El desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA) contemporánea, es indisociable del paradigma digital que da soporte a la disrupción tecnológica que transformó la forma en que se captura, transmite, procesa y almacena la información.
El cambio de paradigma motorizado por la revolución del tratamiento de grandes volúmenes de datos (big data) y los métodos matemáticos implementados en el modelo de aprendizaje automático (Machine Learning) permiten nuevos modos de producción en la captura y análisis de datos para producir información digital es un factor relevante.
Las empresas como Amazon, Alibaba, Alphabet, Mercado Libre, que operan plataformas basadas en software, están reorganizando la cadena de creación de valor mediante la aplicación de IA para la logística y esto hace que el funcionamiento de los mercados se haya redefinido de forma radical.
Esta reorganización dirigida por la IA está alterando también la lógica y la estructura de producción en todos los sectores, así como el proceso de toma de decisiones a todos los niveles: desde la gobernanza nacional al desarrollo urbanístico, la aplicación de la ley, la concesión de créditos y la inversión en educación y en salud.
En el documento “la gobernanza de los datos y la Inteligencia Artificial”[i], Cecilia Alemany y Anita Gurumurthy afirman “la forma en que se usa información estructurada extraída de los datos generados por las interacciones sociales (de persona y de objetos, todos interconectados en un mundo de datos) genera beneficios económicos supone un giro en las estructuras basales de la sociedad y la economía que requiere un nuevo modelo de gobernanza”.
Uno de los principales aspectos que ha impulsado los avances de la IA de las últimas décadas y las técnicas de aprendizaje automatizado (machine learning) ha sido la posibilidad de contar con anchos de banda crecientes en la red internet y la capacidad de procesamiento paralelo de alta velocidad que posibilitan transferir, procesar y almacenar grandes volúmenes de datos.
El modelo de negocio, concentrado en corporaciones digitales, basado en plataformas de software y aplicaciones ha generalizado la captura y el tratamiento de los datos con fines comerciales y corporativos. Por lo cual, la mirada sobre gobernanza de los datos en el contexto del desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA), es parcial.
Está orientada por la mirada de los Sistemas de Información y la Ciencia de Datos. Solo abarca temas como el acceso, la estructura y organización, el análisis y la explotación de los datos. Si bien, constituyen una de las dimensiones centrales en relación a la infraestructura de tecnologías de la información, la noción de gobernanza de datos tiene mayor amplitud, ya que las implicancias en la organización requieren de un abordaje completo y transversal entre los diferentes niveles de gestión y decisión basado en evidencias.
Su valor es estratégico, ya que la propiedad y el cuidado de los datos son condiciones básicas para una política pública orientada a la soberanía de conocimientos.
Es necesario para el abordaje de esta temática digital la formulación de planes nacionales con estrategia y agenda para los temas de IA y el valor de los datos públicos y privados, formulados como política de estado.
Estas acciones permiten identificar los principales desafíos, necesidades y brechas digitales que deben atenderse para la adopción y la implementación de la IA en un contexto nacional, así como la toma de posición del país y su forma de abordarlo.
Argentina, es un productor incipiente de productos y servicios basados en tecnologías digitales el contrapeso con los productores mundiales de tecnologías de IA, es muy desigual y nos enfrenta múltiples desafíos.
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