La Inteligencia Artificial (IA) permite agilizar procesos en todas las industrias: es posible detectar y detener fraudes bancarios, procesar información en tiempos récord, crear asistentes virtuales, hacer conteos moleculares para diagnósticos médicos.

Sin embargo, las empresas que desarrollan y utilizan estas soluciones, todavía tienen camino por andar antes de cantar victoria y hablar de una industria boyante de IA en América Latina.

“Es un camino de ida a vuelta que pasa por el gobierno, la iniciativa privada y el academia, siempre hay brechas para cerrar. En América Latina no tenemos una educación formal para inteligencia artificial, la industria necesita entrenamiento y educación, por otro lado, la iniciativa privada es de los más grandes beneficiarios y también tiene entre las mayores responsabilidades de promoverla”, dice Matias De Carli, líder de desarrollo de Miroculus, una startup de análisis de datos moleculares.

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Para Gustavo Parés, CEO de NDS Cognitive Labs, la oportunidad (y el reto) más grande es para las nuevas empresas porque el desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial permite competir a una mayor escala.

“Cuando las empresas mexicanas salen a mercado deben estar listas para compararse con las mejores opciones del mundo y presentar una alternativa real a sus clientes, ese es un gran reto, pero es también la oportunidad de demostrar la capacidad creativa y despegar como industria”.

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El panel final en la AI Latin American Summit, celebrada en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) reunió a distintos jugadores de la industria para explicar cuáles son las ventajas y asignaturas pendientes para la industria de Inteligencia Artificial.

Un cálculo del Banco Interamericano de Desarrollo apunta a que, para 2030, el mercado de la IA tendrá un valor cercano a los 15,000 millones de dólares en todo el mundo; siendo Brasil, México y Colombia los jugadores más fuertes de América Latina.

“Se necesitan iniciativas de largo plazo, a nivel de política pública los planes se hacen a cuatro o seis años pero necesitamos poder pensar en horizontes de tiempo más largos. La perspectiva del sector privado es que siempre hay que moderar las expectativas con respecto al sector público”, dijo Alejandro Camino , Chief Marketing Officer para Softtek.

Por su parte, Leda Basombrio, líder en data science para el Banco de Crédito de Perú, habló del reto en materia de capital humano.

“Hay muchos ingenieros para conformar equipos, eso es cierto, pero, generalmente, sólo 2% de las aplicaciones de candidatos corresponden a las calificaciones necesarias para ocupar puestos directivos en materia de análisis de datos”.

Luis Pineda, ingeniero investigador para Facebook, explica que América Latina requiere un cambio de percepción, afirma que se necesita innovación y tecnología, pero no sólo orientada a compañías grandes o internacionales.

“Necesitamos que la gente deje de pensar en sólo tener un empleo, sino aprovechar la oportunidad de apostar por la innovación, que si salen a estudiar fuera del país porque necesitan conexiones, tengan incentivos para regresar”.

En opinión de Miguel Paredes, VPArtificial Intelligence en la aseguradora Rimac, la clave para un sano desarrollo del ecosistema de inteligencia artificial es compartir información y moderar expectativas.

“Tenemos que compartir datos, empeñarnos en que sirvan para algo y generar un ecosistema que beneficie a todos. También será importante moderar expectativas, el mayor riesgo como compañías es no medir las expectativas porque muchas empresas invierten muchísimo y cuando llega la ejecución es más difícil de lo que pensaban”.

Gustavo Parés asegura que la mayor oportunidad de competitividad también reside en la cultura. “Como mexicanos tenemos el objetivo de generar el mejor chatbot del mundo, y tenemos potencial de hacerlo porque hablamos mucho. Es momento de aprovechar nuestras habilidades culturales y asumir, seriamente, que pueden darnos ventaja en el terreno internacional, es una oportunidad grandiosa para México y para todo América Latina”.