Los avances en la inteligencia artificial (IA) se han acelerado drásticamente en los dos últimos años, marcados por la capacidad de diseñar, entrenar y, lo que es más importante, hacer funcionar la IA a gran escala y para muchos millones de usuarios. El impacto potencial de la IA abarca muchos sectores y podría generar un cambio social positivo.
De hecho, la IA ya se está utilizando para impulsar los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas, desde el objetivo de eliminar la pobreza hasta el de establecer ciudades y comunidades sostenibles y proporcionar educación de calidad para todos. La IA generativa ha abierto aún más posibilidades. En 2018, estaba cada vez más claro que la IA podría desempeñar un papel importante a nivel mundial en la promoción no solo de la productividad y el crecimiento económico, sino también del bien social. Un informe que publicamos en ese momento esbozaba cómo las capacidades de IA, desde el procesamiento del lenguaje natural hasta el reconocimiento de sonidos y el rastreo, podrían utilizarse en 170 casos de uso para beneficiar a la sociedad,1 incluyendo la promoción de la igualdad y la inclusión, la mejora de la respuesta a las crisis y la protección del medio ambiente.2 Hoy en día, hemos descubierto un total de alrededor de 600 casos de uso, un aumento de más del triple.3
En nuestro informe de 2024, volvemos a analizar cómo la IA puede convertirse, y de hecho ya se ha convertido, en una parte clave de las soluciones para beneficiar a las personas y al planeta al mapear las innovaciones y el impacto en los ODS (vea el recuadro “Metodología”). Los ODS comprenden 17 objetivos y 169 metas que pretenden mejorar la vida en todo el mundo y proteger el planeta. Sin embargo, la actualización de las Naciones Unidas de 2023 sobre los progresos realizados en la consecución de los ODS indicaba que el mundo está en vías de cumplir solo el 15 por ciento de las metas de los ODS.4 En términos reales, esto significa que, hoy en día, 2,200 millones de personas carecen de acceso a agua potable e higiene; 3,500 millones carecen de acceso a servicios de saneamiento gestionados de forma segura;5 aproximadamente 3,300 millones viven en entornos altamente vulnerables al cambio climático;6 y 750 millones pasan hambre.7
El potencial de la IA en todos los ODS y cómo el financiamiento para la IA contribuye al progreso
Si bien la IA afectará a todos los ODS, los expertos que encuestamos creen que tiene un potencial particularmente alto para marcar la diferencia en cinco de ellos: Buena salud y bienestar (ODS 3), Educación de calidad (ODS 4), Acción por el clima (ODS 13), Energía asequible y limpia (ODS 7), y Ciudades y comunidades sostenibles (ODS 11). De hecho, el 60% de las implementaciones de IA para el bien social sin ánimo de lucro se realizaron en estas áreas. En relación con su potencial de IA percibido, los ODS de Hambre cero (ODS 2), Vida de ecosistemas terrestres (ODS 15) y Paz, justicia e instituciones sólidas (ODS 16) tienen muchos casos de uso implementados, mientras que Educación de calidad (ODS 4), Energía asequible y limpia (ODS 7) y Acción por el clima (ODS 13) tienen menos (Gráfica 1). Excluimos Trabajo decente y crecimiento económico (ODS 8); Industria, innovación e infraestructura (ODS 9); y Alianzas para los objetivos (ODS 17) de la implementación sin ánimo de lucro, las subvenciones de fundaciones y el análisis de capital privado. Esto se debe a que la mayoría de los proyectos pueden etiquetarse en estas áreas dada la amplia aplicabilidad de la IA.8
Al analizar dónde se han destinado los fondos para aprovechar la IA para los ODS, observamos una alineación direccional con la opinión de los expertos sobre las cinco áreas de mayor potencial. La visión combinada del financiamiento mediante subvenciones y capital privado se centra en Buena salud y bienestar (ODS 3), Educación de calidad (ODS 4), Energía asequible y limpia (ODS 7), Ciudades y comunidades sostenibles (ODS 11) y Acción climática (ODS 13). Además, alrededor del 40 por ciento de las inversiones de capital privado en las 20,000 empresas de IA analizadas contribuyeron directa o indirectamente a por lo menos una de las 17 áreas temáticas de los ODS.9
Sin embargo, existen interesantes áreas de oportunidad. Consideremos el financiamiento relativamente bajo de capital privado para Educación de calidad (ODS 4). Incluso para Energía asequible y limpia (ODS 7) y Acción climática (ODS 13), más del 50 por ciento de la inversión de capital privado se destinó a vehículos autónomos para mejorar la eficiencia energética y reducir las emisiones. Esto sugiere un mayor potencial para que las entidades privadas destinen capital a los temas de los ODS en los que la IA tiene un gran potencial.
