Subgrupo: 1
- Moderadora: Manuela García, CUTI
- Relatora: Nancy Ibarra, Agesic
- Participaron 9 (nueve) personas de 7 instituciones (empresas, instituciones públicas y academia).
Discusión e intercambio
La moderadora propone una primera ronda de presentación de los participantes y una primera reflexión sobre objetivos, desafíos y retos en la revisión de la Estrategia de IA.
Taligent – Kevin Cabara (Sector privado)
Trabaja en una empresa con cuatro verticales: análisis, digitalización, automatización, IA y BI y analítica avanzada.
IWTG – Adolfo Vacarezza (Sector privado)
Trabaja en la dirección comercial de la empresa, no tiene perfil técnico y trabaja en ingeniería de procesos. La empresa profundiza en el sector de Health Tech.
Fusion IT – Pablo García (Sector privado)
Es el encargado del área de innovación dentro de la empresa, que es una software factory. Indicó que están buscando potenciar la capacitación y ver la forma de acercarse incluyendo IA y llegar comercialmente a encararlo desde el punto de vista técnico, teniendo en cuenta los aspectos de gobernanza y tecnología.
IWTG – Daniel Carbajal (Sector privado)
Indica que el solo hecho de hacer el ejercicio de pensar las implicancias de la IA a nivel general, ya es un camino rico. El Estado por más esfuerzos que haga tiene alta superposición de recursos.
Entiende que hay que partir de bases y procesos sólidos. El solo hecho de recorrer cada uno de los organismos a nivel de Estado y alinearlos para después aplicar AI, ya es un ejercicio valioso. Hay miles de aplicaciones que se pueden desarrollar. IA es excusa perfecta para entender procesos e interacciones, más todo el tema del manejo de información, seguridad.
Sobre esta base, entiende que es un trabajo importantísimo y son los cimientos: comenzar a definir los ‘dolores’ más grandes que se puedan tener. Ejemplifica con nivel sanitario, laboral, económico, de empleo, medioambiente, etc. Habría que marcar los ejes primarios para empezar a caminar. Definir un mapa de actividades
Luego están los temas regulatorios de tecnología. Más valioso que cualquier tecnología, aplicación, etc. es tener todo en un mismo plano para ir ordenando las piezas y a partir de allí comenzar a construir. Si no es así, se puede correr el riesgo de sesgos a algún sector más permeable. Ilustró con la imagen de ‘traer la máquina y dejar el terreno plano para comenzar a construir’.
Goshops.ai - Juan Vaz (Sector privado)
Indica que ya hay un cimiento importante en Agesic, y cita como ejemplos algunos trámites como solicitud de partidas y chatbots en tiempo record en pandemia. Luego hay otros servicios en las Intendencias, que tienen sus asistentes y tienen demanda de usuarios, lo que es una base interesante. Evidencia que la ciudadanía demanda servicios por diferentes canales, suma a lo comentado por Daniel, a futuro centralizarse para toda la ciudadanía.
Daniel Carbajal, aporta a su idea, que para que se aplique IA y sea rica, debe tenerse la información de todos los canales, Ejemplifica con apertura de datos del Ministerio del Interior, indicando que si no se logran conexiones, la IA no tiene escalabilidad. Debe alcanzarse mejor nivel de integración.
IWTG – Adolfo Vacarezza (Sector privado)
Indicó que es necesario definir el financiamiento. Ver como se canalizan los fondos, por ejemplo y “no es el ánimo criticar”. Ningún proyecto real se puede hacer con 50 mil dólares. Se trabaja con presupuestos reducidos. Tal vez podría pensarse en analizar el financiamiento de menos proyectos más grandes.
Después algo más micro que le paree que sería interesante dentro de la Estrategia, sería armar una especie de cuadro de mando. Hay gente que está en industrias muy tradicionales como el agro, por ejemplo, entonces algo rico que puede abrirse es mapear de cierta forma alternativa, el impacto con los cuales se pueden trabajar ciertos tipos de implementaciones con necesidades y objetivos a cubrir para que la gente pueda encontrar qué cosas puede aplicar.Le interesa el proceso de toma de decisiones y la IA puede ayudar en eso.
