Informe 2021
Artificial
Intelligence Index

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
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Intelligence
Index

INTRODUCCIÓN AL
INFORME 2021 DEL
AI INDEX¡Le damos la bienvenida a la cuarta edición del Informe del AI

información.

Index! Este año ampliamos significativamente la cantidad de• Comparaciones entre países: En general, los lectores

datos disponibles en el informe, trabajamos con un conjunto

estaban interesados en poder utilizar el AI Index para

más amplio de organizaciones externas para calibrar nuestros

realizar comparaciones entre países. Para ello hemos:

datos, y profundizamos nuestras conexiones con el Instituto		• reunido más datos para facilitar la comparaciónde Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano (HAI) deentre países, especialmente respecto a economía

Stanford. El Informe del AI Index rastrea, coteja, destila y visualiza

y bibliometría; además

datos relacionados con la inteligencia artificial. Su misión es		• hemos incluido un resumen exhaustivo de las diversas

proporcionar datos imparciales, rigurosamente examinados y

estrategias de IA de los distintos países y su evolución

de alcance mundial para que los responsables de las políticas

a lo largo del tiempo.

públicas, investigadores, ejecutivos, periodistas y el públicoen general puedan comprender el complejo campo de la IA.
El informe pretende ser la fuente más creíble y autorizada delDATO S P Ú B L I C O S Y
H E R R A M I E N TA S

mundo en cuanto a datos y conocimientos sobre la IA.

El Informe 2021 del AI Index se complementa con datos brutos

E L C OV I D Y L A I A

la comunidad de la IA a utilizar los datos y la herramienta de la

El Informe 2021 muestra los efectos del COVID-19 en el desarrollode la IA desde múltiples perspectivas. El capítulo sobre el
rendimiento técnico analiza cómo una nueva empresa de IA
utilizó técnicas basadas en aprendizaje automático para acelerar
el descubrimiento de fármacos relacionados con el COVID
durante la pandemia. Nuestro capítulo sobre economía sugiereque la contratación de expertos en IA y la inversión privada no
sufrieron impactos negativos significativos por la pandemia, ya
que ambas crecieron durante 2020. Si acaso, el COVID-19 puede
haber llevado a un mayor número de personas a participar en
conferencias de investigación sobre IA, ya que la pandemia obligó
a las conferencias a cambiar a formatos virtuales, lo que a su vez
ocasionó un aumento significativo de la asistencia.

y una herramienta interactiva. Invitamos a cada miembro demanera más pertinente para su trabajo y sus intereses.
•D atos brutos y gráficas: Los datos públicos y las imágenes
de alta resolución de todos los gráficos del informe están
disponibles en Google Drive.
•H erramienta de Vitalidad Global de la IA: Este año hemos
renovado la Herramienta de Vitalidad Global de la IA, que
permite una mejor visualización interactiva mediantela comparación de hasta 26 países en 22 indicadores.
La herramienta actualizada ofrece una evaluación
transparente de la posición relativa de los países en
función de las preferencias de los usuarios; identifica
los indicadores nacionales pertinentes para orientar las
prioridades políticas a nivel nacional; y muestra los centros

CA M B I O S PA R A E S TA E D I C I Ó N

locales de excelencia en IA no solo para las economías

En 2020, encuestamos a más de 140 lectores del gobierno, laavanzadas, sino también para los mercados emergentes.

administración pública, la industria y el mundo académico sobre•C uestiones sobre la medición de la IA: En otoño de 2020,

lo que consideraban más útil del informe y lo que deberíamos

publicamos “Measurement in AI Policy: Opportunities

cambiar. Las principales áreas de mejora sugeridas fueron:and Challenges,” un informe que expone una serie• Rendimiento técnico: Ampliamos este capítulo en 2021,

de cuestiones de medición de la IA debatidas en una

incluyendo más análisis de nuestra autoría.

conferencia organizada por el AI Index en otoño de• Datos acerca de diversidad y ética: Hemos reunido2019.

más datos para el informe de este año, aunque nuestra
investigación ha sacado a la luz varias áreas en las quela comunidad de la IA carece actualmente de buena
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Tabla de Contenidos
INTRODUCCIÓN AL INFORME 2021 DEL AI INDEX2

LOS 9 PUNTOS MÁS DESTACADOS

4JUNTA DIRECTIVA Y EQUIPO DEL AI INDEX

5CÓMO CITAR ESTE INFORME6AGRADECIMIENTOS

7

PUNTOS CLAVE DEL INFORME

10CAPÍTULO 1

Investigación y Desarrollo

14CAPÍTULO 2

Rendimiento Técnico

41CAPÍTULO 3

Economía80CAPÍTULO 4

Educación en IA107CAPÍTULO 5

Desafíos Éticos de las Aplicaciones de la IA 125CAPÍTULO 6Diversidad en IA

135CAPÍTULO 7

Políticas y Estrategias Nacionales en IA

151

APÉNDICE		

177

ACCESO A LOS DATOS

3

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LOS 9 PUNTOS MÁS DESTACADOS

1
2
3
4
5

La inversión en IA para el diseño y descubrimiento de fármacos aumentó considerablemente: La categoría“Medicamentos, cáncer, molecular, descubrimiento de fármacos” recibió la mayor cantidad de inversión
privada en IA en 2020, con más de USD 13.800 millones, 4,5 veces más que en 2019.
El cambio de la industria continúa: En 2019, el 65% de los doctores norteamericanos que se graduaron en IA
fueron a parar a la industria, frente al 44,4% de 2010, lo que pone de manifiesto el mayor papel que la industria
ha empezado a desempeñar en el desarrollo de la IA
Todo es generativo: los sistemas de IA ya pueden componer texto, audio e imágenes con un nivel de calidad lo
suficientemente alto como para que a los humanos les cueste diferenciar los resultados sintéticos de los no
sintéticos en algunas aplicaciones limitadas de la tecnología.
La IA tiene un desafío de diversidad: en 2019, el 45% de los nuevos graduados de doctorado en IA residentes en
Estados Unidos eran blancos; en comparación, el 2,4% eran afroamericanos y el 3,2% eran hispanos.
China supera a EE.UU. en citas de revistas de IA: Después de superar a Estados Unidos en el número total
de publicaciones en revistas hace varios años, China ahora también está a la cabeza en cuanto a citas enrevistas; sin embargo, Estados Unidos tiene sistemáticamente (y de forma significativa) más documentos deconferencias sobre IA (que también son más citados) que China durante la última década.

6

La mayoría de los graduados de doctorado en IA de los EE.UU. son del extranjero, y se quedan en los EE.UU.
El porcentaje de estudiantes internacionales entre los nuevos doctores en IA en América del Norte siguió
aumentando en 2019, hasta el 64,3%, un aumento del 4,3% respecto a 2018. Entre los graduados extranjeros,
el 81,8% se quedó en los EE.UU. y el 8,6% ha aceptado trabajos fuera de los EE.UU.

7

Las tecnologías de vigilancia son rápidas, baratas y cada vez más omnipresentes: las tecnologías necesarias
para la vigilancia a gran escala están madurando rápidamente, y las técnicas de clasificación de imágenes,
reconocimiento de rostros, análisis de vídeo e identificación de voz han experimentado un progreso
significativo en 2020.

8

La ética en el campo de la IA carece de puntos de referencia y de consenso: Aunque varios grupos están
produciendo una serie de resultados cualitativos o normativos en el ámbito de la ética de la IA, el campo
generalmente carece de puntos de referencia que puedan utilizarse para medir o evaluar la relación entre
los debates sociales más amplios sobre el desarrollo de la tecnología y el desarrollo de la propia tecnología.
Además, los investigadores y la sociedad civil consideran que la ética de la IA es más importante que las
empresas privadas.

9

La IA se ha ganado la atención del Congreso de Estados Unidos: El 116º Congreso es la sesión del Congreso más
centrada en la IA de la historia, con un número de menciones a la IA en el registro del Congreso que triplica eldel 115º Congreso.

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Junta Directiva del AI Index
Co-Directores
Jack Clark
OECD, GPAI

Raymond Perrault
SRI International

Miembros
Erik Brynjolfsson
Universidad de Stanford

James Manyika
McKinsey Global InstituteJohn Etchemendy
Universidad de Stanford

Juan Carlos Niebles
Universidad de Stanford

Deep Ganguli
Universidad de Stanford

Michael Sellitto
Universidad de Stanford

Barbara Grosz
Universidad de Harvard

Yoav Shoham (Director Fundador)
Universidad de Stanford, AI21 Labs

Terah Lyons
Partnership on AI

Equipo del AI Index
Gerente de Investigación y Jefe de Redacción
Daniel Zhang
Universidad de Stanford

Gerente del Programa
Saurabh Mishra
Universidad de Stanford

5Informe
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Cómo citar este informe
Daniel Zhang, Saurabh Mishra, Erik Brynjolfsson, John Etchemendy, Deep Ganguli, Barbara
Grosz, Terah Lyons, James Manyika, Juan Carlos Niebles, Michael Sellitto, Yoav Shoham,Jack Clark, and Raymond Perrault, “The AI Index 2021 Annual Report,” Junta Directiva del
AI Index, Human-Centered AI Institute,Universidad de Stanford, Stanford, California, Marzo
2021. Traducción al castellano por el Instituto de Inteligencia Artificial.

El Informe Anual 2021 del AI Index de la Universidad de Stanford está bajo una licencia
Reconocimiento-SinObraDerivada 4.0 Internacional (CC BY-ND 4.0). Para ver una copia deesta licencia, visite https://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/deed.es_ES

El AI Index es una iniciativa independiente del Instituto deInteligencia Artificial Centrada en Humanos (HAI) de la Universidad
de Stanford.

El AI Index fue concebido dentro del One Hundred Year Study on AI (AI100).

Agradecemos a nuestros socios patrocinantes

Agradecemos vuestra retroalimentación y nuevas ideas para elpróximo año. Contáctenos al AI-Index-Report@stanford.edu.

6

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Agradecimientos
Apreciamos a las siguientes organizaciones e individuos quiénes suministraron datos,análisis, asesoría y comentarios expertos para ser incluidos en el Informe AI Index 2021:

Organizaciones
arXiv
Jim Entwood, Paul Ginsparg,
Joe Halpern, Eleonora Presani

LinkedIn
Guy Berger, Mar Carpanelli, Di Mo,
Virginia Ramsey

AI Ethics Lab
Cansu Canca, Yasemin Usta

Liquidnet
Jeffrey Banner, Steven Nichols

Black in AI
Rediet Abebe, Hassan Kane

McKinsey Global Institute
Brittany Presten

Bloomberg Government
Chris Cornillie

Microsoft Academic Graph
Iris Shen, Kuansan Wang

Burning Glass Technologies
Layla O’Kane, Bledi Taska, Zhou Zhou

Instituto Nacional de Estándares yTecnología de los Estados Unidos
Patrick Grother

Computing Research Association
Andrew Bernat, Susan Davidson
Elsevier
Clive Bastin, Jörg Hellwig,
Sarah Huggett, Mark Siebert
Intento
Grigory Sapunov, Konstantin Savenkov
Federación Internacional de Robótica
Susanne Bieller, Jeff BurnsteinCentro de Investigación Conjunta,
Comisión Europea
Giuditta De Prato, Montserrat López
Cobo, Riccardo Righi

Nesta
Joel Klinger, Juan Mateos-Garcia,
Kostas Stathoulopoulos
NetBase Quid
Zen Ahmed, Scott Cohen, Julie Kim
PostEraAaron Morris
Queer in AI
Raphael Gontijo Lopes
Reporte del Estado de la IA
Nathan Benaich, Ian Hogarth
Women in Machine Learning
Sarah Tan, Jane Wang
7

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Individuos
ActivityNet
Fabian Caba (Adobe Research); Bernard
Ghanem (Universidad de Ciencia y Tecnología Rey Abdullah); Cees Snoek (Universidad de Ámsterdam)
Fuga de Cerebros de IA y Egresos de la
Academia
Michael Gofman (Universidad de Rochester); Zhao Jin (Escuela de Posgrado de
Negocios Cheung Kong)
Demostración Automatizada de Teoremas
Geoff Sutcliffe (Universidad de Miami);
Christian Suttner (Connion GmbH)
Satisfacción del Problema Booleano
Lars Kotthoff (Universidad de Wyoming)
Representación Empresarial en las
Conferencias de Investigación en IA
Nuruddin Ahmed (Escuela de Negocios
Ivey, Universidad Occidental); Muntasir
Wahed (Virginia Tech)

Ética en Conferencia de IA
Pedro Avelar, Luis Lamb, Marcelo Prates (Federal University of Rio
Grande do Sul)
ImageNet
Lucas Beyer, Alexey Dosovitskiy,
Neil Houlsby (Google)
MLPerf/DAWNBench
Cody Coleman (Universidad de Stanford), Peter Mattson (Google)
Molecular Synthesis
Philippe Schwaller (IBMResearch–Europa)
Respuestas a Preguntas Visuales
Dhruv Batra, Devi Parikh (Georgia
Tech/FAIR); Ayush Shrivastava(Georgia Tech)
Sólo mira una vez (You Only Look
Once, YOLO)
Xiang Long (Baidu)

Asistencia a Conferencias
Maria Gini, Gita Sukthankar (AAMAS);
Carol Hamilton (AAAI); Dan Jurafsky(ACL); Walter Scheirer, Ramin Zabih(CVPR); Jörg Hoffmann, Erez Karpas(ICAPS); Paul Oh (IROS); Pavlos Peppas,
Michael Thielscher (KR)8

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Asesoría y comentarios expertos
Alexey Bochkovskiy; Baidu’s PaddlePaddle Computer Vision Team; Chenggang Xu (Cheung Kong
Graduate School of Business); Mohammed AlQuraishi (Columbia University); Evan Schnidman(EAS Innovation); Fanghzhen Lin (Hong Kong University of Science and Technology); David Kanter(MLCommons); Sam Bowman (New York University); Maneesh Agrawala, Jeannette Bohg, Emma
Brunskill, Chelsea Finn, Aditya Grover, Tatsunori Hashimoto, Dan Jurafsky, Percy Liang, Sharon
Zhou (Stanford University); Vamsi Sistla (University of California, Berkeley); Simon King (Universityof Edinburgh); Ivan Goncharov (Weights & Biases)

Investigadores de posgrado
Ankita Banerjea, Yu-chi Tsao (Universidad de Stanford)

Informe y sitio web
Michi Turner (diseño gráfico del informe y arte de la portada); Nancy King (editora del informe); Michael
Taylor(visualización de datos del informe); Kevin Litman-Navarro (diseño y desarrollo de la Herramienta de
Vitalidad Global de IA); Travis Tyler (diseño del sitio web del AI Index); Digital Avenues (desarrollo delsitio web del AI Index)

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PUNTOS CLAVE DEL INFORMECA P Í T U LO 1 : I N V E S T I G AC I Ó N Y D E SA R R O L LO
• E l número de publicaciones de revistas de IA creció un 34,5% de 2019 a 2020, un crecimiento porcentual mucho mayor
que de 2018 a 2019 (19,6%).
• En cada uno de los principales países y regiones, la mayor proporción de artículos de IA en publicaciones revisadas
proviene de instituciones académicas. Pero los segundos más importantes son diferentes: en Estados Unidos, lainvestigación afiliada a empresas representa el 19,2% del total de publicaciones, mientras que el gobierno es el segundo
más importante en China (15,6%) y la Unión Europea (17,2%).
• En 2020, y por primera vez, China superó a Estados Unidos en la proporción de citas de revistas de IA en el mundo,
después de haber superado brevemente a Estados Unidos en el número total de publicaciones de revistas de IA en 2004 y
haber retomado el liderazgo en 2017. Sin embargo, Estados Unidos ha citado sistemáticamente (y de forma significativa)
más artículos de conferencias de IA que China durante la última década.
• En respuesta a COVID-19, la mayoría de las principales conferencias de IA se celebraron de forma virtual y registraron unaumento significativo de la asistencia como resultado. El número de asistentes a nueve conferencias casi se duplicó en2020.
• Sólo en los últimos seis años, el número de publicaciones relacionadas con la IA en arXiv se multiplicó por más de seis,pasando de 5.478 en 2015 a 34.736 en 2020.
• Las publicaciones sobre IA representaron el 3,8% de todas las publicaciones científicas revisadas en todo el mundo en
2019, frente al 1,3% en 2011.