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Las disparidades geográficas en la asignación de subvenciones siguen siendo elevadas. Un análisis de la ubicación de las sedes de los beneficiarios de las subvenciones a partir de una base de datos de fundaciones de mayoría estadounidense revela que, de 2018 a 2023, solo el 10 por ciento de las subvenciones asignadas a iniciativas de IA que abordan uno o más de los ODS se destinó a organizaciones con sede en países de ingresos bajos o medios.10 Si bien las organizaciones pueden tener impacto fuera de los países donde tienen su sede, el 60 por ciento de los expertos que respondieron a nuestra encuesta11 coincidieron en que los esfuerzos actuales en materia de IA no se centran lo suficiente en beneficiar a los países de ingresos más bajos (a diferencia de los países de ingresos más altos o desarrollados), donde la necesidad y el impacto de los ODS pueden ser mayores.
Desafíos y riesgos de ampliar la IA para el bien social
Los retos a la hora de ampliar las iniciativas de IA para el bien social son persistentes y difíciles. El 72 por ciento de los participantes en nuestra encuesta a expertos observaron que la mayoría de los esfuerzos para implementar la IA para el bien social hasta la fecha se han centrado en la investigación y la innovación más que en la adopción y la ampliación. El 55 por ciento de las subvenciones para la investigación y la implementación de la IA en los ODS son de $250,000 dólares o menos, lo que es coherente con un enfoque en la investigación específica o la implementación a menor escala, en lugar de la expansión a gran escala. Aparte del financiamiento, los mayores obstáculos a la ampliación de la IA siguen siendo la disponibilidad, accesibilidad y calidad de los datos; la disponibilidad y accesibilidad del talento en IA; la receptividad organizacional; y la gestión del cambio. Puede encontrar más información sobre estos temas en el informe completo.
Al tiempo que superan estos retos, las organizaciones también deben ser conscientes de las estrategias para abordar la gama de riesgos, incluidos resultados inexactos, los sesgos integrados en los datos de entrenamiento subyacentes, el potencial de desinformación a gran escala y la influencia maliciosa en la política y el bienestar personal.12 Como hemos señalado en varios artículos recientes,13 las herramientas y técnicas de IA pueden ser mal utilizadas, incluso si fueron diseñadas originalmente para el bien social. Los expertos identificaron como principales riesgos la falta de equidad, el uso malintencionado y los problemas de privacidad y seguridad, seguidos de la “explicabilidad” (explainability) (Gráfica 2).14 Los encuestados de organizaciones sin ánimo de lucro se mostraron relativamente más preocupados por la desinformación, los problemas de talento, como el desplazamiento de puestos de trabajo, y los efectos de la IA en la estabilidad económica, en comparación con sus homólogos de organizaciones con ánimo de lucro, que se mostraron más preocupados por las infracciones de la propiedad intelectual.
Acelerar la implementación de la IA para el bien social
Los avances científicos han aumentado la eficacia de la IA en el reconocimiento de patrones, la predicción y la creación. Este progreso ha coincidido con un rápido crecimiento del número de implementaciones exitosas de IA, pero, como vimos anteriormente, todavía existen desafíos para ampliar su uso para abordar los ODS. Para hacer realidad este potencial será necesario que las partes interesadas colaboren más estrechamente para garantizar el acceso al talento adecuado y a soluciones de datos sólidas, así como a aplicaciones y modelos de IA que sean de código abierto o escalables en todas las geografías de usuarios de todo el mundo, atendiendo así a las personas en el punto de necesidad.
Al colaborar para encontrar formas de poner la IA a trabajar a escala al servicio del bien social, las organizaciones impulsadas por una misión, los gobiernos, las fundaciones, las universidades, los ecosistemas de desarrolladores y las empresas pueden ayudar a resolver algunos de los problemas más difíciles y complicados del mundo. Pueden ayudar a frustrar la trata de personas, garantizar que las niñas y los niños de todo el mundo reciban la educación que merecen, proteger los bosques de la deforestación ilegal, apoyar la salud y la seguridad de las mujeres embarazadas y los recién nacidos, y mucho más. Si no vale la pena luchar por estas cosas, ¿qué sí lo vale?