Las agencias estadounidenses adoptan la IA y el aprendizaje automático con cautela

La inteligencia artificial y, sobre todo, el aprendizaje automático, generan muchas preocupaciones entre las agencias gubernamentales de Estados Unidos, ya que no comprenden claramente su alcance y su capacidad para trabajar con los datos confidenciales, lo que genera inquietud y está retrasando su adopción.

Según afirman los expertos y confirman ciertas fuentes gubernamentales, la gran mayoría de estas organizaciones en el país está llevando a cabo la implementación, en diferentes fases que van desde el uso diario a las pruebas piloto. Pero la penetración de estas tecnologías está siendo más lenta y tímida que en otros sectores, como la industria privada e, incluso, la investigación científica.

Las principales dificultades con las que se encuentran las agencias a la hora de implementar estas nuevas tecnologías son la escasez de personal cualificado para trabajar con ellas y las cuestiones relativas a la ciberseguridad, dado que estas tecnologías hacen un uso intensivo de datos, especialmente el machine learning. Para alimentar a estos sistemas con los datos que deberían manejar en sus respectivos contextos es preciso garantizar la protección de los mismos, y no es nada fácil, ya que se pueden encontrar en diferentes ubicaciones, bajo distintos protocolos de seguridad.

Así, implementar un sistema de aprendizaje automático eficiente en las administraciones públicas requiere políticas unificadas de tratamiento de datos, almacenamiento y seguridad, y este paso no se ha dado todavía. Por ello, para implementar ML de verdad se podría incurrir en riesgos cibernéticos que no son asumibles por las administraciones. Pero, aun conscientes de este hecho, sus esfuerzos para mejorar esta cuestión no están siendo lo suficientemente efectivos ni ágiles.

Una recomendación de los expertos, que ya está haciéndose eco dentro de algunas agencias, es la de automatizar la gestión de los datos para sanearlos y garantizar su calidad, antes de implementar sistemas de IA o ML. Pero en general los avances más significativos se están manteniendo en entornos de prueba, ya que las agencias quieren proceder con mucho cuidado antes de implementarlos en entornos reales.

Esto se ve también en otras regiones como Europa, donde se añade más complejidad por las regulaciones de protección de datos, que son más restrictivas y dan menos margen para el uso de la información de los ciudadanos o las empresas. Aunque al mismo tiempo Europa está apostando fuerte por la IA, y las administraciones están cada vez más interesadas en dar prioridad a la implementación de estas tecnologías para agilizar procesos y adelgazar las propias administraciones, cargadas de complejos y lentos procesos burocráticos que retrasan todo tipo de trámites.