viernes, 25 de abril de 2025

HACIA UN MODELO EUROPEO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

  Por: Carlos A. FERREYROS SOTO

Doctor en Derecho

Universidad de Montpellier I Francia.

cferreyros@ferreyros-ferreyros.com

La Unión Europea se enfrenta al doble reto de aprovechar la Inteligencia Artificial (IA)1 para seguir siendo competitiva a nivel mundial y, al mismo tiempo, defender las consideraciones éticas, la privacidad de los datos, la transparencia y la rendición de cuentas.

Este documento de enfoque profundiza en los aspectos clave para crear un enfoque europeo único para la IA, abordando los desafíos que enfrenta y aprovechando sus fortalezas para superarlos. El documento analiza el panorama actual de la IA en Europa. No es de extrañar que Europa se enfrente a algunos desafíos estructurales difíciles, como construir infraestructuras robustas, desarrollar habilidades avanzadas, retener talento y crear estrategias de datos integrales. Esto se produce en el contexto de desafíos externos como las crisis globales y la necesidad de Autonomía Estratégica Abierta, que están configurando los paisajes geopolíticos y económicos del avance de la IA.

El documento también explora iniciativas que han sentado las bases para una estrategia de IA más cohesiva y poderosa en Europa. Los expertos de ESIR examinan áreas como el liderazgo científico de la UE, el papel del sector público en la creación de infraestructuras autosuficientes y cómo invertir con sensatez, garantizando al mismo tiempo el cumplimiento de un marco legal centrado en el ser humano. Europa debe construir un ecosistema de IA competitivo que también impulse nuestros objetivos sociales y medioambientales. Esto podría implicar políticas ambiciosas de investigación e innovación, como un proyecto de IA ambicioso, o centrarse en especializaciones inteligentes que se alineen con otras políticas y objetivos de la UE.

El suscrito ha traducido del inglés al castellano la Introduccion, las Conclusiones y el Indice de este artículo cuyos autor colectivo es: la Dirección General de Investigación e Innovación (Comisión Europea) y los autores personales: Renda, Andrea ;  Balland, Pierre-Alexandre ;  Soete, Luc ;  Christophilopoulos, Epaminondas El enlace al texto íntegro en inglés se encuentra en: https://op.europa.eu/publication-detail/-/publication/e13d1844-e462-11ef-be2a-01aa75ed71a1 

A fin de acceder a normas similares y estándares europeos, las empresas, organizaciones públicas y privados interesados en asesorías, consultorías, capacitaciones, estudios, evaluaciones, auditorías sobre el tema, sírvanse comunicar al correo electrónico: cferreyros@ferreyros-ferreyros.com

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INTRODUCCION

La Unión Europea se enfrenta al doble reto de aprovechar la Inteligencia Artificial (IA)1 para seguir siendo competitiva a nivel mundial y, al mismo tiempo, defender las consideraciones éticas, la privacidad de los datos, la transparencia y la rendición de cuentas.

Este documento de enfoque profundiza en los aspectos clave para crear un enfoque europeo único para la IA, abordando los desafíos que enfrenta y aprovechando sus fortalezas para superarlos. El documento analiza el panorama actual de la IA en Europa. No es de extrañar que Europa se enfrente a algunos desafíos estructurales difíciles, como construir infraestructuras robustas, desarrollar habilidades avanzadas, retener talento y crear estrategias de datos integrales. Esto se produce en el contexto de desafíos externos como las crisis globales y la necesidad de Autonomía Estratégica Abierta, que están configurando los paisajes geopolíticos y económicos del avance de la IA.

El documento también explora iniciativas que han sentado las bases para una estrategia de IA más cohesiva y poderosa en Europa. Los expertos de ESIR examinan áreas como el liderazgo científico de la UE, el papel del sector público en la creación de infraestructuras autosuficientes y cómo invertir con sensatez, garantizando al mismo tiempo el cumplimiento de un marco legal centrado en el ser humano. Europa debe construir un ecosistema de IA competitivo que también impulse nuestros objetivos sociales y medioambientales. Esto podría implicar políticas ambiciosas de investigación e innovación, como un proyecto de IA ambicioso, o centrarse en especializaciones inteligentes que se alineen con otras políticas y objetivos de la UE.

4. CONCLUSIONES

Existe consenso sobre la urgente necesidad de una respuesta europea cohesionada a los retos que plantea la IA. Ya se trate de problemas estructurales relacionados con la fragmentación de la investigación y el despliegue de la IA, o de afrontar los desafíos externos relacionados con nuestra dependencia de la IA y los sistemas de datos estadounidenses y chinos, Europa necesita una respuesta unificada y sistémica para anticipar los cambios socioeconómicos que la IA traerá a nuestra economía y sociedad.

Europa está bien preparada para abordar estos problemas y aún puede posicionarse, si no como líder en IA, al menos como un actor autónomo capaz de idear sus propias soluciones y no verse eclipsado por la competencia. Un sólido grupo de investigadores y empresas innovadoras, así como unas potentes infraestructuras en áreas clave, forman un núcleo sobre el que la UE puede construir para aprovechar estratégicamente la IA en beneficio de la sociedad. La IA presenta un enorme potencial en la ciencia, la administración pública y la industria, pero el sector público de la UE debe aprovechar su posición privilegiada para desarrollar y apoyar un enfoque estratégico, transfronterizo y cooperativo para el desarrollo de la IA en Europa, a través de GovTech y un papel activo en la configuración de la nueva estrategia industrial. A pesar de este sólido núcleo, Europa debería redoblar sus esfuerzos para atraer y retener talento, desarrollar las infraestructuras de IA necesarias, reformar los sistemas de educación superior y apoyar la interconexión de centros regionales de IA a través de las fronteras. Además, Europa debería seguir promoviendo la transformación digital de la economía y la sociedad, considerando las limitaciones sociales y ambientales.

