Estados Unidos y China golean a Europa en inteligencia artificial

Las oportunidades que abre son inmensas. Solo para hacerse una idea, según cálculos de la consultora McKinsey, su desarrollo podría suponer 13 billones de dólares para la actividad económica mundial en el 2030 . Y son tantas sus áreas de aplicación que a veces escapan de la imaginación: el programa AlphaFold, por ejemplo, creado por DeepMind, filial de Google, fue capaz en 2020 de predecir la estructura tridimensional de las proteínas con una precisión del 92% , un reto de la Biología sin resolver desde hacía 50 años.

Esta tecnología, que persigue que las máquinas o los sistemas informáticos se comporten de una manera que simule la inteligencia humana, acumula siete décadas de vida aunque ha sido con la existencia de ingentes cantidades de datos y equipos lo suficientemente potentes cuando se han aprovechado al máximo sus posibilidades. Ahora vive ahora vive un momento de esplendor , con dos jugadores que van ganando la partida por goleada: Estados Unidos seguido de China . Así lo revelan estudios como ‘The Global AI Index’ , elaborado por el medio independiente Tortoise Media a partir de 143 indicadores.

« Están muy por delante del resto de países del mundo . Los norteamericanos cuentan con grandes empresas tecnológicas que invierten en IA, como IBM, Microsoft, Google o Amazon, lo cual les da bastante músculo económico para desarrollar este tipo de tecnologías», explica Ricardo Moya , experto en IA de IMF Business School. De hecho, las firmas estadounidenses IBM y Microsoft cuentan con el mayor número de solicitudes de patentes relacionadas con la IA hasta el año 2016, con 8.290 y 5.930 invenciones respectivamente, según la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI).

El reinado de Estados Unidos, sin embargo, podría estar amenazado por los ambiciosos objetivos del gigante asiático . «Las estrategias que está siguiendo el gobierno chino para fomentar la IA, apoyadas por empresas como Alibaba, Tencent o Baidu, hacen peligrar que EE.UU. lidere la carrera en los próximos años», augura Moya. Cabe recordar que Pekín presentó en 2017 su plan para convertirse en líder mundial de esta tecnología hacia 2030 , y que solo Emiratos Árabes Unidos y Arabia Saudí están mejor posicionados en lo que respecta a estrategia gubernamental, según el índice de Tortoise Media.

¿Y cómo está Europa? Pese a su potencial, se ha quedado rezagada frente a los dos grandes polos . «En estos momentos hay esfuerzos por parte de la Unión Europea y de los diferentes países por estar al día, sobre todo en lo relacionado con la ética o la utilización sostenible, pero en términos generales está bastante lejos. Haría falta una estrategia y una inversión que ahora mismo ni está ni se la espera », asegura Moya. Perder esta oportunidad supondría desperdiciar un suculento filón. Mckinsey estima que si Europa desarrollase la inteligencia artificial de acuerdo con sus activos y su posición digital en el mundo, podría agregar unos 2,7 billones a su riqueza para 2030.

Detrás del retraso en la lucha por esta tecnología se esconden diferentes factores. «Las empresas han estado enfocadas hacia negocios más tradicionales. No hemos pensado que sería necesario cambiar tan rápidamente y hemos seguido un ritmo más pausado, por eso parece que nos hemos quedado detrás», señala Raúl Bartolomé , director y responsable de la Unidad de Datos y Analítica de Capgemini España.

En la discreta presencia que ha tenido el Viejo Continente en esta pugna influyen otras razones. «Europa es mucho más fragmentada a la hora de crear empresas y de poder expandir los modelos de negocio en los distintos países», apunta Elena González-Blanco , experta en IA, directora de investigación en IE University y directora general de Europa de Coberwallet. Tampoco ayudan las legislaciones preventivas . «En Europa nos preocupamos más de la ética, de que todo esté preparado antes de lanzar algo que de impulsar dicho lanzamiento, algo que en un momento en el que la tecnología está creciendo a gran velocidad retrasa los lanzamientos y el desarrollo a nivel interno », expone.

Los volúmenes de datos, esenciales en la aplicación de la inteligencia artificial, constituyen otra barrera. «Empresas como Google y Amazon –dice– han empezado a implementar modelos de aprendizaje profundo porque tienen la cantidad de datos suficiente para que estas redes neuronales puedan ser de aplicación. El problema en Europa es que hay mucha empresa local y alcanzar volúmenes de datos para que la inteligencia artificial funcione a gran escala es mucho más complicado».

Aunque hasta ahora Europa haya sido incapaz de plantar cara a EE.UU. y China, hay expertos que confían en una mejoría. «No se puede hablar de que haya perdido el tren, si bien es cierto que va avanzado mucho más lentamente y que la distancia con respecto a EE.UU. y China es grande , incluso si miramos a Reino Unido y Alemania, que son los que llevan la delantera en Europa. Todo va a depender de las políticas que se sigan, de que los gobiernos se pongan de acuerdo y den un impulso fuerte a la IA, pero es necesario que se haga rápido», defiende Stella Maris Salvatierra , subdirectora del Instituto de Ciencia de los Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad de Navarra.

