La innovación en inteligencia artificial (IA) es un factor esencial para medir el avance tecnológico y económico de las naciones. La IA no solo ha transformado la manera en que las industrias operan, sino que también está redefiniendo el panorama político y social en todo el mundo. Sin embargo, evaluar este progreso de manera integral sigue siendo un desafío debido a la complejidad y multidimensionalidad del ecosistema de IA. El Global AI Vibrancy Tool (GVT), desarrollado por el AI Index de la Universidad de Stanford, ofrece una solución innovadora para entender el panorama global de IA. Esta herramienta permite medir, comparar y analizar las capacidades de los países en IA desde diferentes perspectivas, lo que la convierte en una referencia esencial para responsables de políticas, investigadores y otros interesados en la tecnología. En este artículo, analizamos las principales características, metodología y hallazgos de esta herramienta, que está revolucionando la forma en que los países evalúan su posición en IA. Además, exploramos su aplicación como una guía estratégica para impulsar un desarrollo tecnológico sostenible y competitivo, destacando sus contribuciones al entendimiento global de la IA y sus limitaciones.

¿Qué es el Global AI Vibrancy Tool?

El GVT es un índice que mide la “vibrancia” (vitalidad) en IA de 36 países utilizando 42 indicadores organizados en ocho pilares fundamentales. Estos pilares abarcan aspectos clave del ecosistema de IA:

1. Investigación y Desarrollo (R&D): Incluye el volumen de publicaciones académicas, patentes e innovaciones tecnológicas.
2. IA Responsable: Evalúa cómo los países implementan prácticas éticas y sostenibles en IA.
3. Economía: Mide el impacto económico de la IA, incluyendo el tamaño del mercado y la generación de empleo.
4. Educación: Analiza la calidad y accesibilidad de la formación en IA.
5. Diversidad: Considera la inclusión y representación en el sector.
6. Política y Gobernanza: Examina los marcos regulatorios y las estrategias nacionales.
7. Opinión Pública: Mide la percepción de la IA por parte de los ciudadanos.
8. Infraestructura: Analiza la capacidad tecnológica, incluyendo el acceso a supercomputadoras y redes de datos.

La herramienta ofrece rankings globales basados en datos abiertos y permite personalizar la evaluación según las prioridades de cada usuario. Por ejemplo, un investigador podría enfocarse en R&D, mientras que un regulador podría priorizar Política y Gobernanza.

Ejemplo práctico: Supongamos que un país sobresale en Investigación y Desarrollo pero carece de una estrategia clara en Gobernanza. El GVT puede identificar estas brechas y guiar a los responsables políticos hacia las áreas de mayor impacto, facilitando la toma de decisiones basada en datos.

Metodología y Estructura

El GVT utiliza una metodología de tres pasos, diseñada para garantizar resultados objetivos y comparables:

1. Normalización de datos: Los valores de los indicadores se escalan entre 0 y 100 para garantizar la comparabilidad entre países con diferentes niveles de desarrollo.
2. Cálculo de puntuaciones por pilar: Cada pilar se calcula como un promedio ponderado de sus indicadores, teniendo en cuenta su relevancia dentro del ecosistema.
3. Agregación del índice general: Los pilares se combinan usando pesos asignados por expertos, que reflejan las prioridades globales en IA.

Esta flexibilidad permite adaptar los resultados a diferentes necesidades y perspectivas, haciendo del GVT una herramienta versátil para audiencias diversas.

Detalles técnicos: La herramienta utiliza datos de fuentes confiables, como publicaciones académicas, bases de datos gubernamentales y reportes de organizaciones internacionales. Los indicadores son revisados periódicamente para asegurar su relevancia y actualidad.

Hallazgos Destacados del Ranking 2023

En 2023, los principales líderes en IA según el GVT fueron:

• Estados Unidos: Con un puntaje de 70.06, lidera en R&D, Economía e Infraestructura. Universidades como Stanford y empresas como OpenAI contribuyen a su posición dominante. También destacan sus esfuerzos en educación y colaboración público-privada.
• China: Ocupa el segundo lugar con 40.17 puntos, destacándose en publicaciones académicas y patentes. Su estrategia de desarrollo incluye fuertes inversiones en infraestructura y colaboraciones internacionales.
• Reino Unido: En tercer lugar con 27.21 puntos, brilla en Educación y Gobernanza, apoyado por iniciativas como el primer Summit de Seguridad en IA. Además, lidera en esfuerzos para regular la IA responsable.