Ante la consulta que Virginia Pardo le plantea respecto a que si ese ‘mapeo entre oferta y demanda’ sería desde el Estado, Adolfo respondió que se refería con alguien que lleve la bandera integrando a todos. El área de de tecnología es CUTI, pero si viene validado por Agesic a los usuarios, es mejor que si se juntan 2 empresas por ejemplo.
Agesic - Virignia Pardo (Institución pública)
Toma lo mencionado por Adolfo Vacarezza y entiende que el mapeo al cual refirió, es donde más se necesita el apoyo de la industria.
CEDU – Ivanna Rocha (Sector privado)
Dando continuidad al planteo anterior, indicó que para lograr esto es fundamental la integración. Se necesita identificar con claridad a los actores. Proveedores por un lado y por otro lado mapear diferentes ministerios, institutos, sectores de la industria, relaciones exteriores, etc.
Goshops.ai - Juan Vaz (Sector privado)
Lo que se repite en todos lados es que tendríamos que funcionar como comunidad y cuenta una experiencia respecto al Agro. Comentó que tuvo la oportunidad de ver por ejemplo la planta de UPM y es como ‘estar en Disney’ porque todo funciona y al compartir cosas lo ven como una oportunidad. Como trabajar con arroceros, donde nadie quiere compartir sus datos pero a través de un mediador lo hicieron y se pudieron sacar beneficios para todos. Hace falta alguien que coordine y medie para compartir datos.
IWTG – Daniel Carbajal (Sector privado)
Indicó que debe haber 2 elementos:
- Planos - cuáles serán los actores, los grados de interacción, quiénes los van a regular, etc. Cuando se tiene el plano armado allí los actores resuelven cada uno de los componentes del plano. Si no, lo que hace el mercado es que por ejemplo 2 proveedores pueden hace el mismo esfuerzo en la misma cosa.
Bajar a tierra el plano. Aplicación de tecnología.
Goshops.ai - Juan Vaz (Sector privado)
Continuando con la discusión, indicó a modo de ejemplo, que temas como primera infancia o procesos cognitivos que sean acompañados con IA, donde en otros países se han resuelto con el desafío que tiene el vínculo con pantallas por ejemplo.
En Uruguay no sabe, pero en Asia hay temas de longevidad y allí la medicina incorpora estos servicios para dar respuestas ágiles.
‘As a Good Doctor’ – donde se pueden atender rápidamente. Un modelo de IA, en base a millones de usuarios da un diagnóstico rápido. Es relativamente reciente, y va en línea con que la gente vive más tiempo y desagota la saturación de los servicios dando mejor atención.
IA en la salud pública. Resolvieron muy rápido en las atenciones en cabinas remotas. Hay tecnología para salud pública.
La moderadora propone reflexionar sobre a qué poblaciones o públicos se debería atender, o deberían estar involucrados.
IWTG – Adolfo Vacarezza (Sector privado)
Sobre el tema de IA y salud, indicó que esto tendría que ser una política de gobierno y que podría ser por Streaming.
Respecto a lo propuesto por la moderadora y siguiendo en el tema Salud, dice que en ese ejemplo puede servir para separar ‘la paja del trigo’. Esto mismo puede hacerse sin tener IA, por ejemplo toma de indicadores como presión arterial, glicemia, y mediciones paraclínicas y arroja una serie de datos, pero no necesariamente tiene una capa de IA, en el mejor de los casos Big Data.
Es un lindo ejemplo para entender que a veces se venden cosas de IA pero que no necesariamente lo son. La capa de AI viene para tomar medias predictivas por (por ejemplo) zona, por poblaciones, y cruzar eso con otro módulo de IA con indicadores macro, como correlaciones con fumigaciones, etc.
IWTG – Daniel Carbajal (Sector privado)
Si se quiere aplicar allí no se puede hacer de forma aislada. Planteó que hay muchas mejoras para aplicar con contundencia y agregando valor sustantivo, pero debe alcanzar otro nivel. Una cosa es mejorar procesos y otra cosa es aplicar IA.
