McKinsey, 10 de mayo de 2024
A medida que la IA avanza desde capacidades predictivas a capacidades generativas, se expande su potencial para abordar problemas sociales definidos por los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU.
Los avances en IA se han acelerado dramáticamente en los últimos dos años, marcados por la capacidad de diseñar, entrenar y, lo más importante, ejecutar IA a gran escala y para muchos millones de usuarios. El impacto potencial de la IA abarca sectores y podría generar un cambio social positivo.
De hecho, la IA ya se está utilizando para promover los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas, desde el objetivo de eliminar la pobreza hasta establecer ciudades y comunidades sostenibles y brindar educación de calidad para todos. La IA generativa ha abierto aún más posibilidades. En 2018, quedó claro que la IA podría desempeñar un papel importante a nivel mundial en la promoción no solo de la productividad y el crecimiento económico, sino también del bien social. Un informe que publicamos en ese momento describió cómo las capacidades de la IA, desde el procesamiento del lenguaje natural hasta el reconocimiento y seguimiento del sonido, podrían usarse en 170 casos de uso para beneficiar a la sociedad.1—incluso para promover la igualdad y la inclusión, mejorar la respuesta a las crisis y proteger el medio ambiente.2Hoy en día, hemos descubierto un total de aproximadamente 600 casos de uso, un aumento de más del triple.3
En nuestro informe de 2024, analizamos de nuevo cómo la IA puede convertirse, y ya lo ha hecho, en una parte clave de las soluciones que benefician a las personas y al planeta al mapear las innovaciones y el impacto en los ODS (consulte la barra lateral “Metodología”). Los ODS comprenden 17 objetivos y 169 metas que apuntan a mejorar vidas en todo el mundo y proteger el planeta. Pero la actualización de 2023 de la ONU sobre el progreso hacia los ODS indicó que el mundo está en camino de cumplir solo el 15 por ciento de las metas de los ODS.4En términos reales, esto significa que hoy en día, 2.200 millones de personas carecen de acceso al agua potable y a la higiene; 3.500 millones carecen de acceso a servicios de saneamiento gestionados de forma segura5; Aproximadamente 3.300 millones viven en entornos altamente vulnerables al cambio climático.6; y 750 millones se enfrentan al hambre.7
El potencial de la IA en todos los ODS y cómo la financiación para la IA apoya el progreso
Si bien la IA afectará a todos los ODS, los expertos que encuestamos creen que la IA tiene un potencial particularmente alto para marcar la diferencia en cinco: buena salud y bienestar (ODS 3), educación de calidad (ODS 4), acción por el clima (ODS 13), Energía asequible y limpia (ODS 7), y Ciudades y comunidades sostenibles (ODS 11). De hecho, el 60 por ciento de los despliegues de IA para el bien social de organizaciones sin fines de lucro se realizaron en estas áreas. En relación con su potencial de IA percibido, los ODS Hambre Cero (ODS 2), Vida de ecosistemas terrestres (ODS 15) y Paz, Justicia e Instituciones sólidas (ODS 16) tienen muchos casos de uso, mientras que Educación de Calidad (ODS 4) , Energía asequible y limpia (ODS 7) y Acción por el clima (ODS 13) tienen menos (Anexo 1). Excluimos el Trabajo Decente y el Crecimiento Económico (ODS 8); Industria, Innovación e Infraestructura (ODS 9); y Alianzas para los Objetivos (ODS 17) a partir del despliegue de organizaciones sin fines de lucro, subvenciones de fundaciones y análisis de capital privado. Esto se debe a que la mayoría de los proyectos se pueden etiquetar en estas áreas dada la amplia aplicabilidad de la IA.8
Exhibición 1
Al analizar dónde se han destinado los fondos para aprovechar la IA para los ODS, vemos una alineación direccional con la opinión de los expertos sobre las cinco áreas de mayor potencial. La visión combinada de los centros de financiación mediante subvenciones y capital privado sobre buena salud y bienestar (ODS 3), educación de calidad (ODS 4), energía asequible y limpia (ODS 7), ciudades y comunidades sostenibles (ODS 11) y acción climática. (ODS 13). Además, alrededor del 40 por ciento de las inversiones de capital privado en las 20.000 empresas de IA analizadas contribuyeron directa o indirectamente a al menos una de las 17 áreas temáticas de los ODS.9
Sin embargo, existen interesantes focos de oportunidades. Consideremos la financiación relativamente baja de capital privado para la Educación de Calidad (ODS 4). Incluso para Energía Asequible y Limpia (ODS 7) y Acción Climática (ODS 13), más del 50 por ciento de la inversión de capital privado se destinó a vehículos autónomos para mejorar la eficiencia energética y reducir las emisiones. Esto sugiere un mayor potencial para que las entidades privadas desplieguen capital hacia temas de los ODS donde la IA tiene un alto potencial.
