Equipo CanalesTI

La Inteligencia Artificial (IA) es una tendencia global que cada día encuentra más áreas de aplicación en todos los sectores económicos y sociales. Sin embargo, existen retos como la ética en su uso, políticas públicas y el cambio cultural de las personas, que impiden una proliferación de sus beneficios.

Un estudio de PriceWaterhouseCoopers estima que esta tecnología podría agregar 16 trillones de dólares al PIB mundial para finales de la década siguiente. Este panorama hoy nos demanda un rediseño de nuestra política científica y tecnológica, que fomente la creación e innovación de productos y servicios y el registro de un mayor número de patentes nacionales, dirigidos a cubrir las necesidades específicas de la sociedad y del sector empresarial mexicano.

La consultora de mercados IDC informó, en su más reciente estudio, que ya para 2019, 30% de las iniciativas de transformación digital utilizaban servicios de IA en América Latina. Además se preveia que para 2020, 50% de las aplicaciones empresariales usarían esta tecnología y más de la mitad de los consumidores interactuaban con bots.

De acuerdo con Gustavo Parés, director de Nearshore Delivery Solutions, actualmente existe un gran interés en todos los sectores por aprender más sobre el uso de este tipo de tecnologías. “Cada día son más los gobiernos, las organizaciones y las personas las que estamos en una constante interacción con la IA a través de muchas soluciones. Por ejemplo, interactuamos con chatbots, usamos mapas de navegación, incluso el sector salud utiliza este tipo de tecnología para facilitar nuestras vidas, y nosotros participamos en el ecosistema de Tecnologías de Información llevando la IA como una propuesta de llave en mano para las empresas”, explicó.

Reconocimiento visual, reproducción de voz, comprensión de lenguaje, adquisición de conocimiento y búsqueda de información, son algunos de los servicios que hoy la IA ofrece a las empresas para transformar sus procesos de negocio y mejorar su productividad. Asimismo, al ser una tecnología de propósito general con el poder de transformarlo todo, es importante que gobiernos, industria, academia y sociedad en general analicen los alcances que debe tener esta tecnología frente a los derechos de la humanidad.

La IA en México: mucho camino por recorrer

Un análisis del uso y la comprensión de la inteligencia artificial en distintas empresas mexicanas revela la ausencia generalizada de estrategia para implementar la tecnología, un problema que se suma a la escasez de talento en todo el continente

En México, la comprensión sobre qué es inteligencia artificial (IA) y su posible impacto en la transformación de las distintas industrias es aún un tema pendiente en muchas empresas.  Aunque tienen claro que buena parte de la robotización inteligente de procesos repetitivos puede ser un primer paso de implementación de IA, se trata de un conocimiento superficial, que no permite diferenciar la robotización, de la IA o el machine learning.

El director de Innovación de everis México, Armando Becerril, detalla: “Existen dos temas principales cuando hablamos de IA: aumentación y automatización. Aumentación es, literalmente, aumentar la capacidad humana para que las personas sean más productivas y eficientes en los procesos, para que la IA haga los trabajos más aburridos y repetitivos, y los profesionales hagan los trabajos más creativos”.

Por otro lado, continúa el especialista, “el sistema de automatización es un poco más avanzado, porque un sistema de este tipo no solo procesa la información, sino que lo que tiene que hacer es tomar la decisión y después realizar una acción basada en esa decisión. En este caso es necesario hacer análisis, decisión y acción. Este tipo de sistemas todavía no son tan aplicados por muchas razones, habiendo además desconfianza en las máquinas”.

La visión actual de IA

En México, la IA es entendida como “una herramienta que permite automatizar tareas repetitivas, y tomar decisiones que puedan ir desde lo más sencillo a lo más complejo”, menciona el director de Transformación e Innovación de Banorte, Guillermo Güemez.

