Diseñando una IA más inclusiva: La importancia de la arquitectura de datos
La inteligencia artificial (IA) debe construirse sobre datos inclusivos y representativos, y esto comienza con el acceso. La modernización de la infraestructura de datos es esencial para escalar la IA de manera responsable y segura.
La IA inclusiva requiere colaboración, gobernanza y un compromiso a largo plazo con el diseño ético. A medida que la IA transforma la economía global, se vuelve cada vez más evidente que su eficacia, equidad y capacidad de análisis dependen de los datos que utiliza para aprender. Actualmente, esos datos cuentan una historia incompleta.
En un mundo donde casi 2.6 mil millones de personas siguen sin acceso a Internet, los conjuntos de datos que sustentan los sistemas de IA no reflejan la diversidad completa de la experiencia humana. Por ejemplo, aunque existen más de 7,000 idiomas hablados en el mundo, la mayoría de los chatbots de IA están entrenados en solo alrededor de 100 de ellos. El inglés, hablado por menos del 20% de la población mundial, domina casi dos tercios de todo el contenido web y sigue siendo el principal impulsor de los modelos de lenguaje grande (LLMs).
La problemática de los datos
Este problema de datos no es solo una omisión técnica, es un riesgo social. Sin un diseño intencionado, la IA seguirá excluyendo a grandes segmentos del mundo, reforzando desigualdades existentes y perdiendo las perspectivas ricas de comunidades subrepresentadas.
Para cerrar esta brecha, se requiere un cambio fundamental en cómo se construye la IA. Esto implica desarrollar herramientas y modelos diversos adaptados a diferentes ecosistemas lingüísticos. Modelos regionalmente entrenados, como Jais, y modelos de código abierto, como Falcon, son ejemplos prometedores de cómo reflejar las nuances contextuales de las poblaciones que no hablan inglés y llevar la relevancia cultural al corazón del diseño de la IA.
La conectividad como punto de partida
La IA inclusiva comienza con el acceso. Casi un tercio de la población global aún carece de acceso a Internet fiable, lo que hace que esas comunidades sean invisibles para los algoritmos que impulsan nuestras economías. A pesar de que la conectividad global ha alcanzado el 68%, 5.5 mil millones de personas están en línea y la cobertura de 5G llega ahora al 51% de la población mundial, las brechas siguen siendo profundas. En los países de bajos ingresos, la penetración de 5G es solo del 4%.
Para ayudar a cerrar esta brecha, se ha comprometido más de 6 mil millones de dólares a la expansión del acceso a redes asequibles en 16 países de Oriente Medio, África y Asia para 2026. Sin embargo, la inclusión no termina con la conexión. Desarrollar una infraestructura de datos robusta es el siguiente paso crítico para asegurar que aquellos que se conectan sean vistos, escuchados y representados en los sistemas de IA.
De la fragmentación a modelos federados
La región de MENA está en un punto de inflexión. Los gobiernos han lanzado estrategias ambiciosas de IA, han invertido en infraestructura y han nutrido ecosistemas de innovación. La adopción de la IA está acelerándose, pero la confianza en la infraestructura digital está disminuyendo. La confianza entre los CEO de MENA ha caído del 82% al 64% en un año.
Esto señala la necesidad urgente de pasar de sistemas heredados fragmentados a arquitecturas de datos escalables y preparadas para la IA. Los modelos de datos federados, por ejemplo, ofrecen un camino a seguir, permitiendo que las organizaciones compartan información a través de fronteras sin comprometer la privacidad o la propiedad.
La confianza se diseña, no se asume
Los estudios han encontrado que la privacidad de datos y el cumplimiento normativo son las principales barreras para la adopción de GenAI entre los CEO de MENA. A medida que la IA se integra más en servicios públicos, finanzas, salud y educación, la confianza es fundamental. Las regulaciones fragmentadas, las estructuras de gobernanza obsoletas y las amenazas cibernéticas en aumento pueden desacelerar el progreso y erosionar la confianza pública.
Por ello, la IA responsable debe estar codificada en los sistemas desde el primer día, no añadida más tarde como un pensamiento posterior. La capacidad de controlar, proteger y gobernar éticamente los activos de datos nacionales se ha convertido en una imperativo estratégico.
La importancia de asociaciones estratégicas público-privadas
Ningún actor puede construir una IA inclusiva por sí solo. El progreso significativo en la inclusión de la IA solo vendrá de ecosistemas colaborativos y las asociaciones público-privadas son esenciales para escalar la innovación responsable. Estas alianzas han permitido escalar el impacto rápidamente, empoderando a millones de personas a través de herramientas digitales.
Al conectar a las personas y empoderarlas para participar en la economía digital, se asegura su inclusión en los conjuntos de datos y sistemas que darán forma a nuestro futuro. Cuando las personas están conectadas, contabilizadas y representadas contextualmente, los sistemas de IA que siguen se vuelven inherentemente más equitativos y efectivos.
Invertir en fundamentos de datos es innegociable
La modernización de la arquitectura de datos es ahora una prioridad más alta para los CEO de MENA que incluso GenAI. Esto se debe a que la IA solo es tan potente como los datos a los que puede acceder. Los datos de mala calidad, fragmentados, incompletos o sesgados no solo conducen a conclusiones erróneas y automatizaciones no fiables, sino que también amplían la desigualdad y aumentan el riesgo.
Los líderes de la región reconocen la urgencia. Aproximadamente el 46% de los líderes de MENA citan la modernización de la arquitectura de datos como un habilitador crítico en los próximos tres años. Sin embargo, la inversión no es suficiente; las organizaciones deben integrar la estrategia de datos en los flujos de trabajo diarios y construir colaboración interfuncional.
La IA inclusiva debe ser intencionada
El futuro estará definido por aquellos que inviertan temprano y sabiamente en los fundamentos de la tecnología inclusiva. Esto significa diseñar sistemas que sirvan no solo a los conectados, sino que también incluyan activamente a aquellos que aún están en los márgenes. Cerca de 2.6 mil millones de personas siguen desconectadas — sus voces no escuchadas, sus experiencias no vistas y sus perspectivas ausentes de los datos que dan forma a las tecnologías del mañana.
A medida que miramos hacia el futuro, todos compartimos la responsabilidad de preguntarnos no solo cómo podemos adoptar la IA, sino también: ¿cuál es la realidad que refleja nuestra IA?
Si queremos que la IA sirva verdaderamente a toda la humanidad, debemos ser deliberados en cómo la construimos e incorporar explícitamente la inclusividad en su sistema central desde el principio.
