CAF - Guía Diseño IA

Catia plandi omnimus es et magnis autatquibus as simillesci doluptasit ullabor mos aut earis estiistrum illabor ecearum consed quodips aniatum vendam, odis magnia consed eatatiis inus re volorem porias esequas perias aliae prae sum fugias et dunt ab incipicae occum quis sit, veritas qui dendess umenda inullut aceror re nem quia sequiatium dolessuntus re, comnis ium es dolora veni blautest rem vollatem. Ita dolesto mo omnitatur as explias molorrum estrum rest ute es qui dit dolum verent laborep roviti dolorum quaspienis esed que pre culpa cus suntibusam que senis del id everfernam vel etur sanda velest, commole ctatest entota eaqui rersper endanditat et aut aperibus diam harcit quae nost, cora suntur aliae cum quiae non parum ut que re debis dolorru ptataque simusandae nis rehent laut laut aliqui occulparum eos alibusandam, il maioris volupta vendionsent ea con nem dignien imosti conestiunt intorumquo commolesto tenimus de que sumquisitat. Imporrovid mos alicabor ant ulparia tassitias dolor sita volorrum siminci dipicat usanist, sitature, velest laut audi ipsunte volupti berferem quunt alitium utatem. Nequae litiisi mporem consequ iderem debitas dolent. Faceped quo eium imeniatur? Expedictotas et essequamusam nus, ulpa aut exero eni doluptatur aut lacimus cus, corro maxime nimin rem qui offic tem que consequi as doloreicimi, te porpore ctotat remque necumqui ut acium hitate qui tor sectasp ellumquis eos molorempor

ulpa aut exero eni doluptatur aut lacimus cus, corro maxime nimin rem qui offic tem que consequi as doloreicimi, te porpore ctotat remque necumqui ut acium hitate qui tor sectasp ellumquis eos molorempor aut eaquia velit accus inveristiis poruntur, ut ilitate modite pa voluptati ra nihitate lamusdam doluptate voloruptat. Mo ma sequiaecto beat voloria sus disintur re sim qui del mos min ea quia sinctur minvelia ne vererat magnatinus aliquis elitaque ipsum ipicillore maximpore sent fugitasitat et ommolorum experum qui consequi consequatur? Sinveli busam, od quasperspe voluptatis soluptae. Pietur andi bere et labori doluptasimi, omnis ea de dolescium ut volenih ilissiti doluptatur? Name vel et eles enit quibeat emposapicta dis as sum quaepta spicips untotatqui tem. Itae cum a consed quam, od ulpa doluptatur? Et mossint odit que ni nim et ea con est latatqu isquatum raepudae et reptis cus. Sint aperovid et lauditiost, quae voluptatias alis plit ex eum qui bearum as ex esequis maion plamenti quia et, ommosapictat venditi omnitatum quos et occupta ectamusa parumqui audaescia duntotae net, quis dipid explanture sum quam, solupta tustintis iliquo etur? Bo. Ti dolut quo quam sa dolecepudis etusaniminis maio odi ra quate 1  Sección DD esarrollo de habilitadores esarrollo de habilitadores para su implementación para su implementación en América Latina y el Caribeen América Latina y el Caribe

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Diseño DE POLÍTICAS PÚBLICAS DE inteligencia artificialDiseño de políticas públicas de inteligencia artificial. Desarrollo de habilitadores para su implementación en América Latina y el Caribe Guía Práctica © CAF 2024

DIRECCIÓN DE TRANSFORMACIÓN DIGITAL DE CAF

Coordinación Mauricio Agudelo Director Supervisión Enrique Zapata Ejecutivo Principal María Isabel Mejía Jaramillo Ejecutiva Senior La consolidación y redacción del documento estuvo a cargo de María Fernanda Arciniegas, basado en una serie de herramientas y metodologías desarrolladas en conjunto con María Isabel Mejía, Armando Guío y Martha Cecilia Rodríguez.

