Escala de grises. España tiene más mujeres ejecutando labores de investigación que el promedio europeo, pero los porcentajes de estudiantes de este género matriculadas en ramas de la ciencia, ingeniería y arquitectura se ha reducido entre el 2010 al 2017. Los profesores españoles han desarrollado más habilidades en ciencia, tecnología, ingeniería, arte y matemáticas (STEAM) que sus pares en Europa, sin embargo, los niveles de uso de las TIC´s en las escuelas y el de competencias digitales en capital humano están al borde del nivel promedio y puntúan por debajo del mismo, respectivamente.
Con estas cifras, el gobierno español pintó el actual panorama de este país en relación con sus necesidades de digitalización y presentó la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial 2025 como remedio para lo primero. Anunciada entre bombos y platillos, esta propuesta responde a la enorme influencia que desde ya ejerce la inteligencia artificial (IA) en cuanto a la mejora de la competitividad y la evolución de todos los sectores de la sociedad mundial.
Tratándose de España si bien en los últimos años se han desarrollado algunas de las plataformas tecnológicas necesarias para iniciar la implementación de la infraestructura IA, como instalaciones de amplio rendimiento computacional para procesar datos y metadatos, desarrollo de grupos de I+D+i públicos y privados todavía quedan retos y trabajo por hacer.
Plan de Acción de la ENIA
Por ello, la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial 2025 (ENIA) se plantea una serie de objetivos que identifica desafíos sociales y ejes estratégicos que les permitirán cumplir con sus metas y encarar los retos de la implementación de una IA que opere bajo la inclusión y sostenibilidad, valores alineados con los de la Unión Europea.
En cuanto a los siete objetivos del plan tenemos: la excelencia científica e innovación en IA, la proyección de la lengua española en este campo, la creación de empleo cualificado, transformación del tejido productivo (IA como factor de mejora en la productividad), entorno de confianza en relación a la IA (en el plano tecnológico, regulatorio y de impacto social), valores humanistas de la IA (impulsar el avance de desarrollos tecnológicos centrados en el bienestar humano), desarrollar una IA inclusiva y sostenible para reducir las actuales desigualdades, impidiendo su crecimiento con el avance tecnológico que aporte la IA de cara al futuro.
Del lado de los desafíos identificados por la ENIA 2025, se espera: reducir la brecha de género que existe en el ámbito de la IA en empleo y liderazgo; favorecer a la transición ecológica y la reducción de la huella de carbono, desarrollando tecnologías IA que impulsen la eficiencia energética; favorecer a la vertebración territorial del país, puesto que la IA puede beneficiar a la gobernanza territorial y la coordinación gubernamental nacional y local; la reducción de la brecha digital, porque la influencia de la IA puede ahondar las desigualdades en la comunidad educativa en cuanto a su alfabetización digital de no implementarse adecuadamente.
A fin de concretar los objetivos marcados, se han desarrollado seis ejes estratégicos clave dentro del plan de acción de este programa:
Eje 1: impulsar la investigación científica, el desarrollo tecnológico y la innovación IA.
A grandes rasgos, se enfoca en fortalecer la investigación pública en inteligencia artificial, el establecimiento de centros investigativos que agrupen el saber del sector académico, empresarial y público para agilizar la absorción de esta tecnología a nivel intersectorial retengan talentos y dar soporte a todas las empresas, en especial las PYME´s para que puedan abordar con éxito su transformación tecnológica. En ese último caso, impulsará la generación de Centros de Innovación Digital.
De igual forma, este eje entiende que las ciencias sociales y las humanidades presentan un carácter transversal para la implementación de esta estrategia en todos los sectores en los que impactará, un aspecto dejado de lado siempre que se abordado el tema de avance tecnológico, Además de reconocer el rol de las universidades como semilleros de talento para desarrollar mejores soluciones en este campo, por lo que se quiere impulsar un mayor intercambio de talento académico en el sector público y privado y viceversa.
