Aportes a Mesa de diálogo “Inteligencia Artificial: oportunidades y desafíos de una estrategia nacional”, Comunidad IA

Subgrupo 4

  • Moderadora: Angie Lecot, Agesic.
  • Relator: Estefanía Almeyda, Agesic.
  • Participaron 6 (seis) personas de 6  (seis) Instituciones públicas.

Intercambio - parte 1

De acuerdo a la consigna de la actividad, se trabajó en el intercambio para la propuesta de nuevas acciones y nuevas líneas de trabajo, así como también el refinamiento de ideas emergentes durante la primera jornada de la mesa de diálogo.

Subgrupo

Temática

Nuevas acciones y líneas de trabajo

1

Institucionalidad y Gobernanza

Guía práctica de cómo se aplica la normativa existente en relación a PDD. Clasificación para uso de entrenamiento y otras.

Definir un modelo de madurez que certifique competencias en IA y nivel de adopción en la organización para organismos y proveedores.

Marco de referencia práctico y regulatorio para el uso de datos en la nube.

Definir un responsable en la regulación según contexto y controles.

2

Derechos humanos, ética

-

3

Formación,

Gestión del conocimiento,

gestión del talento, ciudadanía

Generar       una       base       de         conocimientos centralizada de proyectos de IA.

Generar un plan de capacitación de TI: currícula general y convenios, con presupuesto global.

Armar un grupo para intercambio de experiencias: academia, administración pública, privados.

Crear un ente regulador (o definir uno) para la gestión de conocimiento en IA: clasificación de la información y bajar más lo especificado en la norma (actualmente).

4

Tecnología

 

-

5

Ecosistema

-

6

Gestión y uso de datos

Generar una plataforma única para la administración pública (IA y datos) para quienes lo necesiten.

Definir un responsable para el uso de información que se pueda subir a la nube.

 

Refinamiento de ideas de la primera jornada

Marco regulatorio: centralizar un regulador que defina las condiciones y limitaciones del uso de la tecnología IA. Puede que la regulación ya exista, pero se desconoce; quizás hay una regulación para uso de datos, pero no para uso de IA, puede que parte de esa regulación aplique a ambos ámbitos. Materializar lo que está en la norma, usarlo como guía práctica.

Modelo de madurez: generar un tipo de certificación (como las normas ISO u otras), que permita auditar y verificar si se cumple con las condiciones y pasos recomendados. También ayudará a detectar el nivel de madurez para saber qué tan avanzada está dicha tecnología en la organización.

Red de especialistas / grupo de intercambio de experiencias: armar un equipo con  conocimiento y experiencia, formado por personas de diferentes organismos y también sumar a la academia. Usar un proyecto base o de ejemplo que se haya implementado en algún organismo y que cuando otro necesite implementar algo similar, seguir esos pasos de ejemplo, ver qué han hecho otros organismos, conocer el análisis que se ha llevado a cabo, generar  documentación de lecciones aprendidas, tecnologías utilizadas, cómo se implementó, infraestructura, entre otros. Se propone que esta información esté almacenada en una base compartida, a la que puedan acceder todos los que la necesiten, para lo cual sería necesario definir: quién es el dueño de esa base, quién la administra y mantiene, a quién se le da acceso, etc.

Plataforma única IA y datos: que los entes y/u organismos puedan acceder a datos alojados en una misma ubicación, que estén actualizados y sean idénticos para todos, compartir el conocimiento. Esto permitiría ahorrar costos, puede que varios organismos compren las mismas plataformas o contraten proveedores para una misma funcionalidad, pero no lo sepan. Al compartir la misma plataforma entre todos se evitaría la redundancia en compras similares. 

Intercambio - parte 2

Clasificar las propuestas a corto, mediano y largo plazo, considerando su prioridad.

Corto Plazo – de 6 a 12 meses

Generar mecanismo para facilitar la comunicación (en particular normativa).

Formar un grupo a partir de la comunidad IA para abordar: gestión del conocimiento, capacitación: futura red de especialistas y grupo interconectado.

Guía práctica de cómo se aplica la normativa existente: PDD. Clasificación, uso y entrenamiento.

Mediano Plazo – entre 13 y 24 meses

Crear o definir un ente regulador en IA para la gestión del conocimiento, clasificación de información, y bajar más la normativa a lo práctico. 

Establecer la gobernanza de los datos (dueños y fomentar la interoperabilidad).

Generar una red de especialistas en TI (más formalidad, capacitación).

Armar un grupo de intercambio de experiencias (academia, administración pública, privada).

Generar convenios con la Universidad para ofrecer cursos de IA.

Crear un modelo de madurez que certifique competencias en IA para organismos y proveedores.

Largo Plazo > 25 meses

Crear una plataforma centralizada para la administración pública (IA y datos). Disponer de dicha plataforma según normativa y evaluación de un híbrido. Generar un servicio para utilizar entre todos. Tener un departamento especializado en IA y datos. 

Armar un plan de capacitación TI, IA con presupuesto global para los funcionarios.

Crear una base de conocimientos centralizada de proyectos IA (análisis de caso, estudio de herramientas, infraestructura, lecciones aprendidas).

Solicitar presupuesto para contratación en IA.

Reconversión de funciones. Préstamos de RRHH en diferentes organismos y/o sectores. 

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