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Revolución de la inteligencia artificial: ¿qué repercusiones tendrá en la conectividad, la educación y la sanidad?

Generative AI has enormous potential but it risks reinforcing existing inequalities, leading to lost opportunity and productivity. We look at some of the human rights issues for investors to consider.

07/09/2023
Photo of two students looking at a screen

Authors

Lazaro Tiant
Director de Inversiones en Sostenibilidad

El lanzamiento de Chat GPT a principios de este año ha impulsado la adopción generalizada de las capacidades de IA generativa. Las aplicaciones potenciales de la IA son variadas y aún se están descubriendo. Pero también hay implicaciones para los derechos humanos.

En particular, El uso de la IA generativa puede exacerbar las brechas digitales existentes, tanto dentro de los países como entre ellos. También hay implicaciones para otras áreas importantes de los derechos humanos, como la educación y la atención sanitaria. A continuación, resumimos las cuestiones clave que los inversores deben tener en cuenta en estos tres ámbitos.

¿Qué significa la IA para la inclusión digital?
El acceso digital y el crecimiento de las tecnologías de la comunicación han contribuido significativamente al desarrollo económico. Esto también ha aumentado las posibilidades de que un individuo o una comunidad participen y contribuyan a la economía. A medida que la tecnología evoluciona, la brecha digital impide la participación en igualdad de condiciones de los hogares con bajos ingresos, los discapacitados, las zonas rurales y los adultos mayores.

Chart showing percentage of population able to access the internet in regions of differing development

Los costes de un acceso desigual se reflejan en un crecimiento del empleo y una producción económica desaprovechados. El acceso digital conecta a las personas con las oportunidades de educación y empleo, al tiempo que permite a las empresas llegar a nuevos mercados y clientes. La conectividad también es necesaria para que las comunidades aprovechen los modelos de trabajo desde casa, que podrían ayudar a impulsar las contribuciones a las economías locales (nuevos puestos de trabajo, ingresos fiscales).

Está claro que el empleo de tecnologías avanzadas como la IA generativa plantea problemas éticos cuando muchas personas carecen de acceso básico a Internet o a la banda ancha. Y para aprovechar los beneficios de la IA generativa, no sólo se necesita acceso, sino también conectividad de alta velocidad.
Este problema ha sido reconocido por gobiernos y empresas. En Estados Unidos, por ejemplo, la Jobs and Infrastructure Act (2021) incluye 1.500 millones de dólares de financiación para programas de alfabetización digital. Por parte de las empresas, Cisco está innovando para simplificar las redes y reducir los costes operativos y de capital inicial.

La política gubernamental, el capital privado y la cooperación transfronteriza desempeñan un papel vital en la instalación de la infraestructura digital y la difusión de la conectividad. Como inversores, hay algunas preguntas importantes que hacer a las empresas que operan en este campo.

- ¿Está la empresa expuesta a regiones en las que la demanda está desatendida o en crecimiento?

- ¿Cómo responde la empresa a las cambiantes necesidades de los clientes derivadas de las tendencias demográficas y estructurales de la población, por ejemplo, el envejecimiento de la población?

- ¿Cuál es el grado de fiabilidad de la red de la empresa?

- ¿Hasta qué punto depende la empresa de subvenciones públicas y firmas de lobby?

- ¿Afectaría el marco regulador a los márgenes de beneficio a largo plazo de la empresa?

¿Qué significa la IA para el futuro de la educación?

La educación es tanto un derecho humano básico como un indicador de futuro del crecimiento económico. La IA tiene un gran potencial para liberar a los profesores de algunas tareas administrativas y centrarse en una enseñanza eficaz.

La IA generativa también puede ayudar a proporcionar información personalizada e instantánea a los alumnos, lo que puede llevar demasiado tiempo a un profesor con una clase de tamaño normal. Por ejemplo, la tecnología basada en IA que se ha desarrollado para la tutoría de matemáticas. Un modelo de inteligencia artificial observa al alumno mientras resuelve problemas matemáticos en un ordenador. Esto permite una respuesta inmediata en caso de que el alumno se equivoque en el proceso. El modelo de IA puede volver a encarrilar al alumno y señalarle los pasos concretos que se ha saltado o que ha calculado mal.

Sin embargo, para aprovechar al máximo las ventajas, tanto los alumnos como los profesores deberán tener una base sólida de alfabetización digital. El peligro es que la adopción de la IA podría aislar a los estudiantes en comunidades donde la alfabetización digital requiere mejoras.

La implantación de la IA para mejorar el aprendizaje es uno de los objetivos de la educación; otro es proporcionar planes de estudios que desarrollen habilidades relacionadas con la IA. Alrededor de la mitad de los estados de EE.UU. exigen que los institutos ofrezcan un curso de informática. Mientras tanto, varios países (entre ellos China, Portugal y Qatar) lo exigen en la enseñanza primaria y secundaria, así como en los institutos.

Los avances en educación están impulsados en gran medida por los esfuerzos de los gobiernos. Pero los inversores deben ser conscientes de que las empresas necesitan una cantera de talentos si quieren capitalizar las innovaciones tecnológicas como la IA. El compromiso de la comunidad, especialmente con las universidades locales y regionales, sigue siendo una herramienta para garantizar el apoyo al futuro progreso de la mano de obra.

¿Cómo se utiliza la IA en la sanidad?

La IA puede mejorar la eficiencia y la precisión de diversas aplicaciones clínicas y administrativas en el sector sanitario.

Graphic showing potential uses of AI in healthcare settings

El sector salud es un sector con gran cantidad de datos, lo que hace que el empleo de la IA generativa sea a la vez emocionante y preocupante. La tecnología de IA en la sanidad pública requiere grandes conjuntos de datos. La recopilación, almacenamiento e intercambio de datos médicos plantea cuestiones éticas relacionadas con la seguridad, la gobernanza y la privacidad.

Las tecnologías de IA basadas en datos de alta calidad pueden mejorar la velocidad y precisión del diagnóstico, mejorar la calidad de la atención y reducir la toma de decisiones subjetivas. También pueden ayudar a resolver los errores de diagnóstico y los sesgos de los médicos. Sin embargo, aunque se trata de un desarrollo apasionante para el diagnóstico precoz, el tratamiento y el bienestar general, la sociedad está diciendo al campo médico que no está totalmente preparada para confiar en la IA.

Los algoritmos de IA pueden presentar sesgos. Por ejemplo, si un algoritmo se entrena con un conjunto de datos con una representación excesiva de pacientes masculinos, los síntomas de enfermedades y dolencias que padecen con más frecuencia los hombres pueden conducir a un diagnóstico erróneo en las mujeres. Será esencial aumentar la concienciación sobre las diferencias de raza y género para mejorar la predicción de riesgos y la capacidad de diagnóstico.

No obstante, la cuestión no es si las herramientas de IA formarán parte de la práctica clínica habitual, sino cuándo. Entre las preguntas que deben plantearse los inversores en el ámbito de la IA sanitaria figuran las siguientes:

- ¿Dispone la empresa de una política clara sobre la transparencia de los ensayos?

- ¿Realiza la empresa formación sobre sesgos a todos los niveles?

- ¿Dispone la empresa de protocolos suficientes para proteger los datos de los pacientes?

- ¿En qué medida invierte la empresa en productos y servicios que respondan a la creciente demanda de una mejor gestión, predicción y prevención de la salud?

- ¿Se adelanta la empresa a la normativa relacionada con la IA?

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Lazaro Tiant
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Esta información se indica solo con fines ilustrativos y no constituye una recomendación de inversión en los valores, sectores o países mencionados anteriormente.