La propuesta de la mesa de trabajo del Senado en IA para crear una industria algorítmica en Chile

Con el fin de ser un insumo para la creación de políticas públicas y regulatorias en Inteligencia Artificial (IA), el año pasado la Comisión Desafíos del Futuro del Senado organizó la mesa “Legislando sobre Inteligencia Artificial”, la que consideró seis submesas de trabajo integradas por diversos actores y expertos de la academia, industria y sociedad.

Cada submesa elaboró un documento con propuestas -que están siendo armonizadas por el Senado- y se espera que se presente un libro con el trabajo y conclusiones.

DF tuvo acceso a las propuestas de la submesa de Industria y Desarrollo -que lideró la fundadora de Her Global Impact y asesora de innovación y tecnologías emergentes, Bárbara Silva y que integran 20 expertos-, la que plantea desarrollar una “industria algorítmica” en Chile y propone 15 medidas específicas.

El director de empresas y consultor en transformación digital, Hernán Orellana, uno de los integrantes de esta submesa, señaló que la propuesta busca capturar el valor que podría agregar al país la IA y sus distintas industrias.

“Hoy, por ejemplo, ves que las empresas dueñas de los algoritmos son las que encabezan los rankings de valorización de empresas porque son las que están produciendo el mayor valor económico”, dijo.

Para avanzar en esta línea, señaló, la colaboración y cooperación son fundamentales.“Necesitamos una comunidad virtual en torno a la IA que promueva la colaboración entre todos los actores, de manera que todos empujemos hacia el mismo lado”.

La propuesta central apunta al desarrollo de una industria algorítmica y una hoja de ruta a cinco años, lo que podría generar un impacto positivo en la economía al crear empleos y oportunidades de inversión, mejorar la productividad de empresas e instituciones, y contribuir a la innovación y desarrollo de nuevos productos y servicios.

Según la propuesta, el proceso implica el desarrollo de capacidades en ciencia de datos, IA, aprendizaje automático y otras tecnologías, contar con un sistema de innovación que facilite la investigación, desarrollo y adopción de nuevas tecnologías, y tener un marco regulatorio.

Además, los 20 expertos propusieron elaborar una hoja de ruta a cinco años para el desarrollo de esta industria, con el objetivo de lograr ser competitivos y sostenibles para generar un impacto positivo en la economía y sociedad.

Bárbara Silva, cochair de la submesa de Industria y Desarrollo, explicó que la propuesta establece una estrategia, métricas, indicadores y una estructura que permita desplegarla en el plazo indicado.

Sin embargo, tanto ella como Orellana, recalcaron que, más allá de tener un documento trazado, es clave contar con recursos y financiamiento para poder desplegarlo.

“Hemos desarrollado muchos documentos de políticas de promoción e incentivos, pero si no hay financiamiento para eso es bastante difícil”, dijo Orellana.

Datos abiertos y fomento de startups

Entre las 15 medidas, se propone impulsar nuevos modelos de negocio a partir de la IA, entre ellos, la creación de una infraestructura de datos públicos y apoyo a startups.

Orellana afirmó que para crear esta industria, se debe avanzar en una estrategia para incentivar a actores a producir datos abiertos -como el sector público o universidades- para que emprendedores puedan entrenar sus modelos.

En esta línea, la propuesta plantea desarrollar una infraestructura de datos públicos, es decir, impulsar la creación de un repositorio de datos abiertos para que se puedan entrenar modelos y pueda ser utilizado por desarrolladoras de IA para garantizar la “calidad y representatividad” de los datos.

Por ello, se propone crear las siete capas de data de los laboratorios naturales, de acuerdo con el modelo de interconexión de sistemas abiertos (OSI, en inglés). También plantea una estrategia de fomento para la creación colaborativa de bases de datos de acceso abierto para investigadores y empresas desarrolladoras.

Para Orellana, avanzar en una estrategia de datos abiertos es “fundamental”, ya que además del financiamiento, la “gran barrera” para el desarrollo de más emprendimiento e innovación en IA se relaciona con la falta de datos. “Sin estos no puedo hacer o entrenar un modelo”.

Por otro lado, también se propone focalizar los instrumentos de financiamiento para la investigación y desarrollo en IA. “El Estado siempre ha tenido un rol promotor de las industrias y acá tiene un rol muy importante que jugar”, agregó Orellana.

Así, los expertos sugieren crear incentivos para que las empresas se adaptan e integren la IA como parte de su estrategia, como redirigir los programas de apoyo al emprendimiento y de financiamiento a la investigación para temas relacionados con la IA.

Respecto al fomento y financiamiento, también se propone el surgimiento de startups enfocadas en el desarrollo de soluciones basadas en IA, a través de incentivos financieros, subvenciones y becas a emprendedores.