Inteligencia artificial y big data: debates, usos y retos en América Latina  

 

Este proyecto propone el estudio de las tecnologías emergentes de big data e Inteligencia Artificial (IA) a nivel nacional y regional durante un periodo de tres años. Diseñado desde una visión interdisciplinaria, esta propuesta apunta a analizar las transformaciones que introducen estas tecnologías desde tres perspectivas: 1) como problema metodológico y epistemológico para las ciencias sociales, 2) como fenómenos sociotécnicos con implicaciones económicas, institucionales y culturales, y 3) como problemática de gobernanza político-económica para la región. 

 

Se propone una agenda de investigación desde una estrategia interdisciplinar e interdepartamental con aliados públicos y privados, nacionales e internacionales. Sobre la base de seis estudios de caso, nos planteamos articular cuatro líneas de investigación: redes de política, globalización y regionalismo, economía política del desarrollo y comunicación y medios globales. Cada una de estas líneas aporta con enfoques teóricos y metodológicos pertinentes frente a un objeto de estudio de alta complejidad. El análisis transversal de estos casos permitirá una reflexión fundamentada desde los estudios sociales de la ciencia y la tecnología. Entre los principales productos de este programa de investigación se prevé la publicación de al menos seis artículos académicos, un libro colectivo, un curso de formación continua, la creación de un Laboratorio de Datos, el desarrollo de un sistema de monitoreo de consumo y producción cultural digital, la creación de una red regional de estudios sobre IA y big data y la difusión de los avances y resultados en 6 congresos y 5 seminarios internacionales.

 

Objetivo general del programa

Analizar el impacto de la IA y el big data en América Latina desde una doble dimensión: como elemento transformador de los enfoques epistemológicos y metodológicos tradicionales utilizados en las ciencias sociales, y como objeto de estudio multinivel e interdisciplinar. 

 

Líneas de investigación 

1.    Redes de política
2.    Globalización y regionalismo
3.    Economía política del desarrollo  
4.    Comunicación y medios globales 

 

Ejes teóricos-analíticos

IA y big data: giro epistemológico y metodológico de las ciencias sociales 
Utilizamos los estudios sociales de la ciencia y la tecnología como marco conceptual para comprender los cambios que generan la IA y el big data en la selección de nuevos métodos y estrategias analíticas (Chadwick 2013; Lindgren 2014). En un contexto de “formaciones tecnosociales híbridas” (Woolley 2018, 134), donde un aspecto central es la datificación (Stefanija y Pierson 2020), exploramos la obsesión por la causalidad provocada por "una cultura que está formada y poblada de números, donde la confianza y el interés en cualquier cosa que no pueda ser cuantificada disminuye" (Beer 2016, 149). Así, el espejismo y la mitología de los grandes datos exigen que se planteen una serie de preguntas críticas con respecto a "qué significan todos estos datos, quién tiene acceso a qué datos, cómo se emplea el análisis de datos y con qué fines" (boyd y Crawford 2012, 665). Pues existe el riesgo de que el atractivo de los grandes datos deje de lado otras formas de análisis y que otros métodos alternativos con los que analizar las creencias, las elecciones, las expresiones y las estrategias de las personas queden relegados por el mero volumen de cifras. Ya que el surgimiento de una ortodoxia de los datos sugiere un “esencialismo de datos” (Stevenson y Poveda 2020) que supone que los datos son la esencia de básicamente todo, vemos un resurgimiento del positivismo que aboga por la objetividad de los datos y por la veracidad de las predicciones basadas en correlaciones de datos. 

 

Sector público, regulaciones y debates de la IA y el big data en Ecuador
La IA y el big data, en su sentido pleno, son sólo en parte un fenómeno tecnológico. También son un fenómeno cultural y sociopolítico, imbuido de ciertos supuestos, esperanzas, creencias e ideologías. Las consecuencias de la IA abarcan una serie de áreas, que incluyen desafíos y oportunidades relacionados con el poder, la opresión, la salud, el trabajo, la economía, la sostenibilidad, el aprendizaje, la inclusión, la diversidad y la justicia. La falta de capacidades, regulaciones y debate público sobre los riesgos y desafíos que traen estas nuevas tecnologías ha dejado la vía libre a que se introduzcan y se generalice su uso sin ninguna supervisión o normativa. Más grave aún, las mismas instituciones públicas que deberían garantizar dicha supervisión son las principales promotoras de su implementación y uso. Justamente porque la tecnología no es neutra, los datos y los modelos algorítmicos que los procesan pueden reproducir los prejuicios sistémicos o la discriminación estructural de los diseñadores (Katyal 2019), este estudio de caso utiliza el marco conceptual de los estudios de ciencia, tecnología y sociedad (CTS) para analizar las trayectorias sociotécnicas (Bijker 1995) y los ensamblajes (Thomas et al. 2016) que se generan cuando el sector público diseña e implementa IA y big data. Así estudiamos el proceso de co-construcción entre instituciones, productos, regulaciones, procesos productivos, relaciones problema solución, procesos de aprendizaje, racionalidades y políticas vinculadas a la IA, la big data y el sector público. Pretendemos “abrir la caja negra” de estas tecnologías para comprender cuáles son los imaginarios que estas tecnologías vehiculizan, cómo circula el know-how y el conocimiento experto; y cómo impactan los derechos ciudadanos en un entorno poco regulado.