Edición y diseño gráfico: María Fernanda Arciniegas

Adaptación gráfica: Claudia Parra Gabaldón Fotografías: Banco CAF , Adobe Stock, Freepik y Unsplash Foto portada: jj-ying | unsplash

Publicación disponible en Scioteca (caf.com) con acceso abierto bajo la licencia CC BY-NC-ND 4.0 Deed | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional | Creative Commons Las ideas y opiniones expresadas en esta obra son de exclusiva responsabilidad de la autora y no comprometen la posición oficial de CAF . Desarrollo de habilitadores para su implementación en América Latina y el Caribe

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Diseño DE POLÍTICAS PÚBLICAS DE inteligencia artificial4 5 Diseño de políticas públicas de inteligencia artificial. Desarrollo de habilitadores

para su implementación en América Latina y el Caribe

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Diseño DE POLÍTICAS PÚBLICAS DE inteligencia artificial4 5 Diseño de políticas públicas de inteligencia artificial. Desarrollo de habilitadores para su implementación en América Latina y el Caribe. Guía Práctica ascendió del 58 por ciento en 2020 al 71 por ciento en 2023. En ese campo, las empresas de mayor liderazgo en la temática destinan hasta 15 por ciento de su presupuesto para el desarrollo de tecnología en IA. El sector público, por su parte, debe fortalecer su visión estratégica en el tema con miras a incrementar la inversión de capital político y financiero para el desarrollo de IA. A fin de que este potencial pueda ser materializado los gobiernos de ALC deberán actuar de manera certera, generando las bases de políticas públicas de IA que sean sostenibles y contengan una visión de largo alcance. Con esas metas, la Guía Práctica “Diseño de políticas públicas de inteligencia artificial. Desarrollo de habilitadores para su implementación en América Latina y el Caribe” de CAF , propone un enfoque estratégico y responsable para la adopción de la IA, que promueva la adaptación de las estructuras gubernamentales al contexto de la IA y la formulación e implementación de políticas públicas orientadas al desarrollo sostenible y la inclusión social en la región. Mediante un análisis exhaustivo y recomendaciones concretas este documento busca capacitar a los responsables de la toma de decisiones, que faciliten la creación de ecosistemas sólidos, éticos y centrados en el ser humano. La Guía, además, subraya la necesidad de una gobernanza efectiva, la colaboración

la toma de decisiones, que faciliten la creación de ecosistemas sólidos, éticos y centrados en el ser humano. La Guía, además, subraya la necesidad de una gobernanza efectiva, la colaboración internacional, el fortalecimiento del talento local, la creación de infraestructuras de datos de calidad y la promoción de la innovación como pilares esenciales para cerrar las brechas tecnológicas y sociales en nuestra región. Desde CAF tenemos la certeza de que el futuro de la Inteligencia Artificial descansa en nuestras manos, y que a medida que avanzamos en ese campo debemos profundizar en el establecimiento de marcos éticos para la protección y el uso legítimo de datos, garantizar el respeto por la privacidad y la transparencia, y subrayar la responsabilidad colectiva de la región por un futuro inclusivo y equitativo que sea beneficioso para todos. Christian Asinelli Vicepresidente Corporativo de Programación Estratégica La Inteligencia Artificial (IA) está en el centro de la transformación digital a nivel global, y América Latina y el Caribe (ALC) se encuentra ante una encrucijada de inmensas posibilidades. Se estimaba que la IA podía producir un incremento de hasta 5.4 por ciento en el PIB (3.7 mil millones de dólares) de la región en 2023. El empleo en ese ámbito tiene el potencial de generar oportunidades para que los países aborden algunos de los desafíos estructurales que han obstaculizado el progreso social y económico de manera sostenible. Este aspecto ha sido reconocido por múltiples gobiernos en sus estrategias, que subrayan el impacto que la IA puede tener en el abordaje de tales desafíos. Ejemplos de ese potencial son