Indicó que desde su empresa, están vinculados al BID en tema de IA. Tienen propuestas para hacerle al gobierno, porque precisamente salud.uy es un referente a nivel internacional. Hay nivel para tomar acciones por ejemplo: incidentes, niveles asistenciales, a quién se dispensan medicamentes, para aplicar políticas que son automáticas.
CEDU – Ivanna Rocha (Sector privado)
Respecto a qué poblaciones atender / involucrar, refiere que lo que se ha hablado en otras mesas. Formación: vínculo con la academia y certificaciones y llegar a la población con programas de actualización profesional y para personas que no necesariamente tengan una carrera de grado, pero que tengan una carrera profesional, que necesitan actualizarse. Estamos en un contexto en el cual la expectativa de vida es cada vez mayor, tenemos una reforma jubilatoria en la cual las persona trabajarán durante más años y IA viene con el mito de sustitución de empleo y que esas personas estén insertadas en la transformación digital no debe ser minimizado.
Ejemplo para e-Commerce. La IA tiene toda la pinta que viene a esto. Los adolescentes lo van a tener, y también debe incluirse a las personas mayores de 50 años, especialmente a quienes no están formados en tecnología. Incorporarlos a los desafíos de IA para que no queden por fuera.
UTEC - Juan Pellegrini (Academia)
Entiende que hay dos caminos diferentes:
- Adolescentes y potenciales universitarios - hay que potenciar la formación, por temas de necesidad de la industria.
- Mayores de 50 – por necesidad, dado que se van a quedar sin trabajo. Respecto a esto, habría que educar y generar incentivo para que consigan trabajo. Va de la mano con que aprendan algo nuevo pero si no tienen en qué trabajar es difícil. Debería generarse desde el gobierno alguna oportunidad para ello.
La moderadora pregunta qué pasa en materia de derechos, desde el rol de los privados. Cómo se piensa la IA en materia de derechos.
IWTG – Adolfo Vacarezza (Sector privado)
Indicó que algo importante de la Estrategia es identificar una variable del impacto potencial y costo de implementación como cuadro de doble entrada: Costo / Impacto.
En los casos alto impacto-bajo costo implementar, y estudiar los demás cuadrantes.
En la parte legal, más allá de que se ‘viene corriendo de atrás’, y siempre será asi, aunque se involucre a mucha gente, termina en componentes de casuísticas muy fuerte. Ejemplifica con autos autónomos y después cosas que pasan que son tan específicas. El caso está por delante de lo que se puede prever.
IWTG – Daniel Carbajal (Sector privado)
Respecto a objetivos generales de la Estrategia IA, indica que el eje tiene que tener identificado el beneficio a lograr: impacto social (es lo que interesa). En el caso salud, una cosa es la atención y otra es mejorar los indicadores de la atención.
Tener datos para ser más eficiente e inclinar la balanza en el impacto social en algún sector.
Taligent – Kevin Cabara (Sector privado)
Indicó que muchas veces lo que falta es definir responsables. Ejemplo: ¿el responsable es el gobierno o las empresas? A veces se entiende que todo se aplica con ciencia de datos y se soluciona, pero a veces les llegan necesidades tales que antes de trabajar en modelos de predicción hay mucho trabajo previo para hacer.
Plantea una variable: qué responsabilidades tiene cada parte para construir en base a esa sinergia.
La moderadora plantea otro tema a debatir respecto a cuál sería la responsabilidad a nivel del sector privado traducida en una Estrategia país.
IWTG – Daniel Carbajal (Sector privado)
Entiende que cuando se manejan niveles de decisiones tan complejos, debe estarse abierto Hay un límite que se podría mover y es que en los privados dicen: ‘hago lo que quiero mientras las partes lo acepten’.
Cuando se llega a niveles de sensibilidad de información hay que estar dispuesto a aceptar auditorias, por ejemplo del gobierno. Eso le da garantías y tranquilidad al proceso. Es algo que hasta el momento no está muy en discusión.
Ejemplifica indicando que si cada uno genera su propia IA se pueden hacer cosas interesantes, no solo acceder a datos, sino por ejemplo endeudar a propósito y beneficiar a otro.
CEDU – Ivanna Rocha (Sector privado)
Entiende que para sectores críticos como los hasta ahora comentados (banca, salud, seguridad, medioambiente, etc.), se necesitan evaluaciones de impacto social, ético, etc.
