Inteligencia artificial en México: construyendo una agenda

Durante la pandemia de covid-19, la inteligencia artificial ha sido utilizada alrededor del mundo, principalmente para informar las medidas de restricción de la movilidad, la previsión de la evolución de los brotes y la investigación para el desarrollo de una vacuna o un tratamiento, ahorrando meses de experimentación gracias a su uso en la predicción de la estructura del virus. Las medidas deberán evaluarse en función de sus resultados al final de la pandemia; sin embargo, ponen en relieve el potencial de la IA en las intervenciones para responder a problemas públicos. La rápida evolución de esta tecnología en los últimos años ha despertado el interés de múltiples gobiernos. No obstante, se ha analizado relativamente poco desde una perspectiva de políticas públicas, lo que podría limitar las capacidades gubernamentales para generar agendas que contribuyan a la solución de problemas públicos, aprovechar las oportunidades y afrontar los retos relacionados con el uso de la IA.

Recientemente, el Laboratorio Nacional de Políticas Públicas del Centro de Investigación y Docencia Económicas (LNPP-CIDE) realizó una investigación con la finalidad de identificar las capacidades científico-tecnológicas y de innovación en materia de IA y de Ciencia de Datos (CD) para la Ciudad de México (CDMX).¹ A partir de la información encontrada, se elaboró la primera versión de una agenda prioritaria en ambas materias para la entidad. Aquí se presentan los principales hallazgos: las necesidades de formación de recursos humanos en la educación superior; las capacidades de innovación y las científico-tecnológicas; el potencial de aplicación de la IA y la CD, favoreciendo la productividad de la CDMX, y una propuesta de agenda mencionada. Cabe señalar que si bien la IA y la CD tienen ámbitos propios, encuentran espacios de vinculación y la última es fundamental para el desarrollo de la primera.   

Antes de presentar los hallazgos, resulta importante considerar su posible utilidad para el resto de las entidades federativas y a nivel nacional. La CDMX es líder o destaca entre las entidades en diversos factores relacionados con las capacidades científico-tecnológicas y de innovación. En este sentido, la problemática encontrada en materia de IA y CD podría no sólo ser válida, sino incluso de una magnitud más amplia para la mayoría de los estados. Además, debido a que la investigación en el tema es relativamente escasa a nivel nacional y casi nula para algunas entidades federativas, los hallazgos también indican la relevancia de que los gobiernos locales y el federal amplíen los esfuerzos para precisar los diagnósticos de cada contexto y generar propuestas de políticas específicas.

Ilustración: Estelí Meza

Formación de recursos humanos

En la CDMX, la oferta de programas de educación superior específicamente diseñada en IA o CD y en campos cercanos del conocimiento es relativamente reducida, en comparación con la de otras áreas. Por ejemplo, sólo se encontraron 11 programas específicamente diseñados, o 0.3% del total en la entidad (ver Tabla 1). De acuerdo con información obtenida a partir de un Taller de inteligencia colectiva organizado por el LNPP-CIDE (en adelante, Taller), uno de los principales obstáculos para la formación de perfiles idóneos en IA y CD en la CDMX es precisamente la escasez de programas de formación expresamente creados en campos cercanos del conocimiento. Asimismo, la información obtenida de una bolsa de trabajo electrónica ilustra los niveles salariales para las vacantes relacionadas con la IA y la CD. En su mayoría, las remuneraciones encontradas fueron relativamente altas (superiores a $20,000 y hasta $75,000 mensuales), lo cual también sugiere la importante demanda de esos perfiles en comparación con la oferta.

Tabla 1. Programas de educación superior e investigadores de la CDMX en IA, CD o campos cercanos del conocimiento

Fuente: elaboración propia con información del Conacyt, la Asociación Nacional de Universidades e Instituciones de Educación Superior (ANUIES) y diversas  instituciones de educación superior.

