IA para el desarrollo
Proposito
Esta serie de artículos intenta cerrar la brecha entre la IA y el sector público.
Estamos tratando de desarrollar un lenguaje común que nos permita comprender el potencial de esta herramienta para mejorar los bienes y servicios públicos en los países en desarrollo.
Analizaremos en diversos artículos desde las oportunidades que la IA ofrece a los gobiernos en términos de toma de decisiones, eficiencia operativa y prestación de servicios hasta profundizar en la identificación de los cuellos de botella que enfrentan los gobiernos del mundo en desarrollo al adoptar esta tecnología, para también explorar aplicaciones específicas de IA para la prestación de servicios públicos y discutiremos las consideraciones éticas y los marcos regulatorios disponibles.
Te invitamos a acompañarnos en este recorrido mientras exploramos cómo la IA puede ser una fuerza positiva, desbloqueando nuevas posibilidades para el sector público y mejorando, en última instancia, la vida de los ciudadanos en todo el mundo. No te pierdas el próximo artículo, donde analizaremos los principales desafíos de implementación de la IA en los países en desarrollo.
Los autores
Así como la inteligencia artificial y el sector público rara vez van juntos, los autores de este artículo tampoco son un equipo convencional. Juanma es politólogo con siete años de experiencia en los sectores público y privado, actualmente finalizando su maestría en políticas de desarrollo internacional. Juanse es ingeniero con cinco años de experiencia desarrollando herramientas de IA (antes del muy apreciado boom de los modelos de lenguaje).
Juan Segundo Hevia
ManagerEs desarrollador de IA con un fuerte enfoque en el uso de Large Language Models (LLMs) para el crecimiento socioeconómico. Con un MS en Data Science por Rice University, ha investigado cómo los LLMs pueden potenciar tutores educativos en comunidades de bajos recursos. Ha colaborado con entidades como la NASA, el BID, y gobiernos nacionales y municipales. Se desempeña como secretario ejecutivo en el Observatorio de IA, Innovación y Gobierno de la Universidad Austral, un centro de I+D enfocado en el uso de la IA en el sector público. Su compromiso con la aplicación social de la IA también se extiende a la educación, donde explora la creación de tutores de IA accesibles. Ha sido reconocido con la Beca Fulbright, financiada por el Gabinete de la Presidencia argentina y la Embajada de EE. UU..
Juan Manuel Menéndez
ManagerEs politólogo por la Universidad Torcuato Di Tella y magíster en Política de Desarrollo Internacional por Georgetown University. Especializado en gobiernos locales y políticas urbanas, su trabajo se centra en el uso aplicado de inteligencia artificial para la investigación y la mejora de la gestión pública. Ha trabajado en procesos de modernización estatal, integración socio-urbana y evaluación de políticas de vivienda en América Latina y Asia del Sur. Actualmente desarrolla herramientas para acompañar la adopción responsable de IA en organizaciones públicas y sociales, con foco en países en desarrollo.
IA y Gobierno - Punto de Partida
Durante los últimos cuatro años, la inteligencia artificial (IA) cambió la forma en que realizamos nuestras actividades cotidianas. Hoy en día, existen modelos que generan texto, imágenes y videos de manera similar a los humanos. Incluso nos encontramos en debates que parecen sacados de libros de ciencia ficción, como quienes se preguntan si la IA puede razonar por sí misma (spoiler: no, por ahora).
Hace unos años, resumir un texto era una tarea exclusivamente humana: leíamos, comprendíamos y reformulábamos el contenido. Hoy, descargamos grandes archivos PDF, los subimos a nuestro modelo de IA favorito y esperamos un resumen bien elaborado de una página.
Hace unos años, las empresas dependían exclusivamente de los centros de atención telefónica para brindar servicio postventa. Hoy, un chatbot identifica el problema y ofrece una solución específica, y solo si no puede resolverlo, un operador atiende nuestra llamada.
Hace unos años, cada ciudadano debía llenar manualmente sus declaraciones de impuestos y enviarlas en papel a una agencia gubernamental, que luego digitalizaba y analizaba la información manualmente. Hoy, el proceso sigue siendo casi el mismo.
Trabajar para reducir la brecha entre los gobiernos y la IA puede adoptar diversas formas. El desarrollo de software es una de ellas. Los marcos regulatorios son otra. La alfabetización en IA —hacer que los conceptos sean accesibles para todos— es una más, y constituye el principal objetivo de estos artículos. Después de todo, los formuladores de políticas no pueden adoptar algo que no entienden.
Los invitamos al debate y la propuesta. Gracias