Los códigos abiertos de América Latina

Análisis por Daniel Yankelevich - Director de Aceleración Digital de Negocios (ADN) en Practia Global.

Archivo programador.



El avance de las nuevas tecnologías, en particular de la inteligencia artificial, ahonda la brecha entre los países desarrollados y aquellos que se encuentran en desarrollo: además de talento se necesitan grandes inversiones.

La región continúa siendo un reservorio mundial de conocimiento y de talento.

Al principio, predominaba el talento. Un programador que se sentaba a escribir código en cualquier punto de Latinoamérica podía obtener resultados similares a un colega que realizaba la misma actividad en cualquier otro rincón del mundo.

El avance de las nuevas tecnologías, en particular de la inteligencia artificial, ahonda la brecha entre los países desarrollados y aquellos que se encuentran en desarrollo.

Hoy no basta con disponer de los mejores recursos humanos para lograr resultados: también es necesario contar con una enorme cantidad de dinero.

Algunos de los logros más significativos en materia de inteligencia artificial en los últimos años, como es el caso de GPT-3, el modelo capaz de generar textos que difícilmente se puedan distinguir de los escritos por un ser humano, surgieron de laboratorios como los de Open AI.

Se trata de una empresa, fundada entre otros por Elon Musk y Sam Altman, que recibe fondos cuasi infinitos (en el orden de los miles de millones de dólares) de los grandes jugadores del mercado, como Google o Amazon.

Es que desarrollar un modelo como GPT-3 requiere de un entrenamiento muy intenso apoyado en servidores extremadamente poderosos.

Los procesos se corren durante mucho tiempo y consumen una enorme cantidad de tiempo. Para hacer que toda esa infraestructura funcione no alcanza con tener gente muy inteligente.

Los fondos son igual de imprescindibles. Las ideas, el ingenio y la creatividad son importantes, por supuesto. Pero nada se puede hacer si no se cuenta con la “fuerza bruta”: equipos poderosos y robustos.

De hecho, entrenar un modelo muy sofisticado genera una deuda de carbono equivalente a la vida útil de varios automóviles.

El tablero de TEG del desarrollo tecnológico mundial se está reestructurando y la mayoría de las fichas están quedando en Europa y, fundamentalmente, en Estados Unidos y en China.

En particular, en el gigante asiático los avances en materia de inteligencia artificial son cotidianos y abarcan desde los avances en la materia realizada por el gigante de comercio electrónico Alibaba hasta los modelos predictivos aplicados a los pagos en línea o, incluso, en acciones de monitoreo y control encabezadas por el propio gobierno.

Hasta el FMI, en un informe reciente denominado “Will the AI Revolution Cause a Great Divergence”, concluye que “las nuevas tecnologías amenazan con ampliar la brecha entre los países ricos y pobres al desviar la inversión hacia las economías avanzadas, donde la automatización ya está consolidada”.

¿En qué lugar quedan los países latinoamericanos? La realidad indica que el nivel de conocimiento histórico que ha demostrado la región choca en algún punto con la falta de dinero para desarrollar infraestructura con alta capacidad de procesamiento orientada a investigación.

Sin embargo, la región continúa siendo un reservorio mundial de conocimiento y de talento.

Diseñar políticas que ayuden a mejorar la competencia de los profesionales latinoamericanos es apostar a que, al final del recorrido, el talento siga siendo un elemento preponderante para la creación de nuevas tecnologías y que la región pueda aprovechar todo el potencial que ya ha demostrado que puede ofrecer.



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