 

Circulación de conocimientos sobre big data e IA en América Latina
El marco regulatorio -fuertemente desarrollado en Europa- está casi ausente en América Latina: la primera ley de protección de datos personales en Ecuador recién fue aprobada en abril de 2021 y su aplicación es aún incierta (Greenleaf 2014; Bellanova 2017; Couldry y Yu 2018; Bennett 2011; Roldán 2021; APC 2021). Más allá del vacío legal, existe una falta de conocimientos, know-how y habilidades técnicas para dominar estas nuevas tecnologías. El análisis de la literatura producida en América Latina sobre estas tecnologías emergentes muestra que las promesas sobre sus posibles usos circulan mucho más rápido que el conocimiento concreto para controlarlas. En efecto, las experiencias de aprendizaje tecnológico todavía incipientes no han creado trayectorias sostenibles para el desarrollo de estas tecnologías (DuBois 2020; Byers 2015; Katz 2018; Quelal y Villavicencio 2018). El resultado es un aumento de la brecha digital entre los países del Norte y del Sur, pero sobre todo una fuerte dependencia de estos últimos de las transnacionales digitales que proporcionan soluciones llave en mano (Kwet 2019; Kleine y Unwin 2009). En línea con los el trabajo realizado en el FDA 2019-2021 sobre el big data en Ecuador (Chavez, Albornoz y Martín , 2022) usaremos un aproximación bibliométrica para identificar trayectorias académicas, redes de colaboración científica, redes de citación y clusters temáticos para identificar los principales centros de producción/reproducción, así como los flujos de conocimientos y know how sobre estas tecnologías. A partir de estos análisis, nos serviremos de ciertos aportes de la teoría del actor red (Latour, 1992, 2005; Callon, 1986) para análisis de las interfaces entre los conocimientos sobre estas tecnologías y sus usos por parte de las instituciones públicas y privadas. Prestaremos especial atención a los actores movilizados por la producción de datos masivos (instituciones públicas, subcontratistas, proveedores de servicios), pero también al mercado de la experiencia a nivel local y, por otro lado, a la circulación del conocimiento, a nivel nacional e internacional, y entre los actores académicos y los usuarios. El papel del mundo académico y de la investigación en esta economía política del conocimiento es central porque contribuye a la formación de las instituciones públicas, a la regulación de los mercados y los usos, a las competencias jurídicas y, en general, a las interacciones entre los diferentes actores digitales.

 

Relación IA, big data y patrones de comportamiento respecto al consumo
El acceso a una gran cantidad de datos ha contribuido a que las organizaciones identifiquen tendencias de comportamiento de la sociedad respecto al consumo con el propósito de utilizar esa información en la resolución de problemas y en la toma de decisiones (CAF 2015). Desde el año 2000, numerosas empresas internacionales reconocen la potencialidad del big data como fuente de información de los hábitos de consumo de la población y como herramienta para reducir costes, lanzar nuevos productos y servicios o mejorar la rentabilidad de sus inversiones. Por otro lado, varios gobiernos y académicos han alertado sobre los problemas para la privacidad y la seguridad de los datos que pueden derivar del uso de análisis de big data por parte de las empresas. Las empresas públicas de telecomunicaciones, servicios financieros, proveedores de atención sanitaria y otras entidades gubernamentales registran una cantidad muy grande de datos personales cada día, lo que podría ser catalogado como un acto de agresión (Helveston 2016) o un riesgo a causa de fugas de datos en estas organizaciones (Jin 2018).

