La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una herramienta futurista para convertirse en una potencia con la capacidad de revolucionar múltiples aspectos de la vida moderna. Desde el reconocimiento de patrones hasta la creación de contenido original en múltiples formatos, la IA generativa representa la última frontera de esta tecnología en constante evolución, pudiendo agregar hasta 16 billones de dólares a la economía global para 2030, según PwC. Para los países en desarrollo, la IA ofrece una oportunidad única de cerrar brechas de desigualdad, acelerando mejoras en sectores clave como la salud, educación y agricultura. Sin embargo, alcanzar estos beneficios sigue siendo un desafío complejo en la práctica.
En Argentina, las políticas de inteligencia artificial (IA) han evolucionado de forma intermitente. Aunque el plan ArgenIA 2019 estableció una estrategia inicial el avance acelerado de la tecnología la volvió obsoleta rápidamente. Posteriormente, el Programa Nacional de Inteligencia Artificial retomó el enfoque mediante iniciativas concretas como la creación de un Centro Multidisciplinario de IA y la formación de trabajadores en habilidades para el manejo de esta tecnología, aunque se vio limitado por la falta de priorización y recursos propios. Actualmente, la agenda de IA se encuentra fragmentada entre distintos organismos, sin una coordinación estratégica que impulse su desarrollo a largo plazo.
El financiamiento para el desarrollo puede desempeñar un rol crucial en fortalecer la planificación y adopción de políticas en IA y cerrar las brechas para la apropiación de esta tecnología en países emergentes. El Banco Mundial (BM), el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y el Banco de Desarrollo de América Latina y el Caribe (CAF) han centrado sus iniciativas en diversos sectores, impulsando proyectos que buscan no solo reducir las desigualdades tecnológicas, sino también garantizar que la IA pueda aplicarse de manera inclusiva y sostenible.
El Banco Mundial ha sido pionero en la incorporación de la IA en áreas estratégicas. En educación, por ejemplo, apoya el desarrollo de plataformas de aprendizaje en línea que permiten personalizar la formación, identificar necesidades educativas y ofrecer recomendaciones ajustadas a cada individuo. En India, plataformas basadas en IA como Edutel han generado sinergias con tecnologías satelitales para transmitir clases en vivo a más de 2,000 escuelas rurales, brindando acceso a una educación de calidad en zonas remotas con recursos limitados.
En el sector agrícola, el BM ha respaldado proyectos que incorporan robots inteligentes y maquinaria avanzada para realizar tareas complejas como la cosecha automatizada y el control de malezas y plagas. Un ejemplo concreto es el “Morocco Green Generation Program-for-Results”, que aplica IA para evaluar la productividad agrícola y hacer recomendaciones en tiempo real para optimizar el rendimiento de los cultivos. En Kenia y Etiopía, la IA también se ha empleado para mejorar la resiliencia agrícola y reducir las pérdidas post-cosecha mediante sistemas de monitoreo que predicen condiciones climáticas y riesgos de plagas.
La Corporación Financiera Internacional (IFC), institución del Grupo Banco Mundial dedicada a financiar el desarrollo del sector privado, ha canalizado esfuerzos hacia innovaciones que impulsan el crecimiento económico y promueven la sostenibilidad ambiental. Ejemplos como Boston Metal, que utiliza IA para optimizar la producción de acero libre de emisiones, y Lilac Solutions, que emplea IA en una tecnología eficiente para la extracción de litio, subrayan el potencial de esta tecnología para contribuir a la transición hacia energías limpias.
El BID también ha avanzado en la incorporación de la IA. La estrategia fAIr LAC, liderada por BID Lab, reúne a gobiernos, universidades, empresas privadas y organizaciones no gubernamentales para fomentar un uso ético y responsable de la inteligencia artificial en América Latina y el Caribe. Con un enfoque en mejorar servicios sociales como salud y educación, fAIr LAC busca desarrollar estándares y herramientas para el uso confiable de IA, impulsar proyectos piloto y liderar el diálogo sobre su implementación inclusiva y centrada en el ciudadano.
En el sector salud, el BID ha implementado el proyecto RETINA-IA en Jalisco, México, para la detección temprana de retinopatía diabética mediante IA, basado en un algoritmo que analiza imágenes de retinas de pacientes diabéticos, permitiendo diagnósticos rápidos y precisos. Un estudio de costo-beneficio mostró un retorno de inversión favorable sobre este piloto, lo que sugiere que la implementación de IA podría incluso reducir las cargas presupuestarias de los sistemas de salud pública.
También se han promovido programas para la incorporación gradual e integral de la IA. En la Argentina, por ejemplo, el BID aprobó el “Programa de Apoyo a las Exportaciones de la Economía del Conocimiento” (2023), un préstamo de USD 35 millones destinado a impulsar la adopción de IA en el sector productivo y promover su internacionalización. La iniciativa incluyó la creación de un centro multidisciplinario de IA y convocatorias para financiar proyectos innovadores.
CAF, por su parte, se ha consolidado como un actor central en la gobernanza de la IA en la región. En 2023, organizó junto a la UNESCO la Primera Cumbre Ministerial sobre IA en Santiago de Chile, donde más de 20 países se comprometieron a promover un uso ético de la IA mediante políticas y marcos jurídicos que prioricen los derechos humanos, la equidad y la transparencia. En julio de este año, el banco lanzó la guía “Diseño de políticas públicas de inteligencia artificial. Desarrollo de habilitadores para su implementación en América Latina y el Caribe”, que aborda elementos esenciales como el desarrollo de habilidades, los aspectos éticos, la gestión de datos y los entornos regulatorios experimentales.
Es importante remarcar que, si bien su potencial disruptivo es innegable, la IA es un instrumento innovador cuya implementación aún plantea numerosas incógnitas. Su impacto neto en el ambiente y en los mercados laborales o las discusiones éticas respecto al funcionamiento de algoritmos y a la gobernanza sobre los sistemas generativos representan desafíos que deberán abordarse en el corto plazo. La capacidad de la IA para transformar la productividad y la eficiencia global plantea una encrucijada histórica: puede ser la herramienta que impulse a los países en desarrollo hacia un nuevo horizonte de progreso, o bien el catalizador que profundice la desigualdad global.
En este contexto, la banca multilateral de desarrollo se erige como un pilar indispensable, no solo aportando el financiamiento necesario, sino también como líder en conocimiento y transferencia tecnológica. A partir del trabajo conjunto entre gobiernos, empresas, y bancos multilaterales es posible promover un marco de colaboración activa que disminuya las brechas y favorezca la creación de entornos adecuados para la apropiación de la IA por parte de los países emergentes. La adopción de una perspectiva de humanismo tecnológico puede ser el puntapié inicial para democratizar el acceso a la IA y, en definitiva, redefinir el desarrollo.
Zaporan, Jalisco. Proyecto Retina-IA para prevención de retinopatía diabética