Introducción

El aprendizaje automático o machine learning es una rama de la inteligencia artificial que se basa en el uso de algoritmos para permitir que una máquina aprenda de los datos y mejore su rendimiento en una tarea específica sin ser explícitamente programada. Las herramientas de aprendizaje automático están disponibles en el mercado y se pueden aplicar en una amplia variedad de industrias, incluyendo la banca, la salud, la tecnología, la fabricación y la logística (BBVA Inc., 2020; IBM, 2023).

En México, el aprendizaje automático está ganando terreno y se está convirtiendo en una tecnología cada vez más relevante y utilizada en diferentes industrias. Sin embargo, todavía hay un camino por recorrer para alcanzar un uso más generalizado y efectivo del aprendizaje automático en el país. Además, existe una necesidad de desarrollar un talento especializado en este ámbito y una infraestructura tecnológica sólida para su implementación efectiva (Brita Inteligencia Artificial, 2023; Ochoa, 2018; Rodríguez, 2019).

A pesar de estos desafíos, existe una creciente conciencia sobre las capacidades y potenciales del aprendizaje automático en México, y se espera que su uso y adopción continúen creciendo en el futuro cercano.

Principales desafíos del machine learning en México

Hay varios desafíos que México enfrenta para aprovechar el aprendizaje automático y sus aplicaciones:

Acceso a datos de calidad

Para entrenar modelos de aprendizaje automático de manera efectiva, se requiere acceso a datos de calidad y suficientes. La falta de datos confiables y relevantes en México puede ser un obstáculo para el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático.

Falta de talento especializado

La implementación efectiva del aprendizaje automático requiere la existencia de profesionales capacitados y especializados en la materia. La falta de talento en este ámbito puede limitar el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático en el país.

Infraestructura tecnológica

La implementación de aplicaciones de aprendizaje automático requiere una infraestructura tecnológica sólida, incluyendo hardware y software adecuados. La falta de infraestructura tecnológica en algunas regiones de México puede ser un obstáculo para el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático.

Falta de regulación

La falta de regulación en el uso de datos y la privacidad de los mismos puede ser un obstáculo para el desarrollo del aprendizaje automático en el país.

Escasez de financiamiento

La implementación de aplicaciones de aprendizaje automático puede ser costosa, y la falta de financiamiento puede limitar el desarrollo de proyectos en este ámbito.

Acceso a datos de calidad

La falta de datos de calidad es uno de los desafíos más grandes para el desarrollo efectivo del uso del machine learning en México. Los modelos de aprendizaje automático se basan en la cantidad y calidad de los datos que se les proporcionan. Si los datos están incompletos, son inconsistentes o de baja calidad, los modelos no funcionarán de manera óptima y los resultados serán poco precisos (Barrios, s. f.). Además, los datos confidenciales y sensibles, como los datos personales y financieros, deben ser protegidos y tratados con la privacidad necesaria.

En México, la falta de datos de calidad es un obstáculo para el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático en el gobierno y la industria. Muchas empresas y organizaciones en el país aún no han implementado políticas y prácticas eficaces para la recopilación, gestión y protección de datos. En consecuencia, los datos disponibles no son adecuados para el entrenamiento y validación de modelos de aprendizaje automático (Goberno de México, 2023; Instituto Politécnico Nacional, 2023).

Es importante abordar esta cuestión para aprovechar al máximo el potencial del aprendizaje automático en México. La implementación de políticas y prácticas de protección de datos efectivas y la mejora de la calidad de los datos disponibles son esenciales para garantizar la precisión y eficacia de las aplicaciones de aprendizaje automático en el país (OCDE, s. f.).

Falta de talento especializado

La falta de talento especializado en machine learning es otro importante desafío que enfrenta el país en su camino hacia una mayor adopción y uso efectivo de esta tecnología. La creación y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático requieren habilidades técnicas y de programación especializadas, así como conocimientos en matemáticas y estadísticas. Además, los profesionales que trabajan en el aprendizaje automático deben tener una comprensión profunda de las implicaciones éticas y legales de su uso y aplicación.

Aún existe una escasez de profesionales capacitados en machine learning, lo que limita la capacidad de las empresas y organizaciones para implementar soluciones de aprendizaje automático. Además, muchos profesionales capacitados en este ámbito tienden a buscar oportunidades en el extranjero, lo que agrava la falta de talento. Por lo tanto, es importante fomentar y apoyar la formación y capacitación en aprendizaje automático para impulsar la creación de una fuerza laboral capacitada en este ámbito (Castro, 2021; Redacción CIO México, 2022; Velarde Pelayo, 2021).

