es una plataforma en línea que existe gracias a la cooperación permanente de ocho organizaciones intergubernamentales que tienen mandatos complementarios en esta materia. La plataforma es una herramienta para que los responsables de la formulación de políticas y el público general naveguen en el entorno de la gobernanza internacional de la IA y accedan a conocimientos, herramientas, datos y mejores prácticas que fundamenten el desarrollo de las políticas sobre la inteligencia artificial.
← 8. Ver https://oecd.ai/ai-public-policy-data-science-toolkit.
← 9. https://en.unesco.org/artificial-intelligence/latin-america-forum.
← 10. Ver la agenda en https://ailatinamericasummit2020.sched.com, los videos de la sesión en www.youtube.com/c/ailatinamericansummit y el resumen del libro electrónico en https://ialab.com.ar/wp-content/uploads/2021/01/AI-BOOK..pdf.
← 11. Ver el Anexo A para obtener detalles, incluidos los enlaces a la información de origen.
← 12. En relación con las estrategias de próxima difusión, este informe se basa en las respuestas de los países a los resultados de las encuestas, en reseñas de proyectos de estrategias que pueden consultarse públicamente o que le fueron suministradas a la OCDE, y/o en declaraciones públicas relacionadas con el contenido previsto de la futura estrategia.
← 13. https://colaboracion.dnp.gov.co/CDT/Conpes/Econ%C3%B3micos/3975.pdf.