Así va Colombia en la implementación de tecnologías de Inteligencia Artificial

Este comienzo de año la Inteligencia Artificial (IA) ha estado encabezando titulares y protagonizando acaloradas discusiones en programas radiales y redes sociales, pues con los nuevos desarrollos también han revivido las premoniciones de Nick Bostrom, un filósofo sueco que advirtió de los riesgos para la especie humana del avance sin límites de este tipo de tecnologías.

Las plataformas Dall-e y Midjourney, que crean imágenes a partir de una indicación en texto, revivieron el debate sobre si había llegado el reemplazo de los artistas visuales. Con ChatGPT, un chatbot entrenado para procesar y generar lenguaje natural en varios idiomas como si fuera una persona, condensar información o elaborar respuestas sobre diversos temas; se habló del nacimiento de un mundo distópico en el que la IA podría reemplazar la mente humana en más que simples tareas operativas.

Juan Sebastián Estévez, líder de Tecnología para IBM Colombia, explicó que en cualquier caso “la IA debe tener una base de ética, tanto en su entrenamiento como en su uso. La confianza permite que las organizaciones comprendan, expliquen recomendaciones y resultados, y administren decisiones basadas en IA en su negocio (que pueden ser críticas para los requisitos regulatorios), al tiempo que mantienen la propiedad y la protección total de los datos”. Este factor, que es el punto de partida para consolidar un marco regulatorio, ha permitido trazar una hoja de ruta para el ecosistema tecnológico en el país. De hecho, desde 2019 se trabajó el ‘Marco Ético para la Inteligencia Artificial en Colombia’, en el que se plantearon diez pilares con guías para el desarrollo de este tipo de tecnologías. Estos avances han permitido consolidar el surgimiento de varias iniciativas que dejan al país con varios retos, pero muy bien posicionado en la región, según el Banco Interamericano de Desarrollo en su informe sobre el uso de IA al servicio del bien social.

Por buen camino

Según Estévez, en un estudio realizado por IBM en Colombia, el año pasado el número de empresas que usan IA creció 7 por ciento con respecto a 2021 y casi la mitad de las compañías consultadas está explorando usarla de alguna manera. Así mismo, Asobancaria ha identificado que la IA junto al Big Data son las dos tecnologías que más está implementando la industria financiera especialmente para la gestión de activos, el comercio algorítmico, la suscripción de créditos, personalización de productos y ciberseguridad.

“La IA está dando forma al futuro de los pagos digitales. Las empresas en este sector a menudo utilizan tecnologías de vanguardia como estas para potenciar la experiencia del consumidor y asegurar la transacción”, precisó Carlos Fajardo, gerente de Marketing y Comunicaciones Latam Region de PayU. Su éxito, precisamente, radica en la capacidad para solucionar diversos tipos de problemas en distintas industrias, con acciones como la automatización, simplificación, mejora de la experiencia de los usuarios a través de la recolección de datos, y reducción de costos, entre otros. “Hoy cualquier empresa de cualquier sector puede usar IA. De hecho, existen casos exitosos que van desde servicios financieros hasta deportes. Los principales sectores en Colombia que ya están usando e invirtiendo en este sector son la banca, seguros, retail y telecomunicaciones”, agregó Estévez.

Los retos son varios. Además de alinear estas tecnologías al marco ético para garantizar la confianza por parte de los usuarios, se debe resolver la escasez de talento humano con habilidades, experiencia y conocimiento en IA. “La falta de profesionales en tecnología es una realidad y representa una barrera para la adopción de estos avances. Es fundamental que haya una cultura de aprendizaje constante, no solo de la fuerza laboral sino de las nuevas generaciones, porque eso garantizará una correcta adopción de las tecnologías emergentes”, concluyó Estévez.

Casos de éxito en Colombia

Estos son algunos ejemplos de uso de IA en el país:

• La compañía IMEXHS, que ayuda a especialistas de imágenes diagnósticas a detectar más fácilmente riesgos o anomalías en los exámenes a través de diversas herramientas tecnológicas, incluyó dentro de su portafolio a Stella AI, una inteligencia artificial que facilita el diagnóstico de rayos X de tórax.
• Quentile Gradient Boosting: un modelo de aprendizaje automático a través del cual el Gobierno puede identificar potenciales beneficiarios de programas sociales con información recaudada del Sisbén.
• 1DOC3: una plataforma virtual de orientación médica que se entrena con diferentes fuentes de información, entre enciclopedias, librerías y etiquetas elaboradas por expertos, y tiene la capacidad de generar y procesar lenguaje natural para interactuar con pacientes.

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