Infraestructura tecnológica

La infraestructura tecnológica es otro desafío importante que enfrenta México en su camino hacia una mayor adopción y uso efectivo del machine learning. Para implementar soluciones de aprendizaje automático, se requiere una infraestructura tecnológica sólida que incluya hardware potente y software avanzado. Además, la infraestructura tecnológica debe estar disponible de manera constante y fiable, ya que los modelos de aprendizaje automático requieren una gran cantidad de datos y recursos para funcionar correctamente.

La realidad es que muchas empresas y organizaciones todavía enfrentan desafíos en términos de infraestructura tecnológica, lo que limita su capacidad para implementar soluciones efectivas y factibles. Por ejemplo, muchas organizaciones todavía tienen sistemas obsoletos o limitados que no pueden manejar la cantidad de datos y recursos necesarios para el aprendizaje automático. Aunado a esto, la falta de acceso a tecnologías de última generación y a conexiones de internet de alta velocidad limita la capacidad de las empresas y organizaciones para implementar soluciones de aprendizaje automático (Cortes, 2022; mercado, 2020; Vial, Jiang, Gaannelia, y Camerones, 2021).

Falta de regulación

La falta de regulación adecuada es otro desafío que enfrenta México en su camino hacia una mayor adopción y uso efectivo del aprendizaje automático. La regulación es crucial para garantizar que los modelos de aprendizaje automático se utilicen de manera ética y responsable, y para proteger los derechos y la privacidad de los usuarios. Sin una regulación adecuada, es posible que los modelos de aprendizaje automático perpetúen la discriminación o causen daños a los usuarios.

En México, todavía no existe un marco regulador sólido para el aprendizaje automático. Aunque hay algunas regulaciones relacionadas con la protección de datos y la privacidad, todavía falta un marco regulador más amplio y específico para el uso y aprovechamiento del machine learning. Esto significa que muchas organizaciones y empresas pueden utilizar modelos de aprendizaje automático sin tener en cuenta las implicaciones éticas y los posibles daños a los usuarios.

La falta de regulación adecuada es un importante desafío que debe abordarse para impulsar la adopción y el uso efectivo del aprendizaje automático en México. En resumen, se necesita un marco regulador sólido y específico para el aprendizaje automático para garantizar que los modelos se utilicen de manera ética y responsable y para proteger los derechos y la privacidad de los usuarios (Becerril Gil, 2021; Cajica Lechuga, 2020; Cedillo Lazcano, 2020; Gopower, 2021).

Conclusiones

En conclusión, el aprendizaje automático tiene un gran potencial para transformar diferentes industrias y mejorar la calidad de vida de las personas en México. Sin embargo, todavía existen importantes desafíos que deben abordarse para aprovechar plenamente el potencial del aprendizaje automático en el país. Primero, la falta de datos de calidad es un obstáculo importante para el desarrollo y el uso de modelos de aprendizaje automático efectivos. Segundo, la falta de talento especializado es un obstáculo para la adopción y el uso efectivo del aprendizaje automático en México. Tercero, la infraestructura tecnológica insuficiente también es un desafío importante para aprovechar el potencial del aprendizaje automático en el país. Finalmente, la falta de regulación adecuada es un obstáculo importante para garantizar que los modelos de aprendizaje automático se utilicen de manera ética y responsable.

Para superar estos desafíos, se requiere un esfuerzo coordinado entre el gobierno, la industria y la academia para mejorar la calidad de los datos, capacitar a más profesionales especializados en aprendizaje automático, mejorar la infraestructura tecnológica y establecer regulaciones adecuadas. Solo entonces, México podrá aprovechar plenamente el potencial del aprendizaje automático para transformar diferentes industrias y mejorar la calidad de vida de las personas en el país.

Como profesional, es nuestro deber abordar estos desafíos para que México de forma ética para que el machine learning alcance el potencial que tiene para transformar tanto la industria como el gobierno y de este modo, contribuir plenamente a la mejora de la calidad de vida de los habitantes de nuestro país.

Considero que esto solo se podrá lograr con un esfuerzo coordinado, de todos los ámbitos de la sociedad, el gobierno y la empresas privadas y de esta forma superar estos desafíos y aprovechar las oportunidades que el aprendizaje automático nos promete.

Ese es el reto del machine learning en México y es también nuestra gran oportunidad.

Referencias

Foto de Arseny Togulev en Unsplash