Eje 2: Promover el desarrollo de capacidades digitales, potenciar el talento nacional y atraer talento global
Este es un aspecto imprescindible para la ENIA. Razón por la cual se orienta a la formación para alcanzar esa transformación digital con especial énfasis en disminuir la brecha de género y capacitar en áreas tecnológicas clave a sectores vulnerables como los desempleados y a fortalecer las competencias digitales de la ciudadanía española en general.
En ese sentido, la formación en IA se abordará desde la formación profesional y las capacitaciones técnicas, la actualización de su oferta formativa en ciclos profesionales y educación universitaria, la introducción de bases para la comprensión del pensamiento computacional en la educación básica por medio del profesorado y el aliento a la colaboración -público-privada.
Esto se logrará mediante dos líneas de actuación. La primera es el desarrollo de talento nacional para lo cual desarrollará el Plan Nacional de Competencias Digitales, introduciendo el pensamiento computacional e IA en la formación universitaria y posterior ella y fomentando una mayor oferta educativa IA. La segunda medida se refiere a atraer y retener el talento global IA, poniendo en marcha el plan “SpAIn Talent Hub” y la homologación de títulos.
Eje 3: Desarrollar plataformas de datos e infraestructuras tecnológicas que den soporte a la IA
Para esto se ha previsto articular y desarrollar soluciones en tres áreas claves de las plataformas de datos y las infraestructuras IA, que son: el desarrollar el marco regulatorio de la OPEN DATA, que facilite el acceso a los datos de forma segura y correcta; impulsar acciones en el ámbito de las plataformas de datos, modelos, algoritmos, motores de inferencia y seguridad; impulsar el desarrollo de tecnologías IA referidas al procesamiento del lenguaje natural, dando valor al lenguaje español.
En este caso, también se establecerán dos líneas de actuación. La primera se base en dar impulso a las plataformas de datos, creando un organismo central de gobierno de dato nacional y la figura del Responsable de Datos (Chief Data Officer); además de la creación de datos compartidos sectoriales e industriales. La segunda línea proveerá infraestructuras tecnológicas habilitadoras (ITH), por medio del Plan Nacional de Tecnologías del Lenguaje, del refuerzo de las capacidades estratégicas de supercomputación con los High Performance Computing, y la puesta en marcha de Proyecto Datos por el Bien Social.
Eje 4: Integrar la IA en las cadenas de valor para transformar el tejido económico.
Al crecer la digitalización de la sociedad en su conjunto, el valor del dato y su análisis cobra mayor relevancia, por lo que la IA puede ayudarnos en la gestión óptima de este recurso. Sin embargo, la implementación de esta infraestructura junto al Big Data o tratamiento de grandes volúmenes de datos todavía no se extiende a todos los sectores de la actividad productiva en España, como las PYME´s.
Por ello, la ENIA desarrolla en este eje una línea de actuación basada en integrar la IA en el tejido productivo. Así, por medio del lanzamiento del “Programa de Ayuda y Apoyo a Empresas para su Transformación Digital y uso de IA”, el desarrollo de “Programas de impulso a la innovación en IA dentro del Plan de Recuperación, Transformación y Transferencia de Resilencia”, que cree Centros de Innovación Digital, spin off de universidades; el lanzamiento del fondo “NExtTech” de capital de riesgo público-privado; y el “Programa Nacional de Algoritmos Verdes”
Eje 5: Potenciar el uso de la IA en la Administración Pública y las misiones estratégicas nacionales
Dado que la digitalización del sector público es considerada una de las palancas clave dentro de la ENIA, puesto que la IA permitirá adoptar decisiones de forma transparente, crear repositorios de datos públicos, desarrollar decisiones basadas en la evidencia y evaluación política, aumentar la eficiencia de los procesos, evitar desequilibrios en los derechos y obligaciones.
En tal sentido, este eje establece también dos líneas de actuación. La primera es aprovechar los beneficios del uso de la IA para la administración pública, incorporando esta tecnología n la gestión estatal; la puesta en marcha del laboratorio de Innovación GobTechLab para desarrollar nuevos servicios; desarrollar las competencias IA en el sector público capacitando a su personal, mejorando el acceso a la función pública; y el desarrollo del Programa IA para una gestión pública basada en datos. Del lado de la segunda línea, se apuesta por el lanzamiento de proyectos estratégicos relacionados con IA por medio de misiones estratégicas nacionales dentro de la gestión pública para generar un impacto positivo en sectores como el de salud, empleo, justicia, etc.