CA P Í T U LO 2: R E N D I M I E N TO T É C N I C O•T odo es generativo: los sistemas de IA pueden ahora componer texto, audio e imágenes con un nivel suficientemente
alto como para que a los humanos les cueste distinguir entre resultados sintéticos y no sintéticos en algunas
aplicaciones limitadas de la tecnología. Esto promete generar una enorme gama de aplicaciones posteriores de la IA,
tanto para fines socialmente útiles como para los que no lo son tanto. También está provocando que los investigadores
inviertan en tecnologías para detectar modelos generativos; los datos del DeepFake Detection Challenge indican lo bienque los ordenadores pueden distinguir entre diferentes resultados.
• La industrialización de la visión artificial: La visión artificial ha experimentado un inmenso progreso en la última
década, principalmente debido al uso de técnicas de aprendizaje automático (específicamente el aprendizaje profundo).
Nuevos datos muestran que la visión artificial se está industrializando: el rendimiento está empezando a aplanarse en
algunos de los mayores puntos de referencia, lo que sugiere que la comunidad necesita desarrollar y acordar otros más
exigentes que pongan a prueba el rendimiento. Mientras tanto, las empresas están invirtiendo cantidades cada vez
mayores de recursos informáticos para entrenar los sistemas de visión artificial a un ritmo más rápido que nunca. Por
otro lado, las tecnologías que se utilizan en los sistemas implantados -como los frameworks de detección de objetos parael análisis de imágenes fijas en vídeos- están madurando rápidamente, lo que indica un mayor despliegue de la IA.

• El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) supera sus métricas de evaluación: Los rápidos avances en NLP han
dado lugar a sistemas de IA con capacidades lingüísticas mejoradas significativamente que han empezado a tener un
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impacto económico significativo en el mundo. Tanto Google como Microsoft han implantado el modelo lingüístico BERT en sus
motores de búsqueda, mientras que otros grandes modelos lingüísticos han sido desarrollados por empresas que van desde
Microsoft hasta OpenAI. El progreso del NLP ha sido tan rápido que los avances técnicos han empezado a superar los puntos dereferencia para probarlos. Esto puede verse en la rápida aparición de sistemas que obtienen un rendimiento de nivel humano
en SuperGLUE, una suite de evaluación del NLP desarrollada en respuesta a los anteriores avances del NLP que superan las
capacidades evaluadas por GLUE.
• Nuevos análisis sobre el razonamiento: La mayoría de las medidas de los problemas técnicos muestran para cada
momento el rendimiento del mejor sistema en ese momento en un benchmark fijo. Los nuevos análisis desarrollados para el AI
Index ofrecen métricas que permiten un benchmark evolutivo y la atribución a los sistemas individuales de un crédito por una
parte del rendimiento global de un grupo de sistemas a lo largo del tiempo. Estos se aplican a dos problemas de razonamiento
simbólico, la demostración automatizada de teoremas y la satisfacibilidad booleana.
• El aprendizaje automático está cambiando las reglas del juego en la sanidad y la biología: El panorama de las industrias
de la salud y la biología ha evolucionado sustancialmente con la adopción del aprendizaje automático. AlphaFold, de
DeepMind, aplicó una técnica de aprendizaje profundo para lograr un avance significativo en el desafío biológico del plegado
de proteínas, que lleva décadas. Los científicos utilizan modelos de ML para aprender representaciones de moléculas
químicas para una planificación más eficaz de la síntesis química. PostEra, una startup de IA, utilizó técnicas basadas en ML
para acelerar el descubrimiento de fármacos relacionados con el COVID durante la pandemia.

CA P Í T U LO 3 : E C O N O M Í A• La categoría “Medicamentos, cáncer, molecular, descubrimiento de fármacos” recibió la mayor cantidad de inversión privada
en IA en 2020, con más de 13.800 millones de dólares, 4,5 veces más que en 2019.
• Brasil, India, Canadá, Singapur y Sudáfrica son los países con mayor crecimiento en la contratación de IA de 2016 a 2020. A
pesar de la pandemia de COVID-19, la contratación de IA siguió creciendo en todos los países de la muestra en 2020.
• Se está canalizando más inversión privada en IA hacia menos startups. A pesar de la pandemia, en 2020 se produjo un
aumento del 9,3% en la cantidad de inversión privada en IA desde 2019, un aumento porcentual mayor que de 2018 a 2019(5,7%), aunque el número de empresas recién financiadas disminuyó por tercer año consecutivo.
• A pesar de las crecientes llamadas para abordar las preocupaciones éticas asociadas con el uso de la IA, los esfuerzos paraabordar estas preocupaciones en la industria son limitados, según una encuesta de McKinsey. Por ejemplo, cuestiones comola equidad y la justicia en la IA siguen recibiendo comparativamente poca atención por parte de las empresas. Además,menos empresas en 2020 ven los riesgos de privacidad personal o individual como relevantes, en comparación con 2019,y no hubo cambios en el porcentaje de encuestados cuyas empresas están tomando medidas para mitigar estos riesgos
particulares.
• A pesar de la recesión económica causada por la pandemia, la mitad de los encuestados en una encuesta de McKinsey
dijo que el coronavirus no tuvo ningún efecto en su inversión en IA, mientras que el 27% informó que había aumentado su
inversión. Menos de una cuarta parte de las empresas redujo su inversión en IA.
• Estados Unidos registró una disminución en su proporción de puestos de trabajo de IA de 2019 a 2020, la primera caída enseis años. El número total de puestos de trabajo de IA publicados en los Estados Unidos también disminuyó un 8,2% de 2019a 2020, de 325.724 en 2019 a 300.999 puestos de trabajo en 2020.

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CA P Í T U LO 4 : E D U CAC I Ó N E N I A•U na encuesta del AI Index realizada en 2020 sugiere que las principales universidades del mundo han aumentado su inversión
en educación en IA en los últimos cuatro años. El número de cursos que enseñan a los estudiantes las habilidades necesarias
para construir o desplegar un modelo práctico de IA en los niveles de pregrado y postgrado ha aumentado un 102,9% y un
41,7%, respectivamente, en los últimos cuatro años académicos.
• Según una encuesta anual de la Computing Research Association (CRA), en los últimos 10 años ha aumentado el número deegresados en Inteligencia Artificial que han optado por trabajar en la industria, mientras que ha disminuido el número delos que han optado por el mundo académico. La proporción de nuevos doctores en IA que eligieron trabajos en la industria
aumentó un 48% en la última década, del 44,4% en 2010 al 65,7% en 2019. Por el contrario, la proporción de nuevos doctoresen IA que entraron en el mundo académico se redujo en un 44%, del 42,1% en 2010 al 23,7% en 2019.
• En los últimos 10 años, los doctorados relacionados con IA han pasado del 14,2% del total de los doctorados en ciencias de lacomputación concedidos en Estados Unidos, a cerca del 23% a partir de 2019, según la encuesta de la CRA. Al mismo tiempo,
otros doctorados en ciencias de la computación anteriormente populares han disminuido su popularidad, incluyendo lasredes, la ingeniería de software y los lenguajes de programación. Los compiladores vieron una reducción en el número dedoctorados concedidos en relación con 2010, mientras que las especialidades de IA y Robótica/Visión experimentaron unaumento sustancial.
• Después aumentar por dos años seguidos, el número de salidas de profesores de IA de las universidades a puestos detrabajo en la industria en América del Norte se redujo de 42 en 2018 a 33 en 2019 (28 de ellos son profesores titulares y cinco
no titulares). La Universidad Carnegie Mellon tuvo el mayor número de salidas de profesores de IA entre 2004 y 2019 (16),seguida por el Instituto de Tecnología de Georgia (14) y la Universidad de Washington (12).
• El porcentaje de estudiantes internacionales entre los nuevos doctores en IA en América del Norte siguió aumentando en
2019, hasta el 64,3%, un aumento del 4,3% con respecto a 2018. Entre los graduados extranjeros, el 81,8% se quedó en losEstados Unidos y el 8,6% ha aceptado trabajos fuera de los Estados Unidos.
• En la Unión Europea, la gran mayoría de las ofertas académicas especializadas en IA se imparten a nivel de máster; larobótica y la automatización es, con mucho, el curso más frecuente en los programas de licenciatura y máster especializados,
mientras que el aprendizaje automático (ML) domina en los cursos cortos especializados.

CA P Í T U LO 5: D E SA F Í O S É T I C O S D E L A S A P L I CAC I O N E S D E L A I A• El número de artículos con palabras clave relacionadas con la ética en los títulos presentados a las conferencias
de IA ha crecido desde 2015, aunque el número medio de títulos de artículos que coinciden con palabras clave
relacionadas con la ética en las principales conferencias de IA sigue siendo bajo a lo largo de los años.
• Las cinco noticias que recibieron más atención en 2020 relacionados con el uso ético de la IA fueron la publicacióndel libro blanco de la Comisión Europea sobre la IA, el despido del investigador de ética Timnit Gebru por parte deGoogle, el comité de ética de la IA formado por las Naciones Unidas, el plan de ética de la IA del Vaticano y la salida
de IBM de los negocios de reconocimiento facial.

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CA P Í T U LO 6 : D I V E R S I DA D E N L A I A• Los porcentajes de mujeres que se doctoran en IA y de profesoras de ciencias de la computación se han mantenido bajos
durante más de una década. Según una encuesta anual de la Computing Research Association (CRA), las mujeres graduadas
en programas de doctorado en Inteligencia Artificial en Norteamérica han representado menos del 18% de todos losgraduados de doctorado por término medio. Una encuesta del AI Index sugiere que el profesorado femenino representa solo
el 16% de todo el profesorado de ciencias de la computación con titularidad en varias universidades de todo el mundo.
• La encuesta de la CRA sugiere que en 2019, entre los nuevos graduados de doctorado en IA residentes en Estados Unidos, el
45% eran blancos, mientras que el 22,4% eran asiáticos, el 3,2% eran hispanos y el 2,4% eran afroamericanos.
• El porcentaje de nuevos doctores en computación blancos (no hispanos) ha cambiado poco en los últimos 10 años,
representando el 62,7% en promedio. El porcentaje de doctores en informática negros o afroamericanos (no hispanos) e
hispanos en el mismo periodo es significativamente menor, con una media del 3,1% y el 3,3%, respectivamente.
• La participación en los talleres Black in AI, que coinciden con la Conferencia sobre Sistemas de Procesamiento deInformación Neuronal (NeurIPS), ha crecido considerablemente en los últimos años. El número de asistentes y de trabajos
presentados en 2019 es 2,6 veces mayor que en 2017, mientras que el número de trabajos aceptados es 2,1 veces mayor.
• En una encuesta de miembros realizada por Queer in AI en 2020, casi la mitad de los encuestados dijeron que percibenque el campo de la IA no es inclusivo y esto representa un obstáculo al que se han tenido que enfrentar para convertirse en
profesionales en el campo de la IA / ML. Más del 40% de los miembros encuestados afirmaron haber sufrido discriminación oacoso en el trabajo o en la escuela.

CA P Í T U LO 7: P O L Í T I CA S Y E S T R AT E G I A S N AC I O N A L E S D E I A•D esde que Canadá publicó la primera estrategia nacional de IA del mundo en 2017, más de 30 países y regiones hanpublicado documentos similares hasta diciembre de 2020.
• La puesta en marcha del Observatorio de Políticas de Inteligencia Artificial y la Red de Expertos en Inteligencia Artificial de laOrganización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) en 2020 promovió los esfuerzos intergubernamentales
para trabajar juntos en apoyo del desarrollo de la inteligencia artificial para todos.
• En Estados Unidos, el 116º Congreso ha sido el que le ha prestado más atención a la IA en la historia. El número de menciones
a la IA por parte de este Congreso en la legislación, los informes de las comisiones y los informes del Servicio de Investigacióndel Congreso (CRS) es más del triple que el del 115º Congreso.

13Artificial IntelligenceIndex Report 2021CAPÍTULO 1:

Investigación y Desarrollo

CHAPTER 1 PREVIEWTA B L E O F C O N T E N T S

Informe 2021 del
Artificial Intelligence Index

14

CA P Í T U LO 1 :I N V E S T I G AC I Ó N
Y D E SA R R O L LO

Informe
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2021
Artificial
IntelligenceIndexCAPÍTULO 1:

Vista previa del capítulo

Resumen

16

Patentes de IA

31

Puntos clave del capítulo

17

Resumen31

1.1 PUBLICACIONES

18

Resumen

32

Publicaciones revisadas de IA

18

Por región

32

Resumen18

Por zona geográfica

33

Por región

18

Por campo de estudio34

Por zona geográfica

20

Punto clave: Artículos de Aprendizaje Profundo

Por afiliación institucional21

en arXiv

35

Colaboración académico-corporativa

23
25

1.2 CONFERENCIAS

36

Resumen25

Asistencia a las conferencias

36

Por región

26

Por zona geográfica

27

Punto clave: Representación corporativa en lasconferencias de investigación en IA
38

Citas

27

Publicaciones en arXiv

Publicaciones de IA en revistas

32

28

1.3 BIBLIOTECAS DE SOFTWARE DE CÓDIGO

Resumen28

ABIERTO DE IA

39

Por región

29

Estrellas de GitHub

39

Por zona geográfica

30

Citas

30

Publicaciones en conferencias de IA

ACCESO A LOS DATOSCAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC H A P T E R 11 VISTAP R E V IPREVIA
EWTABLATA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

15

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CA P Í T U LO 1 :I N V E S T I G AC I Ó N
Y D E SA R R O L LO

RESUMEN

Resumen
El informe comienza con una visión general de los esfuerzos de investigacióny desarrollo (I+D) en inteligencia artificial (IA) porque la I+D es fundamental
para el progreso de la IA. Desde que la tecnología cautivó por primera
vez la imaginación de informáticos y matemáticos en los años 50, la
IA se ha convertido en una importante disciplina de investigación con
aplicaciones comerciales muy relevantes. El número de publicaciones
sobre IA ha aumentado drásticamente en los últimos 20 años. El aumentode los congresos de IA y de los documentos ha ampliado la difusión deinvestigación y las comunicaciones académicas. Las principales potencias,
como China, la Unión Europea y Estados Unidos, se apresuran a invertir en lainvestigación de la IA.
El capítulo dedicado a la I+D busca recoger los avances en este campo cadavez más complejo y competitivo.
Este capítulo comienza examinando las publicaciones sobre IA -desdeartículos de publicaciones revisadas hasta ponencias de conferencias ypatentes-, incluyendo el impacto de las citas de cada una de ellas, utilizando
datos de las bases de datos Elsevier/Scopus y Microsoft Academic Graph(MAG), así como datos del repositorio de documentos de arXiv y Nesta.
Se examinan las contribuciones a la I+D en IA de las principales entidadesde IA y regiones geográficas y se consideran cómo estas contribuciones
están dando forma al campo. Las secciones segunda y tercera analizan las
actividades de I+D en las principales conferencias de IA y en GitHub.

C
H A P T E R 1 VISTAP R E V I PREVIA
EWCAPÍTULO
DEL CAPÍTULO

TABLA
TA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

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P U N TO S
C L AV E D E L
CA P Í T U LO

PUNTOS CLAVE DEL CAPÍTULO
• El número de publicaciones de IA en revistas creció un 34,5% de 2019 a 2020, un crecimiento
porcentual mucho mayor que de 2018 a 2019 (19,6%).
• En cada uno de los principales países y regiones, la mayor proporción de artículos de IA en
publicaciones revisadas viene de instituciones académicas. Pero los segundos emisores más
importantes son diferentes: en Estados Unidos, la investigación vinculada al sector privado
representa el 19,2% del total de publicaciones, mientras que el gobierno es el segundo más
importante en China (15,6%) y la Unión Europea (17,2%).
• En 2020, y por primera vez, China superó a Estados Unidos en la proporción de citas de revistas
de IA en el mundo, después de haber superado brevemente a Estados Unidos en el número
total de publicaciones de revistas de IA en 2004 y haber retomado el liderazgo en 2017. Sin
embargo, Estados Unidos ha citado sistemáticamente (y de forma significativa) más artículos deconferencias de IA que China durante la última década.
• En respuesta a COVID-19, la mayoría de las principales conferencias de IA se celebraron de forma
virtual y registraron un aumento significativo de la asistencia como resultado. El número deasistentes a nueve conferencias casi se duplicó en 2020.
• Sólo en los últimos seis años, el número de publicaciones relacionadas con la IA en arXiv se
multiplicó por más de seis, pasando de 5.478 en 2015 a 34.736 en 2020.
• Las publicaciones sobre IA representaron el 3,8% de todas las publicaciones científicas revisadas
por pares en todo el mundo en 2019, frente al 1,3% en 2011.

