Las políticas de Inteligencia Artificial (IA) están adquiriendo creciente importancia debido a la integración de las tecnologías de IA en la cotidianidad. La IA se define ampliamente como máquinas que imitan la inteligencia humana, incluyendo la percepción, el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la interacción lingüística y la creatividad. La novedad, el rápido desarrollo, el impacto social y la incertidumbre inherentes a la IA requieren marcos de gobernanza innovadores.

La competencia global por la supremacía en IA está impulsada por su potencial de mejorar la competitividad económica y transformar las estructuras sociales y gubernamentales. Las estrategias en IA implican investigar, desarrollar y desplegar tecnologías de IA en beneficio de la sociedad, abordando desafíos de políticas públicas y consideraciones regulatorias, éticas y políticas.

A pesar de que muchas tecnologías de IA no están ampliamente implementadas, las políticas públicas de IA se desarrollan rápidamente debido a la creencia en la importancia de la IA para el crecimiento económico, la superioridad militar y la competitividad estratégica. Las políticas y estrategias nacionales de IA (ENIA) implican inversiones sustanciales e incentivos para atraer talento y tecnología, guiando el diseño de políticas a través de la acción colectiva.

La educación superior (ES) y las universidades juegan un papel crucial en las políticas de IA al generar talento especializado y realizar investigaciones que orienten las decisiones gubernamentales. Las universidades son clave en los sistemas nacionales de investigación y desarrollo (I+D), proporcionando oportunidades de desarrollo de capacidades y asegurando que los profesionales adquieran habilidades relevantes en IA.

En este contexto, El papel de la educación superior en las estrategias nacionales de inteligencia artificial: una revisión comparativa de políticas (UNESCO IESALC, 2024) analiza el rol de las universidades y de los sistemas de ES en las ENIA, explora el panorama global de éstas, las iniciativas relacionadas con la IA y la importancia de las asociaciones internacionales en este contexto. También examina cómo las IES contribuyen al desarrollo de talento, al avance de la investigación y a la formación de marcos éticos. En dos formatos, uno extenso que viene a conformar el Documento de Trabajo 10, y el segundo, en formato breve, se suma a la serie Análisis de Políticas de Educación Superior.

Entre los datos compartidos destaca que el 23% de los países con duraciones especificadas para sus ENIA han establecido un plazo de alrededor de cinco años, enfocándose en objetivos inmediatos y adaptación rápida a las tecnologías emergentes. En contraste, el 14% de los países adoptan un enfoque a más largo plazo, extendiendo sus ENIA entre diez y quince años, mientras que solo el 6% abarca un período entre cinco y diez años. Equilibrar estas estrategias es crucial para desarrollar políticas públicas de IA efectivas que combinen agilidad a corto plazo con resiliencia e innovación a largo plazo. Sin embargo, muchos planes carecen de indicadores detallados para la monitorización y evaluación sistemática, lo que puede dificultar la medición precisa del progreso y los ajustes necesarios.

Un estudio preliminar del 2022 mostró que aproximadamente 30 países habían iniciado planes o políticas de IA. Para 2024, las iniciativas nacionales relacionadas con la IA han aumentado significativamente en casi todas las regiones.

Análisis regional:

• América del Norte: EE.UU. y Canadá lideran globalmente en NAIS, impulsados por un fuerte apoyo gubernamental y una próspera industria tecnológica. Instituciones como MIT y Stanford, junto con grandes empresas como Google, Microsoft y Amazon, juegan roles fundamentales.
• Europa: El 65% de los países europeos han desarrollado NAIS, apoyados por una financiación sustancial para la investigación y el desarrollo. El programa Horizon 2023-24 de la Unión Europea destinó más de €112 millones para la investigación en IA. Universidades líderes incluyen Oxford, Cambridge y ETH Zurich.
• Medio Oriente y Norte de África: El 30% de los países han adoptado NAIS, con Israel como líder debido a su sólido ecosistema de start-ups y apoyo gubernamental. Países como Egipto, Jordania y Marruecos también están avanzando en capacidades de IA.
• Asia Oriental y el Pacífico: El 25% de los países tienen NAIS, con China, Japón y Singapur a la vanguardia. El Plan Nacional de Desarrollo de IA de China y la iniciativa Smart Nation de Singapur son notables. Australia también juega un papel significativo con su Centro Nacional de IA.
• América Latina y el Caribe: El 19% de los países han desarrollado NAIS, con iniciativas como la Red de Inteligencia Artificial de América Latina promoviendo la investigación y el desarrollo colaborativo en IA.
• Asia del Sur: India lidera con su NAIS, enfocándose en aprovechar la IA para el bien social en salud, agricultura y educación.
• África Subsahariana: El 4% de los países han adoptado NAIS, creciendo de un país en 2022 a seis en 2024, incluyendo Kenia, Nigeria, Uganda, Mauricio, Ruanda y Sudáfrica.
• Asia Central: Kazajistán y Uzbekistán están desarrollando iniciativas relacionadas con la IA, señalando un interés creciente pero aún en etapas tempranas.

El análisis destaca los enfoques y progresos variados en las políticas de IA en diferentes regiones, enfatizando la importancia de equilibrar estrategias a corto y largo plazo para un desarrollo y despliegue efectivo de la IA.

En sus comentarios finales, destaca el rol crucial de la educación superior para dar forma y avanzar en las estrategias nacionales de IA al impulsar la innovación, el desarrollo de la fuerza laboral y la gobernanza ética. Recomienda que investigaciones futuras se centren en evaluar el impacto de la educación interdisciplinaria en IA en la preparación de la fuerza laboral y la innovación industrial.

Destaca también las iniciativas colaborativas entre academia, industria y gobierno como esenciales para refinar las estrategias de IA. La invitación es a investigar la influencia de los marcos éticos dentro de la educación superior en la política y gobernanza de IA a nivel nacional e internacional, y a explorar la escalabilidad y sostenibilidad de modelos exitosos de educación e investigación en IA en diversos contextos socioeconómicos para garantizar la inclusión, diversidad y acceso equitativo a los avances en IA. Estas prioridades de investigación son clave para la formulación de políticas estratégicas y para mejorar el papel de la educación superior en el desarrollo de la IA y la gestión responsable de la tecnología.

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