Eje 6: Establecer un marco ético y normativo que refuerce la protección de los derechos individuales y colectivos, a efectos de garantizar la inclusión y el bienestar social
Si bien la IA como tecnología es beneficiosa y necesaria también genera incertidumbres en la población, en especial, aquellas que se refieren a la gestión de datos y una implementación ética de esta infraestructura tecnológica. Por ello las acciones de este eje se enfocan desde tres ámbitos clave, que el jurídico, el socio-tecnológico y ético, ya sea para ejecutar reformas legales y rectificar lagunas jurídicas, crear metodologías de servicios automatizados, y asegurar que el uso de la IA respete valores que aseguren el beneficio de la inclusión y el bienestar.
Así, se establecen dos líneas de actuación que se basan en crear confianza en la IA y gobernarla. En el primer caso, se hará mediante la creación de un sello nacional de calidad IA, la implementación de observatorios de evaluación ética y jurídica de los sistemas algorítmicos usados en la administración pública y el desarrollo de la Carta de Derechos Digitales. En la segunda línea, se ejecutará un modelo de gobernanza nacional de la ética en la IA y se promocionarán foros de diálogo, sensibilización y participación nacionales e internacionales de la IA para fomentar el diálogo entre gobierno, ciencia, sector privado y sociedad civil.
De todo lo observado, el planteamiento gubernamental de implementación se rescata en los valores que pretende enarbolar de la comunidad europea, alineados con la solidaridad e inclusión. Son aspectos clarísimos y se plasman en acciones concretas como fortalecer el rol de la investigación, la participación femenina y el soporte a sectores más vulnerables a los embates de crisis como la actual y la llegada de tecnologías de alto nivel de inversión como la IA, que son los desempleados y las PYME´s.
De igual forma, el intercambio de trabajo, investigación y profesionales de diversos sectores para generar un ecosistema más eficiente de recepción a esta infraestructura significa que se le da un valor adecuado al menos en esta etapa a la IA. La atención a aspectos como la ética y la gobernanza de data, algoritmos de forma más activa y a nivel del sector privado y público, en forma transparente y con acciones claras, genera una mayor trazabilidad y por ende confianza.
Habrá que evaluar que tanto éxito tiene la implementación de estas medidas en el actual engranaje que existe en la sociedad española en el sector IA, los tiempos de implementación de la presente ENIA y de paso observar la capacidad del Estado para reaccionar a tiempo y pivotar su propia propuesta o algunas medidas de esta que no funcionan para adecuarse a las exigencias de una tecnología que viene para cambiarlo a todo y ya empezó a sorprendernos, no siempre de forma positiva.
DATOS COMPLEMENTARIOS DE LAS CIFRAS COMPARTIDAS
(1): Según la estadística sobre actividades de I+D de Eurostat, presentada por el Instituto Nacional de Estadística de España en el reporte “Estrategia Española de Ciencia, Tecnología e Innovación 2021-2027”, el porcentaje de mujeres investigadoras en España fue de 38.8% (2018), mientras que en Europa alcanzó el 33.8% (2017).
(2): El estudio “El Desafío de las vocaciones STEAM” elaborado por DIGITALes en el 2019 reveló que entre el 2010 al 2017 la tasa porcentual de estudiantes mujeres matriculadas en carreras de ingeniería y arquitectura se redujo en -26% y en ciencias lo hizo en -11%. De otro lado, el porcentaje de las estudiantes inscritas en carreras de ciencias de la salud se incrementó en +36% durante el mismo período.
(2): Entre el 2017 al 2018, el 75% de los profesores en España han tomado cursos sobre el uso pedagógico de las TIC´s (Tecnologías de la Información y Comunicación) en los procesos de enseñanza y aprendizaje, en comparación con el 46% de sus pares europeos, lo que fue revelado en la versión local de la “Segunda Encuesta de Escuelas: ICT en Educación” preparada por la Comisión Europea, Deloitte e Ipsos Mori en el 2019.
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