Ejemplo de ello es la integración de IA como mecanismo de automatización de procesos complejos que permite optimizar el desarrollo de nuevos productos, tal y como explica el Business Office Manager en Desarrollo del Producto en Ford de México, Alejandro Ayala, en referencia al proceso de producción actual, y el futuro próximo en términos de innovación. Ayala detalla: “Una camioneta pick-up en producción cuenta con aproximadamente 150.000.000 líneas de código de programación, y no estamos hablando todavía de IA, ni de vehículos autónomos.  Esta es todavía una unidad que está en el preámbulo de lo que va a ser ya una nueva revolución en la industria automotriz con estos cuatro elementos: conectividad, autonomía, electrificación y movilidad integrada. Es difícil que un programador maneje esa cantidad de líneas de código, por eso necesitamos usar IA”.

Para el ejecutivo de Ford, esto es muy claro: “No hay forma de seguir integrando sistemas complejos y de asegurar la calidad de nuestros productos si no integramos la Inteligencia Artificial a nuestros procesos de diseño. Es una necesidad imperante en la ingeniería. Así podremos lanzar productos innovadores al mercado en el menor tiempo posible, al menor costo y con alta calidad”.

Otro de los ejemplos destacables en cuanto a la aplicación de la IA en empresas mexicanas es el que cuenta Head of Technology and Digital Services en Telefónica, Víctor Prieto: “Estamos impulsando que nuestra red se autorrepare y se autogestione. Buscamos que la red pueda ser elástica y crecer o disminuir en capacidades, en función de los movimientos en la demanda del mercado, pero de manera automática. Eso, hoy en día se hace a través de muchos ingenieros, y la idea sería hacerlo de manera automática. En México, somos pioneros en la virtualización de la red, y ya tenemos varios elementos gestionados de esta manera. Toda la información se extrae en tiempo real a nuestro big data, y estamos empezando a trabajar con algoritmos que puedan interactuar con la red de manera dinámica. Aunque eso todavía no es IA, sí son los cimientos para montar los procesos de IA que involucre, también, el machine learning“.

Sin embargo, estos ejemplos parecen más una excepción que una regla dentro del concentrado mexicano.  Para Becerril resulta vital contar con responsables de innovación dentro de las empresas, con un conocimiento profundo de las implicaciones y los alcances que puede tener la implementación de IA y de nuevas tecnologías. El responsable alerta: “Necesitamos más foros, eventos y conferencias, y, por otro lado, necesitamos el compromiso de los ejecutivos para echar a andar estas tecnologías”. Este cambio podría catalizar en una inversión a largo plazo, centrada no solamente en costear los proyectos, sino en entender las implicaciones culturales que tiene la integración de IA en las empresas, y la posibilidad de rediseñar de fondo modelos de negocio.

Por otro lado, en México el costo de contar con datos de calidad, infraestructura suficiente y viabilidad financiera para implementar los proyectos sigue siendo alto. Se entiende que el alto costo puede venir también de que, actualmente, hay ya muchas consultoras de todos los tamaños que se están montando en la ola de IA y no todos están realmente capacitados. Si la empresa no tiene a alguien interno que pueda hacer un contrapeso de conocimiento, es una gran barrera para lograr el desarrollo de estas tecnologías.

En cuestión de talento, el reto tiene varias aristas y tiene que ver con la comprensión de los retos éticos que surgen en el uso de IA .

El reto del talento es aún más complejo que en otros países. No se trata solamente de contar con las capacidades humanas y el conocimiento necesario de la tecnología para impulsar proyectos de IA, sino también de una formación integral que permita a los tomadores de decisiones identificar las posibilidades y el potencial de la IA para impulsar sus procesos de transformación.

Aunado a estas barreras, otro de los grandes retos al que se enfrenta México reside en definir la estrategia para invertir en proyectos de tecnología y las motivaciones de esas decisiones. Particularmente, se echa en falta una estrategia de fondo a la hora de adquirir tecnología.