Las carencias en la calidad de los programas constituyen otra de las limitantes de la CDMX para la formación de recursos humanos en IA y CD. Gracias al Taller se identificaron algunos factores relacionados. Uno de los principales es el insuficiente desarrollo de competencias en la tecnología, las ingenierías, las matemáticas y las ciencias físicas. Otra limitante es la falta de una formación multidisciplinaria que contribuya a la aplicación de los conocimientos para la solución de problemas sociales complejos. Otros factores son: la falta de desarrollo de habilidades blandas; las carencias de infraestructura y equipo tecnológico en las instituciones de educación superior (IES); la insuficiente investigación y divulgación del conocimiento, destacando los estudios de la ética en la IA; la desactualización de algunos planes de estudio, entre otros. La desigualdad de género en el acceso a los programas fue otra de las problemáticas identificadas. Por ejemplo, las mujeres representan solamente 22% de los estudiantes en los 256 programas de campos del conocimiento cercanamente relacionados con la IA y la CD.

En materia de formación de recursos humanos se derivan al menos tres retos: ampliar la oferta de programas en IA y CD o de campos del conocimiento cercanos; alcanzar mayor calidad gracias al desarrollo de habilidades cognitivas y blandas, así como más transversalidad entre las disciplinas, y reducir las desigualdades en el acceso a los programas.

Capacidades de innovación y científico tecnológicas

A pesar de contar con algunas ventajas frente al resto del país, el sistema de innovación en la CDMX también enfrenta diversas problemáticas y desafíos, incluyendo los relacionados con el desarrollo de innovaciones en IA y CD. A continuación, se señalan algunos de los problemas identificados, varios compartidos a nivel nacional y global.

De acuerdo con el Taller, en la CDMX la falta de recursos humanos especializados también incide en las capacidades de innovación; entre sus principales consecuencias, limita las posibilidades de investigación y desarrollo de proyectos. A esto se suma la inadecuada gestión del talento en IA y CD; entre otros factores vinculados, se encuentran la poca especialización de los procesos de reclutamiento, el desconocimiento de las potencialidades de la IA y la CD, y la falta de una cultura orientada al uso de la tecnología entre directivos. 

La disponibilidad y la calidad de los datos son indispensables para desarrollar innovaciones en IA y CD. Si bien a nivel global el flujo de datos ha aumentado, el acceso a ellos sigue siendo insuficiente y los incentivos para compartirlos pueden haber disminuido. El país y la CDMX no están ajenos a esas situaciones. Entre otros desafíos se encuentran: incrementar la generación, liberación y estandarización de datos públicos, incluyendo gobierno locales; impulsar las iniciativas de datos abiertos de las organizaciones generadoras de datos en todos los sectores; fomentar el desarrollo de mercados de datos; incentivar los servicios para el almacenamiento cuyos costos continúan siendo elevados; impulsar el flujo de datos entre organizaciones, entre otras. En materia de conectividad, si bien el país ha presentado avances, aún persisten limitantes como: la necesidad de mayor cobertura, una brecha digital relevante y la falta de velocidad en una proporción importante de las conexiones.

En cuanto a las técnicas y métodos en IA y CD implementados dentro de las organizaciones (p.ej. aprendizaje de máquinas), estos suelen estar subutilizados, en parte debido a que algunos costos resultan significativos y a que demandan de capacidad de adaptación al interior de las organizaciones. También existen problemáticas adicionales en los marcos regulatorios, por ejemplo: la falta de certidumbre jurídica en materia de derechos de autor y de diversa normatividad básica, como disminuir las barreras de entrada al mercado en el caso de las plataformas digitales. Igualmente están pendientes de actualizar en la normatividad múltiples temas, como: la protección de datos personales y la privacidad; la inclusión de figuras como las cooperativas y los fideicomisos de datos (data trusts); así como diversos conceptos relacionados a la economía y sociedad digitales, entre varios otros.

En cuanto a las capacidades científico-tecnológicas en materia de IA y CD en la CDMX, se identificaron diversos factores relacionados como actores especializados (IES, redes académicas, organizaciones de la sociedad civil y empresariales, empresas, instituciones gubernamentales locales y federales), o la infraestructura (p.ej. laboratorios con equipos especializados). También se identificaron 201 proyectos de investigación o desarrollos en IA y CD que han tenido lugar en la entidad, varios con posibilidades de aplicación en las problemáticas urbanas. Sin embargo, también es posible señalar diversas limitantes, por ejemplo: la necesidad de más instrumentos de políticas enfocados en desarrollar innovaciones o investigación científica en IA y CD; la escasez de iniciativas para la vinculación entre IES, gobierno, empresas y sociedad civil; pocos proyectos de investigación, si se comparan con el total de la entidad; la mayoría de los proyectos, patentes e investigadores del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) se concentra en muy pocas IES, lo que plantea retos para aprovechar el potencial de otras instituciones; pocos o nulos proyectos de investigación en algunos temas relevantes para la entidad como la gerociencia o el ordenamiento urbano; la falta de investigadores en temas de IA desde una perspectiva de las Ciencias Sociales o las Humanidades, entre otros. 

