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Imagen: generada por Copilot Han pasado más de ocho décadas desde que la máquina de Turing rompió el código Enigma y casi siete desde que fuera acuñado el término inteligencia artificial por McCarthy, Minsky y Shannon. ¿Imaginarían estos visionarios a dónde podría llegar la tecnología? Con el auge de herramientas de IA generativa y su empleo masivo, la sociedad ha percibido su impacto en diversas tareas. La optimización de procesos, asistencia en tareas laborales o académicas y la creación de contenidos, son solo algunos de los usos individuales recientes. Juventud Técnica ha reunido a un grupo de expertos vinculados a la IA desde varios campos: académico, empresarial, gubernamental, para mapear el desarrollo de esa tecnología en Cuba y la ruta a seguir para su aprovechamiento máximo en el contexto del país. ¿Hacia dónde apuntar? Foto: tomada de Cubadebate Dra. Cs. Ailyn Febles Estrada, viceministra de Comunicaciones de Cuba: Nos concentramos en salud pública (diagnóstico asistido, predicción de brotes epidemiológicos y optimización de recursos hospitalarios), agricultura y seguridad alimentaria (modelos predictivos para optimizar cosechas, predecir plagas, gestionar el riego y mejorar la logística de distribución) y energía, para la gestión inteligente de la red, predicciones de generación a partir de fuentes renovables y la optimización del consumo. Damos prioridad al procesamiento de lenguaje natural para aplicaciones de educación, gestión documental del Estado, accesibilidad y análisis de la opinión pública. Dr. Cs. Milton García Borroto, investigador en el Centro de Sistemas Complejos, Facultad de Física, Universidad de La Habana: Cuba debería seguir la estrategia china inicial, que es priorizar las aplicaciones de la IA para resolver problemas reales, aprovechando todos los recursos gratuitos disponibles. Entre todas las áreas, el análisis de imágenes, videos y señales permitiría mejorar los diagnósticos médicos, la seguridad ciudadana y cosas similares, ahorrando fuerza de trabajo ya bastante escasa. Dr. Cs. Rafael Esteban Bello./Foto: tomada de ACN Dr. Cs. Rafael Esteban Bello Pérez, director del Centro de Investigaciones en Informática, de la Universidad Central Marta Abreu de Las Villas: En un país como Cuba, lo más apropiado es trabajar por la aplicación de los métodos de la IA débil o estrecha, desarrollando aplicaciones donde se resuelvan problemas socio-económicos concretos; implementando sistemas de ayuda a la decisión inteligentes, para crear productos y servicios en campos como la salud, educación y agricultura; lo cual incluye el empleo de la IA generativa, adaptada a nuestras condiciones. Dr. Cs. Alejandro Piad Morffis, profesor Titular de la Universidad de La Habana y vicepresidente de la Sociedad Cubana de Matemática y Computación: Es una combinación de utilizar la IA tradicional, que tiene 30-40 años desarrollada, los avances de los años 80 para las soluciones que se sabe que funcionan (optimización, logística, etcétera) y aprender a utilizar las nuevas herramientas para aumentar la productividad, en el análisis de documentos e información cualitativa, que esté en lenguaje natural. Ing. Rubén Sánchez Rivero, investigador agregado en el Centro de Aplicaciones de Tecnología de Avanzada (CENATAV): Cuba debería apostar por aquellas áreas donde la IA puede resolver problemas concretos y urgentes del país. El reconocimiento de patrones aplicado a la seguridad nacional es fundamental, pero no menos importante es la optimización de flujos críticos como el combustible y el transporte, donde algoritmos inteligentes podrían ahorrar recursos escasos y mejorar la eficiencia de toda la cadena logística. La viabilidad de una IA cubana Dr. Cs. Milton García Borroto: Solamente dos países poseen modelos de lenguajes propios, y son Estados Unidos y China. Estos son capaces de entender perfectamente los documentos escritos e interactuar con el usuario en lenguaje cubano. El modelo de lenguaje desarrollado en Cuba, CecilIA, es derivado de otro en español, y este es una versión de un tercero. Aun si pudiéramos crear uno propio y competitivo con los existentes, cosa muy lejana de la realidad, siempre está la pregunta de cuál sería su función. Dr. Cs. Rafael Esteban Bello Pérez: Por el costo y requerimientos que lleva su desarrollo, lo más acertado