Bruselas es consciente de que esta tecnología se ha convertido en uno de los motores para el desarrollo de la economía digital y que es un área de especial importancia estratégica. Pilar del Castillo , eurodiputada, presidenta del European Internet Forum y copresidenta del Intergrupo parlamentario de Inteligencia Artificial y Digital, pone en valor las fortalezas de Europa, aunque también los obstáculos por superar: «Contamos con un mercado interior único de casi 500 millones de personas que permite desarrollar las economías de escala y las inversiones que requiere el desarrollo de estas tecnologías digitales, pero queda una fragmentación legislativa que hay que armonizar para poder aprovechar esa condición».

Respecto a los datos, el nutriente de la inteligencia artificial, subraya el cambio que se avecina. «Hasta ahora la generación de datos viene de las plataformas de comercio electrónico, redes sociales, etc., pero se prevé que a partir del 2025 el 80% tenga origen en la industria . Europa ostenta una posición de liderazgo en áreas como las manufacturas o la industria del automóvil, de ello se deriva que tenga un liderazgo tanto en software industrial como en robótica industrial y que, en el futuro, el auge de los datos industriales constituya una enorme oportunidad», explica. Advierte, eso sí, de que la movilidad de los datos dentro de la UE y en cada uno de los sectores que componen la economía y las administraciones públicas está limitada por las diferentes legislaciones nacionales, por lo que defiende la creación de espacios europeos de datos comunes e interoperables en toda la UE .

Tal y como destaca Del Castillo, Europa ha lanzado recientemente un conjunto de acciones que afectan de forma indirecta al desarrollo de la IA. Un ejemplo es el proyecto Gaia-X , liderado por Alemania y Francia, un primer intento para desarrollar las bases de una infraestructura de datos abierta, federada y basada en valores europeos. Otra iniciativa que está discutiéndose en el Parlamento es una regulación sobre gobernanza de datos entre cuyos objetivos está generar confianza en la compartición de datos, facilitar la creación de datos comunes europeos y asegurar su interoperabilidad en todos los sectores económicos. Son solo algunas de las medidas que el Viejo Continente está lanzando para tratar de recortar distancias a EE.UU. y China. La travesía será empedrada, pero si no acelera para subirse al tren en marcha de la inteligencia artificial la economía europea perderá competitividad en el mundo global del siglo XXI.

La inteligencia artificial está llamada a cambiar para siempre la economía global y España quiere pelear por situarse en línea con los líderes del entorno europeo . Según los datos publicados por ‘The Global AI Index’, nuestro país se sitúa en torno al vigésimo puesto de un ranking mundial integrado por 62 países alrededor del mundo. El parámetro en el que sale peor parado es el relativo a la investigación (número de publicaciones, citas en revistas académicas, investigadores especializados…) mientras que escala hasta el décimo segundo lugar en lo que respecta a contexto regulatorio y opinión pública en torno a esta tecnología.

Raúl Bartolomé aporta algunas claves. «Las empresas han ido más despacio en el proceso de la digitalización, lo cual ha implicado que estemos un poco por detrás en el uso de la IA, pero es una tendencia que ha cambiado en el último año », asegura. Esta metamorfosis se debe a que las compañías «se han dado cuenta de que no invertir en IA y la plataforma que soporte la IA está convirtiéndose en un coste de oportunidad demasiado alto como para no involucrarse en ello ». Piensa que si antes no sucedía así era por una cuestión cultural. «Puedes dedicar el dinero a impresoras rápidas, para que las personas firmen papeles que luego escanean o bien invertir el dinero en transformar el proceso para que todo sea ágil, digitalizado e incluso se apoye en asistentes virtuales», pone como ejemplo.

En España, donde las pymes suponen el 99% de las empresas, existe el temor de que se queden atrás en esta revolución. «Como no hay suficientes profesionales formados, para estas organizaciones es complicado encontrar quién les puede ayudar», comenta Jesús López Fidalgo. Ahonda en esta idea su compañera Stella Maris Salvatierra. «Más que un problema de costes es de estrategia y de conocimiento de lo que se puede alcanzar moviéndose en el terreno de digitalización, utilizando algoritmos de IA, etc.», afirma. El Gobierno presentó en diciembre la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA) , que contempla una inversión pública de 600 millones de euros para el periodo 2021-2023 con la que se espera movilizar 3.300 millones de inversión privada. Más allá de las cifras, los expertos alertan de que lo esencial es « orientar muy bien el tiro hacia los puntos donde podemos ser competitivos », tal y como alerta Elena González-Blanco.

Y hay un nicho en el que España puede consolidarse como un actor destacado. «Un país pequeño como el nuestro no tiene capacidad de competir con China en algoritmos o creación de empresas, pero podemos posicionarnos con un activo que tenemos y otros no: nuestro idioma», dice. Cuenta que una de las áreas más potentes en las que se está invirtiendo es el lenguaje y la voz por el auge de los chatbots. Y ahí existe una gran dependencia del idioma que está como base de esos datos. « Una de las oportunidades que tenemos es aprovechar los datos del español como segunda lengua más hablada en el mundo con más de 400 millones de hablantes como fuente de datos para poder explotar los modelos de IA porque es donde verdaderamente podemos ser competitivos».

Ttodavía no lo estamos explotando como podríamos hacerlo, pero la experta insiste en que «si nos pusiéramos en serio a impulsar un programa de IA en español tendríamos una ventaja competitiva enorme ». Una opinión compartida por López Fidalgo: «Un campo donde España puede tener importancia es en el tema de procesamiento de lenguaje natural en español. Casi todo lo que se está haciendo o existe es en inglés y en español tenemos un gran potencial que no deberíamos olvidar».