Por lo mencionado respecto a las capacidades de innovación y las científicas-tecnológicas, algunos de los principales desafíos se encuentran en materia de: la gestión del talento; el acceso y almacenamiento de datos; la subutilización de métodos y técnicas; la actualización de las regulaciones; el mayor impulso a la investigación, entre otros.

Aplicación de la IA y la CD para favorecer la productividad de la CDMX

A partir de un análisis de complejidad económica y otros indicadores, así como las tendencias de los sectores con mayor potencial para beneficiarse de la IA, se identificaron algunas actividades económicas que podrían contribuir a que la CDMX logre un crecimiento económico más rápido. En términos generales, la entidad cuenta con una estructura productiva relativamente sofisticada que puede beneficiarse de adoptar más IA. En cuanto a las actividades económicas, se identificaron múltiples casos como: diversos servicios vinculados con la banca y la bolsa de valores; el comercio de diversos productos, destacando los textiles, el calzado, los abarrotes y los alimentos; los servicios de publicidad; los servicios de telecomunicaciones; la industria farmacéutica; turismo, entre otras. Asimismo, debido a su amplio potencial de aplicación, la IA podría aprovecharse en las industrias más aventajadas como: la industria fílmica y del video; algunas industrias manufactureras; la fabricación de maquinaria y equipo; algunas industrias alimentarias, entre otras.

Construyendo una agenda

La agenda preliminar en IA y CD para la CDMX se construyó considerando las áreas prioritarias para el desarrollo de la entidad. Para identificarlas, se utilizaron encuestas, estudios y el actual Programa de Gobierno de la CDMX. Siguiendo este último, la agenda se conforma por seis ejes: 1. Igualdad y derechos; 2. Ciudad sostenible; 3. Movilidad; 4. Seguridad pública; 5. Cultura, y 6. Ciencia, innovación y transparencia. Por razones de espacio e interés para este blog, únicamente abordaremos el 1, 5 y 6. Entre las aplicaciones de la IA y la CD consideradas se incluyeron diversas investigaciones o desarrollos generados en la entidad (248 en total), principalmente en instituciones de educación superior (IES). Vale la pena recordar que la segunda etapa de este proyecto fue suspendida por lo que no se pudo continuar con el trabajo de la agenda.

Aunque se desarrollaron todos los ejes de la agenda, a continuación se abordan los temas relacionados con la educación y la política científica. Antes de hacerlo, de forma transversal a todas las acciones y proyectos, es indispensable considerar los contextos de implementación, incluso dentro la propia CDMX. A manera de ilustración, entre múltiples posibles consideraciones organizacionales, sería necesario vincular con claridad las iniciativas con los objetivos de cada organización, generar una arquitectura de datos y diversas capacidades analíticas. Obviar los contextos podría no sólo disminuir los beneficios, sino ampliar los riesgos de efectos negativos.

Una de las materias incluidas en el primer eje, “igualdad y derechos”, es la educación. Al respecto, un tema destacado fue el impulso de la oferta de programas de educación superior en IA, CD y campos del conocimiento cercano (CCC), actualmente insuficiente. En cuanto a la calidad de la educación, diversas aplicaciones de la IA podrían resultar útiles. Una oportunidad podría encontrarse en el desarrollo de sistemas inteligentes de enseñanza o tutoriales, adaptables a las necesidades de cada estudiante. Asimismo, varias investigaciones en marcha en la entidad podrían contribuir, por ejemplo, los desarrollos de realidad virtual y aumentada para el aprendizaje y la docencia o la robótica aplicada a la pedagogía. Para enfrentar las desigualdades educativas en el acceso a programas de educación superior en AI, CD y CCC, podrían considerarse múltiples medidas como becas, tutorías o cursos vocacionales con enfoque de género. En cuanto a la disminución de la deserción escolar en todos los niveles educativos, podrían detectarse estudiantes en situación de riesgo.