es partir de modelos creados por grandes empresas o instituciones internacionales y ajustarlo a nuestros requerimientos, con nuestra información, con nuestro conocimiento. Dr. Cs. Alejandro Piad Morffis: Más que viable, es una necesidad imperante. Hay dos motivos: tener una solución tecnológica propia que no dependa de tecnología importada, y por la preservación de identidad y cultura. En las próximas dos décadas, se estima que más del 50 por ciento de las conversaciones de adolescentes serán con un modelo de lenguaje. Tener uno que no corresponda con nuestras tradiciones, cultura, historia y forma de pensar, significa básicamente que eso se va a perder. Ing. Rubén Sánchez Rivero: Ing. Rubén Sánchez Rivero: La estrategia más efectiva sería partir de modelos con pesos abiertos y trabajar en técnicas novedosas, no solo hacer un fine tuning, sino investigar y crear conocimiento sobre cómo hacerlo y hacerlo mejor, nuevos pipelines y métodos de adaptación que nos permitan imprimirles nuestra visión. Los grandes modelos de lenguaje están llegando a una meseta en su desarrollo, así que quizás nuestro aporte esté en innovar en métodos más eficientes y especializados, que en competir en escala bruta. La pregunta real no es si podemos, sino qué beneficios concretos traería versus el costo de oportunidad de esos recursos. Dr. Cs. Alain Abel Garófalo Hernández, Director de Productos de Avangenio: No considero razonable que Cuba desarrolle su propio modelo de lenguaje a gran escala, pero esto no impide que la academia genere conocimiento y experiencia con algunos más pequeños. Si el objetivo es contar con aquellos que sirvan de base para aplicaciones de IA generativa de propósito general, la estrategia más viable y eficiente es adoptar modelos de código abierto ya existentes. Obstáculos a sortear, pero ¿cómo? Dra. Cs. Ailyn Febles Estrada: La estrategia pudiera ser priorizar el software eficiente sobre el hardware potente, fomentar alianzas internacionales con centros de investigación afines. Es necesario actualizar planes de estudio de forma masiva y rápida. Crear programas de capacitación intensiva y de postgrado de alta calidad, aprovechando también cursos en línea de universidades extranjeras y promoviendo la auto-preparación. Dr. Cs. Milton García Borroto: Lo que considero viable es la concentración de recursos en las instituciones que resuelvan problemas reales utilizando IA, según las prioridades del país. Actualmente hay una competencia nacional por la poca disponibilidad financiera, que no favorece la cooperación ni la asignación de esos recursos en el lugar de mayor importancia. Dr. Cs. Rafael Esteban Bello Pérez: Cuando se trabajó para desarrollar una estrategia hacia el avance de la IA en Cuba, uno de los requerimientos que se identificó como problemático es la infraestructura, lo cual incluye aspectos como la capacidad de cómputo, almacenamiento (computación en la nube), trasmisión (redes de comunicación), e Internet de las cosas (IoT). Hay que captar la información, almacenarla, procesarla, tanto para poder crear los modelos inteligentes, como para luego usarlos en aplicaciones que resuelvan problemas socio-económicos. Esta infraestructura tiene un costo multidimensional, no es solo adquirirla, instalarla y mantenerla, es también los insumos para su explotación, incluido la demanda eléctrica, de agua, etc., que son en grandes cantidades. Dr. Cs. Alejandro Piad Morffis: Un gran obstáculo es el acceso a los datos, y en Cuba no hay cultura de su almacenamiento ni de su disponibilidad para el público. La mayoría de las soluciones de IA que tienen que ver con predicciones históricas pasan por tener acceso a un cúmulo de datos suficientemente amplio. Se necesita una legislación que garantice que todo aquel que produzca un dato de bien público, tiene la obligación de publicarlo de forma que sea accesible para los demás. Dr. Cs. Alejandro Piad Morffis Ing. Rubén Sánchez Rivero: La solución no está en replicar los modelos centralizados de las grandes corporaciones tecnológicas, sino en asumir un enfoque distribuido: servidores alimentados con energía solar, entrenamiento federado, sistemas de inferencia distribuidos. Tenemos cientos de computadoras conectadas en los Joven Club que podrían funcionar como una red neuronal distribuida para procesamiento. Esta arquitectura descentralizada no solo se adapta mejor