México y el uso de la Inteligencia Artificial, ¿sustituirá al ser humano?
Enrique Cortés Rello, director del Hub de IA del Tecnológico de Monterrey, habla sobre el desarrollo de Inteligencia Artificial en México, sus retos, avances y áreas de oportunidad
Karina CoronaSi bien México tiene un gran desafío relacionado con la adopción de la Inteligencia Artificial (IA), en los últimos años se ha observado un mayor impulso debido a las necesidades de negocio causadas, principalmente, por la pandemia.
De acuerdo con Enrique Cortés Rello, director del Hub de IA del Tecnológico de Monterrey, más del 57 por ciento de las empresas mexicanas están explorando la adopción de esta tecnología.
Por ello, desde la academia y universidades se han dedicado a su investigación y difusión. Un ejemplo es lo que recientemente han hecho en el Hub de IA, el cual fue creado en 2019.
“Tenemos un programa que usa Inteligencia Artificial para diagnosticar una enfermedad que se llama retinopatía diabética. Un técnico saca fotos del ojo y el programa te dice cuál es la probabilidad de que alguien tenga esta enfermedad”, comenta Cortés Rello a Reporte Índigo.
Es, precisamente, en este punto cuando entra el debate si una IA puede, o no, sustituir a los humanos.
A decir del experto, el mejor uso de la Inteligencia Artificial no es sustituir humanos, sino que le ayude, en este caso, a realizar un diagnóstico más rápido.
“El oftalmólogo es quién verifica si efectivamente esa persona está enferma, así que acelera las capacidades del sistema de salud. Para mí ese es un buen uso de la Inteligencia. Actualmente, este sistema está en tres clínicas, ya lo instalamos en Jalisco, y vimos a mil pacientes, de los cuales 100 fueron referidos a un oftalmólogo experto, no se quedarán ciegos, ya con eso dices ‘esto ya valió la pena’”, abunda.
Enrique Cortés aclara que también están trabajando en un programa que ayude a las mujeres a no ser victimizadas cuando denuncian a su agresor.
Gracias a la Inteligencia Artificial crearon un programa para que las mujeres declaren una sola vez el acto de violencia y en automático se llenen los formularios de todas las fiscalías con la información necesaria para llevar el caso.
“Lo que tratamos de hacer es que la persona violentada cuente su historia y que la IA llene el cuestionario que acaba en el Ministerio Público, entonces, la siguiente persona que hable con la mujer ya no necesitará preguntarle otra vez.
“Es un uso muy bueno, una vez más, para cooperar con el humano. En el tratamiento para los ojos utilizamos algo que se llama aprendizaje automático, y para el de la violencia, procesamiento del lenguaje, así demostramos que cada problema tiene su técnica”, precisa.
Inteligencia Artificial en México
De acuerdo con el director del Hub de IA, el país se puede posicionar como líder en uso de Inteligencia Artificial para resolver problemas, ya que son mercados que no son tan aprovechados por los países líderes como China o Estados Unidos, los cuales están más enfocados en el lado financiero, de manufactura y el comercio electrónico.
“Existen dos dimensiones, una donde podemos ser muy pesimistas; por ejemplo, en los reportes globales de publicaciones científicas México ni siquiera sale mencionado. Sin embargo, del cuatro por ciento que salen de Latinoamérica dos son de México”, apunta.
El otro lado de la Inteligencia Artificial es la adopción, rama que puede pasar desapercibida. Aplicaciones como Youtube, los streaming de películas y los asistentes de voz forman parte de este grupo.
“México está en el top de los usuarios de todas esas plataformas, olvidamos que hay más de 110 millones de teléfonos inteligentes, es decir, todos son usuarios de IA. A nivel internacional no estamos tan mal, comparando que en la primera división se encuentran países como China, Estados Unidos y algunos países de Europa.
“Nosotros no pintamos mal como creadores de Inteligencia Artificial, de modelos y tener compañías, digamos que estamos hasta arriba de la segunda división”, abunda.
En Guadalajara, por ejemplo, el especialista indica que hay un grupo de ingenieros que se dedican a hacer autos autónomos y a la creación de algoritmos para empresas como BMW, Mercedes y Tesla. No obstante, pese a estos grandes esfuerzos, Cortés Rello asegura que en el país se puede hacer mucho más y mejor.
“Hacen falta más ingenieros de software y científicos, necesitamos que más niños y niñas se dediquen a la IA, que haya más inversión extranjera y que el Gobierno se interese en todas las startups y compañías pequeñas que están emergiendo de México.
“En Guadalajara y Monterrey hay muchas compañías innovadoras que están creando cosas nuevas, deberíamos de fomentar que los jóvenes se avienten a hacer cosas que nadie ha hecho. Desgraciadamente, a nivel Gobierno hay mucho desinterés”, apunta.
Recientemente Cortés Rello visitó Chiapas, estado en donde vio que ya se están realizando seminarios de Inteligencia Artificial a jóvenes de secundaria. “Esto no tiene que ver con pobreza, riqueza y sofisticación, tiene que ver con que el mundo va para allá y la IA la puedes usar para resolver problemas sociales”, agrega.
Para que todo esto se vuelva una realidad en el país es necesario que desde nivel de educación básica se les enseñe a los niños los principios básicos de la Inteligencia Artificial.
Por su parte, Enrique Cortés Rello se ha encargado junto con un equipo de docentes de adoptar algunos programas de diversas universidades de Estados Unidos para hacer un curso de dos horas dirigido a estudiantes de secundaria. Hasta el momento, el programa ha sido enseñado en algunas secundarias de Jalisco, Nuevo León y Chiapas.
“Nos hemos dado cuenta de que la etapa de la secundaria es perfecta para que los jóvenes se interesen en este tema, salen con la mentalidad de que no es tan difícil. No es que se vaya a resolver nuestro problema de talento, pero vamos a tener muchos jóvenes y jovencitas que quieren estudiar, es cosa de hacerlo”, concluye.
Los principales obstáculos
- Las tres principales barreras que las empresas mexicanas identificaron para la adopción de IA son:
- Experiencia o conocimiento de IA limitado
- Falta de herramientas / plataformas para desarrollar modelos de IA
- Complejidad de los datos y los sitios de datos