Relacionado con el ámbito laboral pero también educativo, el incremento de la automatización que traerá la IA en varias industrias disminuirá las tareas más rutinarias y generará nuevos empleos. Para reducir los riesgos y aprovechar las oportunidades, son necesarias mejoras en la formación y la capacitación. Por ejemplo, en el sistema educativo, además de fortalecer las competencias digitales y habilidades cognitivas, también es necesario un mayor desarrollo de habilidades como: la creatividad, la cooperación, la comunicación y otras habilidades socioemocionales, que son más difíciles de automatizar. Asimismo, será relevante invertir en la oferta y la calidad de los programas para volver a capacitar (re-skilling) y para mejorar las capacidades (up-skilling) de los trabajadores frente al vertiginoso avance de las tecnologías.

Diversas discusiones y actualizaciones de la legislación se encuentran también pendientes. Entre los temas fundamentales destacan la protección de datos personales, la privacidad de la información, la disminución de externalidades negativas de las aplicaciones y lograr mayor certidumbre jurídica de los derechos de autor. Otras discusiones relevantes para la actualización de las leyes se relacionan con conceptos como de la economía digital, las cooperativas y los fideicomisos de datos (data trusts), entre varios otros.

Como se mencionó, el quinto eje aborda el impulso a la cultura. Aquí, la IA puede aprovecharse en aplicaciones que van desde plataformas que promueven la oferta cultural, hasta desarrollos para facilitar el acceso al arte y la cultura. Una ilustración son los robots humanoides que empiezan a incorporarse en algunos museos de otros países. Aplicaciones adicionales pueden servir para el estudio y desarrollo de las artes. Incluso, en la CDMX se detectó un proyecto que busca averiguar los alcances y limitaciones de técnicas de la IA en la creación de artistas artificiales.

El último eje incluye la ciencia, la innovación y la transparencia. Si bien en ciencia e innovación la CDMX ocupa una posición privilegiada en el país, aún es necesario un mayor impulso. Además de ampliar la oferta y la calidad de los programas en IA, CD y CCC, se requiere mayor fomento a las innovaciones así como a la colaboración entre las IES, las empresas, el gobierno y la sociedad, Otro asunto relevante será lograr más proyectos multidisciplinarios, incluyendo a las Ciencias Sociales y las Humanidades, donde la investigación en IA es muy escasa en la entidad. Destaca la necesidad de mayor investigación en materia de la ética en la IA.

Aunque la agenda presentada no pretende ser exhaustiva, ilustra las potencialidades de la aplicación de la IA y la CD en la atención de diversas problemáticas en la CDMX. Es importante subrayar que el gobierno de la entidad ha generado diversas intervenciones utilizando esas herramientas, y podría ser una de las que tienen mayores avances en el país. Sin embargo, ante la velocidad de los cambios tecnológicos, no sólo es necesario sino urgente que los gobiernos locales y el federal discutan y construyan agendas integrales que permitan alcanzar estrategias para disminuir los riesgos, afrontar los retos y potenciar los beneficios de la IA y la CD. Se trata de un asunto central para poner estas herramientas al servicio de la ciudadanía, enriqueciendo los instrumentos e intervenciones diseñados para afrontar los problemas públicos.

Jorge Puga
Investigador del Laboratorio Nacional de Políticas Públicas del Centro de Investigación y Docencia Económicas (LNPP-CIDE).

Josué González
Investigador del Laboratorio Nacional de Políticas Públicas del Centro de Investigación y Docencia Económicas (LNPP-CIDE).

¹ La investigación formó parte del proyecto: “Red de vinculación especializada en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos de la Ciudad de México”, en el marco de un Fondo Mixto del Conacyt y la CDMX. Ese proyecto estuvo encabezado por el CIMAT y los resultados de la primera etapa fueron entregados a la Secretaría de Educación, Ciencia, Tecnología e Innovación de la CDMX. Cabe señalar que el proyecto inició con la administración previa de la entidad y después de la primera entrega, en 2019 fue cancelado por motivos ajenos a las IES participantes.