a nuestra matriz energética renovable, sino que filosóficamente está más alineada con los principios del socialismo cubano. Dr. Cs. Alain Abel Garófalo Hernández: En cuanto a estrategias, la más directa es invertir de manera precisa en el desarrollo de herramientas tecnológicas que ayuden a superar los principales desafíos del país. Esto implica invertir en la formación de recursos humanos capaces de desarrollar estas tecnologías, así como en la capacitación de líderes para facilitar el cambio de paradigma y la toma de decisiones efectivas en la adopción de soluciones basadas en IA. Educar para un presente y futuro con IA Dr. Cs. Milton García Borroto Dr. Cs. Milton García Borroto: Creo que no se necesitan carreras especializadas en una herramienta tan transversal como esta (al menos en las condiciones de Cuba), sino incluir cursos de pregrado y postgrado en las carreras existentes. He oído propuestas de introducir cursos de IA en primaria y secundaria, totalmente alejadas de las condiciones de las escuelas actuales. Adicionalmente, con la cantidad de recursos disponibles en Internet y las propias IA, las personas con interés pueden avanzar mucho por su cuenta... si tienen corriente y conexión, claro. Dr. Cs. Rafael Esteban Bello Pérez: En la década de los 90, el Ministerio de Educación Superior desarrolló el llamado Programa director de Computación, para fomentar la preparación en esa rama en todas las carreras. Hoy es necesario promover un programa director de IA, que indique para todas las carreras qué se debe estudiar según los problemas de cada profesión, y cómo se debe usar la IA en la docencia. También se tiene que extender su enseñanza a todos los niveles de la educación general, y fomentar la cultura en IA en toda la población, y las formaciones postgraduadas (a través de cursos, maestrías y especialidades) y doctoral en IA. Ing. Rubén Sánchez Rivero: Para realmente entender y domesticar estos sistemas, los estudiantes necesitan una base sólida en aprendizaje automático clásico, álgebra lineal, teoría de optimización y estadística. Sin estos fundamentos, solo seremos usuarios de cajas negras creadas por otros. La IA debe ser un eje transversal que atraviese todas las disciplinas, no solo las técnicas: economistas usando modelos predictivos, médicos entendiendo sistemas de diagnóstico, agricultores optimizando cultivos… Dr. Cs. Alejandro Piad Morffis: Yo creo que hay que hacer cambios en los niveles de primaria y secundaria. Hay que enseñar a emplear todas las herramientas de IA que existen de manera correcta, y sobre todo un uso crítico que les enseñe cuáles son las limitaciones que tienen y cómo utilizarlas de manera ética, sin que comprometa el aprendizaje, te perjudique o se convierta en fraude. Aterrizaje: usos visibles de IA en Cuba Dra. Cs. Ailyn Febles Estrada: El Centro de Neurociencias de Cuba ha desarrollado herramientas de diagnóstico asistido para enfermedades neurológicas. También se investiga en el procesamiento de imágenes para detectar retinopatías diabéticas. La UCLV y la UH han trabajado en herramientas de apoyo al diagnóstico y para el procesamiento de imágenes médicas. Se han realizados aplicaciones para reconocimiento de imágenes y voz, así como para la mejora en el caso de las fuentes renovables de energía. Dr. Cs. Milton García Borroto: Hace 20 años, cuando la IA no era ni de lejos la moda actual, se fundó en Cuba el CENATAV, que realizó una aplicación masiva de técnicas de IA en muchos problemas reales del ámbito de la seguridad y el orden interior en Cuba. Fruto de esto es el sistema donde se buscan todas las huellas, dactilares y palmares, el sistema de chequeo de rostros que se utiliza en inmigración de todos los aeropuertos y puertos cubanos, así como en el carnet de identidad. Ing. Rubén Sánchez Rivero: Aunque no sea visible para el ciudadano común, ya hay sistemas de IA funcionando en áreas críticas del país. Los sistemas de seguridad nacional emplean algoritmos de detección de patrones, hay avances significativos en diagnóstico médico por imágenes en varios hospitales y existen aplicaciones para el procesamiento de grandes volúmenes de datos que apoyan la toma de decisiones gubernamentales. En cuanto a los modelos de lenguaje grandes, honestamente no hemos visto todavía un impacto transformador, pero estoy convencido de que cuando logremos una mejor integración