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC H A P T E R 11 VISTAP R E V IPREVIA
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Informe
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Artificial
IntelligenceIndex

1.1 P U B L I CAC I O N E S

Las publicaciones sobre IA incluyen publicaciones revisadas, artículos de revistas, documentos de conferencias y patentes. Paraseguir las tendencias de estas publicaciones y evaluar el estado de las actividades de I+D en IA en todo el mundo, se utilizaron
los siguientes conjuntos de datos: la base de datos Elsevier/Scopus para las publicaciones revisadas; la base de datos Microsoft
Academic Graph (MAG) para todas las revistas, artículos de conferencias y publicaciones de patentes; y los datos de arXiv y Nesta
para los documentos preimpresos electrónicos.

1.1 PUBLICACIONESP U B L I CAC I O N E S R E V I SA DA S D E I A

ResumenLa figura 1.1.1a muestra el número de publicaciones revisadas

Esta sección presenta datos de la base de datos Scopus

de IA, y la figura 1.1.1b muestra la proporción de estas entre

de Elsevier. Scopus contiene 70 millones de artículos detodas las publicaciones revisadas por pares en el mundo.

investigación revisados por pares y curados por más de 5000

El número total de publicaciones creció casi 12 veces entre

editores internacionales. La versión de 2019 de los datos

2000 y 2019. Durante el mismo período, el porcentaje deque se muestran a continuación se deriva de un conjunto depublicaciones revisadas por pares aumentó del 0,82% de todas

publicaciones totalmente nuevo, por lo que las cifras de todaslas publicaciones en 2000 al 3,8% en 2019.

las publicaciones de IA revisadas por pares difieren de las de losPor región1

informes del AI Index de años anteriores. Debido a los cambios
en la metodología de indexación de las publicaciones, laexactitud del conjunto de datos aumentó del 80% al 84% (véase
el Apéndice para más detalles).

Entre el número total de publicaciones de IA revisadas porpares en el mundo, Asia Oriental y el Pacífico ha tenido la mayor
proporción desde 2004, seguida de Europa y Asia Central, yAmérica del Norte (Figura 1.1.2). Entre 2009 y 2019, el sur de Asiay el África subsahariana experimentaron el mayor crecimiento
en cuanto al número de publicaciones de IA revisadas por pares,
multiplicándose por ocho y siete, respectivamente.

Figura 1.1.1a
1 Las regiones en este capítulo están clasificadas de acuerdo con las agrupaciones analíticas del Banco Mundial.

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1.1 P U B L I CAC I O N E S

Figura 1.1.1b

Figura 1.1.2CAPÍTULO
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1.1 P U B L I CAC I O N E S

Por zona geográfica
Para comparar la actividad entre los principales actoresde la IA del mundo, esta sección muestra las tendencias
de las publicaciones revisadas de IA procedentes deChina, la Unión Europea y los Estados Unidos. En 2019,
China lideraba la cuota de publicaciones revisadas de IA

en el mundo, tras superar a la Unión Europea en 2017
(figura 1.1.3). Publicó 3,5 veces más artículos de IA enrevistas revisadas en 2019 que en 2014, mientras quela Unión Europea publicó solo 2 veces más artículos y
Estados Unidos 2,75 veces más en el mismo periodo.

Figura 1.1.3

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1.1 P U B L I CAC I O N E S

Por afiliación institucional

Unidos. Esas categorías de afiliación no son mutuamente

Los siguientes gráficos muestran el número de publicaciones

excluyentes, ya que algunos autores podrían estar afiliados arevisadas de IA afiliadas a instituciones privadas,más de un tipo de institución.

gubernamentales, médicas y de otro tipo en China (figura

Los datos sugieren que, excluyendo el mundo académico, las

1.1.4a), la Unión Europea (figura 1.1.4b) y los Estados Unidos(figura 1.1.4c).2 En 2019, aproximadamente el 95,4% de las
publicaciones de IA revisadas por pares en general en China
estaban afiliadas al ámbito académico, en comparación con el
81,9% en la Unión Europea y el 89,6% en los Estados

instituciones gubernamentales -más que las de otras categoríascontribuyen sistemáticamente con el mayor porcentaje depublicaciones de IA revisadas por pares tanto en China como enla Unión Europea (15,6% y 17,2%, respectivamente, en 2019),
mientras que en Estados Unidos, la porción más alta está afiliada
a empresas (19,2%).

Figura 1.1.4a

2 En las tres áreas geográficas, el número de trabajos afiliados al mundo académico supera al de los afiliados al gobierno, las empresas y la medicina; por lo tanto, no se muestra la afiliación al mundo
académico, ya que distorsionaría los gráficos.

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1.1 P U B L I CAC I O N E S

Figura 1.1.4b

Figura 1.1.4c

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1.1 P U B L I CAC I O N E S

Colaboración académico-corporativa
Desde la década de 1980, la colaboración en I+D entre el mundo
académico y el sector privado en Estados Unidos ha crecido
en importancia y popularidad, lo que se hace visible por la
proliferación de centros de investigación creados mediantela colaboración entre la industria y la universidad, así comopor las contribuciones de las empresas a la investigación
universitaria. La figura 1.1.5 muestra que entre 2015 y 2019,
Estados Unidos produjo el mayor número de publicaciones
híbridas de IA académicas y corporativas, con coautoría yrevisadas, más del doble que en la Unión Europea, que ocupa elsegundo lugar, seguida de China en el tercero.

Figura 1.1.5

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1.1 P U B L I CAC I O N E S

Para evaluar el impacto de las colaboraciones académico-

la media mundial. Por ejemplo, un FWCI de 0,75 significa un

empresariales en el impacto de las citas ponderadas por

25% menos de citas que la media mundial. El gráfico muestra

campo (FWCI) de las publicaciones de IA de diferentes regiones

el FWCI para todas las publicaciones de IA revisadas por pares

geográficas, véase la figura 1.1.6. El FWCI mide el número

en el eje ‘y’ y el número total (en una escala logarítmica) dede citas recibidas por las publicaciones en comparación con

publicaciones académicas y corporativas en coautoría en el eje

el número medio de citas recibidas por otras publicaciones

x. Para mejorar la relación señal-ruido de la métrica FWCI, sólo

similares en el mismo año, disciplina y formato (libro,

se incluyen los países que tienen más de 1.000 publicaciones deartículo, documento de conferencia, etc.). Un valor de 1,0

IA revisadas por pares en 2020.

representa la media mundial. Más o menos de 1 significa quelas publicaciones se citan más o menos de lo esperado según

Figura 1.1.6

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P U B L I CAC I O N E S D E I A E N
R E V I S TA S
En las tres secciones siguientes se muestran las tendencias enla publicación de revistas de IA, publicaciones en conferencias
y patentes, así como sus respectivas citas que dan una idea delimpacto de la I+D, basado en los datos de Microsoft Academic
Graph. MAG es una gráfica de conocimiento que consta de másde 225 millones de publicaciones (en noviembre de 2019).

1.1 P U B L I CAC I O N E S

ResumenEn general, el número de publicaciones de revistas de IA en 2020
es 5,4 veces mayor que en 2000 (Figura 1.1.7a). En 2020, el número
de publicaciones de revistas de IA aumentó un 34,5% con respecto
a 2019, un crecimiento porcentual mucho mayor que entre 2018 y
2019 (19,6%). Del mismo modo, la proporción de publicaciones derevistas de IA entre todas las publicaciones del mundo ha saltado en
0,4 puntos porcentuales en 2020, más que la media de 0,03 puntos
porcentuales en los últimos cinco años (Figura 1.1.7b).

Figura 1.1.7a

Figura 1.1.7b
3 Consulte “An Overview of Microsoft Academic Service (MAS) and Applications” y “A Review of Microsoft Academic Services for Science of Science Studies” para más detalles.

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1.1 P U B L I CAC I O N E S

Por región
La figura 1.1.8 muestra la proporción de revistas de IA -la entidad

tres regiones cambia con el tiempo.

de publicación dominante en términos de número en la base

En 2020, Asia Oriental y el Pacífico tendrá la mayor cuota (26,7%),de datos del MAG- por regiones entre 2000 y 2020. Asia Oriental

seguida de Europa y Asia Central (13,3%) y Norteamérica

y Pacífico, Europa y Asia Central, y América del Norte son(14,0%). Además, en los últimos 10 años, Asia Meridional y

responsables de la mayoría de las publicaciones de revistas de IA

Oriente Medio y el Norte de África han experimentado el mayor

en los últimos 21 años, aunque la posición de liderazgo entre lascrecimiento, ya que el número de publicaciones de revistas deIA en esas dos regiones se ha multiplicado por seis y por cuatro,
respectivamente.

Figura 1.1.8

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1.1 P U B L I CAC I O N E S

Por zona geográfica
La figura 1.1.9 muestra que entre las tres principales potencias de la IA, China ha tenido la mayor cuota de publicaciones derevistas de IA en el mundo desde 2017, con un 18,0% en 2020, seguida de Estados Unidos (12,3%) y la Unión Europea (8,6%).

Citas

Figura 1.1.9

En cuanto a la mayor proporción de citas de revistas de IA, la figura 1.1.10 muestra que China (20,7%) superó a Estados
Unidos (19,8%) en 2020 por primera vez, mientras que la Unión Europea siguió perdiendo parte de su cuota global.

Figura 1.1.10

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P U B L I CAC I O N E S D E I A E N C O N F E R E N C I A S
ResumenEntre 2000 y 2019, el número de publicaciones de conferencias de IA se multiplicó por cuatro, aunque el crecimiento se aplanó en losúltimos diez años, y el número de publicaciones en 2019 solo es 1,09 veces mayor que el de 2010.4

Figura 1.1.11a

Figura 1.1.11b
4 Nótese que los datos de la conferencia de 2020 sobre MAG no está completa aún. Vea el apéndice para más detalles.

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1.1 P U B L I CAC I O N E S

Por región
La figura 1.1.12 muestra que, al igual que las tendencias en lainteligencia artificial.

publicación de revistas de inteligencia artificial, Asia Oriental

Concretamente, Asia Oriental y el Pacífico tomaron la delantera

y el Pacífico, Europa y Asia Central y América del Norte sona partir de 2004, con más del 27% en 2020. América del Nortelas principales fuentes de publicación de conferencias desuperó a Europa y Asia Central para reclamar el segundo lugar
en 2018, con un 20,1%, seguido del 21,7% en 2020.

Figura 1.1.12

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1.1 P U B L I CAC I O N E S

Por zona geográfica
China superó a Estados Unidos en la cuota de publicaciones
de conferencias sobre IA en el mundo en 2019 (figura 1.1.13).
Su cuota ha crecido significativamente desde el año 2000. El

2019 es casi nueve veces mayor que en 2000. El porcentaje depublicaciones de conferencias de la Unión Europea alcanzó su
punto máximo en 2011 y sigue disminuyendo.

porcentaje de publicaciones de conferencias de IA de China en

Citas

Figura 1.1.13

Con respecto a las citas de las publicaciones de conferencias

potencias durante los últimos 21 años. Estados Unidos

sobre IA, la figura 1.1.14 muestra que Estados Unidos ha

encabeza la lista con el 40,1% de las citas totales en 2020,

mantenido un liderazgo dominante entre las principales

seguido de China (11,8%) y la Unión Europea (10,9%).

Figura 1.1.14

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1.1 P U B L I CAC I O N E S

PAT E N T E S D E I A
ResumenLos datos sobre patentes de IA son incompletos: sólo el 8%

El número total de patentes de IA publicadas en el mundo hadel conjunto de datos en 2020 incluye una afiliación nacional

aumentado de forma constante en las dos últimas décadas,o regional. Hay motivos para cuestionar los datos sobre lapasando de 21.806 en el año 2000 a más de 4,5 veces oproporción de publicaciones de patentes de IA por región y zona

101.876, en 2019 (Figura 1.1.15a). La proporción de patentes

geográfica, por lo que no se incluyen en el informe principal. Véa

de IA publicadas en el mundo muestra un aumento menor, deel Apéndice para más detalles.

alrededor del 2% en 2000 al 2,9% en 2020 (Figura 1.1.15b).

Figura 1.1.15a

Figura 1.1.15bCAPÍTULO
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P U B L I CAC I O N E S E N
ARXIV

1.1 P U B L I CAC I O N E S

Resumen
En apenas seis años la cantidad de publicaciones relacionadas con la IA en

Además de las vías tradicionales de publicación

arXiv se multiplicó más de seis veces, desde 5,478 en 2015 hasta 34,736 ende artículos académicos (ya comentadas),

2020 (Figura 1.1.16).

los investigadores de IA han adoptado lapráctica de publicar sus trabajos (a menudo
antes de ser revisadas) en arXiv, un repositorio
web de documentos electrónicos. arXiv
permite a los investigadores compartir sus
hallazgos antes de enviarlos a revistas yconferencias, lo que acelera enormemente
el ciclo de descubrimiento y difusión de la
información. El número de publicaciones
relacionadas con la IA en esta sección incluye
documentos en arXiv bajo cs.AI (inteligencia
artificial), cs.CL (computación y lenguaje),cs.CV (visión artificial), cs.NE (computación
neural y evolutiva), cs.RO (robótica), cs.LG(aprendizaje automático en informática) y stat.
ML (aprendizaje automático en estadística).

Por región

Figura 1.1.16

El análisis por regiones muestra que, aunque América del Norte sigue liderando la cuota mundial de publicaciones relacionadas con la
IA de arXiV, su cuota ha ido disminuyendo: del 41,6% en 2017 al 36,3% en 2020 (figura 1.1.17). Mientras tanto, la cuota de publicaciones
en Asia Oriental y el Pacífico ha crecido de forma constante en los últimos cinco años: del 17,3% en 2015 al 26,5% en 2020.

Figura 1.1.17

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1.1 P U B L I CAC I O N E S

Por zona geográfica
Aunque el número total de publicaciones relacionadas con la IAy Figura 1.1.18b). Por otro lado, la proporción de publicaciones

en arXiv está aumentando entre las tres principales potencias

de la Unión Europea se ha mantenido prácticamente sinde la IA, China está alcanzando a Estados Unidos (Figura 1.1.18acambios.

Figura 1.1.18a

Figura 1.1.18bCAPÍTULO
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Por campo de estudio
Entre los seis campos de estudio relacionados con la IA
en arXiv, el número de publicaciones en Robótica (cs.RO)y Aprendizaje Automático en informática (cs.LG) son losque más han crecido entre 2015 y 2020, multiplicándose
por 11 y por 10, respectivamente (Figura 1.1.19). En 2020,
cs.LG y Visión artificial (cs.CV) lideran el número total
de publicaciones representando el 32,0% y el 31,7%,
respectivamente, de todas las publicaciones relacionadas
con la IA en arXiv. Entre 2019 y 2020, las categorías de mayor
crecimiento de las siete estudiadas aquí fueron Computacióny Lenguaje (cs.CL), en un 35,4%, y cs.RO, en un 35,8%.

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1.1 P U B L I CAC I O N E S

Entre los seis campos deestudio relacionados con la
IA en arXiv, el número depublicaciones en Robótica
(cs.RO) y Aprendizaje
Automático en informática
(cs. LG) son los que más han
crecido entre 2015 y 2020,
aumentando 11 veces y 10
veces respectivamente.

Figura 1.1.19

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1.1 P U B L I CAC I O N E S

Artículos de aprendizaje profundo en arXiv
Con un mayor acceso a los datos y mejoras
significativas en la potencia de cálculo, el campodel aprendizaje profundo (DL) está creciendo a
una velocidad vertiginosa. Los investigadoresde Nesta utilizaron un algoritmo para identificar
los artículos de aprendizaje profundo en arXiv

mediante el análisis de los resúmenes de losartículos en las categorías de Ciencias de laComputación (CS) y Aprendizaje Automático
en Estadística (state.ML). La figura 1.1.20 indicaque, sólo en los últimos cinco años, el número
total de publicaciones sobre DL en arXiv se hamultiplicado casi por seis.

Figura 1.1.20

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1. 2 C O N F E R E N C I A S

La asistencia a las conferencias es un indicador del interés general de la industria y el mundo académico por un campo
científico. En los últimos 20 años, las conferencias sobre IA han crecido no sólo en tamaño, sino también en número yprestigio. Esta sección presenta datos sobre las tendencias de asistencia y presentación de trabajos en las principales
conferencias de IA.