Los datos son fundamentales en este esfuerzo, ya que su disponibilidad a gran escala es crucial para el rendimiento de los programas de máster en Derecho (LLM), pero también plantean preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad. La UE debe asumir un papel proactivo en la utilización de datos, yendo más allá de la mera regulación, para garantizar que los europeos puedan beneficiarse activamente de sus propios datos.

La financiación y la inversión son cuestiones cruciales: existe una gran necesidad de una financiación mayor y más focalizada. El volumen adicional debería igualar la escala de la financiación privada en EE. UU. y las inversiones públicas en China. De no ser así, en el caso de una estrategia presupuestariamente neutral sin aumento de la financiación, por ejemplo, la financiación específica es esencial para limitar los daños. Dicha financiación específica en áreas y geografías específicas podría ayudar a reducir la brecha de volumen entre Europa y sus competidores, pero no sería suficiente para garantizar el liderazgo europeo. Esto incluye capital riesgo con un enfoque de búsqueda de riesgo para la innovación y la inversión en infraestructuras, lo que crearía condiciones favorables y fomentaría un cambio de mentalidad entre los financiadores privados, que a menudo siguen las iniciativas públicas. Las inversiones específicas también apoyarían la conexión de los centros regionales, ya que no todas las regiones europeas están igualmente preparadas para impulsar la IA y su adopción. Al especializarse en tecnologías complementarias y mejorar su capacidad de absorción, la UE puede garantizar que las regiones que no pueden especializarse en IA se beneficien de la transformación.

Para alcanzar los objetivos deseados, se pueden utilizar dos elementos de política complementarios: el enfoque "moonshot" o "del lado de la oferta" para la IA, y el enfoque "del lado de la demanda". El enfoque del lado de la oferta, a menudo denominado estrategia "moonshot", se centra en el desarrollo de las capacidades tecnológicas, de infraestructura y de mano de obra necesarias para el avance de la IA. Esto implica una inversión masiva en investigación y desarrollo de vanguardia para ampliar los límites de la tecnología de IA de la UE, la mejora de la infraestructura y la formación de la mano de obra. El enfoque del lado de la demanda tiene como objetivo apoyar las aplicaciones y necesidades industriales de la IA en función de los objetivos sociales a los que contribuyen. Este enfoque puede basarse en varios instrumentos: aprovechar la contratación pública para crear un mercado de soluciones de IA que aborden los desafíos sociales, implementar regulaciones que promuevan un enfoque tecnológico centrado en el ser humano y ofrecer incentivos financieros, como subvenciones, exenciones fiscales y subsidios, para animar a las empresas a adoptar tecnologías de IA que contribuyan a los objetivos sociales. La UE necesita integrar ambos enfoques para crear una estrategia equilibrada e integral para el desarrollo de la IA.

De esta manera, Europa puede liderar en lugar de seguir, forjando un futuro donde la tecnología esté al servicio de la humanidad y no al revés. La regulación por sí sola no es suficiente; la UE debe acelerar el desarrollo de la innovación europea en IA que el mundo adopte. Este enfoque armonizará los avances tecnológicos con los principios humanitarios, estableciendo un modelo global que otros podrían seguir. Garantizaría la soberanía tecnológica de la UE, además de apoyar la transición digital y la retención del talento, a la vez que desarrolla la economía de la UE y promueve la formulación de políticas.

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Índice

HACIA UN MODELO EUROPEO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Contexto: iniciativas europeas actuales y retos estructurales y externos

1.1. Retos estructurales: infraestructuras, competencias y datos

1.2. Retos externos: policrisis y el imperativo de la Autonomía Estratégica Abierta

1.3. Iniciativas europeas

2. Perspectivas: un modelo europeo que aprovecha las fortalezas europeas

2.1. Liderazgo de la UE en ciencia

2.2. Liderazgo de la UE en tecnología gubernamental

2.3. Infraestructuras auto soberanas

2.4. Replanteamiento de la inversión

2.5. Un marco jurídico favorable a la innovación que sitúa a los humanos en el centro

3. El papel de la política europea de I+D+i en el apoyo a un sector de la IA que pueda cumplir los objetivos sociales

4. Conclusiones

        DATOS DE LA PUBLICACION

        Publicado: 2025

        Autor(es) colectivo(s): Dirección General de Investigación e Innovación (Comisión Europea)

      Autores personales: Renda, Andrea ;  Balland, Pierre-Alexandre ;  Soete, Luc ;  Christophilopoulos, Epaminondas

      Тemas: Tecnología de la información y telecomunicaciones Actividades de las instituciones y órganos

    Tema: autonomía estratégica competitividad cooperación europea gobernanza innovación inteligencia              artificial investigación y desarrollo política de investigación de la UE

PDF      ISBN978-92-68-23691-8    DOI10.2777/8034640 Número de catálogoKI-01-25-005-EN-N

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