La implementación eficaz de IA en las empresas mexicanas todavía tiene un largo camino por recorrer en varios sentidos: formación y actualización de los tomadores de decisiones; desarrollo de estrategias que partan de los problemas de negocio para invertir en tecnologías; visión a mediano y largo plazo, entendiendo que todos los sectores son susceptibles de verse superados en el mercado por aquellos que sí están ejecutando las transformaciones necesarias.

Las empresas no saben qué hacer con la IA

De acuerdo a un estudio hecho por everis y la MIT Tech Review, en el país la comprensión de qué es la IA es aún limitada lo que provoca rezagos en las empresas nacionales.

La inteligencia artificial (IA) es un concepto tecnológico que, en México, se conoce superficialmente, se adopta poco y se invierte menos.

El informe de everis y la MIT Tech Review sobre el uso de IA en México advierte que, del 55% de encuestados que agrupó el reporte, sólo entre 1% y 10% invierte en Inteligencia Artificial (IA), y en la región, sólo 47% de las empresas tiene un proyecto de IA. Además el 22% de las empresas no tiene la madurez para usar esta tecnología.

“Todo el mundo empieza pensando en la tecnología y después piensan en cómo aplicarla. Sin embargo, lo que debemos hacer es más bien, pensar los problemas que enfrenta la organización y después buscar la tecnología adecuada para resolver cada problema en específico”, señaló Armando Becerril, líder de datos y analíticos en Everis México.

Las consecuencias de no entender este tipo de conceptos abren brechas de digitalización en el país y disminuye la competitividad de las empresas.

No entender estos conceptos se traduce en varias limitantes en el mercado mexicano que van desde falta de conocimiento de los tipos de aplicación de IA, renuencia de los colaboradores a aplicar estas tecnologías por miedo a ser desplazados en sus puestos de trabajo y la poca planeación a la hora de ejecutar programas de digitalización en las empresas.

“A nivel regional, Brasil lidera la implementación de la tecnología, tanto en inversión realizada, recursos involucrados o diversidad de aplicaciones. En segundo lugar está Argentina, un país que, pese a contar con una economía tres veces menor que la mexicana, posee un ecosistema tecnológico desarrollado, factor que sin duda ha contribuido a la mayor adopción de la IA en el país respecto a sus vecinos regionales”, precisó el informe.

Un problema extra que debe enfrentar México está en la falta de talento, pues tan solo el 39% de las empresas que ya implementan este tipo de sistemas cuenta con personal capacitado para utilizarlas, mientras que el 26% contrata a talento externo.

“La implementación eficaz de IA en las empresas mexicanas todavía tiene un largo camino por recorrer en varios sentidos: formación y actualización de los tomadores de decisiones; desarrollo de estrategias que partan de los problemas de negocio para invertir en tecnologías; visión a mediano y largo plazo, entendiendo que todos los sectores son susceptibles de verse superados en el mercado por aquellos que sí están ejecutando las transformaciones necesarias”, concluyó el informe sobre México.

De acuerdo al estudio un 38% de las empresas ven beneficios en la IA pero aún no trabajan con ella. Los sectores como el financiero o telecomunicaciones presentan un nivel más avanzado en el uso de IA y donde a pesar de los desafíos, más del 58% de los entrevistados creen que la IA podría revolucionar su empresa.

Entendemos mal

El concepto de Inteligencia Artificial no es nuevo, sin embargo la aplicación, alcance y la diferenciación con otros conceptos, como robótica, o machine learning es una cuota que sigue existiendo en las empresas mexicanas, de acuerdo con el estudio.

“En México, la comprensión sobre qué es inteligencia artificial y su posible impacto en la transformación de las distintas industrias es aún un tema pendiente en muchas empresas. Aunque tienen claro que buena parte de la robotización inteligente de procesos repetitivos puede ser un primer paso de implementación de IA, se trata de un conocimiento superficial, que no permite diferenciar la robotización, de la IA o el machine learning”, dice el informe.