1.2 CONFERENCIASASISTENCIA A LAS CONFERENCIAS
El año pasado se produjo un aumento significativo de losniveles de participación en las conferencias sobre IA, ya que lamayoría se ofrecieron a través de un formato virtual. Sólo la 34ª
Conferencia de la Asociación para el Avance de la Inteligencia
Artificial (AAAI) se celebró en persona en febrero de 2020.
Los organizadores de la conferencia informaron que el formato
virtual permitió una mayor asistencia de investigadores de todo
el mundo, aunque las cifras exactas de asistencia son difíciles
de medir.
Debido a la naturaleza atípica de los datos de asistencia alas conferencias de 2020, las 11 principales conferencias de
IA de 2019 se han dividido en dos categorías basadas en losdatos de asistencia de 2019: grandes conferencias de IA con

Los organizadoresde las conferencias
informaron que elformato virtual permitió
una mayor asistencia deinvestigadores de todo elmundo, aunque las cifras
exactas de asistencia son
difíciles de medir.

más de 3.000 asistentes y pequeñas conferencias de IA con
menos de 3.000 asistentes. La figura 1.2.1 muestra que en
2020, el número total de asistentes en nueve conferencias casi
se duplicó5. En particular, la Conferencia Internacional sobre
Robots Inteligentes y Sistemas Inteligentes (IROS) amplió
la conferencia virtual para permitir a los usuarios ver loseventos hasta tres meses, lo que explica el elevado número deasistentes. Como la Conferencia Internacional Conjunta sobreInteligencia Artificial (IJCAI) se celebró en 2019 y enero de 2021
-pero no en 2020- no aparece en los gráficos.

5 Para la conferencia de la AAMAS, la asistencia en 2020 se basa en el número de usuarios in situ comunicados por la plataforma que grabó las charlas y gestionó la conferencia en línea; para la conferencia de la KR, la asistencia en 2020 se basa en el número de inscripciones; para la conferencia de la ICPAS, la asistencia de 450 en 2020 es una estimación, ya que algunos participantes pueden haber
utilizado cuentas anónimas de Zoom.

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
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CA P Í T U LO 1 :I N V E S T I G AC I Ó N
Y D E SA R R O L LO

1. 2 C O N F E R E N C I A S

Figura 1.2.1

Figura 1.2.2

CAPÍTULO
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CA P Í T U LO 1 :I N V E S T I G AC I Ó N
Y D E SA R R O L LO

1. 2 C O N F E R E N C I A S

Representación corporativa en conferencias deinvestigación en IA
Investigadores de la Universidad Tecnológica de Virginia

investigación de la inteligencia artificial. Sostienen quey de la Escuela de Negocios Ivey de la Universidad

la distribución desigual de la potencia de cálculo en el

Occidental descubrieron que las grandes empresas

mundo académico, a la que se refieren como la “brecha

tecnológicas han aumentado su participación en las

informática”, se suma a la desigualdad en la era delprincipales conferencias sobre IA. En su artículo, titulado

aprendizaje profundo. Las grandes empresas tecnológicas“The De-Democratization of AI: Deep Learning andsuelen tener más recursos para diseñar productos de

the Compute Divide in Artificial Intelligence Research”

IA, pero también tienden a ser menos diversas que las(La desdemocratización de la inteligencia artificial:

instituciones menos elitistas o más pequeñas. Esto suscita

el aprendizaje profundo y la brecha informática

preocupaciones sobre la parcialidad y la equidad dentro

en la investigación de la inteligencia artificial), losde la IA. Las 10 principales conferencias sobre IA que se

investigadores utilizan la proporción de ponencias

muestran en la figura 1.2.3 muestran una tendencia al alzaafiliadas a empresas a lo largo del tiempo en las

en la representación de las empresas, lo que amplía aún

conferencias de inteligencia artificial para ilustrar

más la brecha informática.

el aumento de la presencia de las empresas en la

Figura 1.2.3

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
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CA P Í T U LO 1 :I N V E S T I G AC I Ó N
Y D E SA R R O L LO

1. 3 B I B L I OT E CA S D E
S O F T WA R E A B I E R TO
DE IA

Una biblioteca de software es una colección de código informático que se utiliza para crear aplicaciones y productos. Las
bibliotecas de software específicas de IA más populares -como TensorFlow y PyTorch- ayudan a los desarrolladores a crear sus
soluciones de IA de forma rápida y eficiente. Esta sección analiza la popularidad de las bibliotecas de software a través de losdatos de GitHub.

1.3 BIBLIOTECAS DE SOFTWARE DECÓDIGO ABIERTO EN IA
ESTRELLAS GITHUB
GitHub es una plataforma de alojamiento de código que
los investigadores y desarrolladores de IA utilizan con
frecuencia para subir, comentar y descargar software.
Los usuarios de GitHub pueden poner una “estrella” aun proyecto para guardarlo en su lista, expresando así
sus intereses y gustos, de forma similar a la función “megusta” de Twitter y otras plataformas de redes sociales.
Como los investigadores de IA suben a GitHub paquetes
que mencionan el uso de una biblioteca de código
abierto, la función “estrella” de GitHub puede utilizarse
para medir la popularidad de varias bibliotecas de código
abierto de programación de IA.
La figura 1.3.1 sugiere que TensorFlow (desarrollada por
Google y lanzada públicamente en 2017) es la biblioteca
de software de IA más popular. La segunda biblioteca
más popular en 2020 es Keras (también desarrollada por
Google y construida sobre TensorFlow 2.0). Excluyendo
TensorFlow, la Figura 1.3.2 muestra que PyTorch (creada
por Facebook) es otra biblioteca que se está haciendo
cada vez más popular.

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
H A P T E R 1 VISTAP R E V I PREVIA
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TensorFlow (desarrollado
por Google y lanzado
públicamente en 2017) es
la biblioteca de softwarede IA más popular. La
segunda biblioteca máspopular en 2020 es Keras(también desarrollada
por Google y construida
sobre TensorFlow 2.0).

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CA P Í T U LO 1 :I N V E S T I G AC I Ó N
Y D E SA R R O L LO

1. 3 B I B L I OT E CA S D E
S O F T WA R E A B I E R TO
DE IA

Figura 1.3.1

Figura 1.3.2

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
H A P T E R 1 VISTAP R E V I PREVIA
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B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

40

Artificial IntelligenceIndex Report 2021CAPÍTULO 2:

Rendimiento Técnico

Informe 2021 del
Artificial Intelligence Index
CHAPTER 2 PREVIEWTA B L E O F C O N T E N T S

41

CA P Í T U LO 2:
R E N D I M I E N TOTÉCNICOInforme
Artificial2021
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2021
Artificial
IntelligenceIndexCAPÍTULO 2:

Vista previa del capítulo
Resumen

43

Puntos clave del capítulo

44

Detección y reconocimiento facial

61

Prueba de Proveedores de Reconocimiento Facial(FRVT) del Instituto Nacional de Estándares yVISIÓN ARTIFICIAL

45

2.1 VISIÓN ARTIFICIAL—IMAGEN

46

Clasificación de imágenes

Tecnología de los Estados Unidos (NIST)

61
62

46

2.3 IDIOMA

ImageNet

46

Puntos de referencia de comprensión del idioma

ImageNet: Exactitud del Top-1

46

inglésImageNet: Exactitud del Top-5

47

ImageNet: Duración del entrenamiento

48

ImageNet: Costos de entrenamiento

49

Punto clave: Pruebas más difíciles más allá de

62SuperGLUE

62

SQuAD

63

Traducción Automática Comercial (MT)64

Cantidad de Sistemas de Traducción Automática

ImageNet50

Disponibles

64

Generación de imágenes

51

GPT-3

65

STL-10: Puntuación de la distancia de inicio de
51

2.4 RAZONAMIENTO VERBAL

67

FID versus vida real

52

Visión y razonamiento verbal

67

Detección de Deepfake

53

Respuesta a preguntas visuales (VQA)

67

53

Razonamiento visual de sentido común (VCR)

68

Frechet (FID)

Desafío de detección de Deepfake (DFDC)
Estimación de postura humana
Common Objects in Context (COCO):
Reto de detección de puntos clave
Common Objects in Context (COCO):
Desafío DensePose
Segmentación semántica

54
54
55
56

Cityscapes

56

Visión encarnada

57

2.2 VISIÓN ARTIFICIAL—VÍDEO

58

Reconocimiento de actividades

58

ActivityNet

58

ActivityNet: localización de actividades en unintervalo de tiempo
ActivityNet: las actividades más difíciles
Detección de objetos
You Only Look Once (YOLO)ACCESO A LOS DATOSCAPÍTULO
2 VISTADEL CAPÍTULO
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58
59
60
60

2.5 HABLA

69

Reconocimiento del habla

69

Transcripción del habla: LibriSpeech

69

Reconocimiento del hablante: VoxCeleb

69

Punto clave: la brecha racial en la tecnología dereconocimiento del habla

71

2.6 RAZONAMIENTO

72

Problema de satisfacibilidad booleana

72

Demostración de teoremas automatizada

74

2.7 SALUD Y BIOLOGÍA

76

Síntesis Molecular

76

Exactitud de pruebas para la planificación de lasíntesis química avanzada

76

COVID-19 y el descubrimiento de fármacos

77

AlphaFold y el plegado de proteínas

78

PUNTOS DESTACADOS POR LOS EXPERTOS 79

42

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CA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICORESUMEN

ResumenEste capítulo destaca los avances técnicos en varios subcampos de la IA,
como la visión artificial, el lenguaje, el habla, el aprendizaje de conceptos
y la demostración de teoremas. Utiliza una combinación de mediciones
cuantitativas, como los puntos de referencia comunes y los retos de lospremios, y de conocimientos cualitativos de los artículos académicos para
mostrar los avances técnicos de vanguardia en la IA.
Aunque los avances tecnológicos permiten que los sistemas de IA
se desplieguen más amplia y fácilmente que nunca, también crece
la preocupación por el uso de la IA, sobre todo en lo que respecta a
cuestiones como el sesgo algorítmico. La aparición de nuevas capacidadesde IA, como la capacidad de sintetizar imágenes y vídeos, también plantea
retos éticos.

CAPÍTULO
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CA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICOP U N TO S C L AV E
D E L CA P Í T U LO

PUNTOS CLAVE DEL CAPÍTULO
•T odo es generativo: : los sistemas de IA pueden ahora componer texto, audio e imágenes con un nivel
suficientemente alto como para que a los humanos les cueste distinguir entre resultados sintéticos y no sintéticos
en algunas aplicaciones limitadas de la tecnología. Esto promete generar una tremenda gama de aplicaciones dela IA para fines tanto socialmente útiles como menos útiles. También hace que los investigadores inviertan en
tecnologías para detectar modelos generativos; los datos del DeepFake Detection Challenge indican lo bien que
los ordenadores pueden distinguir entre diferentes resultados.
• La industrialización de la visión artificial: La visión artificial ha experimentado un inmenso progreso enla última década, principalmente debido al uso de técnicas de aprendizaje automático (específicamente
el aprendizaje profundo). Los nuevos datos muestran que la visión artificial se está industrializando: El
rendimiento está empezando a aplanarse en algunos de los mayores puntos de referencia, lo que sugiere quela comunidad necesita desarrollar y acordar otros más difíciles que pongan a prueba el rendimiento. Mientras
tanto, las empresas invierten cada vez más recursos informáticos para entrenar los sistemas de visión artificial
a un ritmo más rápido que nunca. Por otra parte, las tecnologías que se utilizan en los sistemas desplegados-como los frameworks de detección de objetos para el análisis de fotogramas de vídeos- están madurando
rápidamente, lo que indica un mayor despliegue de la IA.
• El procesamiento del lenguaje natural supera sus métricas de evaluación: Los rápidos avances en NLP
han dado lugar a sistemas de IA con capacidades lingüísticas significativamente mejoradas que han empezado
a tener un impacto económico significativo en el mundo. Tanto Google como Microsoft han implantado elmodelo lingüístico BERT en sus motores de búsqueda, mientras que otros grandes modelos lingüísticos han sido
desarrollados por empresas que van desde Microsoft hasta OpenAI. El progreso del NLP ha sido tan rápido que losavances técnicos han empezado a superar los puntos de referencia para probarlos. Esto puede verse en la rápida
aparición de sistemas que obtienen un rendimiento de nivel humano en SuperGLUE, una suite de evaluación del
NLP desarrollada en respuesta a los anteriores avances del NLP que superan las capacidades evaluadas por GLUE.
• Nuevos análisis sobre el razonamiento: La mayoría de las mediciones de problemas técnicos muestran, paracada momento, el rendimiento del mejor sistema de ese momento en un benchmark fijo. Los nuevos análisis
desarrollados para el Índice de Inteligencia Artificial ofrecen métricas que permiten un benchmark evolutivo
y la atribución a los sistemas individuales de un crédito por una parte del rendimiento global de un grupo desistemas a lo largo del tiempo. Estos se aplican a dos problemas de razonamiento simbólico, la demostración
automatizada de teoremas y la satisfacción de fórmulas booleanas• El aprendizaje automático está cambiando las reglas del juego en la sanidad y la biología: El panorama de lasindustrias de la salud y la biología ha evolucionado sustancialmente con la adopción del aprendizaje automático.
AlphaFold, de DeepMind, aplicó una técnica de aprendizaje profundo para lograr un avance significativo enel desafío biológico del plegado de proteínas, que lleva décadas. Los científicos utilizan modelos de ML para
aprender representaciones de moléculas químicas para una planificación más eficaz de la síntesis química. PostEra,
una startup de IA, utilizó técnicas basadas en el ML para acelerar el descubrimiento de medicamentos relacionados
con el COVID durante la pandemia.

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CA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICOVISIÓNARTIFICIAL

Visión artificial
Introducido en la década de 1960, el campo de la visión artificial haexperimentado un progreso significativo y, en los últimos años, hacomenzado a alcanzar niveles de rendimiento humano en algunas tareas
visuales restringidas. Las tareas de la visión artificial son el reconocimiento
de objetos, la estimación de la postura y la segmentación semántica. La
maduración de la tecnología de la visión artificial ha abierto un abanicode aplicaciones: coches autónomos, análisis de imágenes médicas,
aplicaciones de consumo (por ejemplo, Google Photos), aplicaciones
de seguridad (por ejemplo, vigilancia, análisis de imágenes por satélite),
aplicaciones industriales (por ejemplo, detección de piezas defectuosas enla fabricación y el montaje), y otras.

CAPÍTULO
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2 .1 V I S I Ó N A R T I F I C I A L
I M AG E N

2.1 VISIÓN ARTIFICIAL—IMAGEN

que amplía y mejora los datos disponibles para que losEl reconocimiento de imágenes
ha pasado de ser una tecnología
costosa y específica para un
campo determinado, a ser una
tecnología más asequible y
aplicable a más áreas.
que es más asequible y aplicableen un espectro más amplio,
sobre todo gracias a los avances
en la tecnología subyacente.

investigadores entrenen algoritmos de IA. En 2012, investigadores

investigadores aumentar la eficiencia del entrenamiento de los sistemas

de la Universidad de Toronto utilizaron técnicas basadas en elde reconocimiento de imágenes y reducir el tiempo absoluto que se tarda

aprendizaje profundo para establecer un nuevo estado del arte enen entrenar los de mayor rendimiento.

C L A S I F I CAC I Ó N D E I M ÁG E N E S
En la década de 2010, el campo del reconocimiento y laclasificación de imágenes comenzó a pasar de las técnicas clásicasde IA a las basadas en el aprendizaje automático y, en concreto,el aprendizaje profundo. Desde entonces, el reconocimiento de
imágenes ha pasado de ser una tecnología costosa y de dominio
específico a ser una tecnología más asequible y aplicable a másáreas, principalmente debido a los avances en la tecnología
subyacente (algoritmos, hardware de computación y la utilizaciónde conjuntos de datos más grandes).

ImageNet
Creada por informáticos de la Universidad de Stanford y la
Universidad de Princeton en 2009, ImageNet es un conjunto
de datos de más de 14 millones de imágenes de 200 clases

el Desafío de Reconocimiento Visual a Gran Escala de ImageNet.

