La inteligencia artificial (IA) generativa tiene el potencial de impulsar la innovación, la productividad y el cambio social en ámbitos clave de la Unión Europea, como el sector público, la educación o la atención sanitaria, según un informe del Centro Común de Investigación (JRC) de la Comisión Europea. Esta publicación analiza la intersección de tecnología, sociedad y políticas, señala como los principales desafíos la ciberseguridad, la desinformación, el sesgo algorítmico, la privacidad o el impacto ambiental, así como repasa el estado actual y ofrece perspectivas sobre el potencial transformador de la IA generativa.
La IA generativa se refiere a un subconjunto de tecnologías de inteligencia artificial que permiten generar nuevo contenido, como texto, imágenes, vídeos y música. Está muy extendida en sectores como la administración pública, la educación, la salud y la industria, y se irá extendiendo a otros como el transporte y el empleo.
Para aprovechar los beneficios de la IA generativa y, al mismo tiempo, proteger los derechos fundamentales y garantizar una tecnología fiable e inclusiva, el informe del JRC subraya la necesidad de un enfoque político multidisciplinar y estratégico, lo que exige la armonización entre legislación como la Ley de IA de la Unión Europea y las políticas de innovación.
Aunque en materia de IA se sitúan a la cabeza Estados Unidos y China, el análisis del panorama global revela la sólida posición que ocupa la UE en investigación, en segundo lugar por el número de publicaciones. Para seguir siendo competitiva, Europa debe impulsar un ecosistema dinámico de actores con una fuerte presencia de empresas emergentes y consolidadas. Esto requiere abordar cuestiones como la inversión, el talento y la innovación, y crear un entorno que fomente el desarrollo y la implementación de soluciones de IA, en consonancia con el Plan de Acción Continente de IA y la Brújula para la Competitividad de la UE.
La madurez digital es otro factor crítico en la adopción de la IA generativa, por lo que las pymes europeas necesitan desarrollar habilidades digitales, procesos de negocio e infraestructura. La adopción de esta tecnología es mayor en las empresas más grandes, frente a las pequeñas, que se enfrentan a la falta de recursos.
El informe también señala la evidencia científica como esencial para orientar las políticas relacionadas con la IA generativa, garantizando así su eficacia y su base empírica; la importancia de la participación de los europeos y de los modelos de código abierto para impulsar la innovación y la transparencia, y la necesidad de avanzar hacia datos compatibles con IA. Además, el desarrollo de metodologías de evaluación y puntos de referencia estandarizados es esencial para comprender los riesgos y limitaciones de los modelos y sistemas de IA generativa.
Desafíos de la inteligencia artificial generativa
Algunos de los principales desafíos a los que se hace referencia son las consideraciones éticas, como el sesgo en el contenido generado por la IA, la necesidad de transparencia en la toma de decisiones, el panorama regulatorio, la dinámica del mercado, el impacto ambiental, la protección de datos, la propiedad intelectual, la desinformación o la información errónea.
Destacan también los retos de ciberseguridad, que los sistemas de IA generativa son vulnerables a las amenazas tradicionales de los sistemas digitales y a las específicas de la inteligencia artificial, como el envenenamiento de datos y modelos, los ataques y el uso indebido de contenido generado con IA con fines maliciosos. Estos desafíos se ven incrementados por la dependencia de datos y modelos de terceros.
En cuanto a la problemática del incremento de la demanda de energía y de agua, se puede abordar a través de la investigación en eficiencia energética de la IA mediante el desarrollo de modelos más pequeños y el uso de hardware especializado, la monitorización del consumo de energía o la instalación de centros de datos en zonas con abundante agua.
Por otro lado, en 2023 el 56% de los europeos de 15 a 74 años tenía competencias digitales básicas o avanzadas, una cifra que es necesario mejorar para abordar la brecha digital que también afecta a la adopción de la IA.
Sector público
Las organizaciones del sector público utilizan cada vez más soluciones basadas en IA generativa para abordar las necesidades operativas internas y prestar servicios públicos. El JRC ha monitorizado la adopción y el uso de la inteligencia artificial en el sector público, incluyendo la IA generativa, para recopilar evidencia científica y ofrecer asesoramiento.
Así, el informe muestra una adopción generalizada de la IA para mejorar los servicios públicos (53%) y la eficiencia administrativa interna (47%). Los gobiernos nacionales suelen centrarse en la optimización de los procesos internos, mientras que las autoridades locales priorizan las aplicaciones centradas en la ciudadanía. Por el contrario, el uso de esta tecnología en la formulación de políticas sigue siendo limitado.
Se observa un interés creciente en la IA generativa, con numerosos proyectos piloto emergentes en diferentes contextos del sector público. Su adopción está impulsada por las capacidades técnicas, el liderazgo, la cultura proinnovación, la experiencia interna y las expectativas de la ciudadanía. Garantizar una integración equilibrada y fiable de la IA dependerá del continuo fortalecimiento de las capacidades internas, la conciencia ética y las estrategias orientadas a las personas.
La investigación del JRC ha identificado cinco desafíos interrelacionados para la implementación exitosa en las organizaciones públicas de la inteligencia artificial, incluida la IA generativa: expectativas sociales, preocupaciones éticas, cuestiones legales y regulatorias, implementación técnica y cambio organizacional.
En este contexto, la publicación afirma que la IA generativa tiene el potencial de transformar la gestión y la prestación de servicios del sector público, al mejorar la eficiencia, la transparencia, la capacidad de respuesta, la toma de decisiones, la participación ciudadana y la asignación de recursos. Como su adopción plantea tanto oportunidades como desafíos, una gobernanza y enfoques regulatorios eficaces son cruciales para garantizar el uso seguro, ético y legal de esta tecnología.
Educación, salud y ciberseguridad
En el sector de la educación, el informe refleja que la IA generativa puede ayudar a ofrecer experiencias de aprendizaje más personalizadas, ajustando la dificultad y la naturaleza de las tareas según el rendimiento y los intereses del estudiante. Asimismo, puede extender el acceso a tutorías personalizadas, fomentar la resolución de problemas, el pensamiento crítico y nuevas formas de creatividad.
En salud, puede contribuir a un diagnóstico más ágil y preciso, a personalizar la atención al paciente y a la planificación de tratamientos mediante el análisis de grandes conjuntos de datos para detectar patrones y predecir la progresión de enfermedades.
Igualmente, tiene el potencial de mejorar la detección de amenazas de ciberseguridad y las capacidades de respuesta a través de la generación de medidas más robustas y proactivas en beneficio de profesionales y usuarios.
Perspectivas sobre IA generativa
Entre otras perspectivas para los próximos años, recoge tendencias como la Agentic AI, sistemas autónomos que toman decisiones independientes y aprenden de los resultados; la IA multimodal, que integra diversos formatos de datos, lo que mejora la versatilidad, pero plantea problemas de sesgo; el razonamiento avanzado en IA, que analiza información compleja y extrae conclusiones lógicas; y la explicabilidad en IA, que proporciona justificaciones comprensibles. Además, se reforzará el enfoque en la evaluación de la seguridad de los sistemas de IA generativa basados en agentes.
Para alcanzar estas proyecciones, la Comisión Europea ha lanzado una primera ronda de financiación con 700 millones de euros para integrar la inteligencia artificial generativa en sectores estratégicos como la salud, la energía o la robótica.