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La 'Estrategia para la Inteligencia Artificial en I+D' del Gobierno, poco más que un teaser de la futura Estrategia Nacional de IA

La 'Estrategia para la Inteligencia Artificial en I+D' del Gobierno, poco más que un teaser de la futura Estrategia Nacional de IA
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El presidente del gobierno español, Pedro Sánchez, clausuró ayer en el Palacio de Congresos de Granada las jornadas 'Estrategia Española I+D+I en Inteligencia Artificial' presentando ante los medios la "Estrategia para la Inteligencia Artificial en I+D+I" (aquí en PDF).

El ministro de Ciencia, Innovación y Universidades, Pedro Duque, explicó a su vez durante el acto que "la IA avanza tan rápido que ya ha empezado a cambiar nuestras vidas" y que "es una de las disciplinas que más influye en la transición hacia una nueva sociedad".

De ahí, según el prólogo del documento, escrito por el propio Duque, la aprobación de este documento, que "se configura como el elemento troncal de una visión de I+D+I propia, clave para el desarrollo del marco europeo denominado 'Plan Coordinado de la IA', aprobado a finales de 2018".

Lo que dicho plan establece es que los estados miembros de la UE deberán aprobar, a lo largo de este año, una 'Estrategia Nacional para la Inteligencia Artificial'. Pero dicha estrategia no es, pese a la similitud de nombres, lo que se publicó ayer.

Ni esto es la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial, ni sabemos nada del Libro Blanco

El documento presentado ayer en Granada fue definido por Sánchez como, meramente, el "primer paso" en la elaboración de la citada 'estrategia nacional', mientras que el propio Pedro Duque califica el documento, en el citado prólogo, como un "embrión" de la misma.

Según se explica en el propio documento, en noviembre de 2018 echó a andar un Grupo de Trabajo de IA compuesto por expertos del sector público y privado, que es quien habría definido las recomendaciones y prioridades recogidas en la "Estrategia para la IA en I+D+I".

Sin embargo, si este documento es el "embrión", la gestación está destinada a ser rápida, pues el calendario recogido en el propio documento indica que los planes del Gobierno pasan por finalizar la elaboración de la Estrategia Nacional antes del final del primer semestre del año.

Es decir, menos de un mes después de la fecha más temprana (y optimista) en que podría constituirse un nuevo gobierno tras la convocatoria electoral, lo que sitúa la responsabilidad de su redacción enteramente en manos del actual gobierno en funciones.

Y si eso es así, surge la pregunta de cuál era la necesidad de publicar este documento ahora (al menos, como estrategia separada, y no como borrador de la futura Estrategia Nacional) y no esperar a presentar el definitivo en junio.

Además, las prisas a la hora de elaborar este documento contrastan con la "tranquilidad" con que el Gobierno se está tomando la publicación del Libro Blanco sobre IA y Big Data en España, según explicaba hace unos meses Andrés Pedreño a La Razón.

Pedreño, presidente de AlicanTEC, es uno de los miembros del 'Grupo de Sabios sobre Inteligencia Artificial y Big Data' reunido por el anterior gobierno, hace casi año y medio, para elaborar dicho libro (que en su momento se planteó, precisamente, como el primer paso para la elaboración de la Estrategia Nacional).

Éste debería haberse publicado originalmente en julio de 2018 (lo impidió el cambio gubernamental), pero en noviembre, el primer borrador estaba ya en manos del Gobierno, sin que hayamos tenido más noticias al respecto. El documento presentado ayer tampoco recoge referencias al mismo ni a sus autores (ninguno de los cuales forma parte del ya mencionado 'Grupo de Trabajo de IA' constituido en noviembre).

¿Qué objetivos? ¿Qué recursos?

Este documento se presenta tan sólo cinco días después de que la patronal tecnológica española (AMETIC) lanzara un comunicado en el que consideraba "urgente disponer de una estrategia nacional (con objetivos y recursos) en materia de Inteligencia Artificial que cuente con la participación de la industria digital".

¿Permite, entonces, el documento presentado ayer atisbar los "objetivos y recursos" que solicitaba AMETIC?

