La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente el mundo, y Chile no se queda atrás. El país está invirtiendo fuertemente en tecnología, con el objetivo de convertirse en un líder regional en esta área.
El Presidente Gabriel Boric prometió elevar del 0,34% al 1% del PIB la inversión en ciencia, tecnología e innovación al término de su mandato de cuatro años. Así, en 2023, se agregaron unos US$ 53 millones al presupuesto del Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación, que alcanzó los US$ 595 millones. Por otro lado, Chile publicó su primera Política Nacional de IA en 2021.
Esto ha llevado a Chile a ocupar el primer lugar en la región en el Índice Latinoamericano de IA (CENIA, 2023). Entre las áreas que sobresalen se incluyen la infraestructura de datos, el capital humano avanzado, la investigación y la conectividad, entre otros aspectos.
En ese contexto, la IA tiene el potencial de revolucionar a Chile en una variedad de sectores, desde la agrotech hasta la salud. Por ejemplo, la IA se puede utilizar para mejorar la eficiencia de la producción agrícola, desarrollar nuevos tratamientos médicos y automatizar tareas administrativas.
En el sector privado, también hay un creciente interés en la IA. Las empresas chilenas comienzan a adoptar IA para mejorar sus operaciones y competir en la economía global.
Un estudio del Centro de Reputación Corporativa del ESE Business School, de la Universidad de los Andes, arrojó que el 30% de las empresas ya adoptaron la IA, principalmente en tareas de marketing y ventas, segmentación de clientes y promociones.
Qué es CENIA
CENIA, siglas que corresponden a “Centro Nacional de Inteligencia Artificial“, es una entidad en Chile que se dedica al desarrollo, investigación y promoción de la inteligencia artificial (IA). Su objetivo principal es impulsar el avance y la adopción de la IA en el país, así como también contribuir al desarrollo de proyectos innovadores y tecnológicos en este ámbito.
Para las empresas, CENIA representa una oportunidad para acceder a recursos, conocimientos y servicios relacionados con la IA. A través de esta entidad, las empresas pueden obtener asesoramiento, capacitación, y apoyo en la implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial. Además, CENIA facilita la conexión entre empresas y profesionales especializados en IA, fomentando así la colaboración y el intercambio de ideas en este campo.
Introducción a la inteligencia artificial en Chile
Frente al potencial que ofrece la Inteligencia Artificial para el desarrollo económico, Chile está invirtiendo fuertemente en el tema. El Gobierno apoya el desarrollo de la IA a través de una serie de iniciativas. En 2022, lanzó el Programa Nacional de Inteligencia Artificial, que tiene como objetivo hacer de Chile un líder regional en el tema.
El programa incluye inversiones de más de 100 millones de dólares en investigación y desarrollo, capacitación y adopción de estas tecnologías.
En agosto pasado, el Centro Nacional de IA de Chile (CENIA), con el apoyo de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (Cepal), presentó el Primer Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial. El estudio evalúa el nivel de preparación de 12 países de la región en relación a esta tecnología. En este índice, Chile resultó ser el país mejor evaluado, obteniendo un puntaje de 73%.
El documento precisa que el potencial de la inversión privada en IA a nivel global se estimaba en US$ 190.000 millones hasta 2022. Por ahora América latina solo acapara alrededor de US$ 8.200 millones, por lo que el potencial es grande y Chile es el mejor preparado para capitalizar oportunidades.
Según la medición del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA), Chile obtiene 72,67 puntos de 100. Las variables son diversas: infraestructura, desarrollo de talentos, investigación, I+D, entre otras. Le sigue Brasil, con 65,31 puntos, y el tercero es Uruguay, con 54,99 puntos. La Argentina está cuarta con 54,76 puntos.
IA en el sector privado
También las empresas chilenas están comenzando a adoptar IA para mejorar sus operaciones y competir en la economía global.
Por ejemplo, la empresa chilena de telecomunicaciones Entel está utilizando IA para mejorar la experiencia de sus clientes, y la empresa de servicios financieros Banco Santander está utilizando IA para detectar fraudes.
Un caso emblemático es DART, una plataforma de teleoftalmología en la nube que usa IA para interpretar exámenes de retina y detectar de manera precoz y automatizada la presencia de signos de ceguera por diabetes. La herramienta, que se está implementando desde 2018 en las más de 200 unidades de atención primaria oftalmológica administradas por el Ministerio de Salud.
Otro ejemplo, en el área de Recursos Humanos es la empresa AIRA, que ha desarrollado un sistema, capaz de publicar avisos de empleo en diversos portales, para leer y clasificar CVs de forma automática con procesamiento de lenguaje natural, y luego aplicar pruebas psicométricas y entrevistas en video a los perfiles más aptos para el cargo.
