¿Cuánto tardaremos para que en México se haga algo así?
El sector productivo siempre va a un ritmo más veloz que el público en casi todas las esferas. Aun así, inclusive varias las grandes empresas del país hoy no están a la vanguardia en cuanto a su ruta de evolución digital. Es muy raro ver que alguna organización utilice los datos para algo más que un tema descriptivo o predictivo.
Muchas organizaciones del sector ‘enterprise’ hablan sobre la importancia de la innovación y las tecnologías exponenciales, pero, aun así, los procesos de toma de decisiones siguen siendo en ocasiones tomadas “con el estómago” o influenciadas por temas políticos.
Esa última parte es una imposible de evitar: la toma de decisiones inherentemente involucra costos de oportunidad, los cuales, muchas veces, implican tomar decisiones subóptimas acorde al algoritmo o la razón, pero en el marco macro de las cosas son necesarias para lograr otros objetivos.
Los humanos no somos robots. Por ello, inclusive en el escenario más vanguardista, el robot no puede reemplazar enteramente a la burocracia política. Muchas decisiones con un corte político pueden ser subóptimas para algoritmos de eficiencia, pero óptimas para tener una mayor representación y para humanizar los impactos de las decisiones.
Habiendo dicho esto, existen muchas maneras en las que la IA puede revolucionar la formulación de políticas públicas en áreas clave como el medio ambiente, la salud, la educación y la economía. Por ejemplo, al analizar datos en tiempo real, la IA podría predecir y prevenir la propagación de enfermedades, optimizar la asignación de recursos en educación o identificar tendencias económicas emergentes para implementar políticas efectivas. Esta tecnología tiene el poder de mejorar la calidad de vida y el bienestar de todos los ciudadanos.
La evolución digital es transversal y e inter-dimensional, como los Derechos Humanos. Por ello, los algoritmos deben ser robustos en cuanto a la cantidad de consideraciones posibles al momento de prescribir una hoja de ruta y, sobre todo, deben ser muy eficientes en cuanto al valor y peso que se le da a cada valor que buscamos con una decisión.
Aun así, esto es complejo. Un claro ejemplo fue el caso del covid-19. Muchos tomadores de decisiones debieron priorizar entre no detener la economía y el detener el virus, con las robustas implicaciones de ambas. Los países tomaron distintas rutas y aún si en ese escenario hubiéramos determinado que la inteligencia artificial nos hubiera decretado la hoja de ruta correcta, los resultados habrían sido distintos.