ImageNet: Precisión en el top-1

Desde entonces, las técnicas de aprendizaje profundo han

La exactitud Top-1 evalúa la capacidad de un sistema de IA para asignar

dominado las tablas de clasificación de los concursos: varias

la etiqueta correcta a una imagen, concretamente si su predicción más

técnicas ampliamente utilizadas han debutado en las entradas delprobable (de entre todas las etiquetas posibles) coincide con la etiqueta

concurso de ImageNet. En 2015, un equipo de Microsoft Researchobjetivo. En los últimos años, los investigadores han empezado a centrarse

dijo que había superado el rendimiento del nivel humano en la

en mejorar el rendimiento de ImageNet mediante el entrenamiento previo

tarea de clasificación de imágenes1 mediante el uso de “redesde sus sistemas con datos de entrenamiento adicionales, por ejemplo,

residuales”, una innovación que posteriormente proliferó en otros

fotos de Instagram u otras fuentes de redes sociales. El entrenamiento

sistemas de IA. Incluso después de la finalización del concurso en

previo con estos conjuntos de datos les permite utilizar los datos de2017, los investigadores siguen utilizando el conjunto de datos deImageNet de forma más eficaz, lo que mejora aún más el rendimiento.

ImageNet para probar y desarrollar aplicaciones de visión artificial.

La figura 2.1.1 muestra que los sistemas recientes con datos de

La tarea de clasificación de imágenes del Desafío ImageNet pideentrenamiento adicionales cometen 1 error de cada 10 intentos en laa las máquinas que asignen una etiqueta de clase a una imagen

exactitud top-1, frente a 4 errores de cada 10 intentos en diciembre debasándose en el objeto principal de la misma. Los siguientes

2012.

gráficos exploran la evolución de los sistemas ImageNet de mayor
rendimiento a lo largo del tiempo, así como el modo en que losavances algorítmicos y de infraestructura han permitido a los

El modelo del equipo de Google Brain alcanzó un 90,2% de exactitud en el
top-1 en enero de 2021.

1 Aunque vale la pena señalar que la línea de base humana para esta métrica proviene de un solo estudiante de posgrado de Stanford que realizó aproximadamente la misma prueba que los sistemas deIA.

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CA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICO2 .1 V I S I Ó N A R T I F I C I A L
I M AG E N

ImageNet: precisión en el top-5

Figura 2.1.1

La exactitud en el top-5 evalúa si la etiqueta correcta está presente en al menos en las cinco primeras predicciones del clasificador.
La figura 2.1.2 muestra que la tasa de error ha mejorado de alrededor del 85% en 2013 a casi el 99% en 2020.2

Figura 2.1.2
2 Nota: Para los datos sobre el error humano, se mostraron 500 imágenes a un humano y luego se le pidió que anotara 1.500 imágenes de prueba; su tasa de error fue del 5,1% para la clasificación Top-5.
Se trata de una referencia muy aproximada, pero nos da una idea del rendimiento humano en esta tarea.

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ImageNet: Duración del Entrenamiento
Además de medir la mejora bruta de la exactitud a lo largodel tiempo, es útil evaluar el tiempo que se tarda en entrenar
los clasificadores de imágenes en ImageNet hasta alcanzar
un nivel de rendimiento estándar, ya que arroja luz sobre losavances de la infraestructura informática subyacente para elentrenamiento de la IA a gran escala.
Es importante medirlo porque cuanto más rápido se pueda
entrenar un sistema, más rápido se podrá evaluar y actualizar
con nuevos datos. Por lo tanto, cuanto más rápido se puedan
entrenar los sistemas ImageNet, más productivas serán lasorganizaciones a la hora de desarrollar e implantar sistemas de
IA. Imagine la diferencia entre esperar unos segundos a que se

CA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICO2 .1 V I S I Ó N A R T I F I C I A L
I M AG E N

Imagine la diferencia entre
esperar unos segundos aque se entrene un sistema oesperar unas horas, y lo que
esa diferencia significa para eltipo y el volumen de ideas que
exploran los investigadores ycuán atrevidos pueden ser.

entrene un sistema o esperar unas horas, y lo que esa diferencia
significa para el tipo y el volumen de ideas que exploran losinvestigadores y cuán atrevidos pueden ser.
A continuación se presentan los resultados de MLPerf, unconcurso organizado por la MLCommons, organización que
desafía a los participantes a entrenar una red ImageNet
utilizando una arquitectura común (red residual), y luego
clasifica los sistemas según el tiempo absoluto de “reloj depared” que les lleva entrenar un sistema.
Como se muestra en la figura 2.1.3, el tiempo de entrenamiento
en ImageNet ha descendido de 6,2 minutos (diciembre de 2018)a 47 segundos (julio de 2020). Al mismo tiempo, la cantidad dehardware utilizado para lograr estos resultados ha aumentado
drásticamente; los sistemas de vanguardia han estado
dominados por el uso de chips “aceleradores”, comenzando
con las GPU en los resultados de 2018, y pasando a las TPU de
Google para los mejores resultados de su clase de 2019 y 2020.

Distribución del tiempo de entrenamiento: MLPerf no selimita a mostrar el estado de la técnica en cada periodo decompetición; también pone a disposición todos los datos que
hay detrás de cada ciclo de competición. Esto, a su vez, revela
la distribución de los tiempos de entrenamiento para cadaperiodo (Figura 2.1.3). (Nótese que en cada competición de
MLPerf, los competidores suelen presentar múltiples entradas
que utilizan diferentes permutaciones de hardware).
La figura 2.1.4 muestra que, en los últimos dos años, lostiempos de entrenamiento se han acortado, al igual que lavarianza entre las entradas de MLPerf. Al mismo tiempo, loscompetidores han empezado a utilizar un número cada vez
mayor de chips aceleradores para acelerar los tiempos deentrenamiento. Esto está en consonancia con las tendencias
más amplias en el desarrollo de la IA, ya que el entrenamiento a
gran escala se entiende mejor, con un mayor grado de mejores
prácticas e infraestructuras compartidas.

3 La próxima actualización de MLPerf está planeada para junio de 2021.

CAPÍTULO
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2 .1 V I S I Ó N A R T I F I C I A L
I M AG E N

Figura 2.1.4

Figura 2.1.3

ImageNet: costes de entrenamiento

costes de 2017 (figura 2.1.5). Para ponerlo en perspectiva, lo que a un

¿Cuánto cuesta entrenar un sistema actual de reconocimiento departicipante le costaba unos 1.100 dólares en octubre de 2017 ahora

imágenes? La respuesta, según las pruebas realizadas por el equipo

le cuesta unos 7,43 dólares. Esto representa un progreso en el diseño

de DAWNBench de Stanford, es de unos pocos dólares en 2020, lo

de algoritmos, así como un descenso en los costes de los recursos deque supone una reducción de alrededor de 150 veces respecto a loscomputación en la nube.

Figura 2.1.5

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC H A P T E R 2 VISTAP R E V IPREVIA
EWTABLATA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

49

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2 .1 V I S I Ó N A R T I F I C I A L
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Pruebas más difíciles más allá de ImageNet
A pesar de los avances en el rendimiento de ImageNet, los actuales sistemas de visión artificial siguen sin serperfectos. Para estudiar mejor sus limitaciones, en los últimos años los investigadores han empezado a desarrollar
puntos de referencia de clasificación de imágenes más exigentes. Sin embargo, dado que ImageNet ya es un granconjunto de datos que requiere una cantidad no trivial de recursos para su uso, no tiene sentido, intuitivamente,
ampliar simplemente la resolución de las imágenes en ImageNet o el tamaño absoluto del conjunto de datos, ya que
cualquiera de estas acciones aumentaría aún más el coste para los investigadores a la hora de entrenar los sistemas
en ImageNet. En su lugar, la gente ha tratado de encontrar nuevas formas de probar la solidez de los clasificadores deimágenes creando conjuntos de datos personalizados, muchos de los cuales son compatibles con ImageNet (y suelen
ser más pequeños). Entre ellos se encuentran:

IMAGENET ADVERSARIAL:

IMAGENET-C:

IMAGENET-RENDITION:

Se trata de un conjunto de datos

Se trata de un conjunto dePara probar la generalización, sede imágenes similares a las que

datos de imágenes comunes decomprueba hasta qué punto losse encuentran en ImageNet

ImageNet a las que se aplican 75

modelos entrenados en ImageNet

pero que incorporan factores decorrupciones visuales (por ejemplo,

pueden categorizar 30.000

confusión naturales (por ejemplo,

cambios de brillo, contraste,ilustraciones de 200 clases deuna mariposa sentada en una

pixelaciones, efectos de niebla,

ImageNet. Dado que ImageNet

alfombra con una textura similar aetc.). Al probar los sistemas

está diseñada para construirse ala de la mariposa), e imágenes que

contra esto, los investigadores

partir de fotos, la generalización

son clasificadas erróneamente depueden proporcionar aún másaquí indica que los sistemas hanforma persistente por los sistemas

información sobre la capacidad deaprendido algo más sutil sobre lo

actuales. Estas imágenes “provocan

generalización de estos modelos.

que están tratando de clasificar,

errores de clasificación constantes

porque son capaces de “entender”

debido a las complicaciones de lala relación entre las ilustraciones yescena que se encuentran en lalas imágenes fotografiadas con laslarga cola de las configuraciones

que han sido entrenados.

y por la explotación de los puntos
ciegos del clasificador”, según
los investigadores. Por lo tanto,avanzar en ImageNet Adversarial
podría mejorar la capacidad degeneralización de los modelos.

¿Cuál es el calendario de seguimiento de estos datos? Como estos puntos de referencia son
relativamente nuevos, el plan es esperar un par de años para que la comunidad ponga a prueba una
serie de sistemas frente a ellos, lo que generará la información necesaria para hacer gráficos deseguimiento del progreso a lo largo del tiempo.

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G E N E R AC I Ó N D E I M ÁG E N E S
no se distinguen de las imágenes “reales”.

STL-10: Puntuación de Distancia Inception
FréchetLos sistemas de generación de imágenes tienen una granUna forma de medir el progreso en la generación de imágenes

variedad de usos, que van desde el aumento de las capacidades

es a través de una técnica llamada Distancia Inception Fréchet

de búsqueda (es más fácil buscar una imagen específica si(FID), que se correlaciona aproximadamente con la diferencia

se pueden generar otras imágenes como ella) hasta servir deentre cómo un determinado sistema de IA “piensa” sobre una

ayuda para otros usos generativos (por ejemplo, la edición deimagen sintética frente a una imagen real, donde una imagen

imágenes, la creación de contenidos para fines específicos, lareal tiene una puntuación de 0 y las imágenes sintéticas que se

generación de múltiples variaciones de una sola imagen para

parecen tienen puntuaciones que se acercan a 0.

ayudar a los diseñadores a hacer una lluvia de ideas, etc.).

La figura 2.1.6 muestra el progreso de los modelos generativos

En los últimos años, los avances en la generación de imágenes

en los últimos dos años en la generación de imágenes sintéticas

se han acelerado como consecuencia de la continua mejora deconvincentes en el conjunto de datos STL-10, diseñado paralos algoritmos basados en el aprendizaje profundo, así como

probar la eficacia de los sistemas en la generación de imágenes

del uso de una mayor computación y de conjuntos de datos

y la obtención de otra información sobre ellas.

La generación de imágenes es la tarea de generar imágenes que

más grandes.

Figura 2.1.6

CAPÍTULO
2 VISTADEL CAPÍTULO
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2 .1 V I S I Ó N A R T I F I C I A L
I M AG E N

FID versus la vida real
La FID tiene inconvenientes como técnica de evaluación: en

Ejemplos cualitativos: Para hacerse una idea del progreso,

concreto, mide el progreso en la generación de imágenes

usted puede observar la evolución de la calidad de lasmediante métricas cuantitativas que utilizan datos del propio

imágenes generadas sintéticamente a lo largo del tiempo. En

modelo, en lugar de otras técnicas de evaluación. Otrola figura 2.1.7 se pueden ver los mejores ejemplos de imágenes

enfoque consiste en utilizar equipos humanos para evaluar lossintéticas de rostros humanos, ordenados a lo largo delresultados de estos modelos; por ejemplo, el método Humantiempo. En 2018, el rendimiento de esta tarea ha llegado a ser

eYe Perceptual Evaluation (HYPE) intenta juzgar la calidad delo suficientemente bueno como para que los seres humanosla imagen mostrando imágenes generadas sintéticamente a

no puedan modelar fácilmente un mayor progreso (aunquepersonas y utilizando sus calificaciones cualitativas para dirigir

es posible entrenar sistemas de aprendizaje automático parala metodología de evaluación. Este método es más caro y lento

detectar falsificaciones, cada vez es más difícil). Este es unque las evaluaciones típicas, pero puede ser más importante a

ejemplo de los recientes avances en este campo y subraya lamedida que los modelos generativos mejoren.

necesidad de nuevos métodos de evaluación para calibrar losfuturos progresos. Además, en los últimos años se ha recurrido
a la elaboración de modelos generativos sobre una gama más
amplia de categorías que las imágenes de rostros de personas,
lo que representa otra forma de probar la generalización.

EVOLUCIÓN DE GAN PARA LA GENERACIÓN DE ROSTROS
Fuente: Goodfellow y cols., 2014; Radford y cols., 2016; Liu & Tuzel, 2016; Karras y cols., 2018; Karras y cols., 2019; Goodfellow, 2019; Karras y cols., 2020; AI Index, 2021

2014

2015

2016

2017
2018
2020
Figura 2.1.7

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D E T E C C I Ó N D E D E E P FA K E
oportunidades y amenazas. Por ejemplo, en los últimosCompetición de Detección de Deepfake(DFDC)

años, los investigadores han aprovechado los avances en la

Creado en septiembre de 2019 por Facebook, el Deepfake

síntesis de imágenes para crear sistemas de IA que pueden

Detection Challenge (DFDC) mide el progreso de la tecnología

generar imágenes sintéticas de rostros humanos y luego

de detección de deepfakes. Un desafío de dos partes, DFDC pidesuperponer esos rostros a los de otras personas en fotografías

a los participantes que entrenen y prueben sus modelos a partiro películas. Esta aplicación de la tecnología generativa sede un conjunto de datos público de unos 100.000 clips. Las

llama “deepfake”. Los usos maliciosos de los deepfakes

propuestas se puntúan en función de la pérdida logarítmica,

incluyen la desinformación y la creación de pornografía

una métrica de clasificación basada en probabilidades. Una(predominantemente misógina). Para intentar

pérdida logarítmica menor significa una predicción más precisa

combatirlo, los investigadores están desarrollando tecnologíasde los vídeos de deepfake. Según la figura 2.1.8, la pérdidade detección de deepfakes.

de registro se redujo en torno a 0,5 a medida que avanzaba el

Los avances en la síntesis de imágenes han creado nuevas

desafío entre diciembre de 2019 y marzo de 2020.

Figura 2.1.8

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E S T I M AC I Ó N D E L A P O S T U R A
HUMANACA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICO2 .1 V I S I Ó N A R T I F I C I A L
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Common Objects in Context (COCO): Reto dedetección de puntos clave

La estimación de la postura humana consiste en estimarCommon Objects in Context (COCO) es un conjunto de datos

las posiciones de las partes del cuerpo humano o sus

a gran escala para la detección, segmentación y subtitulación

articulaciones (muñecas, codos, etc.) a partir de una solade objetos con 330.000 imágenes y 1,5 millones de instancias

imagen. La estimación de la postura humana es una capacidad

de objetos. Su desafío de detección de puntos clave requiere

clásica de la IA de propósito general. Los sistemas que sonque las máquinas detecten simultáneamente un objeto obuenos en esta tarea pueden utilizarse para una serie deuna persona y localicen sus puntos clave corporales, es decir,

aplicaciones, como la creación de aplicaciones de realidad

puntos de la imagen que destacan, como los codos, las rodillas

aumentada para la industria de la moda, el análisis de losy otras articulaciones de una persona. La tarea evalúa loscomportamientos extraídos del análisis del cuerpo físico

algoritmos basándose en la exactitud media (AP), una métrica

en las multitudes, la vigilancia de las personas en busca deque puede utilizarse para medir la exactitud de los detectorescomportamientos específicos, la ayuda en el análisis de eventos

de objetos. La figura 2.1.9 muestra que la exactitud de losdeportivos y atléticos en vivo, la asignación de los movimientos

algoritmos ha mejorado aproximadamente un 33% en losde una persona a un avatar virtual, etc.

últimos cuatro años, y la última máquina obtuvo un 80,8% deexactitud media.

