La estrategia de Milei en inteligencia artificial tiene un talón de Aquiles

El lunes pasado comenzó la Primera Semana de la Inteligencia Artificial (IA) en Argentina. Todos los que trabajamos con datos, en informática o en IA aplaudimos la iniciativa. Es una excelente noticia, y no es para nada usual que un gobierno apoye el desarrollo tecnológico y la innovación. Es muy positivo, además, que haya sido el Presidente quien abrió el evento, mostrando su interés en la innovación y el desarrollo.

Sin embargo, el gobierno presenta una estrategia de inteligencia artificial que resulta problemática. Si bien no hay una presentación formal, queda claro que su estrategia se basa en dos pilares: la desregulación de la IA y la instalación de datacenters.

Con respecto al primero de los pilares, se supone que la inexistencia de regulaciones evitaría a las empresas la carga que representa estar conforme a normas. Según los responsables de las grandes empresas, las regulaciones pueden ayudar al desarrollo. ¿Cuál es la visión correcta? Un adecuado nivel de regulaciones parece generar una ventaja competitiva mayor que la completa desregulación, al menos según las grandes empresas. Pero aquí nos queremos ocupar sobre todo del segundo de los pilares de la estrategia de desarrollo de Milei.

La instalación de datacenters como camino de desarrollo se fundamenta en la provisión de energía barata y en las bajas temperaturas del sur argentino, lo que redunda en un ahorro importante de costos de operación. Los datacenters presentan desafíos socioambientales por su nivel de contaminación y el consumo de recursos: energía y agua. Ya hubo experiencias en otros países que deberíamos considerar, como en Chile, que hace poco realizó una consulta ciudadana sobre su Plan Nacional de Datacenters, o en Irlanda, entre otros. En concreto, ¿por qué pueden ser problemáticos? Los datacenters contaminan, los datacenters compiten por recursos, los datacenters requieren beneficios (impositivos, tarifarios) que no siempre se traducen en ganancias para las comunidades en las que se instalan. Un datacenter mediano puede dar trabajo continuo a poco más de 100 personas (operación, mantenimiento, gestión, seguridad) y tal vez otros pocos cientos indirectamente (limpieza, alimentación, transporte), lo que es muy bueno, pero no captura un alto porcentaje de la oportunidad de la IA, que es mucho más grande.

Si pensamos en una “cadena de valor” de la IA, los datacenters son el último eslabón. Son necesarios, pero el valor agregado que se captura es bajo, el desarrollo es limitado: lo más importante que requieren es el uso de recursos (agua, energía, mano de obra para la construcción y mantenimiento). Si bien generan trabajo calificado, es poco. En cambio, hay otras partes de la cadena que generan muchísimo más valor agregado. Por ejemplo, potenciar startups que usen IA o incorporar IA en la cadena de producción de los sectores que mejor funcionan. Un plan adecuado permitiría desarrollar localmente soluciones de IA, en lugar de pensar solo en usar lo que existe.

Diseñar una estrategia de IA que impulse el desarrollo implica necesariamente incorporar a la conversación a los grandes ausentes de la Primera Semana de la IA, que son aquellos que generan conocimiento localmente: investigadores y equipos de universidades y centros de investigación. Requiere también comprender que no toda la inteligencia artificial son modelos de lenguaje (los llamados LLMs) y que hay numerosas empresas y organizaciones que ya cuentan con experiencia en el desarrollo y despliegue de estas soluciones. No requiere dejar de lado los datacenters, que pueden ser una parte interesante de la estrategia, pero no debe ser la única. De hecho, la instalación de datacenters podría impulsar el desarrollo local si se planifica adecuadamente. Un ejemplo puede ser la incorporación de desarrollos de energías renovables o energía nuclear asociados a los datacenters.

Un plan integral de desarrollo de IA requiere capacitación, talento y formación técnica del máximo nivel. Si bien en la semana de la inteligencia artificial se habla sobre la capacitación, esta se desarrolla en paralelo a una importante desinversión en la educación superior y en la investigación, que resultan claves para estar sentados en la mesa de la IA internacional, ofrecer servicios de alto nivel y generar trabajo de altísima calidad.

Este es el talón de Aquiles del plan: las capacidades técnicas sobre las cuales se puede construir un plan de IA hoy existen porque se desarrollaron en la universidad pública, se terminaron de formar en centros de investigación y pudieron desarrollar conocimiento en diversas instituciones. Eso es stock, no flujo. Si no se mantiene la provisión y generación de talento, este se va a acabar.

Los argentinos tenemos que decidir si vamos a ser meros usuarios de la IA, usuarios sofisticados, proveedores del último eslabón de la cadena o si queremos tener un rol más relevante. Si actuamos ahora, es posible participar en el desarrollo de aplicaciones y productos que incorporen IA y que nos permitan llevar el talento argentino al mundo.