entre la academia y la empresa estatal socialista, cuando los investigadores trabajen codo a codo con quienes conocen los problemas reales del país, veremos aplicaciones revolucionarias. Dr. Cs. Alain Abel Garófalo Hernández: Desde Avangenio, podemos afirmar que, en nuestra experiencia, el uso de asistentes basados en IA ha sido completamente transformador en términos de eficacia. Hemos incrementado nuestra productividad y la calidad de nuestros productos y servicios gracias al uso intensivo y extensivo de asistentes de IA generativa. Foto: tomada del programa Cuadrando la Caja Inversiones, encadenamiento e impuestos: la ruta del dinero Dra. Cs. Ailyn Febles Estrada: El modelo de inversión debe ser siempre priorizando la soberanía. Fomentar la creación de spin-offs o empresas mixtas que desarrollen soluciones de IA para el mercado nacional y para la exportación de servicios, reinvirtiendo sus ganancias en I+D. Atraer capital foráneo para proyectos específicos que transfieran tecnología, formen capital humano y se alineen con nuestras prioridades nacionales, bajo un marco legal que proteja nuestros datos y soberanía. Dr. Cs. Milton García Borroto: Yo estuve en un curso en China sobre big data, junto con otros compañeros, enviados por el Ministerio de Comunicaciones. Allí sacamos algunas conclusiones, fruto de lo que vimos y de mucho preguntar a los especialistas que nos daban las charlas. La más importante es que la ciencia se hace en las universidades, pero las soluciones reales se realizan en las empresas. Corrobora esto que Datys, como empresa, tiene un impacto muy grande en la solución de problemas reales, mientras que las universidades y sus empresas de interfaz siguen proponiendo planes, estrategias y proyectos, pero con impacto y sostenibilidad muy limitados. Dr. Cs. Rafael Esteban Bello Pérez: Hay que crear capacidades nacionales de almacenamiento y procesamiento que den un soporte básico para el trabajo en IA, invertir en fortalecer la red de comunicación de datos y pensar en desarrollar la IoT si queremos desarrollar aplicaciones en tiempo real. Quizás el desarrollo de inversiones conjuntas con otros países propicie ese desarrollo, pero eso implica otros retos de seguridad informática que hay que considerar, pues estamos poniendo nuestra información en otras manos, aunque sea parcialmente. Dr. Cs. Alejandro Piad Morffis: Ahora mismo en el mundo está aumentando la demanda de soluciones de inteligencia artificial exponencialmente. Por tanto, hay una oportunidad de crear soluciones para venderlas. Lo que sucede es que cualquier solución de IA es extremadamente costosa para la empresa cubana, porque los impuestos son altos. Las empresas de software, que muchas son privadas, tienen impuestos sobre utilidades, salario y servicios. Eso redunda en que cerca del 60-70 por ciento del costo de un producto de IA, que es fundamentalmente conocimiento y salario de desarrolladores, es impuesto. Dr. Cs. Alain Abel Garófalo Hernández: Lo más realista sería invertir en el desarrollo de herramientas que aumenten la productividad y la calidad, así como en la automatización de procesos. La recuperación de la inversión debería basarse en las ganancias de productividad o en los ahorros generados por estas transformaciones. Ing. Rubén Sánchez Rivero: La clave está en crear verdaderos encadenamientos productivos entre universidades, centros de investigación y la empresa estatal socialista, donde el conocimiento fluya en ambas direcciones. Podemos establecer alianzas con academias y universidades de países amigos para intercambio de conocimientos y acceso a recursos computacionales, pero manteniendo siempre el control sobre la dirección estratégica y los resultados. El financiamiento debe venir principalmente del presupuesto estatal para ciencia y tecnología, priorizando proyectos con impacto directo en problemas nacionales. No se trata de competir con Silicon Valley en sus términos, sino de construir un ecosistema de IA soberano, eficiente y alineado con nuestro proyecto social. Puntos suspensivos, no punto final El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2024 (ILIA 2024) reconoce otros aspectos a solucionar para el desarrollo de la IA en la región. “Mejorar la calidad de los sistemas educativos públicos es una condición sine qua non para alcanzar un acceso justo y equitativo a la tecnología”. Los