Este aspecto ha sido reconocido por múltiples gobiernos en sus estrategias, que subrayan el impacto que la IA puede tener en el abordaje de tales desafíos. Ejemplos de ese potencial son la predicción y mitigación de desastres naturales, la optimización del consumo de energía, el monitoreo y la conservación de ecosistemas, y la gestión del agua y el transporte inteligente en el ámbito de las políticas verdes. Para la recaudación de impuestos, la IA tiene la capacidad de apoyar modelos predictivos de riesgos, la detección de evasión, el incremento de la recaudación y presupuestos públicos, la automatización de procesos fiscales y la personalización de atención a los contribuyentes. En materia logística puede ayudar a la optimización de rutas y distribución, la gestión de inventarios y pronóstico de la demanda, trazabilidad, mantenimiento predictivo y optimización de carga. En lo referente al desarrollo de talento, la IA permitiría abrir nuevos mercados de productos y servicios desde y para el mercado latinoamericano, mejorar las plataformas de reclutamiento, desarrollar habilidades tecnológicas y potenciar el nacimiento de emprendimientos digitales en todos los sectores. En tanto, en lo que refiere a infraestructura digital ALC, puede y debe convertirse en un polo de centros de computación de alto nivel que soporte tecnología avanzada y cree empleos con alta productividad y valor agregado, al tiempo que apoya el fortalecimiento geoestratégico de la región, cuidando la privacidad de los datos e incrementando la seguridad de infraestructuras críticas para nuestra sociedad. Estos son tan solo algunos sectores con alto potencial para la IA en nuestra región. En el sector privado, ese potencial ha implicado un

privacidad de los datos e incrementando la seguridad de infraestructuras críticas para nuestra sociedad. Estos son tan solo algunos sectores con alto potencial para la IA en nuestra región. En el sector privado, ese potencial ha implicado un crecimiento en la adopción de la IA para grandes empresas que

Prólogo Prólogo https: //mexico.nttdata.com/insights/estudios/la-inteligencia-artificial-en-america-latina-2023 https://www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf6 7

Diseño de políticas públicas de inteligencia artificial. Desarrollo de habilitadores para su implementación en América Latina y el Caribe. Guía Práctica Índice de contenido Índice de contenido Prólogo 4 Cómo usar y navegar esta guía 9 ¿Cómo navegar esta guía? 9 ¿Qué es esta guía? 9 Introducción 11 Inteligencia artificial en América Latina y el Caribe: Contexto, tendencias actuales y retos desde el diseño y la implementación de políticas públicas 16 Síntesis del capítulo 17 Contexto, tendencias actuales y retos desde el diseño e implementación de políticas públicas 19 Diseño de políticas públicas y estrategias nacionales de inteligencia artificial 36 Elementos metodológicos para el diseño de políticas públicas y estrategias nacionales de inteligencia artificial 41 Actividades preparatorias 41 Elaboración del diagnóstico 54 Definición de objetivos 57 Definición de acciones 60 Definición de mecanismos de financiación 61 Definición de mecanismos de seguimiento 61

Elementos sustanciales: temáticas a considerar en el diseño políticas públicas y estrategias nacionales de inteligencia artificial 63

Acompañamiento técnico de CAF a países de la región: Resultados, logros y lecciones aprendidas 72

Elementos sustanciales: temáticas a considerar en el diseño políticas públicas y estrategias nacionales de inteligencia artificial 63

Acompañamiento técnico de CAF a países de la región: Resultados, logros y lecciones aprendidas 72 República Dominicana 72 Uruguay 75 Lecciones aprendidas de las experiencias de República Dominicana y Uruguay 79 Recursos para profundizar 81 ¿Qué te llevas de este capítulo? 82 Marcos institucionales para la inteligencia artificial 84 Síntesis del capítulo 85 Elementos clave de la herramienta de análisis sobre marcos institucionales para la inteligencia artificial 87 Mandato y funciones 88 Estructura y composición 88 Recursos 91 Entorno político y jurídico 93 Acompañamiento técnico de CAF a Uruguay en la adaptación de su marco institucional para la inteligencia artificial 94 Necesidad u oportunidad identificada 94 Entidad pública que lideró el proceso 94 Principales resultados y logros 95 Lecciones aprendidas 96 Recursos para profundizar 99 ¿Qué te llevas de este capítulo? 100 Regulación de la inteligencia artificial 102 Síntesis del capítulo 103 Elementos clave de la herramienta para el desarrollo de sandboxes regulatorios sobre inteligencia artificial 105 Justificación 106 Análisis jurídico 109 Características de diseño 110 Acompañamiento técnico de CAF a la Autoridad Nacional de Protección de Datos (Autoridade Nacional de Proteção de Dados – ANPD) de Brasil 112 Necesidad u oportunidad identificada 112 Entidad pública que lideró el proceso 113

