En una reciente actualización semanal por vídeo, Edouard de Mézerac, Director General de Artefact APAC, informó de que el Viceprimer Ministro de Singapur había anunciado "una importante inversión de mil millones de dólares singapurenses (aproximadamente 750 millones de USD) en los próximos tres a cinco años para reforzar las capacidades del país en AI ".
Esta iniciativa no es un impulso más hacia el desarrollo de AI , sino que refleja el planteamiento estratégico de Singapur para integrar AI en sus principales industrias. Dos aspectos destacan en la estrategia de Singapur AI : la aplicación empresarial y la previsión normativa.
La estrategia "100 Experimentos AI
El planteamiento de Singapur hace hincapié en las aplicaciones empresariales prácticas de AI. El programa "100 AI Experiments" financia empresas con proyectos prometedores en AI que puedan demostrar la rentabilidad de la inversión en un plazo de tres años", afirma entusiasmado Edouard. Esta iniciativa garantiza que los desarrollos de AI no sean sólo teóricos, sino que contribuyan directamente al ecosistema económico. El Gobierno apoya estos proyectos aportando talento y recursos, con la expectativa de que los proyectos que tengan éxito contribuyan a la comunidad de código abierto AI .
La importancia de un protocolo de gobernanza AI
Singapur se ha posicionado como puente fundamental entre Oriente y Occidente, sobre todo en el ámbito normativo. El protocolo de gobernanza AI , lanzado en mayo de 2022, es un MVP (producto mínimo viable) que han probado empresas como Meta, Google y DBS. Este protocolo ofrece un enfoque pragmático de la regulación de AI , garantizando que las empresas puedan supervisar y gobernar sus aplicaciones AI de forma eficaz. Este movimiento se alinea con las tendencias reguladoras mundiales, como la Ley AI de la UE, proporcionando un marco que equilibra la innovación con la responsabilidad.
La rápida evolución de la web generativa AI en China
"Contrariamente a la percepción inicial de que China iba a la zaga en AI, la realidad es todo lo contrario. En los últimos ocho meses se han publicado más de 80 grandes modelos lingüísticos (LLM), lo que indica un rápido ritmo de desarrollo. Los LLM chinos han avanzado mucho en rendimiento", afirma Edouard. "Su nuevo benchmark SuperCLUE, que evalúa los LLM específicos para el idioma chino, revela que, aunque los modelos chinos aún no están a la altura de GPT-4, sí lo están de GPT-3.5. Esto significa que están alcanzando su nivel de rendimiento, lo que hace que el panorama chino de AI sea cada vez más competitivo".
Además, la innovación a través de asociaciones entre el mundo académico y la industria, como la que existe entre la Universidad Xinhua y los gigantes tecnológicos Alibaba y Tencent, ha llevado al desarrollo de un LLM de alto parámetro, tanto de código abierto como patentado, lo que subraya los esfuerzos de colaboración que impulsan los rápidos avances de AI en China.
"Como siempre, la naturaleza dinámica de AI en China presenta un panorama desafiante pero potencialmente gratificante para las empresas globales".Edouard de Mézerac, Director General de APAC ARTEFACT / Data & AI
Las multinacionales necesitan un marco global
A pesar de estos avances, las multinacionales se enfrentan a retos en China debido principalmente a la falta de un marco global AI . Muchas empresas dudan a la hora de poner en marcha proyectos de AI sin unas directrices claras. Mientras tanto, las empresas chinas locales y las startups están probando e implantando rápidamente nuevas aplicaciones de AI , lo que crea un entorno dinámico y competitivo.
Para avanzar, las multinacionales deben establecer marcos sencillos y claros para los proyectos de AI . "Estamos ayudando a algunas empresas mundiales a hacerlo para que China pueda empezar a innovar muy rápidamente. Y centrémonos en las aplicaciones dirigidas a los empleados, como la gestión del conocimiento y la mejora del comercio electrónico y el contenido de las plataformas sociales, que pueden ofrecer un punto de entrada más seguro y manejable a la innovación de AI ", especifica Edouard. "Este enfoque permitirá a las empresas aprovechar AI para lograr eficiencia y eficacia internas, al tiempo que navegan por el cambiante panorama normativo".