NadIA Summit: la necesidad de pensar la IA desde la experiencia regional
La fundación Fundar y el CEPE Di Tella organizaron un debate sobre los desafíos de la Inteligencia Artificial en Argentina, destacando la importancia de adaptar las estrategias a la realidad local y regional.
Las claves de la nota
- Debate sobre estrategia de IA en Argentina.
- Adaptación de IA a la realidad laboral regional.
- Infraestructura y productividad como ejes clave.
- Crítica a metodologías de análisis de impacto laboral.
- Necesidad de considerar la informalidad y demanda local.
La Universidad Torcuato Di Tella fue el escenario del nadIA Summit, un evento organizado por la fundación Fundar y el CEPE Di Tella para debatir sobre el desarrollo de una estrategia de Inteligencia Artificial (IA) en Argentina. La jornada reunió a más de 100 referentes del sector empresarial, público, organismos multilaterales y académico para discutir el posicionamiento del país frente a la transformación global impulsada por la IA, buscando inspiración en modelos de países vecinos como Brasil y Chile.
Durante el encuentro, se resaltó la necesidad de adaptar las herramientas y análisis de IA a la realidad productiva y laboral argentina. Christian Asinelli, del Banco de Desarrollo de Latinoamérica (CAF), enfatizó que la IA puede ser clave para recuperar la productividad perdida, pero advirtió que esto requiere avances paralelos en infraestructura e integración regional. Laura Álvarez Modernel, de Amazon Web Services, ejemplificó cómo la IA puede aplicarse a problemas concretos, como la optimización del sistema de salud en Brasil para reducir errores de medicación.
Un punto central del debate fue la crítica a los análisis sobre el impacto laboral de la IA que se basan en metodologías de países como Estados Unidos, que no capturan la complejidad del mercado laboral argentino. Daniel Yankelevich, de Fundar, y Eduardo Levy Yeyati, economista, señalaron que la alta informalidad y la multiplicidad de tareas en los puestos de trabajo locales hacen que los estudios estandarizados sean sesgados. La adopción de IA, por lo tanto, no tiene la misma ecuación beneficio-costo que en economías más formalizadas, y la demanda de los resultados generados por IA también presenta desafíos específicos en el contexto argentino.
La discusión subraya la urgencia de desarrollar un marco estratégico para la IA que considere las particularidades de la Argentina, incluyendo su estructura laboral, su nivel de infraestructura y su demanda interna. Ignorar estas diferencias podría llevar a conclusiones erróneas sobre los beneficios y riesgos de la adopción de IA, afectando la planificación y la inversión en este sector clave para el futuro económico del país.