Presentación en el encuentro “Innovación Legislativa en la Era Digital: Un Diálogo sobre Inteligencia Artificial” en el Senado de la República / abril 11 2024

No hay que remontarse a Julio Verne para reconocer la capacidad imaginativa, visionaria y anticipadora que nos ofrece el arte. Ya en 1968, gracias a Arthur C. Clark y a Stanley Kubrick, su  película ‘2001, Odisea del Espacio’ nos ofreció el segmento de la supercomputadora HAL 9000 tomando control de la nave espacial y obligando a uno de  sus tripulantes a desconectarla después que ocasionara la muerte de tripulantes hibernados. Más recientemente, en 2001 curiosamente, Steven Spielberg trajo a la pantalla a ‘A.I. Inteligencia Artificial’ en la que David es el hijo robótico que sustituye al hijo natural de la familia Swinton, puesto en animación suspendida hasta que se pudiera encontrar una cura para su rara enfermedad.

La supercomputación y la inteligencia artificial no son ya ciencia-ficción, están con nosotros y vinieron para quedarse. No constituyen un adelanto tecnológico más, pueden llevarnos a un profundo cambio civilizatorio de la misma envergadura que los ocasionados por el dominio del fuego, la incorporación de la agricultura, el aprovechamiento de la imprenta y el de la máquina de vapor. Así piensa también Yuval Harari, historiador y filósofo israelí, quien expresa su gran preocupación  diciéndonos “Necesitamos entender que la IA es la primera tecnología en la historia que puede tomar decisiones por sí misma.” [1]

Son múltiples las aristas en las que encontramos complicados temas de debate sobre la IA y la ética, la IA y el trabajo, la IA y la democracia, la IA y la tecnología y paro de contar, por lo que insisto de inmediato a aclarar que, en lo que sigue, me limitaré a comentar algunas de las implicaciones que aquella tiene sobre la formación de capital humano, los sistemas productivos y los socio-sistemas de investigación, desarrollo e innovación (I + D + i).

Una manera de aproximarnos a la IA es refiriéndonos a una mesa de 4 patas y una nube. En el tope de la mesa tendríamos la big data, la enorme cantidad de datos generados por la actividad humana cuyo volumen, variabilidad y velocidad de crecimiento hacen insuficientes las capacidades y herramientas tradicionales para su procesamiento y análisis. Entre las patas de la mesa encontramos la ciencia de datos, apoyada a su vez por la ingenieria de algoritmos instrumentada vía machine learning y deep learning. Una tercera pata, que nos adentra en los sistemas productivos y en los escenarios de la vida cotidiana es el internet de las cosas (IoT) y, en general, la automatización inteligente. Y una cuarta pata, casi como envoltura protectora de todo lo demás, es la ciberseguridad, para asegurar la integridad e inviolabilidad de toda la data y las herramientas precedentes. Y todo lo anterior pudiendo tener su residencia en la computación y los servicios en la nube, que gracias al internet hacen ubicuo y disponible desde cualquier lugar servicios de almacenamiento, software e infraestructura.

Hasta aquí nos trajo la revolución de internet o digital, con su ola de expansión entre 1990 y 2021. La revolución del internet impactó en los modelos de negocios con el comercio electrónico, los enlaces entre empresas y la agilización de cadenas de producción y servicio con innovación orientada al B2C (business-to-consumer) y al B2B (business-to-business) y las nuevas avenidas de comunicación e interacción por vía de las denominadas redes sociales como  MySpace, Facebook, Instagram, Twitter (ahora X), Tik Tok y otras plataformas.

En lo que concierne a los modelos de negocio debemos referirnos a  Dan Tapscott con su noción de empresa “integrada” y “extendida” [2].  En lo que concierne a las innovaciones al interior de la empresa, la noción de “empresa integrada” alude a los usos de las TIC’s y el internet para el mejoramiento de la productividad individual y grupal y la generación de una info-estructura al servicio de las operaciones regulares internas. En lo relativo a las relaciones entre empresas u organizaciones, la noción de “empresa extendida” refiere al establecimiento de nexos de relativa interdependencia y metabolismo compartido y cooperativo, con cadenas de valor inter- empresa o entidad que, ahora, se hacían más permeables o porosas. De esta manera se procuraron usos operativos y estratégicos de las TIC y el internet para soportar y mejorar las operaciones en la cadena de valor interna y extendida (las relaciones con clientes, proveedores y socios).