Principales resultados y logros 113 Lecciones aprendidas 115 Recursos para profundizar 117 ¿Qué te llevas de este capítulo? 118 Ética de la inteligencia artificial 121 Síntesis del capítulo 122 Elementos clave del modelo conceptual para el diseño de un laboratorio para el uso ético y responsable de la inteligencia artificial 125 Definición de objetivos 126 Definición de la ubicación del laboratorio dentro de la institucionalidad subnacional o local 127 Definición de la oferta de servicios 130 Identificación de clientes potenciales 136 Definición de recursos 136 Definición de mecanismos de seguimiento y monitoreo 139 Acompañamiento técnico de CAF a gobiernos locales de la región en el diseño de laboratorios para el uso ético y responsable de la inteligencia artificial 1 40 Municipio de Vicente López, Argentina 140 Estado de Jalisco, México 142 Lecciones aprendidas de las experiencias del municipio de Vicente López y el Estado de Jalisco 144 Recursos para profundizar 146 ¿Qué te llevas de este capítulo? 1478 9 Cómo usar y navegar esta guíaDiseño de políticas públicas de inteligencia artificial. Desarrollo de habilitadores para su implementación en América Latina y el Caribe. Guía Práctica Talento para la inteligencia artificial 149 Síntesis del capítulo 150 Elementos clave de la herramienta para el desarrollo de una política integral de talento para la inteligencia artificial 153 Características fundamentales 154 Áreas de enfoque 158 Intervenciones potenciales 163 Acompañamiento técnico de CAF a Chile en la definición de las bases para una futura política pública integral en materia de talento para la inteligencia artificial 170 Necesidad u oportunidad identificada 170 Entidad pública que lideró el proceso 171 Principales resultados y logros 171 Lecciones aprendidas 172

futura política pública integral en materia de talento para la inteligencia artificial 170 Necesidad u oportunidad identificada 170 Entidad pública que lideró el proceso 171 Principales resultados y logros 171 Lecciones aprendidas 172 Recursos para profundizar 174 ¿Qué te llevas de este capítulo? 175 Datos para la inteligencia artificial 178 Síntesis del capítulo 179 Elementos clave del modelo conceptual para el diseño de data trusts o fideicomisos de datos 181 Aproximación conceptual 182 Elementos clave de diseño 185 Recursos para profundizar 193 ¿Qué te llevas de este capítulo? 194 Conclusiones y recomendaciones 196 Diseño de políticas públicas y estrategias de inteligencia artificial 197 Marcos institucionales para la inteligencia artificial 203 Regulación de la inteligencia artificial 206 Ética de la inteligencia artificial 209 Talento para la inteligencia artificial 211 Datos para la inteligencia artificial 214 Bibliografía 218 Cómo usar y navegar esta guía Esta guía documenta y visibiliza experiencias, buenas prácticas y lecciones aprendidas en torno al diseño participativo e implementación de políticas públicas y estrategias de inteligencia artificial (IA) en América Latina y el Caribe (ALC), con base en la experiencia de acompañamiento técnico brindado por CAF -banco de desarrollo de América Latina y el Caribea gobiernos nacionales, subnacionales y locales de la región. Lo anterior, con el propósito de orientar, desde una perspectiva teórica y práctica, a los gobiernos de la región en el diseño de políticas públicas en la materia, así como en el desarrollo de y fortalecimiento de los habilitadores para su implementación, enfocándose en la institucionalidad, la regulación, la ética, el talento, y los datos. ¿Qué es esta guía?

como en el desarrollo de y fortalecimiento de los habilitadores para su implementación, enfocándose en la institucionalidad, la regulación, la ética, el talento, y los datos. ¿Qué es esta guía? La guía presenta cinco tipos de contenido relevante para el diseño e implementación de políticas públicas de IA, los cuales se clasifican de acuerdo con el siguiente esquema de colores: ¿Cómo navegar esta guía? Síntesis de capítulo Se destacan los principales temas abordados en los capítulos que presentan contenido técnico

• Prólogo • Introducción • Tabla de contenido Se realiza una presentación y contextualización del documento. • Contenido técnico • Recomendaciones Se efectúa una profundización, teórica y práctica, sobre temas relevantes para el diseño e implementación de políticas públicas de IA.

