En entrevista durante el evento, el profesor de la Universidad Federal de Amazonas (UFAM), habló sobre el potencial brasileño en adoptar un estándar propio para la tecnología 

El panel “Reto para construir Infraestructura de IA para la enseñanza e investigación” abrió la programación del segundo día del 25º Workshop RNP (WRNP). En el escenario principal, Lisandro Granville, director adjunto de investigación e innovación de la RNP, Altigran Soares, profesor de la Universidad Federal de Amazonas (UFAM), Fabio Borges, director del Laboratorio Nacional de Computación Científica (LNCC), y Eliana Emediato, coordinadora general de transformación digital en el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación (MCTI), debatieron cómo Brasil puede insertarse de manera más estructurada en el contexto de gran avance de la Inteligencia Artificial.

En su segunda participación en el WRNP, Soares, uno de los principales estudiosos de IA en Brasil, habló sobre la importancia y los retos de adaptar esa tecnología para el escenario nacional.

Vea la entrevista a continuación.

RNP: El crecimiento de la inteligencia artificial (IA) ha movilizado las atenciones, especialmente en virtud de la IA generativa. ¿Cómo ve usted ese movimiento?

Altigran Soares: Como cualquier tecnología, existen riesgos, pero también oportunidades. Resulta claro que depende mucho de cómo lo encaramos y todo lo que vamos a hacer para que haya menos riesgo y más oportunidades. En realidad, ya vivimos en un mundo sumamente pautado por la inteligencia artificial. Cuando vamos a un sitio de comercio electrónico a comprar algo, cuando vemos un vídeo de streaming, cuando manejamos nuestro automóvil usando un GPS, todo eso tiene IA.

Lo que sucedió ahora, con la expansión de la IA generativa, es que esa tecnología quedó más explícita para los usuarios. Eso tiene una implicación muy fuerte en la realidad, que es la consciencia que pasamos a tener sobre el potencial de esa tecnología. Ese avance de la IA trajo consigo la oportunidad de que más personas tengan acceso a herramientas y automatizaciones que, antes, eran sumamente restrictas. Esa es una cara de la moneda. La otra es, por ejemplo, entender lo que eso representa para la educación porque corremos el riesgo de que las personas confíen demasiado en ese tipo de solución y guíen gran parte de su vida por la IA. Y eso puede ser peligroso.

RNP: Las grandes empresas de tecnología dominan las principales herramientas de IA generativa en un modelo cerrado. ¿Existe riesgo en caso de que esa tendencia predomine?

AS: La tecnología es muy buena cuando conseguimos crear o replicar aplicaciones que están realmente adecuadas al contexto socioeconómico de cada país. Hoy en día, en efecto, las grandes empresas de tecnología controlan las IA generativas con modelos cerrados y eso no permite que haya una buena adaptabilidad para cada contexto. En el modelo abierto, por existir mayor integración de datos con los sistemas y proyectos de cada realidad, yo consigo adaptar ese modelo para aplicaciones que me interesan, por ejemplo, evaluación del Bolsa Família[1], del SUS (Sistema Único de Salud), o lo que sea. O sea, en el modelo cerrado, que es el caso del ChatGPT, yo no consigo utilizar de forma propietaria y fidedigna para extraer datos e insights confiables aquí en Brasil.

Una cosa que debe quedar clara aquí: yo no demonizo a nadie. Esas empresas están haciendo lo que ellas tienen que hacer, pero precisamos entender cómo conseguir modelos abiertos, que deben ser tan buenos como para adaptar mejor esa tecnología.

RNP: Considerando que haya más inversión en IA en Brasil, con modelos abiertos y adaptables para nuestra realidad, ¿cuáles serían los focos más importantes de aplicación de esa tecnología?

AS: Lo primero consiste en adaptarla al contexto lingüístico y, sobre todo, cultural de Brasil. Existen diversas particularidades de cada país y, aquí, hay contextos regionales muy específicos. Esa adaptación ya se está realizando en varios países e, inclusive, en pequeña escala en Brasil. Es una oportunidad para, por ejemplo, usar esa tecnología para entender más las demandas indígenas y, quien sabe, conseguir traducir hasta una lengua como el tupi-guaraní. ¡Eso sería increíble! Incentivando a tener más modelos abiertos, conseguimos dar vuelta el barco hacia la dirección que nosotros deseamos y precisamos.

RNP: ¿Le parece a usted que Brasil puede avanzar bien frente a la inteligencia artificial y hasta ser referencia en el mundo? ¿Cómo está posicionado el país en el contexto mundial con los estudios y aplicaciones de IA?

AS: Debemos tener relevancia dentro de casa. Brasil es gigante, con mucha gente, mucha diversidad, muchos problemas y, por lo tanto, muchas aplicaciones posibles. Entonces, si conseguimos tornar a la IA relevante para Brasil, ya será un gran avance. Y, para ello, precisamos cualificar mano de obra especializada. Y no solo en computación o en áreas íntimamente ligadas a la tecnología. Prácticamente, todas las áreas precisan entender las aplicaciones que tiene la IA. Así contribuimos unos con otros, de forma multidisciplinaria, y varias áreas van a conseguir desarrollarse muy bien.