Autor
En una reciente actualización semanal en 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 dólares estadounidenses) en los próximos tres a cinco años para reforzar las capacidades de IA del país”.”
Esta iniciativa no es un impulso más hacia el desarrollo de la IA, sino que refleja el enfoque estratégico de Singapur para integrar la IA en sus principales industrias. Dos aspectos destacan en la estrategia de Singapur en materia de IA: la aplicación empresarial y la previsión normativa.
La estrategia de los “100 experimentos de IA
El enfoque de Singapur hace hincapié en las aplicaciones empresariales prácticas de la IA. El programa “100 Experimentos de IA” financia empresas con proyectos prometedores de IA que puedan demostrar la rentabilidad de la inversión en un plazo de tres años", afirma Edouard con entusiasmo. Esta iniciativa garantiza que los desarrollos de IA 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 la IA de código abierto.
La importancia de un protocolo de gobernanza de la IA
Singapur se ha posicionado como un puente fundamental entre Oriente y Occidente, especialmente en el ámbito normativo. El protocolo de gobernanza de la IA, lanzado en mayo de 2022, es un MVP (Producto Mínimo Viable) que empresas como Meta, Google y DBS han probado. Este protocolo ofrece un enfoque pragmático de la regulación de la IA, garantizando que las empresas puedan supervisar y gobernar sus aplicaciones de IA de forma eficaz. Este movimiento se alinea con las tendencias reguladoras globales, como la Ley de IA de la UE, proporcionando un marco que equilibra la innovación con la responsabilidad.
La rápida evolución de la IA generativa en China
“Contrariamente a la percepción inicial de que China iba a la zaga en IA, 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 mostrado un progreso significativo en su rendimiento”, afirma Edouard. “Sus nuevos SuperCLUE benchmark, que evalúa los LLM específicamente para el idioma chino, revela que, aunque los modelos chinos aún no están a la altura del GPT-4, sí lo están del GPT-3.5. Esto significa que se están poniendo al día en rendimiento, lo que hace que el panorama chino de la IA sea cada vez más competitivo”.”
Además, la innovación a través de asociaciones académicas e industriales, 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 la IA en China.
“Como siempre, la naturaleza dinámica de la IA en China presenta un panorama desafiante pero potencialmente gratificante para las empresas globales”.”Edouard de Mézerac, Director General APAC ARTEFACT / Data & AI
Se necesita un marco global para las multinacionales
A pesar de estos avances, las multinacionales se enfrentan a desafíos en China debido principalmente a la falta de un marco global de IA. Muchas empresas dudan en seguir adelante con proyectos de IA sin unas directrices claras. Mientras tanto, las empresas chinas locales y las startups están probando y desplegando rápidamente nuevas aplicaciones de IA, creando un entorno dinámico y competitivo.
Para avanzar, las multinacionales deben establecer marcos sencillos y claros para los proyectos de IA. “Estamos ayudando a algunas empresas mundiales a hacerlo para que China pueda empezar a innovar muy rápidamente. Y centrémonos en las aplicaciones orientadas a los empleados, como la gestión del conocimiento y la mejora del comercio electrónico y del contenido de las plataformas sociales, que pueden ofrecer un punto de entrada más seguro y manejable en la innovación de la IA”, especifica Edouard. “Este enfoque permitirá a las empresas aprovechar la IA para lograr eficiencia y eficacia internas, al tiempo que navegan por el cambiante panorama normativo”.”
