La inteligencia artificial ya está remodelando los negocios estadounidenses, pero los riesgos y las oportunidades de la IA dependen en gran medida de cómo se utilice la IA. En los Estados Unidos, la regulación de la IA sigue un modelo descentralizado y sectorial, en el que las aplicaciones, como la IA industrial en la fabricación, se evalúan de forma diferente a los sistemas de IA de consumo abiertos, como los chatbots.
En esta conversación, la exdirectora ejecutiva de Siemens, Barbara Humpton, habla con el congresista Jay Obernolte, que encabezó el bipartidista Informe de la Cámara de Representantes sobre inteligencia artificial, sobre la regulación de la IA, la IA industrial, el empleo, la educación, la productividad y el futuro de la competitividad estadounidense. El debate explora por qué los sectores regulados, como la sanidad, el transporte, la aviación y la fabricación, pueden necesitar enfoques de gobierno de la IA diferentes a los de las aplicaciones orientadas al consumidor.
Surge una distinción clave: la IA industrial suele funcionar en entornos controlados, lo que facilita la identificación y la gestión de los riesgos, mientras que la IA de consumo introduce una incertidumbre mayor. Al mismo tiempo, la conversación argumenta de manera optimista a favor de la IA como herramienta que puede aumentar la productividad, ampliar el acceso al conocimiento, apoyar el aprendizaje permanente y crear nuevos tipos de trabajo.
Conclusiones clave de la conversación
- La IA Industrial funciona en entornos más controlados que la IA de consumo, lo que facilita la identificación, la evaluación y la gestión de muchos riesgos.
- La regulación de la IA en los Estados Unidos está descentralizada y se basa en sectores, con los reguladores actuales, como la FDA, la NHTSA y la FAA, que supervisan las aplicaciones de la IA en sus dominios.
- La IA en la fabricación presenta riesgos diferentes a los de la IA indefinida de consumo, porque los sistemas de IA industriales suelen funcionar dentro de límites físicos y operativos definidos.
- Se espera que la IA aumente la productividad y contribuya al crecimiento económico, especialmente si las empresas y los trabajadores aprenden a utilizar la IA de forma eficaz.
- La IA puede perturbar algunos trabajos, pero también se espera que cree nuevos puestos, incluidos los tipos de trabajo que son difíciles de definir antes de que la tecnología madure por completo.
- La recalificación y el aprendizaje permanente serán esenciales, ya que la IA cambia la forma en que las personas aprenden, trabajan, escriben, programan y resuelven problemas.
- Las asociaciones público-privadas y el acceso académico a los recursos de IA importan, especialmente a través de iniciativas como el National AI Research Resource.
Transcripción completa
Bárbara Humpton:
Por favor, dé a nuestra audiencia una visión de 30 000 pies de cómo ve las oportunidades y los riesgos de la IA en las empresas estadounidenses.
El congresista Obernolte:
La IA va a ser completamente transformadora no solo para las empresas estadounidenses, sino también para la sociedad estadounidense. Y, lamentablemente, creo que hemos hecho un muy mal trabajo al exponer los argumentos optimistas a favor de la IA. Como estadounidenses, nuestra opinión sobre las desventajas de la IA se ha visto influenciada por los últimos 50 años de ciencia ficción y cultura pop. Así que, si le pregunta a alguien por la IA, obtendrá algo del Terminator películas en las que el ejército de robots malvados se alza para apoderarse del mundo, pero no entiende los argumentos optimistas.
Y el argumento optimista es el siguiente: en primer lugar, la IA ya es la herramienta más poderosa para la difusión del conocimiento humano que la humanidad haya inventado. Puede enseñarle cualquier cosa sobre la que quiera aprender, en el estilo de aprendizaje que sea óptimo para usted. En segundo lugar, va a democratizar por completo el acceso, no solo a la información y la educación, sino también a la opinión de los expertos. Y eso va a cambiar nuestra sociedad por completo.
Pero lo que también está ocurriendo es que la IA se convertirá en breve en la herramienta más poderosa para mejorar la productividad humana que la humanidad haya inventado. Y eso va a ser increíblemente empoderador. Creo que eso va a crear una creciente ola de prosperidad que, literalmente, levante todos los barcos de los Estados Unidos.
Bárbara Humpton:
Dirigió la iniciativa bipartidista en el Congreso para elaborar el informe de la Cámara de Representantes sobre la inteligencia artificial, que exploró el uso de la IA en varios sectores, desde la salud hasta las finanzas y la agricultura. Y el informe también ofrecía una visión para la adopción responsable de la IA, la innovación y la gobernanza que deben equilibrarse a medida que esta tecnología entre en nuestro mundo. Si piensa ahora en el informe, ¿qué es lo más destacado que realmente le llama la atención?
El congresista Obernolte:
Nuestro grupo de trabajo se encargó de elaborar, antes de finales de 2024, un informe en el que se propusiera un marco regulador federal para la IA. Así que tenía 24 miembros con mucho talento y dedicación, 12 en cada lado del pasillo. Y celebramos 25 audiencias el año pasado y entregamos un informe de 270 páginas en diciembre que cumplía con nuestra misión.
Acabo de llegar a los puntos culminantes de este informe: los estadounidenses tienen la idea errónea de que la IA no está regulada en nuestro país. Eso es totalmente falso. Hemos adoptado un enfoque muy diferente al de otras entidades, como la Unión Europea, al adoptar una regulación sectorial descentralizada.