Analogía: El GVT funciona como un “termómetro global” que mide el estado tecnológico de los países, identificando fortalezas y áreas de mejora. Esto permite a los responsables de política diseñar estrategias que optimicen el impacto de la IA en la sociedad.

Impacto de los Subíndices

El GVT también analiza 3 subíndices clave, ofreciendo una visión más detallada del rendimiento de los países:

1. Innovación: Mide la capacidad de generar conocimiento nuevo, incluyendo patentes y publicaciones académicas. Estados Unidos lidera este subíndice, seguido por China y Alemania.
2. Competitividad Económica: Evalúa el dinamismo del mercado, la atracción de talento y la inversión en startups de IA. Luxemburgo sorprende al estar en tercer lugar gracias a su alta concentración de expertos y políticas favorables.
3. Política y Gobernanza: Analiza marcos regulatorios, estrategias nacionales y esfuerzos de colaboración internacional. Europa domina este aspecto, con Reino Unido y Bélgica a la cabeza.

Caso práctico: Un país en desarrollo podría utilizar el subíndice de Innovación para orientar inversiones en educación y R&D, fortaleciendo su ecosistema de IA. Además, el subíndice de Política y Gobernanza podría ayudar a establecer un marco regulatorio que atraiga inversión extranjera.

Desafíos y Limitaciones

Aunque el GVT es una herramienta avanzada, enfrenta algunos retos que deben ser considerados:

• Falta de datos uniformes: En algunos países, la disponibilidad de datos es limitada o desactualizada, lo que afecta la comparabilidad.
• Dependencia de datos públicos: La herramienta se basa en gran medida en fuentes abiertas, lo que puede introducir sesgos o lagunas.
• Sesgos en la ponderación: La asignación de pesos a los indicadores puede no reflejar las prioridades de todas las regiones o sectores.

El equipo del AI Index trabaja constantemente para abordar estas limitaciones, incluyendo la colaboración con más países y organizaciones para mejorar la calidad y representatividad de los datos.

Reflexiones Finales

El Global AI Vibrancy Tool no solo mide el progreso en IA, sino que también actúa como una guía estratégica para que los países definan y ajusten sus políticas y prioridades en función de sus fortalezas y debilidades. Su capacidad de personalización y su enfoque integral permiten a los responsables de políticas, investigadores y actores clave identificar áreas de mejora y optimizar sus recursos para maximizar el impacto de la IA. Además, fomenta la colaboración internacional al proporcionar un marco común de referencia que permite comparar estrategias y resultados entre países.

Impacto futuro: A medida que la IA evoluciona, herramientas como el GVT serán esenciales para garantizar un desarrollo equitativo y sostenible, promoviendo no solo la competitividad económica, sino también la inclusión social y el cumplimiento de principios éticos. Estas perspectivas serán fundamentales para asegurar que la IA beneficie a toda la humanidad, alineando la innovación tecnológica con los valores y necesidades globales.

Preguntas para Reflexionar

• ¿Cómo podría su país usar el GVT para identificar áreas clave de mejora?
• ¿Qué impacto tendría una gobernanza más robusta en el desarrollo sostenible de la IA?
• ¿Qué pilares son fundamentales para garantizar el liderazgo en IA a largo plazo?
• ¿Qué estrategias pueden adoptar los países en desarrollo para cerrar la brecha tecnológica?

Referencias

• • Fattorini, L., Maslej, N., & Perrault, R. et al. (2024). The Global AI Vibrancy Tool. Stanford University, AI Index Project. Disponible en: https://aiindex.stanford.edu
  • Furman, J. L., Porter, M. E., & Stern, S. (2002). The determinants of national innovative capacity. Research Policy, 31(6), 899–933. https://doi.org/10.1016/S0048-7333(01)00152-4
  • Maslej, N., Fattorini, L., & Perrault, R. (2024). AI Index 2024 Annual Report. Stanford University. https://arxiv.org/abs/2405.19522
  • OECD, European Union, & EC-JRC. (2008). Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide. https://doi.org/10.1787/9789264043466-en