Tipos de inteligencia artificial
- IA Débil (o Estrecha): Especializada en realizar tareas específicas sin generalización. Ejemplos incluyen sistemas de recomendación, reconocimiento de voz y chatbots.
- IA Fuerte (o General): Capaz de realizar cualquier tarea cognitiva humana. Este nivel de IA no está completamente desarrollado y sigue siendo objeto de investigación.
- IA Simbólica: Utiliza reglas lógicas y representaciones simbólicas para resolver problemas. Se basa en el razonamiento lógico y la manipulación de símbolos.
- IA Conectivista (o Redes Neuronales): Inspirada en la estructura y funcionamiento del cerebro humano. Las redes neuronales son un componente clave, y este enfoque es especialmente útil para tareas de reconocimiento de patrondes y aprendizaje profundo.
- IA Evolutiva: Utiliza algoritmos genéticos y estrategias evolutivas para mejorar automáticamente su rendimiento a lo largo del tiempo, tomando inspiración en la evolución biológica.
- IA Basada en Reglas (o Sistemas Expertos): Utiliza reglas lógicas predefinidas para tomar decisiones. Se utiliza comúnmente en entornos donde se pueden establecer reglas claras.
- IA de Aprendizaje Automático (o Machine Learning): Subcampo de la IA donde los sistemas aprenden patrones y realizan tareas sin ser programados explícitamente. Incluye aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
- IA de Aprendizaje Profundo (o Deep Learning): Subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con varias capas para analizar y procesar datos. Es especialmente efectivo en tareas de reconocimiento de patrones.
- IA Computacional: Se enfoca en la simulación de procesos cognitivos humanos mediante modelos computacionales. Incluye la modelización de la percepción, el razonamiento y la toma de decisiones.
- IA Biomimética: Inspirada en la biología y la neurociencia, busca replicar procesos biológicos para mejorar la eficiencia y el rendimiento de los sistemas de IA.
Estos son solo algunos ejemplos, y la IA es un campo en constante evolución con nuevos enfoques y técnicas emergentes. Las aplicaciones y tipos de inteligencia artificial varían según el contexto y la tarea que se quiera abordar.
Situación de la inteligencia artificial en Chile
Desde hace unos años, Chile impulsa la innovación y el desarrollo de nuevas tecnologías. Inicialmente, la IA se manifestó principalmente en investigaciones académicas y proyectos de vanguardia. Sin embargo, a medida que la tecnología maduraba y se demostraba su potencial, se abrieron las puertas a una adopción más generalizada. Sectores como la salud, la educación y la industria han abrazado la IA como una herramienta estratégica para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones. Programas de investigación, fondos de inversión y colaboraciones estratégicas han allanado el camino para el desarrollo de soluciones innovadoras.
Al mismo tiempo, la creciente conciencia sobre los beneficios de la IA ha llevado a una mayor colaboración en empresas e instituciones, impulsando la competitividad y la capacidad de adaptación.
Inteligencia artificial por sectores de Chile
Salud
En el ámbito de la salud, la inteligencia artificial transformó los diagnósticos médicos. Hoy, los sistemas de IA, contribuyen a que las evaluaciones médicas -cómo el análisis de resonancias magnéticas o tomografías- sean más precisas.
También se utilizan plataformas de IA para la gestión de pacientes, lo que mejora la asignación de recursos y personal médico.
Educación
En Educación se realizan proyectos de sistemas de aprendizaje automático que adaptan el contenido educativo según las necesidades individuales de los estudiantes.
La IA facilita la automatización de procesos administrativos en instituciones educativas, agilizando la gestión de datos y recursos.
Industria
En las áreas de industria y manufactura, algoritmos de IA analizan datos para prever fallos en maquinaria, lo que permite un mantenimiento preventivo y reduce tiempos de inactividad.
Logística
Como complemento, en el sector de logística, la IA mejora la eficiencia en la cadena de suministro al predecir la demanda y optimizar procesos.
Finanzas
Para el análisis de riesgos en el sector financiero, los algoritmos de IA evalúan riesgos financieros de manera más precisa, lo que facilita la toma de decisiones en inversiones y préstamos.
Por otro lado, Chatbots y asistentes virtuales basados en IA ofrecen asesoramiento financiero personalizado.
Por otro lado, las empresas de otros rubros aprovechan los chatbots impulsados por IA para atender consultas y proporcionar asistencia a clientes de manera eficiente.
Sector público
En el sector público, la IA puede analizar grandes conjuntos de datos para informar políticas públicas, abordando problemas sociales de manera más efectiva. A la vez, permitiría agilizar los procesos administrativos en el gobierno, mejorando la eficiencia y reduciendo costos.