Conceptos como la aumentación y automatización siguen siendo confusos para muchos de los empresarios que quieren aplicar sistemas de IA en sus compañías.

“Aumentación es, literalmente, aumentar la capacidad humana para que las personas sean más productivas y eficientes en los procesos, para que la IA haga los trabajos más aburridos y repetitivos, y los profesionales hagan los trabajos más creativos”, sin embargo el concepto sigue siendo confuso para muchos ejecutivos mexicanos y suelen relacionar éste con el término de automatización.

El Impacto de la IA

México está considerado dentro de los principales 25 países en el mundo, con mayor avance en la preparación para la adopción de la tecnología de inteligencia artificial.

Según Gartner, sectores como el energético, retail, servicios financieros, telecomunicaciones y manufactura son los más propensos a aprovechar la inteligencia artificial en México.
Estos son algunos de los pronósticos del impacto que se esperan para los próximos años:

• 19% (9,77 millones) de los empleos en México serán afectados por herramientas de AI.
• EL 16% esos 9,77 millones se verán afectados por automatización en los siguientes 5 años.
• Cerca del 75% se verán afectados en los próximos 5 a 15 años.

Donald Feinberg, director de investigación de Gartner con especialización en el área de inteligencia artificial asegura que en México la AI está tomando un papel muy importante, tan importante como para las empresas en Estados Unidos, donde ya vemos casos donde se está adoptando esta tecnología desde retail, hasta automóviles autónomos y en una escala global, se espera que para 2020 el uso de la AI en los negocios cree impactos considerables en el funcionamiento diario de múltiples industrias.

Existe el miedo comunitario de que la AI puede sustituir al humano por lo que se pudiera reducir la oferta laboral. Feinberg asegura que esto sucederá dentro de 10 a 15 años, sin embargo las empresas tendrán que capacitar a su gente para ocupar otras labores lo que al final de cuentas creará más puestos de trabajo.

Impacto de la AI en México:

• El 80% de las instituciones bancarias utilizan AI.
• Se prevé que llegarán a México 5,900 robots industriales para la automatización de operaciones, siendo el país número 40 a nivel global en la importación robótica.

Datos de Gartner estiman que para el 2020, el 20% de las compañías enfocarán los recursos humanos al monitoreo y guía de redes neuronales a través de Deep Learning y ya en  2019, más del 10% de las contrataciones de TI en cuanto al servicio al cliente, era manejado bajo interacciones con bots.

México además se encuentra dentro de los únicos 10 países en el mundo en contar con una estrategia de AI dentro de los programas gubernamentales.

Esta estrategia incluye:

• Desarrollar un código de gobernanza adecuado para fomentar el diálogo.
• Involucrar soluciones para mapear los usos y necesidades de la industria.

El Estado y la revolución de la IA

Lo anterior nos hace reflexionar sobre la importancia de que el nuevo sexenio sea uno en donde se aproveche el potencial que nuestro país tiene frente a la Revolución de Inteligencia Artificial y en el que los tiempos políticos y la redefinición de agenda sean un facilitador, no un impedimento.

En junio de 2018 se publicó el reporte “Hacia una estrategia de Inteligencia Artificial (IA) en México: Aprovechando la Revolución de IA” elaborado por C Minds y Oxford Insights, y comisionado por la Embajada Británica en México. Este reporte contó con la contribución de más de 60 expertos del sector privado, academia, centros de investigación y sociedad.

Su conclusión es clara: ahora que la mayor parte de la producción mundial se está automatizando, México tiene una ventana de oportunidad para transformar su economía y su sociedad apoyando el talento local, la innovación y el crecimiento en la Inteligencia Artificial (IA).