 

Respuestas y abordajes indígenas y descoloniales a la IA en Ecuador, Argentina y Chile
Otro componente clave de la IA es la Realidad Aumentada (RA) que utiliza tecnología de gráficos por ordenador para integrar eficazmente los modelos virtuales con el mundo real en un espacio unificado (Azuma et al. 2021). Al mejorar la extensión de la dimensión de las cosas observadas por el ser humano en el mundo real, la tecnología de la realidad aumentada puede mejorar la adquisición de información digital de los objetos, incluyendo texto, imágenes, modelos tridimensionales, voz, etc.. Mediante la simulación de esta información digital, la interacción dinámica con los objetos virtuales puede aplicarse a campos como el entretenimiento multimedia, la educación, la formación médica, la simulación virtual de la cirugía y muchos otros campos (Song y Li 2021). Sin embargo, un reto en cuanto al desarrollo de la RA en América Latina es el colonialismo digital, así como las limitaciones en cuanto al acceso a estas tecnologías e infraestructuras comunicacionales afines. Frente a estos desafíos, es necesario documentar y teorizar las respuestas y las interacciones de una red de actores que están proponiendo soluciones descoloniales y abordajes indígenas en cuanto a la IA y la RA. Para dicho efecto, esta propuesta se propone realizar un estudio comparado de los usos de IA con un enfoque de realidad aumentada por los pueblos indígenas en Ecuador, Chile y Argentina. 

 

IA y big data: debates, usos, restos y gobernanzas
Desde las relaciones internacionales, el marco conceptual de referencia es la ciber-economía política global (CEPG), que estudia las consecuencias de estos cambios y desarrollos desde lo político, económico, social y tecnológico que generan nuevas dinámicas de relaciones internacionales, ya sea de cooperación o conflicto (Choucri, 2012). Conforme a la literatura están emergiendo cinco dinámicas centrales generadas por estas Ciber Economías Políticas: (i) a nivel de las diferentes gobernanzas a nivel global; (ii) en el comercio, cadenas de valor y finanzas; (iii) en los derechos individuales y de consumo; (iv) en la seguridad y geopolítica; y (v) en el medio ambiente. 

Fuente: Basado en las contribuciones de Jean Balsillie (2018).

 

Dado que la CEPG surge dentro de un orden contemporáneo histórico, el capitalismo en sus diversas variantes a nivel internacional, la CEPG se focaliza, desde la dimensión de la investigación de la Globalización y el Regionalismo, en las distintas formas de poder través de sus gobernanzas y el desarrollo que se produce (Estado, mercado, ciudadanos). Esto bajo dos premisas centrales: a) lo virtual hoy es real para empresas, gobiernos y sociedad, y b) quién gana y quién pierde en el nuevo juego de desarrollo internacional depende de las orientaciones de gobernanza dominantes que sigue como cada país y región. 

 

Basados en la literatura, el punto de partida empírica es la existencia de tres grandes orientaciones y modelos de gobernanza de estas relaciones a nivel internacional y a las cuales, regiones América Latina deberá aggiornarse e integrarse (Balsillie, 2018; UNCTAD 2021; CEPAL 2022). Brevemente estos pueden resumirse como: a) el modelo de Estados Unidos, basado en la autogestión del mercado y los actores privados; b) el modelo de Europa, focalizado en el ciudadano y sus derechos privados; y c) el modelo del China, centrado en control del Estado y su soberanía sobre la información y lo digital. 

 

Quien quiera que logre imponer o alinear lo internacional con algunos de estos modelos controlara la Data, la IA y el Internet en la región o en los países. América Latina, y en particular Sudamérica, es un lugar de encuentro donde estas fuerzas de la CEPG están creciendo a ritmo acelerado, fragmentado y sin una gobernanza clara. Un espacio regional donde distintos proyectos de gobernanza ocupan el espacio, pujando y definiendo estas nuevas relaciones del orden económico político regional (CEPAL 2022). Así los países de Estados Unidos, Europa y China pujarán por alinear sus aliados y regiones periféricas. Es aquí donde este proyecto, entre sus distintas y complementarias dimensiones, busca contribuir a comprender y reflexionar objetivamente acerca de los avances y retrocesos de estos modelos en la región Latinoamericana andina y como estos definen los espacios legítimos de gobernanza entre Estados, empresas, individuos y medio ambiente. 

 

Grupo de investigación

 

Profesores de FLACSO:

Ernesto Vivares
Fernando Martin
María Belén Albornoz

Profesoras y profesores externos:
Cheryl Martens (USFQ, Ecuador)
Henry Chávez (IRD, Francia)
Pablo Cardoso (UArtes, Ecuador)
Ángel Gutiérrez (UNIANDES, Colombia)

Correo electrónico y contacto:  

María Belén Albornoz - balbornoz@flacso.edu.ec