Tecnologías y enfoques en proyectos de inteligencia artificial
En el ámbito de la inteligencia artificial en Chile, se destacan diversas tecnologías y enfoques que impulsan proyectos innovadores en diferentes sectores:
Aprendizaje Automático (Aprendizaje Automático):
Algoritmos de Aprendizaje Profundo: Redes neuronales profundas son utilizadas para tareas de reconocimiento de patrones en datos complejos, como en imágenes médicas o análisis de texto.
Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN):
Chatbots Inteligentes: Implementación de chatbots basados en procesamiento del lenguaje natural para la atención al cliente y la interacción automatizada con usuarios.
Visión por Computadora:
Reconocimiento de Imágenes: Aplicación de algoritmos de visión por computadora para el reconocimiento de objetos, rostros y patrones en imágenes, utilizado en seguridad, salud y manufactura.
Internet de las Cosas (IoT):
Sensores Inteligentes: Integración de sensores IoT para recopilar datos en tiempo real, facilitando el monitoreo y control de procesos en industrias como la manufactura y la agricultura.
Blockchain:
Seguridad y Transparencia: Implementación de tecnología blockchain para garantizar la seguridad y transparencia en el almacenamiento y gestión de datos, especialmente en sectores financieros y gubernamentales.
Realidad Aumentada (RA) y Realidad Virtual (RV):
Entrenamiento y Simulación: Utilización de RA y RV en proyectos de entrenamiento y simulación, como en la formación de profesionales de la salud o en la capacitación industrial.
Automatización Robótica de Procesos (RPA):
Optimización de Procesos Empresariales: Implementación de robots de software o “bots” para realizar tareas manuales y repetitivas de forma rápida, precisa y sin errores.
Computación Cuántica:
Resolución de Problemas Complejos: Exploración de la computación cuántica para abordar problemas complejos y realizar cálculos más rápidos, especialmente en investigación y desarrollo.
Desarrollo de habilidades en inteligencia artificial: oportunidades educativas en Chile
El desarrollo de habilidades en IA en Chile, se ha convertido en una prioridad, ya que la demanda de profesionales capacitados en este campo sigue en aumento.
Muchas universidades en Chile ofrecen programas de grado que incluyen cursos específicos en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Algunas instituciones proporcionan programas de maestría diseñados para profundizar en los aspectos teóricos y prácticos de la inteligencia artificial.
En cuanto a cursos en línea, plataformas como Coursera, edX y Udacity ofrecen cursos en línea sobre inteligencia artificial, impartidos por universidades y expertos reconocidos a nivel mundial.
Por otro lado, varias empresas de tecnología ofrecen certificaciones específicas y estudios en IA en herramientas y tecnologías de inteligencia artificial, como TensorFlow de Google o Azure AI de Microsoft.
Al respecto, existen programas intensivos y bootcamps que se centran en desarrollar habilidades prácticas en un corto período de tiempo.
Existen varios programas de colaboración entre universidades y empresas tecnológicas que permiten a los estudiantes trabajar en proyectos reales de inteligencia artificial.
Una de las más recientes es la alianza que firmaron la Universidad Católica y Microsoft, para impulsar la transformación digital mediante el uso de la inteligencia artificial (IA) firmaron.
El convenio incluye 31 proyectos, como programas para la formación de capacidades digitales, como Microsoft Learn, Enterprise Skills Initiative, Azure para estudiantes, servicios de laboratorios, y la participación en competencias tecnológicas globales, entre otros.
En la región del Bío Bío, el Gobierno Regional realizó una inversión de US$ 2,7 millones para lanzar un Doctorado en Inteligencia Artificial, junto con la Universidad de Concepción (UdeC), la Universidad Católica de la Santísima Concepción (UCSC), la Universidad del Bío Bío (UBB) y la Universidad Santa María (USM).
Consideraciones éticas
Si bien el tema sigue siendo materia de discusión en todo el mundo, la implementación de IA implica serias consideraciones éticas, fundamentales para garantizar un desarrollo tecnológico responsable y el bienestar de la sociedad.
Algunos de los aspectos centrales en la discusión al respecto abarcan tópicos como:
- Privacidad de los Datos: Garantizar la protección de la privacidad de los individuos es esencial. Es necesario establecer medidas robustas para la recopilación, almacenamiento y procesamiento ético de datos personales, asegurando el consentimiento informado y el respeto a los derechos de privacidad.
- Equidad: Evitar sesgos en los algoritmos de IA que puedan llevar a cabo algún tipo de discriminación. Asegurar que los modelos sean entrenados con conjuntos de datos representativos y que se realicen evaluaciones periódicas para identificar y corregir posibles sesgos.
- Transparencia: Fomentar la transparencia en el desarrollo de algoritmos de IA, para que las decisiones automatizadas sean comprensibles. Esto es especialmente relevante en sectores críticos como la salud, la justicia y las finanzas.