redactores añaden que “el desafío más urgente sigue estando en la formación de habilidades básicas, tales como el pensamiento crítico, pensamiento computacional y vocaciones de STEM”. Ponen el foco de atención en el acceso a redes móviles (92,26 por ciento de la población, como promedio); sin embargo, hay brechas entre países con respecto a la velocidad de descarga y acceso a banda ancha. Además, “la mayoría de los países muestran limitaciones importantes también en el uso de la nube, lo que impacta negativamente en su potencial de desarrollo tecnológico y de aplicaciones de IA”. El ILIA 2024 le otorgó a Cuba un puntaje general de 27,96, lo que sitúa a nuestro país en el puesto 15. En las dimensiones analizadas (factores habilitantes, I+D+A, gobernanza, vinculación internacional y ámbito regulatorio), la nación se encuentra por debajo de la media regional. Por su parte, la Estrategia para el desarrollo de la Inteligencia Artificial en Cuba plantea entre sus objetivos “promover el uso de la inteligencia artificial en el desarrollo, despliegue, distribución y uso de aplicaciones informáticas y en los servicios asociados a esta tecnología, de forma ética y responsable”. El texto identifica como posibilidades concretas del empleo de IA “la organización de rutas optimizadas para el aprovisionamiento de tiendas y farmacias, los calendarios de eventos deportivos con impacto en el ahorro de portadores energéticos, el análisis de datos para la toma de decisiones en medicina, biometría, agricultura, abasto de agua, movilidad urbana, industria azucarera, gestión de proyectos y gestión turística”. La Estrategia también se plantea establecer principios éticos, normas jurídicas y técnicas; preparar el llamado capital humano; facilitar y agilizar el empleo de la inteligencia artificial; impulsar la investigación científica y la innovación, y fomentar en la sociedad el conocimiento y comprensión de esa tecnología. En un artículo publicado por Magda Iris Chirolde López en 2023, se puede leer que, “si se analiza el proceso I+D+i que se desarrolla en la IA en el país, puede apreciarse un desbalance entre la investigación (resultados alcanzados con respecto a publicaciones, tesis, etc.) y la introducción de esos resultados en la vida socio-económica del país”. En sintonía con el mencionado texto, disponible en el número 441 de Juventud Técnica, el Dr. Cs. Milton García Borroto califica como curioso y preocupante que “en los foros, donde actualmente se discute y se proponen las estrategias futuras del país, hay muchos representantes de instituciones de las que no se conocen resultados con un impacto real. Veo muchos teóricos proponiendo ideas y soluciones, y participando en la asignación de recursos, que no sé de dónde ha sacado su conocimiento y experiencia”. La inteligencia artificial registra un mayor impacto en todas las esferas a partir de su creciente uso por los sectores variados de la sociedad. Sin embargo, el entusiasmo que despierta entre ese amplio sector de la población mundial no puede condicionar la estrategia de desarrollo de la tecnología. Cada día surgen historias de cómo la inteligencia artificial está dando mejores resultados no solo a empresas, sino a comunidades y países. El alcance de su aplicación dependerá de la alfabetización y su uso en la solución de problemas, con el enfoque de la IA como compañera de trabajo, y no sustituta. Colocar los recursos en aquellos rubros donde verdaderamente la IA pueda tener un impacto transformador para la sociedad, que debe ser la principal beneficiada por la tecnología, se impone como prioridad en el contexto cubano actual. La realidad, descrita por expertos que respondieron a las preguntas de Juventud Técnica, confirma que hay terreno fértil para la aplicación de la inteligencia artificial en el país; sin embargo, existe un camino no pequeño por recorrer y asuntos por solucionar para un uso que, verdaderamente, respalde el desarrollo de Cuba abarcando todas las áreas de la vida nacional. Proceso de adaptar un modelo previamente entrenado para tareas o casos de uso específicos. Conjunto de procesos y herramientas utilizados para recopilar datos de múltiples fuentes, analizarlos y presentarlos de forma comprensible. Consulte también nuestro número especial dedicado a la Inteligencia Artificial JT 431Descarga

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