Donde estamos en inteligencia artificial

En ambos indicadores Chile aparece con una sólida posición en infraestructura digital y gobernanza. En infraestructura, destaca en conectividad, pero tiene déficit en capacidad de cómputo de última generación.

“La capacidad científica chilena en ciencia de datos tiene todavía un escaso impacto en innovación pública y privada”.

Un aspecto en que nuestro país lidera a gran distancia es la disponibilidad de capital humano avanzado y en productividad científica. Lo preocupante es que en innovación y desarrollo obtiene un puntaje de 42 de un máximo de 100. A pesar de la calidad de su capital humano avanzado y su elevada productividad científica, Chile está lejos del líder de la región, Uruguay, con un puntaje que lo duplica.

La capacidad científica chilena en ciencia de datos tiene todavía un escaso impacto en innovación pública y privada. En el caso de Uruguay, el ILIA destaca que “existe una visión de ecosistema en que diferentes actores coordinan e integran acciones” en este ámbito. Existe suficiente evidencia de que el capital social es fundamental para la colaboración y la innovación, y aquí Chile tiene un importante déficit.

Otro ámbito en déficit es el regulatorio. Todavía no tenemos una regulación específica para IA. Y la nueva ley de protección de datos y ciberseguridad aún no ve la luz, luego de años de tramitación. 

En términos de percepción, los “nudos críticos” más relevantes que se levantaron son la invasión a la privacidad, discriminación y precarización del trabajo. En estos ámbitos, es importante avanzar en regulaciones y mayor difusión de la oportunidad de que la IA puede ser complementaria al trabajo humano. 

Evidentemente, ciertos ámbitos de la IA, combinados con automatización e internet de las cosas, reemplazan trabajos que anteriormente eran desarrollados por humanos.  Un estudio del WEF de 2021, estimaba que Chile tenía un 20% de la fuerza de trabajo con competencias manuales rutinarias en alto riesgo de ser sustituidos por estas tecnologías. La respuesta es el reentrenamiento, de modo que IA puede ser una herramienta para apoyar antes que reemplazar a las personas.

El desafío es avanzar en digitalización de los principales sectores productivos y reorientar “cientistas de datos” a desarrollar, junto con especialistas sectoriales, analítica predictiva que permita desarrollar capacidades que impliquen transformaciones integrales de los procesos de negocios, con elevado impacto en productividad y sustentabilidad de nuestra economía, que nos permita dar el salto al desarrollo.