México ha avanzado, en gran medida, en temas de digitalización, datos e infraestructura digital durante los últimos años; sin embargo, hay retos considerables por abordar en la Administración (2018-2024). El reporte analiza estas áreas de oportunidad y hace recomendaciones en cinco temas, las cuales pretenden ser insumos para los tomadores de decisión:

1. Gobernanza y colaboración multisectorial efectiva

El papel del gobierno será fundamental para establecer la dirección, el uso y las aplicaciones de la IA. Se recomienda que la Administración de Andrés Manuel López Obrador desarrolle una Política Nacional de Inteligencia Artificial que derive en una Estrategia Nacional de IA desarrollada e implementada con la academia, industria y sociedad (enfoque de cuatro hélices), y establezca una oficina central para coordinar dicha política, con presupuesto gubernamental y con la opción de cofinanciamiento privado.

La coordinación entre las Secretarías para aprovechar esta agenda será fundamental y por ende será pertinente crear, dentro de las estructuras formales existentes, un Comité de IA para su coordinación interdependencial.

También se recomienda que las Secretarías tengan expertos en temas de ciencia de datos, aprendizaje de máquina, pensamiento algorítmico y otras tecnologías emergentes en los equipos técnicos y de programas. Para esto, se deberán desarrollar las condiciones institucionales a fin de que el gobierno sea un sector competitivo en la atracción y retención de talento. La política de austeridad podría tener repercusiones directamente sobre este tema.

A su vez, para lograr una coordinación efectiva entre sectores, se sugiere la conformación de una red o Coalición Nacional de IA multisectorial que ayude a identificar retos y oportunidades en la materia, y que asesore el desarrollo de políticas públicas nacionales y locales.

En cuanto al poder legislativo, sería importante crear un grupo de trabajo dentro de las Comisiones de Ciencia y Tecnología para aprender de las mejores prácticas en temas de legislación de IA y desarrollar legislación pertinente, satisfaciendo la necesidad de establecer parámetros legales sin obstruir la innovación.

2. Investigación y desarrollo

Para cerrar la brecha entre la investigación y las necesidades del mercado, es idónea la creación de un Centro Nacional Mexicano para la Inteligencia Artificial, inspirado en el Instituto Turing en el Reino Unido.

Dicho instituto podría estar financiado por el gobierno en su primera etapa y por la industria en etapas posteriores, lo que ayudaría a la colaboración entre la academia y la industria para la investigación, el desarrollo y la comercialización de las mejores ideas, así como a la inversión focalizada en las áreas con mayor potencial.

Otras acciones para cerrar la brecha entre la academia y la industria incluyen:

• La introducción de consejos sectoriales para informar a la academia sobre las necesidades específicas de la industria.
• El financiamiento semilla de empresas que salgan de las universidades.
• Cambiar el modelo de incentivos para fomentar que expertos académicos también tomen empleos de alto nivel en la industria.

El gobierno tiene el poder de crear un ambiente de investigación aplicada y desarrollo comercial.  La agilidad en temas de innovación y desarrollo de nuevas soluciones basadas en aprendizaje de máquinas, procesamiento natural del lenguaje y visión por computadora, entre otros, son fundamentales para el avance de la industria. Por ello, el papel de las startups locales en IA es particularmente importante.

Hay muchas startups prometedoras que están creando soluciones innovadoras a una amplia gama de problemas, como Krieger, Blue Messaging, Yalo, Data Wuki y Nearshore Delivery Solutions. Sin embargo, encuestas sobre este sector han demostrado que la pérdida de talento ante las grandes empresas se da por no poder ofrecer los mismos sueldos y prestaciones, lo que se vuelve un factor que limita su crecimiento y alcance.

De ahí que el gobierno tendrá que analizar qué políticas innovadoras podrían ayudar al sector a ser competitivo en temas de ofertas laborales para así nivelar el piso entre el sector de startups y las grandes empresas tecnológicas.

Por ejemplo, países como Canadá ofrecen incentivos fiscales como cubrir a empresas el 50% del sueldo del primer año de los egresados en posgrados de ciencia y tecnología que contraten. Para las empresas más grandes, el gobierno puede fomentar una mayor inversión en el talento local y en el desarrollo de tecnologías y patentes al aumentar los incentivos fiscales para investigaciones aplicadas de IA en sus oficinas en México.

