Entre los 44 países que ya disponen de un plan estratégico nacional de Inteligencia Artificial (IA), dos son las dimensiones a tener cuenta en la definición del papel que cada país puede llegar a tener como promotor de innovación y de adopción de las nuevas tecnologías. Se trata, por una parte, de la dimensión de las infraestructuras técnicas disponibles y, por otra parte, de la disponibilidad de talento en IA, dos componentes esenciales en el desarrollo de capacidades especializadas en las nuevas tecnologías. Tanto técnicamente, como por ambición geopolítica, Estados Unidos y China se reparten liderazgos en este ámbito, aunque el enfoque sea diferente a la hora de desplegar capacidades técnicas y humanas en la era digital.
Bajo este esquema, la inversión realizada por China para alcanzar capacidades técnicas y desarrollar talento en IA le permite posicionarse como uno de los referentes en este ámbito, sobresaliendo en ambas dos dimensiones. Por su parte, Estados Unidos acapara mayores capacidades globales en relación a la IA, sin embargo, es el ámbito de desarrollo técnico donde sobresale respecto a otras potencias, mientras que la baja capacidad de generar graduados STEM dificulta sus aspiraciones estratégicas y la consecución de objetivos a futuro, según un reciente estudio publicado por Brookings. Por parte europea, Alemania figura como uno de los países mejor posicionado en ambas dimensiones, aunque destaca la componente de generación de talento en IA, mientras la competencia técnica está más desarrollada en el caso de Francia.
Mientras las infraestructuras técnicas tienen una relación directa con la financiación necesaria para invertir en nuevas tecnologías, la dimensión de desarrollo de talento lleva asociada la definición de un enfoque ambicioso para adquirir capacidades tecnológicas que permitan alcanzar los objetivos técnicos en el medio y largo plazo. En este caso, la publicación del plan estratégico nacional de China en 2018, dos años antes de que lo hiciera Estados Unidos, responde a la ambición del gigante asiático de posicionarse como principal centro de innovación de IA en 2030. Y es, precisamente, en cuestión de enfoque formativo y de colaboración con los titanes tecnológicos donde se aprecia una mayor disparidad entre los enfoques que han elegido ambas potencias.
En cuestión de plan formativo, el esquema planteado por China se beneficia de un modelo educativo centralizado frente a la estructura federal de Estados Unidos donde cada estado establece sus propias prioridades y atiende, asimismo, a un esquema diferente según sean centros públicos o privados, se trata o no de instituciones religiosas. Un esquema multidimensional que puede incorporar diferentes enfoques sin una directriz de estrategia nacional, de forma similar a la situación que se plantea en Europa, donde cada país aborda un enfoque diferente respecto a la IA.
En el modelo elegido por China, la formación en IA está implementada en todos los niveles del sistema educativo, mostrando un enfoque más ambicioso en la capacitación de habilidades técnicas. Mientras en primaria la formación introductoria en IA se complementa con laboratorios en robótica, drones e impresoras en 3D, en secundaria, por su parte, resulta obligatoria la enseñanza de IA, Internet de las Cosas y Big Data en el diseño curricular de tecnología. Los titanes tecnológicos no están exentos de este fomento de la IA y colaboran en la formación de profesores y en la edición del material educativo. Esta participación activa en una etapa temprana genera una amplia base de talento en IA que, posteriormente, en la etapa universitaria favorece el estudio de la especialidad de cuatro años en IA como título de grado en ingeniería. De hecho, la especialidad en IA se ha convertido en la más popular entre las nuevas titulaciones tanto en 2020 como en 2021.
En otros países, el plan de fomento de la IA está menos extendido en el proceso educativo. En el caso de Estados Unidos, se comienza a incorporar a partir de los doce años, aunque depende de la planificación curricular definida por cada estado, sin que necesariamente la educación en tecnología y materias STEM estén relacionadas con el estudio de la IA. No es hasta la formación universitaria que comienza a introducirse como masters y doctorados en IA. En cuanto al sector privado, las grandes tecnológicas estadounidenses disponen de iniciativas de fomento de la IA, aunque no de forma tan integral como sucede en China, participando del desarrollo de cursos en IA, pero principalmente desde sus propias plataformas.
Distintos enfoques en cuanto a una de las tecnologías que más ampliamente va a influir en la generación de la economía digital en las próximas décadas, mientras la carrera por el liderazgo mundial está ya en marcha.