Figura 2.1.9

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Common Objects in Context (COCO):
DensePose Challenge
DensePose, o estimación de la pose humana densa, es la tarea

simultánea de personas, segmentación de sus cuerpos yde extraer un modelo de malla 3D de un cuerpo humano aestimación de las correspondencias entre los píxeles de lapartir de una imagen 2D. Después de abrir un sistema llamado

imagen que pertenecen a un cuerpo humano y un modelo 3D

DensePose en 2018, Facebook construyó DensePose-COCO,de plantilla. La exactitud media se calcula a partir de la métrica

un conjunto de datos a gran escala de correspondencias dede similitud de puntos geodésicos (GPS), una puntuación deimagen a superficie anotadas en 50.000 imágenes COCO. Desdecorrespondencia que mide las distancias geodésicas entre losentonces, DensePose se ha convertido en un conjunto de datos

puntos estimados y la verdadera ubicación de los puntos delde referencia canónico.

cuerpo en la imagen. La exactitud ha crecido del 56 % en 2018El Desafío DensePose de COCO incluye tareas de detección

al 72 % en 2019 (Figura 2.1.10).

Figura 2.1.10

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S E G M E N TAC I Ó N S E M Á N T I CA
La segmentación semántica es la tarea de clasificar cada píxelde la escena, especialmente en el espacio urbano, es crucial

de una imagen con una etiqueta determinada, como persona,para la percepción ambiental de los vehículos autónomos.

gato, etc. Mientras que la clasificación de imágenes trata

Cityscapes es útil para entrenar redes neuronales profundas quede asignar una etiqueta a toda la imagen, la segmentación

comprendan el entorno urbano.

semántica intenta aislar las distintas entidades y objetos de
una imagen determinada, lo que permite una identificación
más precisa. La segmentación semántica es una tecnología deentrada básica para los coches autónomos (que identifican yaíslan los objetos en las carreteras), el análisis de imágenes ylas aplicaciones médicas, entre otras.

Cityscapes
Cityscapes es un conjunto de datos a gran escala de diversas
escenas de calles urbanas de 50 ciudades diferentes grabadas
durante el día a lo largo de varios meses (durante la primavera,
el verano y el otoño) del año. El conjunto de datos contiene
5.000 imágenes con anotaciones de alta calidad a nivel de píxel
y 20.000 etiquetadas semanalmente. La comprensión semántica

Una tarea de Cityscapes que se centra en la segmentación
semántica es la tarea de etiquetado semántico a nivel de píxel.
Esta tarea requiere un algoritmo para predecir el etiquetado
semántico por píxel de la imagen, partiendo una imagen endiferentes categorías, como coches, autobuses, personas,árboles y carreteras. Los participantes son evaluados conbase en la métrica de intersección sobre unión (IoU). Una
mayor puntuación de IoU significa una mayor exactitud en lasegmentación. Entre 2014 y 2020, la media de IoU aumentó un
35% (figura 2.1.11). Se produjo un impulso significativo en el
progreso en 2016 y 2017, cuando la gente empezó a utilizar redes
residuales en estos sistemas.

Figura 2.1.11

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V I S I Ó N E N CA R N A DA
Los datos de rendimiento obtenidos hasta ahora muestran que
los sistemas de visión artificial han avanzado enormemente enlos últimos años.
El reconocimiento de objetos, la segmentación semántica y laestimación de la postura humana, entre otros, han alcanzado
niveles de rendimiento significativos. Hay que tener encuenta que estas tareas visuales son en cierto modo pasivaso incorpóreas. Es decir, pueden operar con imágenes o vídeos
tomados por sistemas de cámaras que no son capaces deinteractuar físicamente con el entorno. Como consecuencia dela continua mejora de esas tareas pasivas los investigadores
han empezado a desarrollar sistemas de IA más avanzados que
pueden ser interactivos o encarnados, es decir, sistemas que
pueden interactuar físicamente con el entorno en el que operany modificarlo: por ejemplo, un robot que pueda inspeccionar
visualmente un nuevo edificio y navegar por él de forma
autónoma, o un robot que pueda aprender a ensamblar piezas
viendo demostraciones visuales en lugar de estar programado
manualmente para ello.
Los avances en este campo están impulsados actualmente por
el desarrollo de sofisticados entornos de simulación, en losque los investigadores pueden desplegar robots en espacios
virtuales, simular lo que verían y captarían sus cámaras ydesarrollar algoritmos de IA para la navegación, la búsquedade objetos y su agarre, entre otras tareas interactivas. Debido
a la naturaleza relativamente incipiente de este campo, hay
pocas métricas estandarizadas para medir el progreso. En su
lugar, a continuación se presentan brevemente algunos delos simuladores disponibles, su año de lanzamiento y alguna• Thor (AI2, 2017) se centra en el razonamiento
abstracto secuencial con acciones “mágicas”
predefinidas aplicables a los objetos.
• Gibson (Stanford, 2018) se centra en la navegación
visual en entornos fotorrealistas obtenidos con
escáneres 3D.
• iGibson (Stanford, 2019) se centra en la interactividad
total en grandes escenas realistas mapeadas a partirde casas reales y hechas actuables: navegación ymanipulación (conocida en robótica como “copia
móvil”).
• AI Habitat (Facebook, 2019) se centra en la
navegación visual con un énfasis en la ejecución
mucho más rápida, permitiendo enfoques más
costosos desde el punto de vista computacional.
• ThreeDWorld (MIT y Stanford, 2020) se centra enentornos fotorrealistas a través de motores dejuego, además de añadir la simulación de materiales
flexibles, fluidos y sonidos.
• SEAN-EP (Yale, 2020) ) es un entorno de interacción
entre humanos y robots con humanos virtuales
simulados que permite recoger demostraciones
remotas de humanos a través de un navegador web.
• Robosuite (Stanford y UT Austin, 2020) es un marcode simulación modular y un benchmark para el
aprendizaje de robots.

característica significativa adicional.

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CA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICO2 .1 V I S I Ó N A R T I F I C I A LVÍDEOEl análisis de vídeo es la tarea de hacer inferencias sobre fotogramas de imágenes secuenciales, a veces con la inclusión de una
fuente de audio. Aunque muchas tareas de la IA se basan en inferencias de una sola imagen, cada vez hay más aplicaciones
que requieren que las máquinas de visión artificial razonen sobre los vídeos. Por ejemplo, la identificación de un movimientode baile específico se beneficia de ver una variedad de fotogramas conectados en una secuencia temporal; lo mismo ocurre al
hacer inferencias sobre un individuo visto moviéndose a través de una multitud, o una máquina que lleva a cabo una secuencia demovimientos en el tiempo.

2.2 VISIÓN ARTIFICIAL—VÍDEO
R E C O N O C I M I E N TO D E ACT I V I DA D

que puede contener una sola imagen, como la caracterización

La tarea del reconocimiento de actividades consiste endel comportamiento de los peatones en la transmisión de vídeo

identificar varias actividades a partir de clips de vídeo.

de un coche autónomo o el mejor etiquetado de movimientos

Tiene muchas e importantes aplicaciones cotidianas, como

específicos en eventos deportivos.

la vigilancia mediante cámaras de vídeo y la navegación
autónoma de robots. La investigación sobre la comprensión devídeos sigue centrándose en eventos breves, como los vídeos
de unos pocos segundos de duración. La comprensión devídeos de larga duración está ganando terreno poco a poco.

ActivityNet: localización de actividades dentro de unintervalo de tiempo
La tarea de localización temporal de acciones en el reto ActivityNet
pide a las máquinas que detecten segmentos de tiempo en un
secuencia de vídeo de 600 horas, sin recortar, que contenga

ActivityNet

varias actividades. La evaluación de esta tarea se centra en (1) la

Presentado en 2015, ActivityNet es un benchmark de vídeo a

localización: lo bien que puede el sistema localizar el intervalo

gran escala para la comprensión de la actividad humana. Esta

con la hora de inicio y la hora de finalización precisas; y (2) elreferencia pone a prueba la capacidad de los algoritmos para

reconocimiento: lo bien que puede el sistema reconocer la actividad

etiquetar y clasificar los comportamientos humanos en losy clasificarla en la categoría correcta (como lanzar, escalar, pasear alvídeos. Al mejorar el rendimiento en tareas como ActivityNet,

perro, etc.). La figura 2.2.1 muestra que la exactitud media más alta delos investigadores de IA están desarrollando sistemas quela tarea de localización temporal de la acción entre las propuestas hapueden categorizar comportamientos más complejos que loscrecido un 140% en los últimos cinco años.

Figura 2.2.1

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CA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICO2 .1 V I S I Ó N A R T I F I C I A LVÍDEOActivityNet: las actividades más difíciles
La figura 2.2.2 muestra las actividades más difíciles de la
tarea de localización de acciones temporales en 2020 ycómo se compara su exactitud media con el resultado de2019. Beber café siguió siendo la actividad más difícil en2020. Piedra-papel-tijera, aunque sigue siendo la décima
actividad más difícil, experimentó la mayor mejora entre
todas las actividades, aumentando en un 129,2 %: del 6,6% en 2019 al 15,22 % en 2020.

Figura 2.2.2

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CA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICO2 .1 V I S I Ó N A R T I F I C I A LVÍDEOD E T E C C I Ó N D E O B J E TO S
La detección de objetos es la tarea de identificar un objeto

se filtra en herramientas de código abierto ampliamente

determinado en una imagen. A menudo, la clasificación y lautilizadas. YOLO ha pasado por múltiples iteraciones desde que

detección de imágenes se combinan en los sistemas utilizados.

se publicó por primera vez en 2015. Con el tiempo, YOLO se ha

Una forma de obtener una medida aproximada de la mejora
de los sistemas de reconocimiento de objetos implantados esestudiar el avance de los sistemas de detección de objetos másutilizados.

optimizado en función de dos restricciones: el rendimiento yla latencia de inferencia, como se muestra en la figura 2.2.3.
Lo que esto significa, en concreto, es que al medir YOLO, sepuede medir el avance de los sistemas que podrían no tenerel mejor rendimiento absoluto, pero que están diseñados en

YOU ONLY LOOK ONCE (YOLO)

torno a las necesidades del mundo real, como la inferencia de

You Only Look Once (YOLO) es un sistema de código abierto

baja latencia sobre flujos de vídeo. Por tanto, es posible que

ampliamente utilizado para la detección de objetos, por lo

los sistemas YOLO no tengan siempre el mejor rendimientoque su progreso se ha incluido en una tarea estándar sobre

absoluto tal y como se define en la literatura de investigación,

variantes de YOLO para dar una idea de cómo la investigación

pero representarán un buen rendimiento cuando se enfrenten acompensaciones como el tiempo de inferencia.

Figura 2.2.3

CAPÍTULO
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CA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICOInforme
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2 .1 V I S I Ó N A R T I F I C I A LVÍDEOD E T E C C I Ó N Y R E C O N O C I M I E N TO
FAC I A L
La detección y el reconocimiento facial es uno de los casos de(principalmente en el ámbito de la aplicación de la ley y la

uso de la IA que cuenta con un mercado comercial considerable

seguridad nacional), incluida la verificación de fotos de visados,y ha suscitado un gran interés por parte de gobiernos yimágenes de fichas policiales e imágenes de abuso infantil.

ejércitos. Por lo tanto, el progreso en esta categoría nos da nosda una idea del ritmo de avance en partes económicamente
importantes del desarrollo de la IA.

La figura 2.2.4 muestra los resultados de los algoritmos 1:1 demayor rendimiento medidos en función de la tasa de falsos no
coincidentes (FNMR) en varios conjuntos de datos diferentes.

Prueba de reconocimiento facial (FRVT) del
Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST)El FNMR se refiere a la tasa de fallos del algoritmo al intentar

Las pruebas de reconocimiento facial (FRVT) del Institutoreconocimiento facial en fotos de prontuario y de visado son las

Nacional de Normas y Tecnología de los Estados Unidos (NIST)

que más han mejorado en los últimos cuatro años, pasando deproporcionan evaluaciones independientes de tecnologías

tasas de error cercanas al 50% a una fracción de porcentaje ende reconocimiento facial disponibles en el mercado y de2020.4

emparejar la imagen con el individuo. Las tecnologías deprototipos. Los FRVT miden el rendimiento de las tecnologíasde reconocimiento facial automatizado utilizadas para
una amplia gama de tareas civiles y gubernamentales

Figura 2.2.4

4 Puede ver detalles y ejemplos de varios conjuntos de datos en las actualizaciones periódicas de los informes de verificación FRVT 1:1.

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CA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICO2.3 IDIOMA

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) consiste en enseñar a las máquinas a interpretar, clasificar, manipular ygenerar lenguaje. Desde el uso inicial de reglas manuscritas y técnicas estadísticas hasta la reciente adopción de modelos
generativos y aprendizaje profundo, el PLN se ha convertido en una parte integral de nuestras vidas, con aplicaciones en la
generación de textos, la traducción automática, la respuesta a preguntas y otras tareas.

2.3 IDIOMA
En los últimos años, los avances en la tecnología de procesamiento

establecidos. SuperGLUE reemplazó el anterior benchmark GLUE

del lenguaje natural han provocado cambios significativos en(introducido en 2018) con tareas más desafiantes y diversas.

los sistemas a gran escala a los que acceden miles de millones
de personas. Por ejemplo, a finales de 2019, Google comenzó adesplegar su algoritmo BERT en su motor de búsqueda, lo que llevó
a una mejora significativa en las métricas de calidad internas, deacuerdo a la compañía. Microsoft siguió su ejemplo, anunciando
más tarde en 2019 que estaba utilizando BERT para aumentar su
motor de búsqueda Bing.

P U N TO S D E R E F E R E N C I A D E
COMPRENSIÓN DEL INGLÉSSuperGLUE

Lanzado en mayo de 2019, SuperGLUE es un marco de referencia de
una sola métrica que evalúa el rendimiento de un modelo en una
serie de tareas de comprensión del lenguaje en conjuntos de datos

La puntuación de SuperGLUE se calcula promediando las
puntuaciones en un conjunto de tareas. El modelo DeBERTa deMicrosoft ahora encabeza la tabla de clasificación de SuperGLUE,
con una puntuación de 90,3, en comparación con una puntuación
media de 89,8 para las “líneas de base humanas” de SuperGLUE.
Esto no significa que los sistemas de IA hayan
superado el rendimiento humano en todas las tareas de
SuperGLUE, pero sí significa que el rendimiento medio de todo el
conjunto ha superado el de una línea base humana. El rápido ritmo
de progreso (Figura 2.3.1) sugiere que SuperGLUE puede necesitar
ser más desafiante o ser reemplazado por pruebas más difíciles en
el futuro, como ocurrió cuando SuperGLUE reemplazó a GLUE.

Figura 2.3.1

C H A P T E R 2 VISTAP R E V IPREVIA
EWCAPÍTULO
DEL CAPÍTULOTABLA
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CA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICO2.3 IDIOMASQuADEl Conjunto de Datos de Respuestas a Preguntas de Stanford,

referencia inicial reveló rendimientos cada vez más rápidos poro SQuAD, es una referencia de comprensión lectora que mideparte de los participantes (reflejando la tendencia observada enla exactitud con la que un modelo de NLP puede proporcionar

GLUE y SuperGLUE). SQuAD 2.0 combina las 100.000 preguntas

respuestas breves a una serie de preguntas relacionadasde SQuAD 1.1 con más de 50.000 preguntas sin respuesta

con un artículo de texto breve. Los creadores de la prueba

escritas por los crowdworkers para que parezcan preguntas

SQuAD establecieron un benchmark de rendimiento humano

con respuesta. El objetivo es comprobar la capacidad de loshaciendo que un grupo de personas leyera artículos desistemas para responder a las preguntas y determinar cuándo

Wikipedia sobre una variedad de temas y luego respondiera

los sistemas saben que no existe ninguna respuesta.

a preguntas de opción múltiple sobre esos artículos. A losmodelos se les asigna la misma tarea y se les evalúa en
función de la puntuación F1, es decir, la superposición media
entre la predicción del modelo y la respuesta correcta. Las
puntuaciones más altas indican un mejor rendimiento.

