Buenos Aires (AT) – Sin dudas, los científicos alemanes hacen contribuciones importantes a la investigación en inteligencia artificial (IA). Sin embargo, al momento de llevar esa investigación en aplicaciones prácticas, Alemania se queda atrás en comparación con gigantes de la IA como EE. UU. y China, y esa brecha crece cada vez más. Esto según un nuevo análisis del KfW, el banco de desarrollo estatal de Alemania.
“Con la IA, como con muchas otras áreas de tecnología, tenemos dificultades para traducir la investigación en productos que puedan ser utilizados por las empresas”, dijo Fritzi Köhler-Geib, economista jefe del KfW y jefe del departamento de economía del banco, a DW.
¿Salvará la IA a la industria pesada?
Según el KfW, Alemania importa un número mucho mayor de productos y servicios relacionados con la IA de los que exporta. Esto provoca que el país dependa cada vez más de servicios de IA de unas pocas empresas poderosas en el extranjero, lo que genera preocupaciones sobre su competitividad en un mundo cada vez más impulsado por la IA.
“En lo que respecta a la implementación de la IA, otros países simplemente son más rápidos”, dijo Köhler-Geib. “Tenemos que asegurarnos de que Alemania no se quede aún más atrás.”
De los laboratorios a la realidad
El trabajo en inteligencia artificial se remonta al menos a la década de 1950. Durante mucho tiempo, se consideró principalmente como “investigación de cielos azules”, esfuerzos científicos en dominios donde las aplicaciones “del mundo real” no son inmediatamente evidentes.
Pero en las últimas dos décadas, los avances en el poder de cómputo y el desarrollo de técnicas novedosas llevaron la tecnología de IA fuera del laboratorio de investigación y hacia la sociedad. En los últimos años, programas impulsados por IA como ChatGPT se convirtieron en herramientas cotidianas que las personas usan para crear texto, imágenes e incluso código informático.
Sin embargo, a pesar de las contribuciones destacadas al campo por parte de científicos alemanes, los obstáculos burocráticos y la inversión relativamente baja obstaculizan el progreso de la industria de la IA en Alemania para desarrollar aplicaciones del mundo real.
Alemania “muy rezagada” respecto a China y EE. UU.
Hoy en día, el retraso es evidente en el número de nuevas patentes presentadas por organizaciones alemanas, lo que se considera una medida clave de innovación. “En lo que respecta a las solicitudes de patentes, Alemania está muy rezagada respecto a China y los Estados Unidos”, dijo Köhler-Geib.
Mientras que China vio un aumento de 100 veces en las solicitudes de patentes para tecnología de IA desde principios de la década de 2000, el crecimiento de Alemania solo se triplicó en el mismo período. Actualmente, Alemania tiene una escasa participación del 6% en las registros de patentes de IA a nivel mundial, muy por detrás del 29% de China y el 27% de EE. UU.
“Importamos muchos más productos en esta área de los que exportamos, mientras que China, por ejemplo, tiene un superávit de exportación significativo en el campo de la IA”, dijo Köhler-Geib, describiendo este déficit comercial como “una debilidad notable” en la carrera por la IA.
Alemania es incapaz de retener talento
Sus advertencias fueron repetidas por Alexander Löser, profesor en la Universidad de Ciencias Aplicadas y Tecnología de Berlín. En lo que respecta a las soluciones de IA basadas en el aprendizaje automático que dominan el mercado hoy en día, dijo que “Alemania se está convirtiendo cada vez más en un cliente de servicios de IA, la mayoría de los cuales se ofrecen desde fuera de Europa, principalmente EE. UU., pero también cada vez más Arabia Saudita, Dubái y China”.
Esta tendencia se ve agravada por la incapacidad de Alemania para retener a algunos de sus mejores talentos en IA, dijo Löser. “Muchas universidades aquí hacen una excelente investigación y forman a personas altamente calificadas, pero un número significativo de ellas elige trabajar en el extranjero.”
Al mismo tiempo, el estricto entorno regulatorio en Alemania y la Unión Europea pone a las empresas locales en desventaja, dijo Löser, ya que luchan por obtener acceso a lo que a menudo se denomina el “petróleo” que alimenta la mayoría de los sistemas de IA actuales: los datos.
“Las regulaciones están aumentando el costo para nuestro ecosistema local de IA de adquirir datos de entrenamiento”, dijo. Para revertir esta tendencia, Löser dijo que Alemania debería crear conjuntos de datos de código abierto para uso comercial, “datos de alta calidad que reflejen nuestros valores culturales”.
En su informe, el banco KfW de Alemania también enfatiza la necesidad crítica de “acceso adecuado a datos de entrenamiento.”
Para ponerse al día en la carrera global por la IA, Alemania también necesita aumentar la inversión en investigación y desarrollo de IA, especialmente en áreas donde ya tiene una industria fuerte, e incrementar las oportunidades de formación para estudiantes y trabajadores.
(dw)
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