Menciona una iniciativa con CMinds de META (aclaró que no sabe cómo fue el resultado) donde se tomó un conjunto de empresas y se probó el marco regulatorio. Le parece que sería un buen modelo de replicar para IA, para evaluar el impacto de las regulaciones, de las auditorías, grupos específicos de Startups que trabajen con sectores críticos, para probar en entornos controlados.
IWTG – Adolfo Vacarezza (Sector privado)
Vuelve a plantear el tema financiamiento. Las decisiones que comentó Daniel son política de la empresa, No se estaban obligados y sin embargo promovieron las auditorías, por ejemplo. Indicó que no se puede confiar en la buena disposición de los privados. El Estado debe controlar.
Generar incentivos y ecosistemas y apegarse a las normas: mejores condiciones de financiamiento, por ejemplo podría pensarse en pagar por la auditoría contribuyendo al cumplimiento de la regulación. El gobierno puede decir que no tiene todos los procesos desarrollados en forma eficiente, pero integrando a diferentes actores, puede auditar, comparar y administrar para otras políticas sociales. Podría ser una buena ecuación.
Virginia Pardo complementó que podría pensarse fondos de incentivos, por ejemplo.
La moderadora propone otro tema para tratar respecto a la responsabilidad del sector privado en temas de educación en IA.
Fusion IT – Pablo García (Sector privado)
Entiende que ya en las escuelas deben incorporarse contenidos sobre esta temática, por ejemplo como ya se hizo con los temas de Programación. Menciona que hay otro tipo de capacitación: la gente más joven lo ve como una herramienta y la gente mayor lo ve como una amenaza y ni siquiera saben qué es.
El Estado es el que tiene que bajar lA comunicación para dar confianza y dar a entender a la población de qué se trata eso.
En realidad mostrando a diferentes tipos de industrias y de negocio cuál es el beneficio que puede tener. Dice que tal vez hay empresas que tienen personas a cargo y no conocen la tecnología.
Primero habría que relevar datos, porque sin datos no hay nada. Llevarlos a modo digital y que se entienda cuál es el uso. A veces ante el tema IA y la gente se pregunta ¿qué es? ¿es un robot que está allí? Que la gente entienda el caso de uso que sea beneficioso. Pero el privado quiere maximizar ganancias, mostrarle el beneficio y es una forma de competitividad, y quien no compite pierde mercado.
La IA podría resultar más eficiente pero si no se capacita, y no se le hace entender el beneficio que existe, será más difícil.
Goshops.ai - Juan Vaz (Sector privado)
Indica que podría trabajarse con organismos que se encargan de capacitar fuera del ámbito académico, como por ejemplo INEFOP.
La tecnología se ha liberado open source, por ejemplo en nube. Se comienza a tomar esos impulsos especialmente en infraestructura para vender proyectos, para competir en banca. Está de acuerdo en que falta un poco más.
CEDU – Ivanna Rocha (Sector privado)
Indicó que en la medida que se piensa en la Estrategia nacional se visualiza como involucrar a los diferentes actores en materia de formación. De acuerdo con que INEFOP es actor importante en público mayor a 50 años.
Entiende que se debe lograr criterios unificados, y podría ser armar una mesa de diálogo específica para sugerirlo. Hay muchos cursos en línea de universidades fuera de Uruguay y con buenos contenidos de IA. Las universidades apoyan pero tienen sus tiempos para actualizar currículas, que no son tiempos cortos. Por otra parte, INEFOP tiene acuerdos con Coursera, pero MEC no avala cursos en línea.
Ante la brecha de tiempos, tal vez estaría bueno, en las mesas de dialogo con la academia, lograr un criterio unificado y si una persona mayor va a INEFOP y se le recomienda Coursera, para apoyar habilidades para aprender IA, que lo haga.
Seguro que una empresa no le pide en un antecedente que el curso presentado esté avalado por MEC, pero las personas confían si hay homologación de MEC. Debería haber un mensaje común sobre eso. Que esté todo el Estado a favor de esto.