En cuanto a recursos, la respuesta es negativa: los únicos cálculos económicos recogidos en el documento son acerca del impacto económico global que la IA tendrá de aquí a 2030 (procedente de un informe de PwC), una propuesta de la UE para aumentar la inversión en IA entre 2021 y 2027, y una recopilación de lo invertido por anteriores gobiernos en "actividades que contribuyen a la IA".

¿Y en lo referente a los objetivos? Pues gran parte del documento presentado ayer cae, más bien, dentro del género del estudio sobre la situación actual de la IA (en España y en países de nuestro entorno) que en la de estrategia a futuro.

Aun así, del análisis de sus 'prioridades' se pueden entresacar algunos objetivos más o menos concretos:

Prioridad 1: [Avanzar] hacia una estructura organizativa que permita desarrollar un sistema de I+D+I en IA y valorar su impacto

Entre las medidas concretas mencionadas en dicho apartado, aparece la recomendación de elaborar un "Mapa de capacidades actuales de la IA en España" y lanzar una "Red de Nodos de Investigación en IA" que sirva, a su vez, para crear una "Red de Centros de Excelencia en IA".

Se menciona, eso sí, que "una parte esencial de esta estructura organizativa es el desarrollo de los agentes e instrumentos que permitan la transferencia de conocimiento de la academia a la empresa".

Prioridad 2: Establecer áreas estratégicas donde desarrollar las actividades de I+D+I en IA

En este apartado, se identifican dos grandes áreas: IA para la Economía (Admón. Pública, Educación, Salud y Territorios Inteligentes) e IA para la Sociedad (Industria conectada 4.0, Recurnos naturales y energía, Seguridad y Turismo e industrias creativas).

Se identifican, así mismo, las tecnologías de IA más relevantes en cada una de esas áreas, destacando el papel de las tecnologías del lenguaje, los sistemas inteligentes de predicción, el aprendizaje automático y la visión por computador.

Prioridad 3: Definir y desarrollar las acciones que permitan la transferencia del conocimiento

En este apartado se recogen iniciativas como la convocatoria de proyectos de Compra Pública Innovadora en IA, o la creación de una plataforma y un ecosistema computacional,

"donde la universidad, los centros científicos y tecnológicos y las PYME nacionales puedan experimentar sus desarrollos innovadores antes de lanzarlos al mercado. Esta plataforma debería actuar como ventanilla única, brindando y mostrando servicios, experiencia, algoritmos certificados, modelos de programación, herramientas de desarrollo, componentes, módulos, bases de datos no sesgadas, recursos informáticos, funciones de creación de prototipos y acceso a financiamiento público y privado".

Prioridad 4: Desarrollar un sistema que fomente la formación transversal y profesional en IA

"Es necesario adaptar el modelo educativo [...] contemplando la hibridación formativa de ciencias, tecnologías y humanidades y formando para pensar y actuar y no solo para saber". Según el documento, estos conceptos deberían estar presentes en un gran número de grados universitarios, en especial, pero no únicamente, los vinculados a los estudios STEM.

También se habla de "fomentar la formación continua a lo largo de la vida profesional [...] para la transformación de un importante número de puestos actuales, y de la necesidad de "reformular e impulsar programas educativos de distintas tipologías como grados y postgrados específicos pero también cursos de especialización y cursos MOOC de alta calidad".

Prioridad 5: Desarrollar un ecosistema digital de datos y valorizar las infraestructuras

El documento señala que "nuestro país tiene que definir la hoja de ruta para la implantación de [la Nube Europea de Datos Científicos]", un sistema federado europeo destinado a almacenar, compartir y reutilizar datos generados en proyectos científicos financiados con fondos públicos.

"Esta iniciativa de la comunidad científica española debe converger con el desarrollo del sector de la Reutilización de la Información del Sector Público (RISP, también conocido como datos abiertos) en España".

Prioridad 6: Analizar la ética de la IA desde la perspectiva de la I+D+I

El documento habla de la necesidad de "evitar el sesgo negativo y los prejuicios de los que adolece nuestra sociedad, como el de género, raza, u otras formas de discriminación", sesgos que "deberán evitar los sistemas de soporte a la tomas de decisiones".

Se propone también que Comité Español de Ética de la Investigación redacte "un Código Ético de la IA alineado con los esfuerzos realizados por la Comisión Europea".

Imagen | Ministerio de Ciencia

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