Cuando enseño sobre inteligencia artificial (IA) en la Universidad de los Andes o cuando tengo la oportunidad de exponer en algún evento académico casi siempre comienzo por explicar qué entiendo por «sistema de IA». Uno de los retos de hablar sobre el tema es que no existe consenso en la literatura académica sobre qué es un sistema de IA y el punto es objeto de intenso debate en los procesos legislativos alrededor del mundo.

1. Hay muchas maneras de entender qué se entiende por IA y el significado seguirá evolucionando

Por eso comienzo por explicar que debemos estar cómodos con la idea de que hay múltiples definiciones propuestas por académicos, empresas, y organizaciones multilaterales. Hay por los menos dos razones por las cuales muy probablemente no llegaremos a un definición unificada. Primero, el término «inteligencia» es un término entendido de diferentes maneras por distintas disciplinas.

Segundo, desde que se acuñó el término «inteligencia artificial» en 1955 por John McCarthy, Marvin Minsky y compañía han sido desarrollados una gran cantidad de sistemas que han expandido la caja de herramientas. Por tanto, el término seguirá evolucionando a medida que se desarrollen sistemas computacionales con diversos grados de autonomía para resolver problemas o alcanzar objetivos.

2. Una definición de trabajo sobre IA

Todo lo anterior no impide plantear definiciones de trabajo, reconociendo que son imperfectas y que pueden ajustarse con el tiempo.

Mi definición de trabajo de «sistemas de IA», que se basa en diferentes definiciones planteadas por académicos y organizaciones multilaterales, es la siguiente:

«Sistema de IA: Sistemas computacionales que operan a partir de datos y que, con diferentes grados de autonomía, pueden resolver problemas o alcanzar objetivos establecidos por seres humanos mediante funciones tales como identificar y clasificar datos, detectar patrones y anomalías en los datos, usar datos del pasado y presente para predecir futuros resultados, e interpretar y generar contenido en forma de texto, audio e imágenes, entre otros.»

No es perfecta, podría tener más detalles, pero busca ser concisa, clara y distinguir claramente estas herramientas de otros sistemas computacionales.

De la anterior definición destaco cinco elementos que caracterizan las herramientas de IA: 

1. Se trata de un término que alude a diferentes tipos de tecnologías, no un solo tipo de tecnología. Cuando hablamos de IA, realmente estamos hablando de una caja de herramientas.
2. Los sistemas de IA se distinguen respecto de otro tipo de sistemas computacionales porque operan con algún grado de autonomía.
3. Esas tecnologías son desarrolladas a través de diferentes técnicas, por ejemplo, aprendizaje automatizado (supervisado, no supervisado, profundo), procesamiento de lenguaje natural, etc.
4. El desarrollo de herramientas a partir de diferentes técnicas implica que estas pueden realizar diferentes tipos de funciones, por ejemplo, reconocer, detectar, predecir, optimizar, generar contenidos, etc.
5. Mientras solo exista “IA estrecha”, los sistemas de IA no tienen objetivos propios, los objetivos que persiguen son definidos por seres humanos.

3. ¿Por qué importa esta discusión?

Hay por lo menos cuatro razones por las cuales la discusión sobre la definición de qué son los sistemas de IA es muy importante.

• Debate público sobre implicaciones de IA: El lenguaje tiene una dimensión convencional, para poder comunicarnos y entendernos mutuamente debemos contar con entendimientos comunes sobre a qué aluden las palabras que usamos. Para que podamos discutir públicamente sobre las implicaciones de los sistemas de IA en nuestra sociedad necesitamos poner sobre la mesa qué entendemos cuando aludimos a estas tecnologías. He sido testigo de muchos mal entendidos en el debate público que tienen su raíz en que quienes discuten realmente no están hablando de la misma cosa.
• Alcance de la regulación y la política pública sobre IA: Cuando se formulan políticas públicas e instrumentos de políticas públicas (como la regulación) es fundamental establecer su ámbito de aplicación o alcance. En este caso la definición de qué es y qué no es un sistema de IA determina qué tipo de empresas, actores, y usos de herramientas se verán afectadas por la acción estatal. En el caso de las leyes, la definición es central para determinar en qué situaciones de hecho aplican las reglas, a quiénes le aplican y con qué consecuencias. En el caso de la Unión Europea, por ejemplo, la definición de «sistema de IA» que finalmente fue adoptado por su Reglamento de IA tuvo grandes modificaciones a lo largo del proceso legislativo. Precisamente, hubo debates sobre si la definición era muy amplia (alcanzando tecnologías que no deberían ser consideradas IA) o muy estrecha (dejando por fuera sistemas que comúnmente son consideradas IA).
• Adquisición de tecnologías de IA: En mis conversaciones con funcionarios públicos de diferentes países de América Latina he recibido una pregunta frecuente: ¿cómo sabemos si una herramienta «x» ofrecida por una empresa es realmente IA? Acá la definición de qué es un sistema no tiene una consecuencia trivial, y mi respuesta para quien pregunta casi siempre es verificar tres puntos: 1) qué nivel de autonomía tiene el sistema ofrecido para alcanzar el objetivo; 2) cómo declara la empresa que desarrolló el sistema (particularmente, qué técnica usa); y 3) qué función, tarea o salida (output) realiza o produce el sistema. No hay una respuesta única, pero precisamente por eso es valioso que algunos gobiernos han empezado a preparar guías sobre los procesos de compra pública de tecnologías emergentes.
• Rendición de cuentas sobre adopción de IA en el sector público: Muchos gobiernos informan que van a adoptar o están usando sistemas de IA para cumplir con sus funciones. A propósito, con Sarah Muñoz-Cadena, trabajamos en un reporte de CEPAL recientemente publicado que presenta datos novedosos sobre la adopción de sistemas de IA en el sector público de América Latina y el Caribe: «Capítulo III. La digitalización como vehículo para el fortalecimiento de las capacidades institucionales y de gobernanza». En conexión con el tercer punto, en algunas ocasiones no hay claridad si la herramienta anunciada por la entidad pública realmente se trata de un sistema de IA. Para que los gobiernos rindan cuentas a la ciudadanía sobre cómo usan los recursos para cumplir con sus objetivos debe hablar claridad sobre la naturaleza de las tecnologías adquiridas para determinar si su desempeño es conmensurable con lo prometido y lo invertido.

En suma, cuando escuchen que alguien haga una afirmación o una generalización sobre las implicaciones de la «IA» o que haga juicios sobre la «IA», les recomiendo que le pregunten a esa persona: ¿a qué tipo de sistema de IA se refiere?

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