Como muestra la figura 2.3.2, la puntuación F1 de SQuAD
1.1 mejoró desde 67,75 en agosto de 2016 hasta superar elrendimiento humano de 91,22 en septiembre de 2018 -un
periodo de 25 meses-, mientras que SQuAD 2.0 solo tardó 10
meses en superar el rendimiento humano (desde 66,3 en mayo

Dos años después de la introducción del SQuAD original,

de 2018 hasta 89,47 en marzo de 2019). En 2020, los modelosen 2016, se desarrolló SQuAD 2.0 una vez que la prueba demás avanzados de SQuAD 1.1 y SQuAD 2.0 alcanzaron las
puntuaciones F1 de 95,38 y 93,01, respectivamente.

Figura 2.3.2

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC H A P T E R 2 VISTAP R E V IPREVIA
EWTABLATA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

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T R A D U C C I Ó N AU TO M ÁT I CA
COMERCIAL (MT)La traducción automática, el subcampo de la lingüística
computacional que investiga el uso de software para traducir
texto o voz de un idioma a otro, ha experimentado una
mejora significativa gracias a los avances en el aprendizaje
automático. Los recientes avances en la MT han llevado a losdesarrolladores a cambiar los enfoques simbólicos por otros
que utilizan enfoques estadísticos y de aprendizaje profundo.

CA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICO2.3 IDIOMA

Cantidad de sistemas de MT disponibles en el
mercado
La tendencia en el número de sistemas disponibles
comercialmente habla del importante crecimiento de latecnología de traducción automática comercial y de su
rápida adopción en el mercado comercial. En 2020, el número
de sistemas de MT independientes en la nube disponibles
comercialmente con modelos pre-entrenados aumentó a 28,
frente a los 8 de 2017, según Intento, una startup que evalúa losservicios de MT disponibles comercialmente (figura 2.3.3).

Figura 2.3.3

CAPÍTULO
2 VISTADEL CAPÍTULO
C
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TABLA
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G P T-3
En julio de 2020, OpenAI presentó GPT-3, el mayor modelo

CA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICO2.3 IDIOMA

generación que fueron entrenados explícitamente para resolver

de lenguaje denso conocido. GPT-3 tiene 175.000 millones deesas tareas con muchos más ejemplos de entrenamiento.

parámetros y fue entrenado con 570 gigabytes de texto. A modoLa figura 2.3.4, adaptada del documento de GPT-3, muestra elde comparación, su predecesor, GPT-2, era más de 100 veces
más pequeño, con 1.500 millones de parámetros. Este aumentode escala da lugar a un comportamiento sorprendente: GPT-3
es capaz de realizar tareas para las que no fue entrenado
explícitamente con cero o pocos ejemplos de entrenamiento(denominados aprendizaje de cero y pocos intentos,
respectivamente). Este comportamiento estaba ausente en el
GPT-2, mucho más pequeño.
Además, en algunas tareas (pero no en todas; por ejemplo,
SuperGLUE y SQuAD2), GPT-3 supera a los modelos de última

impacto de la escala (en términos de parámetros del modelo)en la exactitud de la tarea (cuanto más alta, mejor) en losregímenes de aprendizaje de cero, uno y pocos intentos.
Cada punto de la curva corresponde a una exactitud media
de rendimiento, agregada a través de 42 puntos de referencia
orientados a la exactitud. A medida que aumenta el tamaño delmodelo, la exactitud media en todos los regímenes de tareas
aumenta en consecuencia. La exactitud del aprendizaje depocos intentos aumenta más rápidamente con la escala, encomparación con el aprendizaje de cero intentos, lo que sugiereque los modelos grandes pueden funcionar sorprendentementebien dado un contexto mínimo.

Figura 2.3.4

CAPÍTULO
2 VISTADEL CAPÍTULO
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El hecho de que un solo modelo pueda alcanzar un rendimiento
equivalente o cercano al estado del arte en regímenes de datos deentrenamiento limitados es impresionante. Hasta ahora, la mayoríade los modelos se han diseñado para una sola tarea y, por tanto,
pueden evaluarse eficazmente con una sola métrica. A la luz de la
GPT-3, prevemos nuevos benchmarks diseñados explícitamentepara evaluar el rendimiento de los modelos lingüísticos en el
aprendizaje de cero a pocos intentos. Esto no será sencillo. Los
desarrolladores están encontrando cada vez más capacidades
novedosas en los modelos (por ejemplo, la capacidad de generar
un sitio web a partir de una descripción de texto) que serán difíciles
de definir, y mucho menos de medir el rendimiento. No obstante,el Índice AI se compromete a seguir el rendimiento en este nuevo
contexto a medida que evoluciona.
A pesar de sus impresionantes capacidades, el GPT-3 tiene varias
deficiencias, muchas de las cuales se describen en el documento
original. Por ejemplo, puede generar textos racistas, sexistaso tendenciosos. Además, GPT-3 (y otros modelos lingüísticos)
puede generar textos imprevisibles e inexactos. Las técnicas para
controlar y “dirigir” esos resultados para que se ajusten mejor alos valores humanos son incipientes pero prometedoras. Además,
el entrenamiento de GPT-3 es costoso, lo que significa que sólo
un número limitado de organizaciones con abundantes recursos

CA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICO2.3 IDIOMAEl hecho de que unsolo modelo pueda
alcanzar un rendimiento
equivalente o cercano
al estado del arte en
regímenes de datos deentrenamiento limitados
es impresionante.
Hasta ahora, la mayoríade los modelos se handiseñado para una
sola tarea y, por tanto,
pueden evaluarse
eficazmente con una solamétrica.

puede permitirse desarrollar e implantar estos modelos. Porúltimo, GPT-3 tiene un número inusualmente grande de usos,
desde los chatbots a la generación de código informático o a labúsqueda. Es probable que los futuros usuarios descubran más
aplicaciones, tanto beneficiosas como perjudiciales, lo que dificultala identificación del abanico de posibles usos y la previsión de su
impacto en la sociedad.
No obstante, en varias universidades y laboratorios deinvestigación industrial, entre ellos OpenAI, se está investigando
sobre los resultados y usos perjudiciales. Para más detalles,
consulte el trabajo de Bender y Gebru y cols. y las actas de unreciente taller del Stanford Institute for Human-Centered Artificial
Intelligence (HAI) (en el que participaron investigadores de OpenAI),“Understanding the Capabilities, Limitations, and Societal Impactof Large Language Models”.

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2 VISTADEL CAPÍTULO
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66

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CA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICO2.4 H A B I L I DA D E S
D E R A ZO N A M I E N TO
LINGÜÍSTICO

2.4 HABILIDADES DE RAZONAMIENTOLINGÜÍSTICOV I S I Ó N Y R A ZO N A M I E N TO V E R BA L
El razonamiento visual y verbal es un área deinvestigación que aborda la capacidad de las máquinas
para razonar conjuntamente mediante datos visuales ytextuales.

Respuestas a preguntas con apoyo visual(VQA)

El reto VQA, introducido en 2015, requiere que lasmáquinas proporcionen una respuesta precisa en
lenguaje natural, dada una imagen y una pregunta

en lenguaje natural sobre la imagen basada en un
conjunto de datos públicos. La figura 2.4.1 muestra quela exactitud ha crecido casi un 40% desde su primera
entrega en la Conferencia Internacional de Visión
artificial (ICCV) de 2015. La mayor exactitud del reto de2020 es del 76,4%. Este logro está más cerca de la línea
de base humana del 80,8% de exactitud y representa
un aumento absoluto del 1,1% en el rendimiento delalgoritmo más alto de 2019.

Figura 2.4.1

CAPÍTULO
2 VISTADEL CAPÍTULO
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67

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CA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICO

Tarea de razonamiento visual por sentido
común (VCR)

puntuación Q->AR, que requiere que las máquinas elijan

La tarea de razonamiento visual por sentido común (VCR)
introducida por primera vez en 2018, pide a las máquinas que
respondan a una pregunta desafiante sobre una imagen dada
y justifique esa respuesta con un razonamiento (mientras
que VQA solo solicita una respuesta). El conjunto de datos
VCR contiene 290.000 pares de preguntas de opción múltiple,
respuestas y razonamientos, así como más de 110.000
imágenes de escenas de películas.
El principal modo de evaluación para la tarea VCR es la

2.4 H A B I L I DA D E S
D E R A ZO N A M I E N TO
LINGÜÍSTICO

primero la respuesta correcta(A) a una pregunta (Q) entre cuatro opciones de respuesta(Q->A) y, a continuación, seleccionar el razonamiento correcto(R) entre cuatro opciones de razonamiento basadas en la
respuesta. Una puntuación más alta es mejor, y el rendimiento
humano en esta tarea se mide por una puntuación QA->R de
85. La máquina con mejor rendimiento ha mejorado en la
puntuación Q->AR de 44 en 2018 a 70,5 en 2020 (Figura 2.4.2),
lo que representa un aumento del 60,2% en el rendimiento con
respecto al mejor competidor de 2019.

Figura 2.4.2CAPÍTULO
2 VISTADEL CAPÍTULO
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2.5 HABLAUn aspecto importante de la investigación en IA es el análisis y la síntesis del habla humana transmitida a través de datos deaudio. En los últimos años, los enfoques de aprendizaje automático han mejorado drásticamente el rendimiento en toda una
serie de tareas.

2.5 HABLAR E C O N O C I M I E N TO D E L H A B L A

diferencia de rendimiento absoluta de más de siete puntos a finales

El reconocimiento del habla, o reconocimiento automático del habla

mejoras espectaculares en la solidez de los sistemas ASR a lo largo del(ASR), es el proceso que permite a las máquinas reconocer palabras

tiempo y sugiere que podríamos estar saturando el rendimiento en

habladas y convertirlas en texto. Desde que IBM introdujo su primera

LibriSpeech; en otras palabras, es posible que se necesiten pruebas

tecnología de reconocimiento de voz en 1962, la tecnología hamás difíciles.

evolucionado con aplicaciones basadas en la voz como
Amazon Alexa, Google Home y Apple Siri son cada vez más frecuentes.
La flexibilidad y el poder predictivo de las redes neuronales profundas,en particular, han permitido que el reconocimiento del habla sea másaccesible.

Transcripción: LibriSpeech
LibriSpeech es un conjunto de datos, presentado por primera vez
en 2015, compuesto por 1.000 horas de habla de audiolibros. Se hautilizado ampliamente para el desarrollo y la prueba de tecnologíasde 2015 a una diferencia de menos de un punto en 2020. Esto revela

Reconocimiento del hablante: VoxCeleb
La identificación de hablantes pone a prueba la capacidad de lossistemas de aprendizaje automático para atribuir el habla a una
persona concreta. El conjunto de datos VoxCeleb, presentado por
primera vez en 2017, contiene más de un millón de expresiones de
6.000 hablantes distintos, y su tarea de identificación de hablantes
pone a prueba la tasa de error de los sistemas que intentan atribuir
una expresión concreta a un hablante determinado. Una mejor(menor) puntuación en VoxCeleb proporciona un indicador de lo biende reconocimiento del habla. En los últimos años, los sistemas de IA

que una máquina puede distinguir

basados en redes neuronales han empezado a mejorar drásticamente

una voz entre 6.000. El método de evaluación de VoxCeleb es la Tasa

el rendimiento en LibriSpeech, reduciendo la tasa de error de palabras(WER; el 0% es el rendimiento óptimo) a alrededor del 2% (Figura
2.5.1a y Figura 2.5.1b).
Los desarrolladores pueden probar sus sistemas en LibriSpeech de dos
maneras:•La prueba de limpieza determina la capacidad de sus sistemas
para transcribir el habla de un subconjunto de mayor calidad delconjunto de datos de LibriSpeech. Esta prueba da pistas sobre el
rendimiento de los sistemas de IA en entornos más controlados.
• La prueba “Otros” determina la capacidad de los sistemas para
trabajar con partes de menor calidad del conjunto de datos deLibriSpeech. Esta prueba sugiere el rendimiento de los sistemas
de IA en entornos más ruidosos (y quizás más realistas).
Últimamente se han producido avances sustanciales en ambos
conjuntos de datos, y en los últimos dos años ha surgido una
tendencia importante: La diferencia entre el rendimiento en la
prueba de limpieza y en la otra prueba ha empezado a reducirse
significativamente para los sistemas fronterizos, pasando de unaCAPÍTULO
2 VISTADEL CAPÍTULO
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P R E V I PREVIA
EW
TABLA
TA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTSde Igualdad de Errores (EER), una métrica comúnmente utilizada enlos sistemas de verificación de identidad. El EER proporciona una
medida tanto de la tasa de falsos positivos (asignar una etiqueta
incorrectamente) como de la tasa de falsos negativos (no asignar una
etiqueta correcta).
En los últimos años, los avances en esta tarea han venido de la manode sistemas híbridos, es decir, sistemas que fusionan enfoques
contemporáneos de aprendizaje profundo con algoritmos más
estructurados, desarrollados por la comunidad de procesamiento delhabla en general. A partir de 2020, las tasas de error han disminuido
de tal manera que los ordenadores tienen una capacidad muy alta
(99,4%) para atribuir los enunciados a un hablante determinado(figura 2.5.2)
Aun así, sigue habiendo obstáculos: Estos sistemas tienen dificultades
para procesar a hablantes con diferentes acentos y para diferenciara los hablantes cuando se enfrentan a un gran conjunto de datos (esmás difícil identificar a una persona en un conjunto de mil millones depersonas que elegir a una persona en el conjunto de entrenamientode VoxCeleb de 6.000

69CA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICOInforme
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Figura 2.5.1a

2.5 HABLA

Figura 2.5.1b

Figura 2.5.2

CAPÍTULO
2 VISTADEL CAPÍTULO
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CA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICO2.5 HABLA

La Brecha Racial
en la Tecnología deReconocimiento delHabla
Investigadores de la Universidad deStanford descubrieron que los sistemas
de reconocimiento del habla más
avanzados mostraban una importantedisparidad racial y de género:
malinterpretan a los hablantes negros
el doble de veces que a los blancos.
Este hallazgo se discute en el artículo,
titulado “Racial Disparities in AutomatedSpeech” de audio de hablantes blancos ynegros, transcritos a partir de entrevistas
realizadas a 42 hablantes blancos y
73 negros, a través de los principales

Figura 2.5.3

servicios de conversión de voz en texto
de Amazon, Apple, Google, IBM y
Microsoft.
Los resultados sugieren que, por término
medio, los sistemas cometen 19 errorescada cien palabras en el caso de loshablantes blancos y 35 en el de loshablantes negros, casi el doble. Además,
los sistemas funcionaron especialmente
mal en el caso de los hombres negros,con más de 40 errores por cada cien
palabras (figura 2.5.3). El desglose porsistemas ASR muestra que las diferencias
son similares en todas las empresas(figura 2.5.4). Esta investigación subraya
la importancia de abordar el sesgo de lastecnologías de IA y garantizar la equidad
a medida que maduran y se despliegan.

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EWCAPÍTULO
2 VISTADEL CAPÍTULO

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B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

Figura 2.5.4

71

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CA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICO

2.6 R A ZO N A M I E N TO

Esta sección mide el progreso del razonamiento simbólico (o lógico) en la IA, que es el proceso de sacar conclusiones a partirde conjuntos de suposiciones. Consideramos dos grandes problemas de razonamiento, la Satisfacción Booleana (SAT) y laPrueba de Teoremas Automatizada (ATP). Cada uno de ellos tiene aplicaciones en el mundo real (por ejemplo, diseño decircuitos, programación, verificación de software, etc.) y plantea importantes retos de medición. El análisis SAT muestra
cómo asignar el crédito de la mejora global en el campo a los sistemas individuales a lo largo del tiempo. El análisis ATP
muestra cómo medir el rendimiento teniendo en cuenta un conjunto de pruebas en evolución.
Todos los análisis que se presentan a continuación son originales de este informe. Lars Kotthoff escribió el texto y realizó elanálisis de la sección SAT. Geoff Sutcliffe, Christian Suttner y Raymond Perrault escribieron el texto y realizaron el análisis
de la sección ATP. Este trabajo no había sido publicado en el momento de la redacción, por lo que en el Apéndice se incluye
una versión más rigurosa desde el punto de vista académico de esta sección (con referencias, detalles más precisos y mayor
contexto).

2.6 RAZONAMIENTOPROBLEMA DE LA SATISFACCIÓN
BOOLEANA
Análisis y texto de Lars Kotthoff

mediana en 2019 es mejor que el de los solucionadores mejor

El problema SAT considera si existe una asignación de valores

clasificados en todos los años anteriores, y el rendimiento dela un conjunto de variables booleanas, unidas por conectores

solucionador clasificado en la mediana en 2020 está casi a la parlógicos, que haga verdadera la fórmula lógica que representa.

con el solucionador mejor clasificado en 2019.