La inversión en el desarrollo de tecnología mexicana basada en el uso de IA podría también acelerarse a través de la creación de fondos de gobierno especializados que estén disponibles especialmente para las PyMes.

De igual importancia es el fomento de esquemas de inversión público-privada y la modernización del sistema de licitaciones para que el gobierno pueda ser un cliente importante de empresas de IA en México, fomentando la profesionalización y el crecimiento de la industria de forma general.

3. Capacidad, habilidades y educación

La IA podrá añadir 15.7 trillones de dólares a la economía global para el 2030 y duplicar las tasas de crecimiento económico para el 2035. La pregunta es qué porcentaje de este crecimiento económico será de México.

En el país, las PyMEs son la base de la economía, generando 72% de los empleos y contribuyendo con el 52% del Producto Interno Bruto. Sin embargo, el 74% de las microempresas —que representan el 97% de las más de 4 millones de empresas en México en 2015— no usaban herramientas digitales.

Es recomendable considerar una estrategia para la digitalización y el fortalecimiento de las capacidades digitales, focalizada para este sector con el propósito de ayudarles a optimizar su operación actual, desarrollar nuevos modelos de negocio y mantenerse competitivos.

Esto se puede lograr con un programa ambicioso de educación digital para las PyMEs mediante Cursos Online Gratis y Masivos (MOOCs por sus siglas en inglés) y cursos presenciales financiados por el gobierno.

La educación es un eje medular en esta ecuación. Desde la básica hasta grados universitarios y cursos para la educación continua, es primordial tanto para aumentar las habilidades de la IA en México, como para garantizar que sus beneficios se compartan.

Junto con la recomendación de aumentar el número de estudiantes en los cursos de Inteligencia Artificial y ciencia de datos, se sugiere enseñar desde nivel primaria procesos de pensamiento creativo y pensamiento lógico, código y conceptos de IA, así como fortalecer los programas de matemáticas y herramientas digitales en todos los niveles educativos y en todas las carreras, independientemente de las carreras técnicas.

Los cambios tecnológicos van a ritmos inalcanzables para la educación formal tradicional, por lo que la educación continua y permanente será un complemento necesario para la población. Esto permitiría tener un México capacitado y suplir el déficit actual de talento especializado que la industria requiere.

4. Datos e infraestructura digital

Hoy se produce más información en dos días que toda la informaación generada desde principios de la humanidad hasta 2003. Pero de nada servirá esta cantidad inmensa de datos para el poder transformador de la IA y su crecimiento, si los datos no son de buena calidad o si están incompletos o mal estructurados. Si se descuida la agenda de datos o no se invierte en su fortalecimiento, hay una probabilidad de que la IA tome decisiones equivocadas o tenga sesgos.

Para crear una infraestructura de datos que permita obtener ventaja de los beneficios de la IA, es necesario que el gobierno, con su poder de recolección de datos, siga priorizando la generación y publicación de Datos Abiertos a nivel nacional y local, y que se desarrollen estándares y regulaciones para fomentar la publicación de los datos de la industria.

El Gobierno Federal debería seguir fortaleciendo el desarrollo de las políticas locales de Datos Abiertos, brindando asesoría técnica y herramientas tecnológicas personalizables y listas para ser utilizadas por los gobiernos locales, reduciendo considerablemente el gasto en infraestructura digital y, al mismo tiempo, generando capacidades y esquemas de apropiación efectivas.

En temas de la infraestructura que soporta la IA, el gobierno deberá asegurar que los planes de conectividad sean alcanzados en el menor tiempo posible. A su vez, la ciberseguridad se vuelve uno de los grandes desafíos en esta agenda y México deberá invertir los recursos necesarios para garantizarla.