Tipos de contenido10 11  Diseño de políticas públicas de inteligencia artificial. Desarrollo de habilitadores para su implementación en América Latina y el Caribe. Guía Práctica Introducción Recursos para profundizar Se hace referencia a material de lectura sugerido para profundizar en los temas abordados. ¿Qué te llevas de este capítulo? Se describen las principales habilidades o conocimientos adquiridos tras la lectura del capítulo. Tipos de enlace  Enlace interno Permite ir a una página o sección de la guía Enlace externo Permite ir a una página web o documento en línea Una de las tecnologías más disruptivas de la Cuarta Revolución Industrial (4RI) es la inteligencia artificial (IA), la cual ofrece grandes oportunidades para la solución de problemáticas públicas,

Enlace externo Permite ir a una página web o documento en línea Una de las tecnologías más disruptivas de la Cuarta Revolución Industrial (4RI) es la inteligencia artificial (IA), la cual ofrece grandes oportunidades para la solución de problemáticas públicas, como mitigar riesgos de corrupción en la contratación pública, optimizar el gasto público, detectar fraude en el pago de impuestos, generar alertas de deserción escolar o identificar problemáticas de salud pública como la pandemia. También permiten mejorar el diseño y entrega de servicios a la ciudadanía con servicios más oportunos, pertinentes y personalizados, y mejorar la eficiencia interna del Estado con la automatización de procesos y tareas repetitivas, a través del desarrollo de productos por las propias administraciones nacionales, subnacionales y/o locales, o en alianza con el sector privado. Más allá de sus impactos en la modernización y transformación digital del Estado, la IA, como tecnología de propósito general que tiene impactos transversales en prácticamente todos los ámbitos de la vida económica, social y personal, puede impactar positivamente en áreas como la adaptación a y mitigación del cambio climático, la democratización del conocimiento, la personalización de la educación, el fortalecimiento de la salud preventiva y predictiva, y el logro de mayores eficiencias en los sectores productivos, entre otras. El gran potencial que tiene la IA también implica grandes riesgos que se pueden presentar por el uso indebido de esta tecnología, como la violación de la privacidad personal, la discriminación de poblaciones que viven en condición de mayor vulnerabilidad por problemas de sesgo o falta de representatividad de los datos, o la falta de transparencia e imposibilidad de explicar las decisiones tomadas por los algoritmos. Además, los algoritmos y dispositivos

poblaciones que viven en condición de mayor vulnerabilidad por problemas de sesgo o falta de representatividad de los datos, o la falta de transparencia e imposibilidad de explicar las decisiones tomadas por los algoritmos. Además, los algoritmos y dispositivos tienen el potencial de difundir y reforzar los estereotipos de género prejudiciales, corriendo el riesgo de estigmatizar y marginar aún más a las mujeres a escala mundial. De hecho, experiencias negativas pueden deteriorar la confianza de los ciudadanos en la tecnología y, en consecuencia, minar su legitimidad para el uso público. Como parte de su estrategia de transformación e inclusión digital, desde 2019 CAF -banco de desarrollo de América Latina y el Caribeha venido impulsando el uso estratégico de los datos y la IA en el sector público para generar valor social y económico, a partir de dos ejes centrales de acción. En primer lugar, la organización ha Introducción12 13  Diseño de políticas públicas de inteligencia artificial. Desarrollo de habilitadores para su implementación en América Latina y el Caribe. Guía Práctica Introducción desarrollado iniciativas de gestión del conocimiento orientadas a identificar buenas prácticas y lecciones aprendidas en el uso, desarrollo y despliegue de dicha tecnología en la región, en las áreas de salud, educación, justicia, gestión de basuras, y optimización de los ingresos y gasto público, entre otras. En segundo orden, ha brindado asistencia técnica a gobiernos nacionales, subnacionales y locales de la región en el diseño de políticas públicas de IA1, así como en el desarrollo y fortalecimiento de los habilitadores para la implementación de dichas políticas2.