A estos nuevos modelos de operación y de negocios se refiere Bill Gates con su noción del sistema nervioso digital , que nos lleva a un entendimiento más profundo del impacto de esas innovaciones en el enfoque y decisiones estratégicas de las organizaciones, el funcionamiento sus sistemas de producción y operación, y su relación con sus clientes y proveedores, permitiendo desarrollar organizaciones más inteligentes y, en consecuencia, más eficientes y efectivas, apoyándose en un sistema nervioso digital.

Al adentrarnos en el siglo 21, con base en la revolución del internet y otros desarrollos científico-tecnológicos, nos encontramos con lo que se ha denominado como 4ta. Revolución industrial, avanzamos hacia el internet de las cosas y la ‘internetificación’ del mundo físico, con el desarrollo de sistemas ciber-físicos.

Se trata ahora de la aplicación en la industria -y, por extensión, a los terrenos de los servicios y, con la domótica, a los hogares) de todo el nuevo universo del internet de las cosas (o entre las cosas), con vinculaciones automáticas de máquina a máquina (M2M), incluyendo junto a las máquinas a toda clase de dispositivos. Esto lleva a la expansión del sistema nervioso digital gracias a interfaces que vinculan – sin consideración de su localización física- en términos de información, en tiempo real, a personas, información, dispositivos y máquinas (human machine interfaces o HMI), es decir, tecnología operacional (OT), tecnología de la información (IT) y las personas que operamos ambas (sistemas humanos –SH). Se estructura así lo que Russell ha llamado el “cerebro global”.[3]

Es en este este escenario  que entra la Inteligencia Artificial más allá de los asistentes virtuales como Alexa o Siri y también más allá de los modelos de lenguaje (LLM) de  IA generativa hacia las aplicaciones con funciones de control como las que encontramos en vehículos autodirigidos, en sistemas robóticos de producción y otras aplicaciones cada vez más frecuentes.

Para el aprovechamiento de la IA necesitamos expertos técnicos, como los siguientes:

• Científicos de datos: que limpien, analicen e interpreten la gran cantidad de datos recopilados por dispositivos IoT y cualquier otro medio.

• Especialistas en IoT:  que comprendan las complejidades de los dispositivos, redes y protocolos de IoT, garanticen el flujo de datos desde los sensores a la nube y mantengan la seguridad de los dispositivos conectados.

• Ingenieros de IA: que diseñen, desarrollen e implementen algoritmos de IA y garanticen la implementación ética y responsable de la IA junto con los científicos de datos.

• Profesionales de ciberseguridad: que protejan todo el sistema de ataques cibernéticos, filtraciones de datos y accesos no autorizados.

Necesitamos también expertos vinculadores, como:

• Arquitectos de soluciones: quienes desempeñen un papel vital en el diseño e integración de estas diferentes tecnologías en un sistema cohesivo, comprendan las capacidades de cada tecnología y puedan cerrar la brecha entre los equipos de ciencia de datos, IoT, IA y ciberseguridad.

• Ingenieros de datos: que construyan y administren la infraestructura necesaria para almacenar, procesar y analizar la enorme cantidad de datos generados por los dispositivos IoT.

Y junto a los anteriores, necesitamos expertos en áreas o dominios, como, por ejemplo:

• Especialistas de la industria: dependiendo de la aplicación específica (por ejemplo, atención médica, manufactura, ciudades inteligentes), estos expertos son cruciales para comprender los desafíos y oportunidades específicos: cómo aprovechar el poder combinado de la ciencia de datos, IoT e IA para abordar problemas del mundo real.

Y, por supuesto, necesitamos de muchos profesionales ya más tradicionales, como los ingenieros electrónicos, eléctricos, mecánicos, mecatrónicos, biomédicos, de desarrollo de software, industriales, y los de otras áreas científicas o de la administración.

Necesitamos, sobre todo, de todos esos y otros profesionales con nuevos mindsets y nuevos enfoques  de sus intervenciones profesionales, pero tratar sobre esto nos llevará a un segundo post en este blog.

[1] de Quetteville, H. (2023, Abril 23) Yuval Noah Harari: ‘I don’t know if humans can survive AI’. The Telegraph. https://www.telegraph.co.uk/news/2023/04/23/yuval-noah-harari-i-dont-know-if-humans-can-survive-ai/

[2] Tapscott, D. (1996). The Digital Economy: Promise and peril in the age of networked intelligence. N.Y.: McGraw-Hill. Ver también: Tapscott, D.; Ticoll, M.; Lowy, D. (2000). Digital Economy. Harvard University Press.

[3] Russell, P. (1983). The Global Brain: speculations on the evolutionary leap to planetary consciousness. Los Angeles: JP Tarcher.