La Historia
La inteligencia artificial generativa, como ChatGPT, está en todas partes. Y aunque en el mundo rico se debate sobre si nos robará el trabajo o escribirá mejores correos electrónicos, la verdadera pregunta podría ser otra: ¿Puede la IA, por fin, cerrar la brecha entre los países ricos y los pobres?
¿De qué estamos hablando?
Pensemos en Elly Ntonde, un estudiante de 18 años en Budondo, Uganda. Su aldea tiene caminos sin pavimentar y electricidad intermitente. Sin embargo, cuando no entendía cómo reaccionan los metales al ácido, sacó su teléfono, compró 100mb de datos y le preguntó a ChatGPT. En segundos, tenía un tutor de clase mundial en la palma de su mano.
Esa es la promesa. Y no es un sueño lejano. Menos de tres años después de su lanzamiento, ChatGPT es utilizado por 800 millones de personas cada semana (aproximadamente uno de cada siete adultos en el mundo).
La sorpresa es dónde está despegando. Después de EE.UU., los mercados más grandes son India y Brasil. Una encuesta de la ONU muestra que la confianza en la IA es más alta en países con menores índices de desarrollo humano. La gente en Ghana y Nigeria, por ejemplo, está entre los usuarios más entusiastas.
La esperanza es que la IA pueda democratizarlo todo: un tutor, un médico o un asesor financiero en cada bolsillo.
¿Y... está funcionando?
La evidencia inicial dice que sí, y es impresionante.
En la salud: En Nairobi, OpenAI se asoció con clínicas de atención primaria. En un ensayo con casi 40,000 visitas de pacientes, los médicos que usaron un asistente de IA redujeron los errores de diagnóstico en un 16% y los errores de tratamiento en un 13%.
En la educación: En Nigeria, un programa extraescolar de seis semanas donde los alumnos usaban Microsoft Copilot dos veces por semana disparó sus puntuaciones de inglés. ¿El resultado? El equivalente a casi dos años adicionales de escolarización.
La gran esperanza es que la IA permita un “salto de rana” (leapfrogging). Pensemos en los teléfonos. En los años 90, la mayoría de los países africanos no tenían líneas fijas. En lugar de gastar miles de millones en tender cables, saltaron directamente a la telefonía móvil y alcanzaron un acceso casi universal en dos décadas.
La IA podría hacer lo mismo, llegando a todos a través de smartphones baratos. Pero para que eso ocurra, hay que superar tres obstáculos gigantes.
El Problema (Mejor dicho, los problemas)
No es tan sencillo como descargar una app.
1. El Obstáculo de la Conexión
La IA necesita internet. Y la brecha digital sigue siendo un abismo.
La data: En 2024, 9 de cada 10 personas en países ricos estaban en línea. En los países pobres, solo 1 de cada 4.
El costo: Aunque el 85% de los africanos vive al alcance de una señal de banda ancha móvil, los datos son prohibitivamente caros.
Pero hay buenas noticias: desde el punto de vista del usuario, la IA es barata en datos. Una sola consulta de IA basada en texto utiliza 3,000 veces menos datos que cargar una página de resultados de búsqueda de Google llena de anuncios e imágenes. Enviar un prompt a ChatGPT ya era un 90% más barato que cargar esa página de búsqueda.
Y las malas noticias: Aún necesitas estar en línea. Los intentos de entregar IA por SMS fracasan porque los operadores móviles cobran márgenes altísimos. Sin datos más baratos y más conectividad, la revolución de la IA no llegará a los más pobres.
2. El Obstáculo de la Habilidad
Estar conectado no significa saber usarlo.
La alfabetización: El Banco Mundial estima que el 70% de los niños de 10 años en países de ingresos bajos y medios no pueden leer un texto simple. Para ellos, abrir un chatbot, escribir una pregunta e interpretar la respuesta es un desafío monumental.
Saber qué preguntar: Obtener valor de la IA requiere saber formular las preguntas correctas. Un estudio con empresarios kenianos lo dejó claro: los empresarios más fuertes que usaron un asistente de IA aumentaron sus ganancias en más de un 15%. Los empresarios más débiles, que siguieron consejos genéricos de la IA, vieron caer sus ganancias.
La realidad en la calle: El mismo Elly Ntonde en Uganda observa que, aunque la mitad de los jóvenes tienen smartphones y juegan con la IA, la mayoría la usa para entretenimiento (como crear retratos de sí mismos al estilo Ghibli), no para estudiar o trabajar.
El idioma: “Lo siento, no te entiendo”. La mayoría de los modelos de IA se entrenan en inglés y otros idiomas de países ricos. Cientos de idiomas africanos apenas están representados. Afortunadamente, proyectos como Masakhane y Kencorpus están creando bases de datos abiertas para idiomas africanos, y las herramientas de código abierto y basadas en voz están ayudando.
3. El Obstáculo Institucional (El más difícil)
Aquí es donde la tecnología se topa con la realidad. La historia está llena de “balas de plata” tecnológicas que fracasaron.
¿Recuerdan los MOOCs (cursos masivos abiertos en línea)? Fueron aclamados como el futuro de la educación. Sin embargo, apenas mejoraron los resultados en los países pobres. ¿Por qué? Porque operaban fuera de las instituciones existentes. Ofrecían contenido, pero no los maestros, los exámenes o la estructura para hacerlo valer.
La IA podría seguir el mismo camino. Un estudio en India analizó un modelo de IA usado para detectar empresas fantasma. El algoritmo funcionó perfectamente, marcando a miles de compañías falsas. ¿El resultado? La aplicación de la ley no mejoró en absoluto. Los funcionarios carecían de incentivos para actuar sobre los hallazgos de la IA.
La Verdadera Pregunta
El éxito final de la IA no se medirá por cuántos estudiantes aprueban sus exámenes de química. Se medirá por si puede elevar la productividad de economías enteras.
Como señala un experto de la London School of Economics, ningún país ha logrado educación masiva o buena salud antes de hacerse más rico. El crecimiento real proviene del aumento de la productividad de los trabajadores.
Y aquí está el truco: las tecnologías solo aumentan la productividad si las empresas se reorganizan para explotarlas.
La analogía: Cuando las fábricas reemplazaron por primera vez las lámparas de gas por bombillas eléctricas, la productividad apenas cambió. Pero cuando rediseñaron toda la línea de producción en torno a la maquinaria eléctrica, la producción se disparó.
Históricamente, las tecnologías más nuevas (como los PC e Internet) llegaron a los países pobres más rápido que las antiguas, pero su uso se mantuvo “superficial”.
La adopción de la IA es aún más exigente. Incluso en EE.UU., solo una de cada diez empresas informa usar la IA en sus procesos de producción. Para las economías más pobres, el desafío es mucho mayor.
Brieffy:
La IA tiene un potencial increíble para democratizar el conocimiento y dar herramientas (como un tutor o un médico) a millones de personas en el mundo en desarrollo. Ya estamos viendo destellos de éxito en hospitales de Kenia y escuelas de Nigeria.
Pero (y es un gran pero), esta revolución se enfrenta a los mismos obstáculos de siempre: falta de conectividad, una brecha masiva de habilidades (incluido el idioma) y, lo más importante, instituciones que no están preparadas o no tienen incentivos para integrarla.
Si la IA no se integra profundamente en las empresas y los gobiernos, corre el riesgo de ser solo otra tecnología genial que usan los ricos (o los que ya tienen habilidades), mientras que los más pobres se quedan atrás... de nuevo.