segundo orden, ha brindado asistencia técnica a gobiernos nacionales, subnacionales y locales de la región en el diseño de políticas públicas de IA1, así como en el desarrollo y fortalecimiento de los habilitadores para la implementación de dichas políticas2. Desde 2022, gran parte de este trabajo se ha dado en el marco de la Cooperación Técnica CAF-UNESCO (PE 0403/2022), la cual busca impulsar el desarrollo, uso y despliegue inclusivo y ético de la IA en ALC, mediante el desarrollo de capacidades y la constitución de un organismo de gobernanza supranacional. Esta iniciativa se enmarca en un hito fundamental de cara a la gobernanza mundial de la IA, que fue la adopción unánime por los 193 países miembros de la UNESCO de la Recomendación sobre la ética de la IA en noviembre de 2021. Las iniciativas antedichas han revelado la gran heterogeneidad existente en la región en lo que respecta al diseño e implementación de políticas públicas y estrategias de IA, así como en la madurez de los ecosistemas que surgen alrededor de esta tecnología. Al mismo tiempo, han puesto de relieve el compromiso y capacidades de la región para avanzar en una gobernanza robusta y multiactor que reconozca las tensiones éticas y establezca medidas efectivas para gestionarlas, para impulsar la investigación, desarrollo e innovación (I+D+i) en tecnologías de vanguardia, y para fortalecer las instancias de cooperación internacional en la materia. Bajo este contexto, esta guía práctica se expide con el objetivo de documentar y visibilizar experiencias, buenas prácticas y lecciones aprendidas, con especial énfasis en países de ALC, para apoyar el

las instancias de cooperación internacional en la materia. Bajo este contexto, esta guía práctica se expide con el objetivo de documentar y visibilizar experiencias, buenas prácticas y lecciones aprendidas, con especial énfasis en países de ALC, para apoyar el diseño participativo de políticas públicas y estrategias de IA en la región, y el desarrollo y fortalecimiento de los habilitadores para su implementación. Lo anterior, con base en los proyectos realizados en el marco de la Cooperación Técnica 0403/2022, la cual conllevó 1 Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Perú, República Dominicana y Uruguay. 2 Brasil, Chile, el Estado de Jalisco (México) y el municipio de Vicente López (Argentina). el diseño de herramientas y metodologías para el efecto, y su aplicación en gobiernos nacionales, subnacionales y locales de la región, a saber: • El diseño de una herramienta de análisis para la definición de marcos institucionales para la gobernanza, implementación y sostenibilidad de políticas públicas o estrategias de IA, implementada en Uruguay. La elaboración de una herramienta para el desarrollo de sandboxes regulatorios sobre IA, aplicada en Brasil. • La construcción de un modelo conceptual para el diseño de un laboratorio para el uso ético y responsable de la IA, implementada en el municipio de Vicente López (Argentina) y en Estado de Jalisco (México). • El diseño de una herramienta con lineamientos para la formulación de una política pública integral de talento para la IA, aplicada en Chile. • La elaboración de un modelo conceptual para el diseño de data trusts (fideicomisos de datos). Esta herramienta no ha sido implementada en ninguna jurisdicción hasta el momento. Con dicho propósito, el documento se estructura según se indica

