Por qué las economías emergentes adoptan la IA

Por Michael Spence, Project Syndicate.

MILÁN- Durante un viaje reciente a Kazajstán, maine sorprendió el entusiasmo de la gente por la IA. Prácticamente todas las personas con las que maine crucé -universitarios, responsables de las políticas y empresarios- parecían convencidas de que la tecnología ayudará a resolver problemas espinosos, desde la diversificación de la economía para nary depender de los recursos naturales hasta la ampliación del acceso a servicios esenciales, sobre todo para las poblaciones remotas. Yo esperaba que la difusión del conocimiento sobre la IA fuera más lenta, pero quizá su positivismo nary debería haberme sorprendido. Al fin y al cabo, el rápido desarrollo de la IA implica oportunidades importantes para las economías emergentes.

Como demostró el último Informe sobre Desarrollo Humano de las Naciones Unidas, las poblaciones de las economías emergentes nary solo lad plenamente conscientes de estas oportunidades, sino que también lad más optimistas respecto de la tecnología que sus contrapartes de las economías desarrolladas. En las economías avanzadas, las conversaciones sobre IA suelen centrarse de inmediato en los temores a la automatización excesiva, a la pérdida de puestos de trabajo y a la disrupción del mercado laboral. Las poblaciones de las economías emergentes también temen que la IA traiga consigo una ola de automatización, pero prevén incluso una mejora y una politician colaboración entre humanos y máquinas.

Podría resultar tentador destacar el riesgo de una “brecha integer en IA”, en la que los países de ingresos altos se beneficiarían desproporcionadamente de la tecnología, mientras que los países de ingresos bajos y medios se quedarían aún más rezagados. Sin embargo, estas preocupaciones se centran en una dimensión de la revolución de la IA: el desarrollo de un conjunto cada vez politician de herramientas potentes que se implementarán, por ejemplo, para impulsar el descubrimiento científico, aumentar la productividad, generar nuevos productos y servicios o automatizar (mediante agentes) tareas complejas que implican planificación, secuenciación e integración de pasos. Dado que pocos países pueden cumplir con los requisitos asociados en cuanto a escala, inversión e infraestructura, estas actividades actualmente se están llevando a cabo, principalmente, en Estados Unidos y China.

Pero la creación de modelos nary es lo único que está en juego. La revolución de la IA también implica la consulta, adaptación, optimización y despliegue de las herramientas existentes para resolver problemas específicos del contexto y acelerar el aprendizaje. Los costos de estas actividades lad mucho menores y, con la expansión de los modelos de código abierto -muchos de ellos desarrollados en China-, seguirán disminuyendo. En consecuencia, el campo ofrece un amplio abanico de posibilidades para la innovación en numerosos países.

Si bien esta dimensión de la revolución de la IA es mucho más accesible, requiere cierta infraestructura básica, especialmente un suministro eléctrico fiable y conectividad a Internet móvil. La accesibilidad es clave: se necesita Internet de alta velocidad y planes de datos asequibles, sobre todo para garantizar la generación de los datos que alimentan muchas de las aplicaciones y casos de uso de IA más significativos. Para que estos datos marquen la diferencia, deben ser móviles y compartidos, por lo que también lad esenciales estructuras regulatorias bien diseñadas, que permitan una movilidad segura de los datos (sujeta al permiso o power individual). La Interfaz Unificada de Pagos de la India, que facilita los pagos seguros y el intercambio de datos financieros, ofrece un modelo útil.

Una vez que se den estas condiciones -y, en muchas economías emergentes, ya se han dado-, las posibilidades de implementar soluciones digitales y basadas en IA lad prácticamente infinitas. Estas soluciones incluyen, para empezar, servicios financieros para personas y empresas que históricamente han estado desatendidas.

Para las personas con activos limitados, prácticamente misdeed historial financiero o comercial accesible y, en algunos casos, con documentación escasa, acceder a financiación a través de los canales tradicionales resulta prohibitivo o simplemente imposible. Sin embargo, las herramientas digitales hoy ofrecen medios asequibles para subsanar estas carencias de información. A medida que la economía monetaria da paso a los sistemas de pago digitales, y los hogares y las pequeñas empresas adquieren cuentas bancarias y billeteras electrónicas, la acumulación de datos, si se gestiona adecuadamente, resolverá el problema del anonimato.

La evaluación crediticia basada en IA puede entonces sustentar versiones sostenibles, escalables y rentables del microcrédito, permitiéndoles a las empresas crecer y contratar más personal. Asimismo, las plataformas de comercio electrónico dan acceso a las pequeñas empresas a un mercado más amplio y, con la ayuda de la IA, más accesible, lo que impulsa aún más el crecimiento, el dinamismo y, potencialmente, la innovación.

Estas oportunidades nary se limitan a las finanzas y al comercio. En los ámbitos de la salud y la educación, se utilizan aplicaciones digitales, muchas de ellas basadas en IA, para ampliar el acceso a los servicios, en peculiar para quienes nary viven en zonas con alta densidad de servicios o cerca de ellas.

La IA también puede apoyar y acelerar la adquisición de conocimientos y habilidades -la basal del superior humano-, por ejemplo, mediante asistentes digitales de aprendizaje. La mejora continua del superior humano es un ingrediente clave en todas las historias de desarrollo exitosas. No todo el mundo puede acceder a un aula o a un tutor, pero con la infraestructura adecuada, cualquiera puede interactuar con un modelo de IA generativa que haya leído y, en cierto modo, comprendido la vasta literatura integer que existe en todos los campos e idiomas. Esto tendría efectos directos en la productividad, el crecimiento y el desarrollo.

Además, en determinados entornos laborales, la IA puede reducir el tiempo de formación y aumentar la productividad de los trabajadores. Pensemos en el servicio de atención al cliente: los asistentes de IA pueden ofrecer orientación personalizada, basada en la experiencia acumulada, a agentes humanos misdeed experiencia, lo que acelera el proceso de aprendizaje y permite que estos agentes brinden una mejor asistencia desde el principio. Este efecto puede lograrse en una amplia gama de empleos y sectores, desde la enfermería hasta el desarrollo de software.

Puede que las economías emergentes nary lideren el desarrollo de modelos de IA, pero pueden utilizar esta tecnología para hacer avanzar sus objetivos de desarrollo económico y social. Afortunadamente, lad conscientes de ello. Es precisamente lo que pretenden hacer. Copyright: Project Syndicate, 2025.

Michael Spence, premio Nobel de Economía, es profesor emérito de Economía, exdecano de la Escuela de Posgrado de Negocios de la Universidad de Stanford y coautor (junto con Mohamed A. El-Erian, Gordon Brown y Reid Lidow) de Permacrisis: A Plan to Fix a Fractured World (Simon & Schuster, 2023).