Lo que eso significa es que creemos en regular los resultados, no en las herramientas. La IA es una herramienta muy poderosa, pero al final del día, es solo una herramienta. Y si piensa en los riesgos del despliegue de la IA, que es lo que tiene que entender para poder hablar de cuál es nuestra obligación como reguladores de mitigar esos riesgos, es muy importante lo que vaya a hacer con esa IA. Un algoritmo que es inaceptablemente arriesgado en un contexto de uso (por ejemplo, la IA en un dispositivo médico que se va a implantar en el cuerpo de una persona, por nombrar un despliegue de riesgo particularmente alto) podría ser completamente benigno en otro uso, como en un videojuego. Los reguladores sectoriales lo saben.
Ya tenemos la IA que se utiliza en contextos como los dispositivos médicos. De hecho, mucha gente se sorprende cuando les digo que la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) de los Estados Unidos, que obviamente es nuestro regulador que tiene la autoridad sobre la regulación de los dispositivos médicos, ya ha procesado más de mil solicitudes para el uso de la IA en los dispositivos médicos.
Así que, una de las cosas de nuestro informe que estamos adoptando es continuar con este enfoque descentralizado y sectorial de la regulación. Esta es la razón por la que.
La Unión Europea ha adoptado un enfoque muy diferente. Lo han centralizado todo; tienen sus reguladores sectoriales, pero están creando un nuevo regulador para la IA. Como resultado, va a necesitar otra licencia de ese regulador para cualquier cosa que no sea el uso de la IA con el menor riesgo.
Creemos que ese es un enfoque equivocado, porque creemos que es mucho más fácil enseñar a la FDA, por ejemplo, lo que quizás no sepa ya sobre la IA que enseñarle a una nueva entidad todo lo que la FDA ha aprendido a lo largo de décadas garantizando la seguridad de los pacientes.
Eso también es cierto para otros reguladores sectoriales. La Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras (NHTSA) ya está abordando el uso de la IA en los vehículos de conducción autónoma. La Administración Federal de Aviación (FAA) se ocupa del uso de la IA y la aviónica de los aviones. La lista sigue y sigue.
Bárbara Humpton:
Creo que eso tiene mucho sentido. Lo que también es interesante es que, si lo pensamos desde la perspectiva del usuario final, a menudo ni siquiera nos damos cuenta de la existencia de la IA. Mire ejemplos de los algoritmos cartográficos que utilizamos o, francamente, simplemente las sencillas funciones de búsqueda a las que todos estamos acostumbrados. Esta es la primera tecnología que realmente llega a las personas en lugar de que las personas tengan que ir a la tecnología para incorporarla.
El congresista Obernolte:
Es interesante que nadie haya creado una definición federal en la ley de lo que realmente significa la IA o lo que es la IA. Y eso se debe a que la IA está en los ojos del espectador. ¿Es una red neuronal? ¿Es un algoritmo que hace que un ordenador parezca una persona? Cada uno tiene una definición diferente.
Para mí, la IA es cualquier cosa en la que interactúa con una máquina, pero parece que interactúa con un humano. Si lo reduce a eso, puede entender por qué la IA va a tener tanto impacto, porque va a crear una forma que nos permite una interfaz muy humana para hacer frente a tecnologías complicadas.
Bárbara Humpton:
Me encantó tener la oportunidad a principios de este año de testificar ante su comisión para hablar sobre la IA y la fabricación. Realmente estaba ahondando en el impacto de la IA en la fabricación. Y realmente estábamos intentando hacer una distinción entre lo que llamábamos, en ese momento, «IA de consumo» —la IA que utilizamos en nuestra vida privada, comercial, de entretenimiento— y la IA que se está introduciendo en el mundo de la fabricación, donde tenemos el control de los datos que se utilizan para formar los modelos fundamentales y donde tenemos el control sobre su uso y sobre la intervención humana en el entorno de fabricación. El día que testifiqué, siguió con una pregunta que dejaba claro que pensaba de esta manera con respecto a los enfoques sectoriales.
El congresista Obernolte:
Y es un argumento excelente que un enfoque sectorial de la regulación permita diferenciar entre esos dos usos, porque lo que pasa con la IA industrial es que el entorno en el que opera es muy limitado. Si se imagina a la IA controlando un par de brazos robóticos en una planta de fabricación, con la cinta de precaución colocada alrededor para garantizar que los humanos no entren ahí, y los brazos robóticos están creando un aparato, ese es un buen ejemplo de IA industrial.
Lo que nosotros, como reguladores, haríamos al evaluar los riesgos de eso es preguntarnos: «¿Qué es lo peor que puede pasar?» ¿Qué es, como dicen los abogados, el desfile de los horribles? ¿Y qué vamos a hacer para mitigarlos? Bueno, dado que el entorno es limitado, las cosas que pueden salir mal son mucho más limitadas. Mientras controle la calidad del widget que está creando la IA, habrá controlado muchos de los riesgos del despliegue de la IA en ese caso.
Si lo compara con una aplicación de la IA más consumidora, como en un chatbot, no tiene ni idea de los riesgos. ¿Podría el chatbot ayudar a alguien a construir un arma biológica? ¿Podría provocar que un adolescente adopte una idea suicida? ¿Podría mostrar algunos sesgos raciales realmente preocupantes? Como el despliegue de la IA en el contexto del consumidor es mucho más abierto, tenemos que preocuparnos por esas cosas, mientras que en la IA industrial es mucho más sencillo de entender.

