El dato de adopción de IA en Latinoamérica es aún más relevante si se compara frente a cifras en otras regiones como la Unión Europea, donde alcanza un 28 %, Estados Unidos (35-38 %) y China (más del 40 %).
En este marco, expertos de la firma de normalización y certificación, NYCE, la Asociación de Internet MX y consultoras como BP Gurús y The White BX Project advirtieron en conferencia de prensa que la región enfrenta desafíos estructurales que limitan el despliegue responsable y eficaz de la IA.
Entre ellos, mencionaron la escasa inversión pública en ciencia y tecnología —equivalente a solo 0,5 % del producto interno bruto (PIB) regional, muy por debajo del 2,4 % registrado en países desarrollados según datos de la UNESCO—, bajos niveles de alfabetización digital y dependencia tecnológica de modelos entrenados con datos ajenos a la realidad local.
Según los expertos, estos factores incrementan el riesgo de exclusión, reproducción de sesgos discriminatorios y concentración de beneficios en sectores urbanos o económicos específicos.
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“Esta brecha evidencia no solo una diferencia en capacidades tecnológicas, sino también en visión estratégica, infraestructura digital y preparación institucional para integrar la IA de forma segura y ética”, señaló Carlos Pérez, director de NYCE y presidente del Consejo Mexicano de Normalización y Evaluación de la Conformidad (Comenor).
Es por ello, que los expertos enfatizan la necesidad de avanzar hacia modelos de corregulación, en los que convivan estándares técnicos globales y marcos legales nacionales con visión ética y cultural local.
Asimismo, proponen fomentar la formación de talento en ciencia, tecnología y humanidades, así como diseñar políticas públicas que articulen prioridades sociales y productivas.
“El desarrollo de soluciones tecnológicas con una visión cultural y social propia puede convertirse en una ventaja competitiva. Pero para lograrlo, es fundamental fomentar una educación inclusiva en ciencia y tecnología que integre también dimensiones éticas y humanistas”, señaló Ariana Bucio, directora de BP Gurús.
Frente a este panorama, también impulsaron el uso del estándar internacional ISO/IEC 42001, el cual establece principios de gobernanza, seguridad, rendición de cuentas y mitigación de riesgos en la implementación de IA.
Además, sostuvieron que este marco técnico, desarrollado por la Organización Internacional de Normalización (ISO), permite anticipar y controlar los tres principales riesgos asociados a la IA: sesgos algorítmicos, violaciones a la privacidad y falta de transparencia.