Las disparidades geográficas en la asignación de subvenciones siguen siendo elevadas. Un análisis de la ubicación de las sedes de los beneficiarios de las subvenciones a partir de una base de datos de fundaciones de mayoría estadounidense revela que, de 2018 a 2023, solo el 10 por ciento de las subvenciones asignadas a iniciativas de IA que abordan uno o más de los ODS se destinó a organizaciones con sede en países bajos o bajos. países de ingresos medios.10Si bien las organizaciones pueden tener impacto fuera de los países donde tienen su sede, el 60 por ciento de los expertos que respondieron a nuestra encuesta11Estuvieron de acuerdo en que los esfuerzos actuales de IA no se centran lo suficiente en beneficiar a los países de bajos ingresos (a diferencia de los países de ingresos más altos o desarrollados), donde la necesidad y el impacto de los ODS pueden ser mayores.
Desafíos y riesgos de ampliar la IA para el bien social
Los desafíos a la hora de ampliar la IA para iniciativas de bien social son persistentes y difíciles. El setenta y dos por ciento de los que respondieron a nuestra encuesta de expertos observaron que la mayoría de los esfuerzos para implementar la IA para el bien social hasta la fecha se han centrado en la investigación y la innovación en lugar de la adopción y la ampliación. El cincuenta y cinco por ciento de las subvenciones para la investigación y el despliegue de la IA en todos los ODS son de 250.000 dólares o menos, lo que es coherente con un enfoque en la investigación específica o el despliegue a menor escala, en lugar de una expansión a gran escala. Aparte de la financiación, las mayores barreras para ampliar la IA siguen siendo la disponibilidad, accesibilidad y calidad de los datos; Disponibilidad y accesibilidad del talento de IA; receptividad organizacional; y gestión del cambio. Puede encontrar más información sobre estos temas en el informe completo.
Al superar estos desafíos, las organizaciones también deben ser conscientes de las estrategias para abordar la variedad de riesgos, incluidos resultados inexactos, sesgos incorporados en los datos de capacitación subyacentes, el potencial de desinformación a gran escala e influencia maliciosa en la política y el bienestar personal.12Como hemos señalado en varios artículos recientes,13Las herramientas y técnicas de IA pueden usarse indebidamente, incluso si fueron diseñadas originalmente para el bien social. Los expertos identificaron los principales riesgos como la falta de equidad, el uso malicioso y los problemas de privacidad y seguridad, seguidos de la explicabilidad (Anexo 2).14Los encuestados de organizaciones sin fines de lucro expresaron relativamente más preocupación por la desinformación, problemas de talento como el desplazamiento laboral y los efectos de la IA en la estabilidad económica en comparación con sus contrapartes de organizaciones con fines de lucro, que a menudo estaban más preocupados por la infracción de la propiedad intelectual.
Exhibición 2
Acelerar el despliegue de la IA para el bien social
Los avances científicos han aumentado la eficacia de la IA en el reconocimiento, la predicción y la creación de patrones. Este progreso ha coincidido con un número cada vez mayor de implementaciones exitosas de IA, pero, como vimos anteriormente, todavía existen desafíos para ampliar su uso para abordar los ODS. Para hacer realidad este potencial será necesario que las partes interesadas colaboren más estrechamente para garantizar el acceso al talento adecuado y a soluciones de datos sólidas, así como a aplicaciones y modelos de IA que sean más abiertos o escalables en todas las geografías de usuarios de todo el mundo, conociendo así a las personas en el punto. de necesidad.
Al colaborar para encontrar maneras de poner la IA a trabajar a escala para el bien social, las organizaciones impulsadas por una misión, los gobiernos, las fundaciones, las universidades, los ecosistemas de desarrolladores y las empresas pueden ayudar a resolver algunos de los problemas más desafiantes e intratables del mundo. Pueden ayudar a frustrar la trata de personas, garantizar que las niñas y los niños de todo el mundo reciban la educación que merecen, proteger los bosques de la deforestación ilegal, apoyar la salud y la seguridad de las mujeres embarazadas y los recién nacidos, y mucho más. Si no vale la pena luchar por estas cosas, ¿por qué?
SOBRE LOS AUTORES
Medha Bankhwal es consultora en la oficina del Área de la Bahía de McKinsey, donde Michael Chui es socio del McKinsey Global Institute; Ankit Bisht es socio de la oficina de Dubai; Roger Roberts es socio de la oficina de Silicon Valley; y Ashley van Heteren es socia de la oficina de Ámsterdam.
A medida que la IA avanza desde capacidades predictivas a capacidades generativas, se expande su potencial para abordar problemas sociales definidos por los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU.
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