aplicada en Chile. • La elaboración de un modelo conceptual para el diseño de data trusts (fideicomisos de datos). Esta herramienta no ha sido implementada en ninguna jurisdicción hasta el momento. Con dicho propósito, el documento se estructura según se indica a continuación. El Capítulo 1 presenta un panorama de las políticas públicas y estrategias de IA en ALC a nivel de diseño e implementación, e identifica los desafíos más relevantes que enfrenta la región al respecto. El Capítulo 2 detalla los aspectos clave de la metodología para el diseño de políticas públicas y estrategias de IA, y describe los procesos de aplicación en República Dominicana y Uruguay. El Capítulo 3 profundiza en la herramienta de análisis para el diseño de marcos institucionales para la IA, y reseña el proceso de aplicación en Uruguay. El Capítulo 4 aborda la herramienta para el desarrollo de sandboxes regulatorios sobre IA y describe el proceso de aplicación en Brasil. El Capítulo 5 ahonda en el modelo conceptual para el diseño de laboratorios para el uso ético y responsable de la IA, delineando el proceso en Vicente López y Jalisco. El Capítulo 6 se centra en la herramienta para el diseño de políticas públicas integrales de talento para la IA, y describe el proceso en Chile. El Capítulo 7 presenta los elementos clave del modelo conceptual para el diseño de data trusts. El capítulo final plantea conclusiones y recomendaciones a partir de los ejes temáticos del documento.Introducción 15 Diseño de políticas públicas de inteligencia artificial. Desarrollo de habilitadores para su implementación en América Latina y el Caribe. Guía Práctica1416 17  Diseño de políticas públicas de inteligencia artificial. Desarrollo de habilitadores para su implementación en América Latina y el Caribe. Guía Práctica

para su implementación en América Latina y el Caribe. Guía Práctica1416 17  Diseño de políticas públicas de inteligencia artificial. Desarrollo de habilitadores para su implementación en América Latina y el Caribe. Guía Práctica Capítulo 1 Síntesis del capítulo Capítulo 1. Inteligencia artificial en América Latina y el Caribe: Contexto, tendencias actuales y retos desde el diseño y la implementación de políticas públicas ALC se destaca por su heterogeneidad en cuanto al grado de madurez de sus ecosistemas de IA, así como en el desarrollo de políticas públicas y el fortalecimiento de los habilitadores para avanzar en una visión de Estado en la materia. En términos generales, se aprecian fortalezas a nivel de gobernanza de la IA, particularmente en lo que respecta a la existencia de marcos regulatorios que son relevantes para el uso ético y responsable de esta tecnología, como la protección de datos personales y la ciberseguridad, e iniciativas de experimentación regulatoria. Sin embargo, existen oportunidades de mejora de cara al desarrollo de marcos regulatorios y políticas públicas específicamente relacionadas con la IA, así como en la creación de una institucionalidad especializada y multiactor. Sobre el primer punto, se resalta que solamente el 18% de los países de la región cuentan con una estrategia de IA vigente, pocos de ellos han involucrado a la sociedad civil en su construcción, y algunos han enfrentado problemas en su sostenibilidad motivado por los cambios políticos. Al respecto, el capítulo describe las seis políticas públicas nacionales de IA que están vigentes (Argentina, Brasil, Chile, Perú, República Dominicana y Uruguay), a partir de sus objetivos y pilares o ejes estratégicos.

cambios políticos. Al respecto, el capítulo describe las seis políticas públicas nacionales de IA que están vigentes (Argentina, Brasil, Chile, Perú, República Dominicana y Uruguay), a partir de sus objetivos y pilares o ejes estratégicos. Otra brecha importante se relaciona con la inversión en investigación, desarrollo e innovación (I+D+i). Pese a que ALC reúne ecosistemas de innovación y emprendimiento robustos en países como Brasil, Chile y México, existen desafíos en términos de la madurez de la industria tecnológica y la academia, reflejados en temas como las solicitudes de patentes y la generación de conocimiento a través de fuentes abiertas. Un tercer reto alude al desarrollo de talento para la IA a partir de un enfoque integral que incorpore una formación durante toda la vida y frente a múltiples grupos sociales, que considere medidas de cara a los desafíos que plantea esta tecnología para el futuro del trabajo. El talento es el habilitador que evidencia el desempeño más bajo en el Índice latinoamericano de inteligencia artificial 2023, específicamente en la penetración tanto de habilidades Inteligencia artificial en América Latina y el Caribe: Contexto, tendencias actuales y retos desde el diseño y la implementación de políticas públicas19 18  Diseño de políticas públicas de inteligencia artificial. Desarrollo de habilitadores para su implementación en América Latina y el Caribe. Guía Práctica Estudios recientes revelan la heterogeneidad de la región de ALC en cuanto al grado de madurez de sus ecosistemas de IA, lo que está estrechamente ligado a la diversidad de enfoques en torno

Estudios recientes revelan la heterogeneidad de la región de ALC en cuanto al grado