La moderadora propone que considerando la amplitud de uso y la aplicación de IA, desafíos riesgos, qué ven desde el sector privado, cómo se puede promover el uso desde los privados. Además qué mecanismos de contralor, confianza y transparencia identifican.
IWTG – Adolfo Vacarezza (Sector privado)
Entiende que hay que desmistificar que no se necesita ser una empresa de 10 mil empleados para beneficiarse de alguna capa de IA. Hay que buscar escenarios. Ejemplifica con un tipo de comercio de los cuales haya muchos (desde grandes hasta pequeños). Identificar en ese punto una utilidad o beneficio transversal para nivelar las capacidades, que esos pequeños puedan acceder a una tecnología que los grandes accedían y siempre buscan que tenga un uso modular.
Plataformas promocionales de las redes sociales las puede usar cualquiera. No es necesario que ser un experto, pero sí tener la amplitud de llevarlo a extremo, nivelar para dar amplitud de uso, criterios que benefician la adopción de estas soluciones.
IWTG – Daniel Carbajal (Sector privado)
En mercados como Uruguay la IA no se aplicará masivamente. Lo aplicaría el Estado, que tiene todos los datos. A nivel de empresas privadas se exporta a muchos mercados, tienen capacidad de ayudar a procesar datos, extenderlo en el contexto.
Dice que en UY XXI se está en nivel inicial, a años luz de otros países. La innovación tecnológica seria es investigación de mercado, recursos de ingenieros que deben pagarse, etc. y por US$ 200 mil, no es posible. En Uruguay hay más de expresión de deseo en las políticas de financiamiento que en apoyar realmente una innovación o una promoción fuerte hacia afuera. Se dice que uy tiene tecnología, capital humano muy rico, etc., pero las políticas no están alineadas con la realidad. Con las Startups, con menos dinero podría ser, pero empresas con 25 años de trayectoria, la oferta política de promoción no tiene alineación con los órdenes de magnitud reales.
Hay cosas para corregir. Se pide mucho a cambio de poco riesgo cuando otros mercados lo hacen más eficiente y el capital se va.
CEDU – Ivanna Rocha (Sector privado)
Ejemplifica soluciones para retail, que impactan en consumidor final. En algunas herramientas el usuario es parte del uso de esa IA y sabe que interactúa con IA. Las empresas tienen que salir al mercado global, promoción de soluciones para afuera.
Alineada con Adolfo por temas de financiamiento, indica que sale caro participar en ferias por ejemplo.
Resumen presentado por la moderadora
Sobre el final de la reunión, la moderadora hizo un resumen de los principales temas abordados en la mesa, y la compartió con el resto a modo de cierre.
Sobre la Estrategia IA
- Que el Estado se preocupe y genere estos ámbitos es importante.
- Punto de partida: procesos sólidos. IA es la excusa perfecta para entender los procesos.
- Detectar los puntos más complejos (‘dolores’)
- Considerar temas como medio ambiente, marco regulatorio, y pensar en aspectos que generen base de trabajo a modo de nivelación.
Financiamiento - revisar los topes, menos proyectos de mayor tamaño empezando por aquellos que impliquen alto impacto y bajo costo.
Articulación con diferentes cámaras identificando necesidades, con la opinión de todas las verticales y no solo las que están en TI. Comunidad, colaboración, intermediarios.
Poblaciones – atender con acciones específicas poblaciones como infancias y adultez.
Formación - vínculo con academia, certificaciones, diálogo con el MEC y validación de las formaciones virtuales en línea.
Beneficios - enfocar en los beneficios a obtener, teniendo claro el propósito de aplicar IA, definiendo adecuadamente los KPIs.
Infraestructura – costo alto en este tipo de proyectos, que se resuelve con iniciativas privadas y podría pensarse en alternativas.
Garantías del proceso – ofrecer garantías, dado que hoy depende de la voluntad de los privados. Apertura e incentivo a las auditorías desde un modelo ganar-ganar.
Evaluaciones de impacto de la incorporación de IA, cómo impacta en las personas.
Acciones
- Incentivos en la regulación – auditorías pagas
- Formación – unificar criterios: Estado, INEFOP, academia en general. Incluir IA en la currícula.