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Banco Mundial
Sangbu Kim Christine Zhenwei Qiang
Cuando las personas escuchan la palabra “inteligencia artificial (IA)”, a menudo piensan en los modelos de lenguaje de gran tamaño que acaparan los titulares: vastos sistemas entrenados con enormes cantidades de datos, que se ejecutan en supercomputadoras y que requieren numerosos recursos para funcionar.
Estas formas de “IA de gran escala” que llaman la atención suelen suscitar importantes conversaciones sobre el acceso y la competitividad.
Pero en los países en desarrollo está surgiendo una historia igualmente poderosa, y tal vez más impactante, en torno al auge de la “IA de pequeña escala”.
Funciona mejor con conjuntos de datos más pequeños, se puede usar en teléfonos inteligentes o computadoras portátiles, requiere recursos mínimos y se puede ajustar para abordar desafíos locales inmediatos.
En los ámbitos de la agricultura, la salud y la educación, la IA de pequeña escala ya está ofreciendo soluciones tangibles en comunidades donde los recursos son limitados, pero las necesidades son urgentes.
Agricultura: Cultivar la resiliencia y la productividad
En Kenya, por ejemplo, la aplicación Nuru permite a los agricultores fotografiar las hojas de un cultivo enfermo y recibir un diagnóstico instantáneo sin necesidad de una conexión ininterrumpida a internet.
Herramientas como esta pueden ayudar a los productores a mejorar sus rendimientos y, a su vez, aumentar sus ingresos.
En Senegal, una empresa agrícola digital utiliza los perfiles de los agricultores y los datos de los cultivos para proporcionar asesoramiento basado en dispositivos móviles sobre el manejo de enfermedades y las necesidades de agua, lo que proporciona la información adecuada cuando más importa.
En Ghana, una empresa emergente envía por mensajes de texto los pronósticos meteorológicos de zonas geográficas muy pequeñas o específicas a los agricultores, que utilizan esta información recibida en sus teléfonos para decidir cuándo plantar, regar y cosechar.
Estas aplicaciones son prácticas, de bajo costo y rápidas.
El poder de estas herramientas radica en su capacidad para aprovechar lo que ya existe.
Mediante el uso de infraestructura básica, como los registros de agricultores locales en lugares como India, la IA de pequeña escala puede crear nuevas plataformas para conectar a los agricultores con productos de crédito, nuevos mercados y servicios de asesoría específicos.
Salud: Ampliar el acceso y fortalecer los sistemas
En las islas del Pacífico, por ejemplo, se están implementando de manera experimental aplicaciones de IA para apoyar la atención materna en zonas remotas donde los médicos no pueden llegar.
En India, las herramientas de IA basadas en dispositivos móviles detectan la tuberculosis y la diabetes directamente en dispositivos portátiles, sin necesidad de tener conexión de banda ancha.
Fundamentalmente, la IA de pequeña escala también se adapta a las culturas locales. En Perú, se están elaborando diagnósticos mediante una aplicación de voz en lenguas indígenas, lo que permite aumentar la confianza de la comunidad en la atención médica y garantizar que la tecnología esté al servicio de todos.
Educación: Reducir las brechas y promover el aprendizaje personalizado
En Ghana, el tutor de matemáticas “Rori” —que se envía por WhatsApp y se ha entrenado con solo 500 microlecciones— cuesta alrededor de USD 5 por estudiante al año, pero produce logros en el aprendizaje equivalentes a 12 meses adicionales de escolaridad.
Estos beneficios van en aumento. En Costa Rica, México y la República Dominicana, los sistemas de tutoría a través de IA están ampliando el aprendizaje personalizado a las comunidades indígenas y remotas.
Mientras tanto, plataformas como Diksha de India y Shikkhok de Bangladesh integran herramientas de IA en aplicaciones móviles que funcionan sin conexión a internet y en varios idiomas.
Estos ejemplos muestran que no es necesario que las tecnologías educativas utilicen muchos recursos para marcar una diferencia real en los estudiantes y docentes, ya que amplían la inclusión y las oportunidades en todas partes.
Enseñanzas extraídas de la primera línea de la IA de pequeña escala
El éxito de la AI de pequeña escala depende de algunos principios. En primer lugar, funciona mejor cuando se abordan problemas de carácter hiperlocal y claramente definidos, como una enfermedad específica de los cultivos o un problema de salud determinado.
En segundo lugar, se basa en la infraestructura y las redes existentes —como los registros de agricultores, WhatsApp o los sistemas locales de trabajadores sanitarios— para ampliar su alcance.
En tercer lugar, es fundamental diseñar aplicaciones que funcionen sin conexión a internet y en dispositivos móviles, dado que los teléfonos inteligentes suelen ser el principal aparato digital que se utiliza en los países en desarrollo y la conectividad es poco confiable en estos lugares.
Por último, la IA de pequeña escala se desarrolla gracias a las asociaciones público-privadas, en las que los Gobiernos proporcionan plataformas propicias, el sector privado impulsa la innovación y las comunidades crean soluciones que realmente funcionan sobre el terreno.
Crear una IA que funcione para todos
Es pragmática, eficaz en función de los costos y sostenible. Aunque su escala puede ser limitada, permite a los países en desarrollo superar las barreras tradicionales y aprovechar la IA en la actualidad.
En el Banco Mundial, la consideramos una vía crítica para lograr un mundo digital más inclusivo en el futuro.
La promesa de la IA no debería ser un lujo para unos pocos países. La IA de pequeña escala pone de manifiesto una nueva narrativa —resiliencia, ingenio y oportunidad—, que se origina en las propias comunidades que más lo necesitan.
Y sus capítulos más emocionantes están por venir.