- Responsabilidad: Definir claramente las responsabilidades en el desarrollo, implementación y mantenimiento de sistemas de IA. Establecer mecanismos para rendir cuentas en caso de mal funcionamiento o resultados no deseados.
- Capacitación: Considerar el impacto de la IA en el empleo y desarrollar estrategias para abordar posibles desafíos, como el reentrenamiento de trabajadores y la creación de nuevos roles en la economía digital.
- Ciberseguridad: Implementar medidas sólidas de seguridad para proteger los sistemas de IA contra posibles amenazas y ataques. La seguridad de los datos y la integridad de los modelos son elementos cruciales.
- Marco Legal: Desarrollar y fortalecer marcos legales y normativas específicas para la implementación de IA.
Desafíos y tendencias actuales
Si bien Chile cuenta con una sólida base de talento en matemáticas, ciencias de la computación e ingeniería, aún hay una escasez de profesionales con habilidades específicas.
Los desafíos
Reducir la brecha de habilidades es uno de los principales desafíos para cubrir la creciente demanda de profesionales capacitados en inteligencia artificial, y remarca la necesidad de programas educativos especializados y el fomento de habilidades técnicas.
Asegurar financiamiento adecuado para proyectos de investigación y desarrollo en inteligencia artificial, así como para la implementación de soluciones en empresas y organizaciones.
La ética y la transparencia siempre son un desafío, pero en este caso es central que se garantice la ética en el desarrollo y uso de sistemas de IA, y que se consideren cuestiones como los sesgos algorítmicos, la privacidad de datos y la transparencia en las decisiones automatizadas.
Superar la resistencia y los desafíos en la integración de tecnologías de IA en sectores tradicionales como la industria y la agricultura, donde la adopción puede ser más lenta.
Regulación y Marco Legal: Desarrollar marcos legales y regulaciones actualizadas que guíen el uso de la Inteligencia Artificial, y aseguren la protección de derechos y la mitigación de riesgos.
Las tendencias de IA en Chile
Las innovaciones de la inteligencia artificial llegan a las distintas industrias que obtienen grandes cambios y ventajas. Entre ellos se destacan:
- Salud: La creación de soluciones de salud digital basadas en IA para mejorar diagnósticos, tratamiento personalizado y gestión eficiente de recursos en el sector de la salud.
- Agtech: Adopción de tecnologías de inteligencia artificial en la agricultura para la optimización de cultivos, monitoreo de plagas y gestión eficiente de recursos hídricos.
- Fintech y Servicios Financieros: Implementación de soluciones de inteligencia artificial en servicios financieros, como análisis de riesgos, detección de fraudes y asesoramiento financiero personalizado.
- Educación personalizada: Desarrollo de plataformas educativas basadas en inteligencia artificial que ofrecen experiencias de aprendizaje personalizadas y adaptativas.
- Ciudades Inteligentes: Integración de sistemas de inteligencia artificial en el desarrollo de ciudades inteligentes, mejorando la gestión del tráfico, la seguridad pública y la eficiencia energética.
- Robótica y Automatización: Uso creciente de sistemas robóticos y automatizados impulsados por inteligencia artificial en sectores como la fabricación y la logística.
- Desarrollo Sostenible: La aplicación de inteligencia artificial para abordar desafíos relacionados con la sostenibilidad, como la gestión eficiente de recursos naturales y la reducción de impactos ambientales.
Proyectos destacados de inteligencia artificial en la comunidad chilena
El Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) es un centro de investigación de vanguardia que está trabajando en una amplia gama de temas de IA, incluyendo aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora. El CENIA ha colaborado con empresas, organizaciones gubernamentales y otras instituciones para desarrollar soluciones de IA que beneficien a la sociedad chilena.
La Corporación de Fomento de la Producción (CORFO) es una agencia gubernamental que promueve el desarrollo económico en Chile. Ha financiado una serie de proyectos de IA, incluyendo el desarrollo de un sistema para la detección del cáncer de mama y un sistema para la gestión del tráfico.
La Asociación Chilena de Mujeres en Inteligencia Artificial es una organización sin fines de lucro enfocada en crear una red de mujeres en I.A., descentralizada y multisectorial de alcance internacional, para inspirar a las mujeres a seguir carreras en el campo de la inteligencia artificial. Organiza una serie de eventos y actividades, incluyendo conferencias, talleres y cursos, para ayudar a los profesionales de la IA a conectarse y compartir conocimientos.
La comunidad chilena está posicionada a nivel regional para jugar un papel importante en el futuro de la IA. Con su sólida base de talento, su compromiso con la innovación y su enfoque en la responsabilidad, Chile puede considerarse líder en el desarrollo e implementación de la IA
