La inteligencia artificial tendrá un impacto económico de 16 billones de dólares en 2030

Las Vegas, EU. La Inteligencia Artificial, la tecnología que ayuda a automatizar procesos de cómputo mediante algoritmos alimentados con grandes cantidades de datos, alcanzará un impacto económico de 16 billones de dólares en el año 2030. Éste fue el resultado de una proyección realizada por la consultoría PWC y fue también el tema central de una de las primeras mesas del CES 2020, la feria de tecnología de consumo más grande del planeta, que se lleva a cabo del 7 al 10 de enero en Las Vegas, Nevada.

No es gratuito que esta industria dé tanta relevancia al impacto que tendrán en la economía técnicas como el aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning). Buena parte de las innovaciones tecnológicas presentadas durante el CES 2020 están directamente vinculadas con la Inteligencia Artificial. Un pabellón completo dedicado a la industria automotriz y sobre todo a los vehículos autónomos, varios lanzamientos de asistentes virtuales y toda una gama de soluciones industriales que usan la IA son solo algunos ejemplos de esta tendencia. 

Si bien el nivel actual de adopción de soluciones de Inteligencia Artificial ronda el 40% de las empresas a nivel mundial, de acuerdo con Ritika Gunnar, vicepresidenta de Laboratorios y Aprendizaje de Inteligencia Artificial y Data en IBM, este dato cambiará radicalmente en los próximos 18 a 24 meses, pues la adopción de esta tecnología llegará a hasta 90% de las compañías.

“Todas las industrias están adoptando Inteligencia Artificial. Algunas lo usan para impactar el compromiso de los clientes, para incrementar el conocimiento de sus trabajadores o para ayudar procesas intensas cargas de trabajo, como en el caso del Internet de las Cosas”, dijo Gunnar. 

Financiamiento, salud y educación

Para Edward Hsu, asesor senior en Tecnologías Disruptivas del Banco Mundial, la mayor parte de este impacto puede llegar con fuerza a los países en desarrollo, como México. De acuerdo con el especialista, las áreas en las que la Inteligencia Artificial se ha desarrollado con mayor fuerza en este tipo de países es en el sector de los servicios financieros. 

“Los países en desarrollo tienen mucho más que ganar con los beneficios de la Inteligencia Artificial. Una de las barreras para lograr un crecimiento económico en estos países es el acceso a financiamiento y la Inteligencia Artificial está mitigando esta barrera, sobre todo gracias a aquellas empresas que ofrecen préstamos usando técnicas de aprendizaje automático”, dijo Hsu. 

El especialista del Banco Mundial aseguró que las siguientes grandes tendencias que esta institución prevé observar en los próximos años en los países en desarrollo es una cada vez mayor utilización de la IA dentro de las industrias de la salud, la educación y la energía. Para lo que es necesario que los algoritmos que utiliza esta tecnología sean adaptados para operar en este tipo de países.

Barreras

La adopción de soluciones de Inteligencia Artificial presenta barreras no sólo en los países en desarrollo sino en las economías más desarrolladas. Dichas barreras recaen tanto en quienes desarrollan y utilizan la Inteligencia Artificial en sus labores cotidianas como entre quienes han tenido un acceso escaso a esta tecnología.

De acuerdo con Ritika Gunnar, de IBM, son tres las barreras que pueden ralentizar la adopción de la Inteligencia Artificial entre las personas y las empresas:

1. Calidad de los datos: La mala calidad de los datos utilizados para alimentar los algoritmos de Inteligencia Artificial puede ocasionar que sus resultados no sean los más adecuados y generar una mala impresión en los usuarios finales.
2. Sustitución laboral: La Inteligencia Artificial producirá un desplazamiento de las actividades laborales de muchos trabajadores, una situación que se exacerbará mientras no haya un aumento en las capacidades sobre esta tecnología entre estos trabajadores.
3. Confianza: La poca transparencia respecto a la información que usa la IA y en el desarrollo de algoritmos que se comportan como cajas negras, es decir que no es posible saber cómo funcionan, genera desconfianza entre los no usuarios debido a los potenciales riesgos en materia de privacidad y protección de datos.

Las barreras de acceso a esta tecnología, según Edward Hsu, del Banco Mundial, aumentan en países en desarrollo, como es el caso de México y la mayoría de los países de América Latina. De acuerdo con el especialista, en estas naciones la falta de capacidad en ciberseguridad, la falta de un marco regulatorio que proteja a los usuarios de estas tecnologías y poca inclusión en cuanto al desarrollo de habilidades son las barreras que más afectarán al desarrollo de la IA en países en desarrollo.

rodrigo.riquelme@eleconomista.mx