5. Principios y marcos éticos

El debate acerca de la repercusión que tendrá la IA en temas laborales y su impacto social en México deberá estar en el centro del desarrollo de cualquier política pública y regulación de la materia.

Los impactos más grandes en México se verán en los sectores de la manufactura, que representó en 2016 el 20% del PIB de México, y de la construcción. Ya que estos sectores emplean predominantemente hombres, la automatización tiene una dimensión de género en México y requerirá un manejo cuidadoso para mitigar el posible desajuste social.

En una simulación de máxima adopción de la tecnología de Inteligencia Artificial en los siguientes 10 años, realizado pro Microsoft, México podría incrementar su tasa de crecimiento del PIB de las proyecciones actuales de 2.4% de crecimiento promedio anual hasta 2030, a niveles que van del 4.6% al 6.4%. Este impulso podría estar acompañado por un incremento en la productividad y en la demanda por trabajadores más calificados. De acuerdo con este esquema, la industria de servicios de negocios sería la más beneficiada, con 9.4 millones de nuevo empleos o el equivalente de nuevas horas laborales (109% de empleos adicionales en 2030).

En términos de profesiones, los puestos altamente calificados podrían incrementarse en un 67% para la siguiente década. En seis de los siete sectores más grandes que fueron analizados (Sector Público, Servicios de Negocios, Comercio, Hotelería y Turismo, Construcción, Manufactura, Minería, Agricultura y Servicios Públicos), la demanda por trabajos de alta calificación podría incrementarse, donde los servicios de negocios requerirían 8.9 millones de trabajadores adicionales altamente calificados (221% más trabajos o el equivalente en horas laborales); la manufactura, 1.8 millones (92%); y la construcción, 1 millón (157%).

¿Qué hace falta para avanzar?

La tecnología fue el sector que recibió el mayor impulso en medio de la pandemia de coronavirus en todo el mundo y México no fue la excepción.

Las empresas aceleraron su proceso de digitalización como por ejemplo, el sector retail y la logística quienes no volverán hacer igual cuando pasen los confinamientos en el mundo.

Aunque se piensa que México puede estar en la cola de los países con mayor desarrollo de Inteligencia Artificial, la realidad es diferente. En este sentido, se puede observar el crecimiento de las fintech en el país.

Uno de los mayores problemas del país es la falta de estructura y de herramientas para que las empresas puedan desarrollar la Inteligencia Artificial.

La razón es que no existen plataformas suficiente para procesas los cientos y miles de datos que diario generan los millones de mexicanos.

Además, cada vez se generan datos más complejos que necesitan de herramientas y existe una ausencia de capital humano que pueda ejecutarlas.

Y es que sin personal o mano de obra, la ejecución de la inteligencia artificial será más lenta en la industria. Por lo que los expertos sugieren que empresas inviertan en la formación de los expertos.

Pero este no es solo un problema de México, el déficit es a nivel mundial, es por esto que se deben hacer acuerdos de colaboración entre universidades y empresas para seguir formando a personas, según el experto.

Por otro lado, la falta de la regulación a la Inteligencia Artificial y a la ciencia de datos es otro de los factores que afectan a su desarrollo.

Estos es porque son datos sensibles que merecen ser tratados con ética por las personas que trabajan con ellos. Por ejemplo, en países de Europa o en Estados Unidos empresas han sido juzgados por las leyes por el tratamiento que se le da a los datos.

Todosestos factores son de importancia debido a que en 2025, la Inteligencia Artificial podría alcanzar un desarrollo de 60% a 65%.

Nuestra base tecnológica es muy importante por la cercanía con Estados Unidos, pensamos que México esta rezagado pero hay muchos espacios donde el país está a la cabeza, pero necesitamos superar esos retos.

Fuentes: Business Insider México, CanalesTI, MIT Technology Review, CONACYT, Forbes, Everis, Expansión, El Financiero, INBest.cloud, UNAM Global, U-Gob.com, Microsoft