Brecha Global de IA
El desarrollo y la investigación de la IA de propósito general se están centralizando en un número limitado de países occidentales y China. Esta 'Brecha de la IA' es multifactorial, pero se debe principalmente al acceso restringido a la capacidad de cómputo necesaria en naciones de bajos ingresos. Dado que la computación a gran escala y costosa es un requisito indispensable para la IA avanzada, esta concentración otorga un dominio creciente a las grandes empresas tecnológicas y, al superponerse con las disparidades socioeconómicas globales preexistentes, corre el riesgo de agravarlas.
ENTIDAD
3 - Otro
INTENCIÓN
2 - Involuntario
TIEMPO
3 - Otro
ID del riesgo
mit731
Linea de dominio
6. Socioeconómico y Ambiental
6.1 > Centralización del poder y distribución injusta de beneficios
Estrategia de mitigacion
1. Priorizar la Inversión en Infraestructura Digital y Cómputo Establecer mecanismos de financiación e inversión estratégica para expandir la infraestructura digital esencial (banda ancha, centros de datos y suministro eléctrico fiable) en países de ingresos bajos y medios. Esto es fundamental para democratizar el acceso a la capacidad de cómputo a gran escala, un prerrequisito para el desarrollo de IA avanzada, contrarrestando así la actual concentración geográfica de recursos tecnológicos. 2. Desarrollo Integral de Capital Humano y Competencias Implementar políticas nacionales e internacionales enfocadas en la capacitación masiva, que incorporen la alfabetización digital, la formación en habilidades STEM y competencias avanzadas en IA dentro de los sistemas educativos y programas de formación profesional. El objetivo es construir un talento local capaz de participar en la investigación, el desarrollo y la aplicación ética de la IA, reduciendo la dependencia de expertos externos. 3. Fomento de Ecosistemas de Innovación Abiertos e Inclusivos Incentivar la adopción y creación de tecnologías de código abierto (open-source) y el desarrollo de soluciones de "IA ligera" (lightweight AI) que funcionen eficientemente con recursos limitados y en condiciones de baja conectividad. Asimismo, promover marcos de gobernanza y diseño que exijan la inclusión de datos, idiomas y contextos locales para garantizar la relevancia cultural y la equidad de las aplicaciones de IA.