En la actualidad, nos enfrentamos a lo que se podría denominar una "estanflación cognitiva", un fenómeno que trasciende las definiciones económicas tradicionales de inflación y estancamiento. Esta nueva forma de estanflación se caracteriza por un exceso de información disponible, mientras que al mismo tiempo, se observa una disminución alarmante en la capacidad de análisis crítico y discernimiento en la sociedad. Tal como se ha planteado, si la inteligencia artificial (IA) se alimenta de datos de baja calidad, los resultados que produce serán igualmente deficitarios, generando un ciclo vicioso que afecta la calidad de la información que consumimos y, por ende, nuestra comprensión del mundo.
El célebre poeta argentino Jorge Luis Borges, a través de su obra "El Laberinto", anticipa de alguna manera esta complejidad contemporánea: la vida es un laberinto del cual no hay salida fácil, y cada decisión parece bifurcarse en múltiples direcciones. En este contexto, es fundamental explorar vías que nos permitan navegar por los riesgos y oportunidades que presenta la IA, haciendo hincapié en la necesidad de un análisis profundo y consciente sobre la información que manejamos.
Un aspecto crucial en esta discusión es la calidad de los datos que alimentan a los sistemas de IA, que actualmente están comenzando a ser reemplazados por datos sintéticos generados por algoritmos. Esta transición plantea interrogantes sobre la integridad y fiabilidad de los modelos de IA, especialmente al considerar las llamadas "poli-deudas de datos" que afectan a los modelos, limitando su efectividad y aplicabilidad en el mundo real. La responsabilidad recae en los diseñadores y usuarios de estos sistemas, quienes deben garantizar que los datos utilizados sean representativos y de alta calidad, para evitar que la IA se convierta en un mero reflejo de la desinformación.
Para abordar estos desafíos, es fundamental equilibrar los derechos de propiedad sobre los datos con su uso para el bien común. Una estrategia efectiva podría incluir la creación de datos públicos a través de la implementación de ciudades inteligentes que integren múltiples sensores, así como fomentar que los ciudadanos donen sus datos para fines de interés general. Además, la portabilidad de datos podría facilitar su acceso para investigaciones científicas, lo que a su vez podría generar un impacto positivo en la formulación de políticas públicas.
Otro punto a considerar es la necesidad de eliminar las restricciones que impiden la cooperación entre agencias públicas y privadas. El trabajo en silos limita la posibilidad de compartir información que podría ser esencial para evaluar políticas y programas, tanto a nivel estatal como dentro de la sociedad civil. La colaboración entre diferentes sectores es vital para construir un ecosistema de datos robusto que no solo beneficie a unos pocos, sino que contribuya al desarrollo y bienestar de toda la comunidad.
Por último, la introducción del "producto bruto de datos" como nueva métrica para evaluar el impacto económico de los datos resalta que el éxito no radica únicamente en la cantidad de datos generados, sino en cómo estos son accesibles y utilizados. Esta nueva forma de medición podría ser un paso decisivo hacia una economía de datos más inclusiva y sostenible, donde la calidad de la información y su utilidad para el desarrollo de aplicaciones de IA sean las prioridades. En este nuevo paradigma, es imprescindible que todos los actores involucrados comprendan su rol en la creación de un futuro donde la IA no solo sea una herramienta tecnológica, sino una aliada en la construcción de una sociedad más informada y crítica.
