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Aborda la disponibilidad de todos aquellos elementos y condiciones tecnológicas que son la base para el desarrollo efectivo de la IA, como una buena conectividad, la presencia de supercomputadores capaces de procesar grandes volúmenes de datos, el acceso a datos abiertos y de calidad que permitan entrenar modelos, y la existencia de talento humano capaz de desarrollar la IA, entre otros.
Para establecer una estructura que permita agrupar a todas aquellas variables que inciden en los «factores que habilitan» la IA, este índice descompone la dimensiones en subdimensiones, indicadores y subindicadores, el nivel más granular.
La dimensión de Factores Habilitantes está conforma»factores que habilitan» el progreso de esta tecnología tienen su expresión más granular en subindicadores, los que se agrupan en torno a subdimensiones.
Las que componen, habilidades en IA en la población, 1) La Infraestructura, que es el soporte tecnológico base para que la IA prospere y que se relaciona con elementos incluidos dentro de la Conectividad, el Cómputo y los Dispositivos; 2) Los Datos, referidos a los datos abiertos, públicos y fiables que pueden ser utilizados en innovaciones en IA; y el 3) Talento Humano, relacionado con las competencias en IA que tienen los profesionales dentro de un país y que en el índice se mide a través de indicadores como la Alfabetización, la Formación Profesional y Talento Humano Avanzado.
Cada una de estas subdimensiones se componen de indicadores y, estos, de subindicadores, los que se miden y se transforman a puntaje en este índice.
Engloba las condiciones de acceso a la red y sus características. Está compuesto por 10 subindicadores que miden los siguientes aspectos:
Analiza la capacidad que tiene cada nación para almacenar y procesar grandes cantidades de datos y, así, generar productos y servicios de IA. Esto se mide a través de los subindicadores como:
Que refleja el nivel de acceso y adopción de la infraestructura tecnológica clave, medida a través de los subindicadores de:
Abarca todo lo referido a datos, que son la base para gestionar aplicaciones de IA, y está compuesto por cuatro subindicadores:
Examina la presencia de contenidos curriculares de educación segundaria relacionados, en algún aspecto, con la IA. Está compuesto por los subindicadores:
Mide las habilidades en IA con que cuentan los trabajadores en su etapa profesional a través de subindicadores:
Evalúa la capacidad de cada país para formar profesionales con talento en IA avanzado, medida a través de cuatro subindicadores:
Los principales hallazgos de esta dimensión se concentran en la transformación del mundo del trabajo, donde la IA abre oportunidades para potenciar las habilidades humanas.
La región presenta una brecha significativa en competencias de ingeniería en IA respecto al Norte Global, pero en el ámbito de la alfabetización en IA no solo es menor, sino que en algunos países la región muestra una penetración relativa más alta en esta tecnología. Esto abre oportunidades para fomentar el uso de herramientas de IA en la fuerza de trabajo.
Ninguno de los 19 países de la región cuenta con soberanía en materia de computación de alto rendimiento, lo que limita su avance en el desarrollo de modelos de IA. Si a eso se suma una discreta cultura de nube, se hace evidente la importancia de revertir ese impacto negativo para el impulso de la IA en la región.
El crecimiento de competencias en IA en el Sur Global se produce solo en técnicas básicas de la IA mientras que en el resto del mundo sucede en habilidades de Machine Learning y PLN. Las carencias estructurales en términos de software y cómputo, parecieran tener un impacto directo en la capacidad regional de adquirir competencias específicas en la disciplina.
Pese a lo clave que es buscar mecanismos para reducir la brecha de talento humano avanzado en la región, los datos muestran que el desafío más urgente está en la formación de habilidades básicas, como el pensamiento crítico, el pensamiento computacional y las vocaciones de STEM, sobre todo en los sistemas educativos públicos, para así ofrecer un acceso justo y equitativo a la tecnología.
Costa Rica y Uruguay son los únicos países que en años específicos -en un período comprendido entre 2019 y 2023- no habían perdido más talento del que habían atraído, a diferencia de las demás naciones LAC que presentaron una tendencia a la fuga de profesionales ligados a la IA. Hay un espacio de mejora para la región no solo para formar estos talentos, sino que también para retenerlos.
La incorporación de herramientas de IA generativa podría acelerar las tareas realizadas por los 5,69 millones de trabajadores y trabajadoras que se desempeñan en las 100 ocupaciones más importantes de Chile. Dependiendo de cómo se distribuyera el nuevo tiempo disponible, este aumento de eficiencia tendría el potencial de elevar el PIB de Chile en 1.2 puntos.
El gráfico interactivo permite comparar resultados del ILIA 2024 a nivel de dimensiones, subdimensiones, indicadores y subindicadores de los 19 países. Este año, los Pioneros en Factores Habilitantes son Chile (64,60) y Uruguay (60,70).