Durante la presentación de la Estrategia Nacional Digital (END) de Colombia 2023-2026 se anunció un proyecto de ley que será presentado ante el Congreso sobre la recolección de datos y potencialización de la inteligencia artificial (IA).
“Sin datos no hay inteligencia artificial, no hay forma de construir ecosistema”, señaló el ministro de Tecnologías de la Información y Comunicaciones de Colombia, Mauricio Lizcano.
Y agregó: “Es muy importante la construcción de datos para poder avanzar en ese tema y ahí la noticia es que vamos a presentar un proyecto de ley en los próximos 15 días al Congreso de la República para transformar todo el tema de datos”.
El titular del cargo señaló que, hasta el momento, el enfoque en materia de datos se ha centrado en el habeas data, pero no se ha abordado desde la perspectiva de utilizar la información como una herramienta para tomar decisiones informadas y fomentar una cultura de análisis de datos.
Proyecto de ley: El camino de Colombia hacia la inteligencia artificial (IA)
Los datos son el componente fundamental para el desarrollo, entrenamiento y mejora de los sistemas de inteligencia artificial, y la calidad y cantidad de los datos pueden tener un gran impacto en el rendimiento y la utilidad de la inteligencia artificial.
Entrenamiento del modelo: La IA, en su mayoría, funciona mediante algoritmos de aprendizaje automático que necesitan ser entrenados con grandes cantidades de datos para aprender patrones y hacer predicciones. Cuantos más datos tenga el modelo para entrenar, mejor será su rendimiento.
Generalización: Al exponer a la IA a una amplia variedad de datos, se mejora su capacidad para generalizar y aplicar el conocimiento adquirido a situaciones nuevas. Esto es esencial para que la IA sea útil en una amplia gama de aplicaciones.
Corrección de sesgos: Los datos ayudan a identificar y corregir sesgos en los modelos de IA. Al proporcionar conjuntos de datos diversificados y representativos, se puede mitigar la introducción de sesgos no deseados en los resultados de la IA.
Validación y evaluación: Los datos son necesarios para validar y evaluar el rendimiento de los modelos de IA. Se utilizan conjuntos de datos separados para probar la precisión y la eficacia de los modelos entrenados.
Mejora continua: Los datos recopilados durante el uso en la práctica también son esenciales para mejorar continuamente los modelos de IA a través de técnicas como el aprendizaje automático activo o el aprendizaje por refuerzo.
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Ejes y metas de la Estrategia Nacional Digital
La Estrategia Nacional Digital plantea ocho ejes, 100 acciones y 13 indicadores en el marco de la política pública de transformación digital, entre ellos, conectividad digital; acceso, uso y aprovechamiento de datos; seguridad y confianza; habilidades y talento digital, inteligencia artificial, transformación digital; economía y sociedad digital.
Estas acciones están orientadas a fomentar la masificación de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) para contribuir al cierre de la brecha urbano-rural; fortalecer la planificación, coordinación y articulación del país en materia de seguridad digital, e incrementar el talento digital como factor clave en la productividad laboral y la empleabilidad de las personas.
Se destaca el diseño e implementación de una hoja de ruta para el desarrollo y adopción responsable de Inteligencia Artificial (IA) en el país, en su aplicación en áreas técnicas, institucionales y de política pública.
También se define un modelo de gobernanza para articular, coordinar y hacer seguimiento a iniciativas en materia de transformación digital que apoyen la toma de decisiones.
Algunas de las metas son:
• Sensibilizar a 4,2 millones de personas en el uso seguro y responsable de las TIC.
• Formar a 797.000 personas en habilidades digitales.
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