Muchos problemas del mundo real, como el diseño de circuitos,la demostración automatizada de teoremas y la programación,
pueden representarse y resolverse eficazmente como problemas
SAT.

Las mejoras de rendimiento en SAT -y, en general, en
los problemas de IA computacional difíciles- provienen
principalmente de dos áreas de mejoras algorítmicas: técnicas
nuevas e implementaciones más eficientes de las técnicas

Se examinó el rendimiento de los solucionadores SAT mejor

existentes. Normalmente, las mejoras de rendimiento surgenclasificados, la mediana y el último clasificado de cada uno

principalmente de las técnicas novedosas. Sin embargo, lasde los últimos cinco años (2016-2020) de la competición SAT,

implementaciones más eficientes (que pueden surgir con lasque se ha estado celebrando durante casi 20 años, para medir

mejoras en el rendimiento del hardware a lo largo del tiempo)

una instantánea del rendimiento del estado de la técnica.

también pueden aumentar el rendimiento. Por lo tanto, es difícil

En concreto, se ejecutaron los 15 solucionadores en las 400

evaluar si las mejoras de rendimiento provienen principalmente

instancias SAT de la pista principal de la competición de 2020 yde técnicas novedosas o de implementaciones más eficientes.

se midió el tiempo (en segundos de CPU) que se tardó en resolver

Para solucionar este problema, se midió el valor temporal detodas las instancias. Es fundamental que cada solucionador se

Shapley, que es la contribución de un sistema individual alejecute en el mismo hardware, de modo que las comparaciones

rendimiento del estado del arte a lo largo del tiempo (véase elentre años no se vean afectadas por las mejoras en la eficiencia

Apéndice para más detalles).

5del hardware a lo largo del tiempo.

La figura 2.6.2 muestra las contribuciones del valor Shapley

Mientras que el rendimiento de los mejores solucionadores detemporal de cada solucionador para los diferentes años

2016 a 2018 no cambió significativamente, las grandes mejoras

de competición. Obsérvese que las contribuciones de losson evidentes en 2019 y 2020 (Figura 2.6.1). Estas mejoras

solucionadores de 2016 son las más elevadas porque no hay

afectan no solo a los mejores solucionadores, sino también a sus

un estado del arte anterior con el que compararlos en nuestra

competidores. El rendimiento del solucionador clasificado en laevaluación y que su contribución no está descartada.

5 Agradecimientos: El Centro de Computación de Investigación Avanzada de la Universidad de Wyoming proporcionó recursos para la recopilación de los datos computacionales. Austin Stephen realizó
los experimentos computacionales.

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC H A P T E R 2 VISTAP R E V IPREVIA
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CA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICO

2.6 R A ZO N A M I E N TO

Figura 2.6.1

Figura 2.6.2

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Según el valor temporal de Shapley, en 2020 el mejor
solucionador contribuye significativamente más que lossolucionadores de la media y de la cola. El ganador de 2020,

2.6 R A ZO N A M I E N TO

DEMOSTRACIÓN AUTOMATIZADA
DE TEOREMAS (ATP)Kissat, tiene el valor temporal de Shapley más alto de todos

Análisis y texto de Christian Suttner, Geoff Sutcliffe y Raymond

los solucionadores, excluyendo el primer año. Los cambios

Perrault

que incorpora, comparados con los de los solucionadores
anteriores, son casi exclusivamente estructuras de datos yalgoritmos más eficientes; Kissat demuestra así de forma
impresionante el impacto de la buena ingeniería en el
rendimiento del estado del arte.

La demostración automatizada de teoremas (ATP) se
refiere al desarrollo y el uso de sistemas que automatizan elrazonamiento sólido, o la derivación de conclusiones que sederivan inevitablemente de los hechos. Los sistemas ATP están
en el centro de muchas tareas computacionales, incluida la

Por el contrario, smallsat, el solucionador con el mayor valor

verificación de software. La biblioteca de problemas del TPTP

temporal de Shapley (pero no el ganador) en 2019, se centra

se utilizó para evaluar el rendimiento de los algoritmos ATP

en una heurística mejorada en lugar de una implementación

desde 1997 hasta 2020 y para medir la fracción de problemasmás eficiente. Lo mismo ocurre con Candy, el solucionador con

resueltos por cualquier sistema a lo largo del tiempo (véase elel mayor valor temporal de Shapley en 2017, cuya principal

Apéndice para más detalles).

novedad es analizar la estructura de una instancia SAT yaplicar una heurística basada en este análisis. Curiosamente,
ninguno de los dos solucionadores ocupó el primer puesto en
sus respectivos años; ambos fueron superados por versiones
del solucionador Maple, que sin embargo contribuye menos
al estado del arte. Esto indica que las mejoras incrementales
aunque no son tan emocionantes, son importantes para unbuen rendimiento en la práctica.
Basándonos en nuestro limitado análisis del campo, lastécnicas novedosas y las implementaciones más eficientes hanhecho contribuciones igualmente importantes al estado delarte en la resolución de SAT. Es tan probable que las mejoras
incrementales de los solucionadores establecidos den lugar a
un rendimiento superior como las mejoras más sustanciales delos solucionadores sin una larga trayectoria.

El análisis se extiende a todo el TPTP (más de 23.000
problemas) además de cuatro subconjuntos destacados (cadauno de ellos entre 500 y 5.500 problemas) -forma normal decláusulas (CNF), forma de primer orden (FOF), forma de primer
orden tipificada monomórfica (TF0) con aritmética y teoremas
de forma de orden superior tipificada monomórfica (TH0)-,
todos ellos incluyendo el uso del operador de igualdad.
La figura 2.6.3 muestra que la fracción de problemas resueltos
aumenta constantemente, lo que indica un progreso en elcampo. El progreso notable de 2008 a 2013 incluye un fuerte
avance en los subconjuntos FOF, TF0 y TH0. En FOF, que se hautilizado en muchos dominios (por ejemplo, matemáticas,
conocimiento del mundo real, verificación de software), hubo
mejoras significativas en los sistemas Vampire, E e iProver.
En TF0 (utilizado principalmente para resolver problemas en
matemáticas y ciencias de la computación) y TH0 (útil en temas
sutiles y complejos como la filosofía y la lógica), se produjo unrápido progreso inicial a medida que los sistemas desarrollaban
técnicas que resolvían problemas de baja dificultad. En 20142015, se produjo otro estallido de progreso en TF0, ya que elsistema Vampire se volvió capaz de procesar problemas de TF0.
Cabe destacar que, desde 2015, el progreso ha continuado,
pero se ha ralentizado, sin que haya indicios de avances rápidos
o de grandes progresos en los últimos años.

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULO
CHAPTER 2
2 VISTAP R E V IPREVIA
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2.6 R A ZO N A M I E N TO

Figura 2.6.3

Aunque este análisis demuestra el progreso de la ATP, es
obvio que hay espacio para mucho más. Dos claves para
resolver los problemas ATP son la selección de axiomas(dado un gran conjunto de axiomas, de los cuales sólo
algunos son necesarios para la demostración de laconjetura, cómo seleccionar un subconjunto adecuado
de los axiomas); y la elección de la búsqueda (en cadaetapa de la búsqueda de una solución por parte deun sistema ATP, qué fórmula(s) lógica(s) debe(n) ser
seleccionada(s) para su atención). Esta última cuestión
ha estado en primera línea de la investigación sobre ATPC
HAPTER 2
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EWCAPÍTULO
2 VISTADEL CAPÍTULO

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TA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

desde su creación en los años 60, mientras que la primera
ha adquirido una importancia creciente a medida quese codifican grandes cuerpos de conocimiento paraATP. En la última década, se han utilizado cada vez
más enfoques de aprendizaje automático para abordar
estos dos desafíos clave (por ejemplo, en los sistemas
ATP MaLARea y Enigma). Los resultados recientesdel Concurso de Sistemas ATP del CADE (CASC) han
demostrado que la aparición del aprendizaje automático
puede cambiar las reglas del juego para el ATP.

75

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2 .7 SA LU D Y
B I O LO G Í A

2.7 SALUD Y BIOLOGÍA
En colaboración con “State of AI Report”

SÍNTESIS MOLECULAR
Texto de Nathan Benaich y Philippe Schwaller
En los últimos 25 años, la industria farmacéutica ha pasado
de desarrollar fármacos a partir de fuentes naturales (porejemplo, plantas) a realizar cribados a gran escala con moléculas
sintetizadas químicamente. El aprendizaje automático permite alos científicos determinar qué fármacos potenciales merece la pena
evaluar en el laboratorio y la forma más eficaz de sintetizarlos.
Diversos modelos de ML pueden aprender representaciones demoléculas químicas con el fin de planificar la síntesis química.
Una forma de abordar la planificación de la síntesis química es
representar las reacciones químicas con una notación textual yplantear la tarea como un problema de traducción automática. El
trabajo reciente de trabajo desde 2018 hace uso de la arquitecturatransformer entrenada en grandes conjuntos de datos dereacciones de un solo paso. El trabajo posterior en 2020 abordó
la predicción y la retrosíntesis del modelo como una secuencia
de ediciones de gráficos, donde las moléculas predichas seconstruyeron desde cero.

En particular, estos enfoques ofrecen una vía para barrer
rápidamente una lista de moléculas candidatas a fármacos insilico y obtener puntuaciones de sintetizabilidad y planes desíntesis. Esto permite a los químicos medicinales dar prioridad alos candidatos para su validación empírica y, en última instancia,
podría permitir a la industria farmacéutica explorar el vasto
espacio químico para descubrir nuevos fármacos que beneficien alos pacientes.

Exactitud del conjunto de pruebas para laplanificación de síntesis química avanzada
La figura 2.7.1 muestra la exactitud top-1 de los modeloscomparados con un conjunto de datos de libre acceso de un
millón de reacciones en las patentes de EE.UU.6 La exactitud
top-1 significa que el producto predicho por el modelo conla mayor probabilidad corresponde al que se informó en larealidad. Los datos sugieren que el progreso en la planificaciónde la síntesis química ha experimentado un crecimiento
constante en los últimos tres años, ya que la exactitud creció
un 15,6% en 2020 desde 2017. El último transformador
molecular obtuvo un 92% de exactitud en noviembre de 2020.

Figura 2.7.1
6 Agradecimiento: Philippe Schwaller, de IBM Research-Europe y la Universidad de Berna, proporcionó instrucciones y recursos para la recogida y el análisis de los datos.

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULO
CHAPTER 2
2 VISTAP R E V IPREVIA
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COVID -19 Y EL DESCUBRIMIENTO DEFÁRMACOS
El descubrimiento de fármacos impulsado por la IA ha pasado a

2 .7 SA LU D Y
B I O LO G Í A

sintéticas en menos de 48 horas. Los farmacéuticos humanoshabrían tardado entre tres y cuatro semanas en realizar laser de código abierto para combatir la pandemia de COVID-19.

misma tarea.

COVID Moonshot es una iniciativa de crowdsourcing a la que se

La figura 2.7.2 muestra el número acumulado de propuestas

han unido más de 500 científicos internacionales para acelerar
el desarrollo de un antiviral contra el COVID-19. El consorcio decientíficos presenta sus diseños moleculares de forma gratuita,
sin derechos de autor. PostEra, una empresa de inteligencia
artificial, utiliza herramientas de aprendizaje automático ycomputacional para evaluar la facilidad con la que se pueden
fabricar compuestos a partir de las propuestas de los científicos
y genera rutas sintéticas. Tras la primera semana, Moonshot
recibió más de 2.000 propuestas y PostEra diseñó rutas

de los científicos a lo largo del tiempo. Moonshot recibió
más de 10.000 propuestas de 365 colaboradores de todo elmundo en sólo cuatro meses. Hacia finales de agosto de 2020,
el crowdsourcing había cumplido su objetivo, y el énfasis se
trasladó a la optimización de los compuestos principales y a la
preparación de los ensayos con animales. En febrero de 2021,
Moonshot pretendía designar un candidato clínico para finales
de marzo.

Figura 2.7.2

CAPÍTULO
2 VISTADEL CAPÍTULO
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CA P Í T U LO 2 :R E N D I M I E N TOTÉCNICO2 .7 SA LU D Y
B I O LO G Í A

ALPHAFOLD Y EL PLEGADO DE
PROTEÍNAS

aminoácidos y se les encomienda la tarea de predecir las

El problema del plegado de las proteínas, un gran reto de lalas cuales se determinan a través de métodos experimentales

biología estructural, considera cómo determinar la estructuralaboriosos y costesos (por ejemplo, espectroscopia de resonancia

tridimensional de las proteínas (componentes esenciales demagnética nuclear, cristalografía de rayos X, criomicroscopía

la vida) a partir de sus representaciones unidimensionales

electrónica, etc.) y desconocidos para los competidores.

(secuencias de aminoácidos)7. La solución de este problema puede
tener un amplio abanico de aplicaciones, desde la comprensión delas bases celulares de la vida hasta el descubrimiento de fármacos,
la curación de enfermedades o la ingeniería de proteínas para
tareas industriales, entre otras.
En los últimos años, los enfoques basados en el aprendizaje
automático han empezado a marcar una diferencia significativa enel problema del plegado de proteínas. En particular, AlphaFold de
DeepMind debutó en 2018 en la competición Critical Assessmentof Protein Structure (CASP), una competición bienal para fomentar
y medir el progreso en el plegado de proteínas. En el CASP, losequipos que compiten reciben secuencias deestructuras tridimensionales de las proteínas correspondientes,

El rendimiento en el CASP se suele medir mediante la puntuaciónde la Prueba de Distancia Global (GDT), un número entre 0 y 100que mide la similitud entre dos estructuras de proteínas. Una
puntuación GDT más alta es mejor.
La figura 2.7.3, adaptada de la entrada del blog de DeepMind,
muestra la media de las puntuaciones GDT del mejor equipo en
algunos de los tipos de proteínas más difíciles de predecir (lacategoría de proteínas de “modelado libre”) en el CASP durante
los últimos 14 años. En el pasado, los algoritmos ganadores solían
basados en modelos basados en la física; sin embargo, en las dosúltimas competiciones, los algoritmos AlphaFold y AlphaFold
2 de Deepmind lograron puntuaciones ganadoras gracias a laincorporación parcial de técnicas de aprendizaje profundo.

Figura 2.7.3
7 En la actualidad, la mayoría de los algoritmos de plegado de proteínas aprovechan las alineaciones de múltiples secuencias -muchas copias de una secuencia de proteínas que representan lamisma proteína a lo largo de la evolución- en lugar de una única secuencia.

CAPÍTULO
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D E S TACA D O S P O R
LO S E X P E R TO S

PUNTOS DESTACADOS POR LOSEXPERTOS
Este año, el AI Index pidió a los expertos en IA que compartieran sus opiniones sobre los avances técnicos más
importantes de la IA en 2020. He aquí un resumen de sus respuestas, junto con un par de puntos destacados.

¿Cuál ha sido el avance más impresionante de la IA en 2020?
• Los dos sistemas más mencionados por un margen significativo fueron AlphaFold (DeepMind), un modelo deensayo molecular, y GPT-3 (OpenAI), un modelo de texto generativo.

¿Qué tendencia definirá la IA en 2021?
• L os expertos predicen que se construirán más avances utilizando modelos pre-entrenados. Por ejemplo,
GPT-3 es un gran modelo de NLP que puede ajustarse posteriormente para obtener un rendimiento
excelente en tareas específicas y limitadas. Del mismo modo, en 2020 se produjeron varios avances en elcampo de la visión artificial sobre la base de modelos pre-entrenados en conjuntos de datos de imágenes
muy grandes.

¿Qué aspecto del progreso técnico, el despliegue y el desarrollo de la IA le ilusiona más ver en
2021?
• “ Es interesante observar el dominio de la arquitectura Transformers, que comenzó para la traducción
automática pero se ha convertido en la arquitectura de redes neuronales de facto. En términos más
generales, mientras que el NLP fue por detrás de la visión en términos de adopción del aprendizaje
profundo, ahora parece que los avances en el NLP también están impulsando la visión.” - Percy Liang,
Universidad de Stanford• “ Los increíbles avances recientes en la generación de lenguaje han tenido un profundo efecto en los campos
del NLP y el aprendizaje automático, haciendo que los retos de investigación y los conjuntos de datos
antes difíciles sean repentinamente inútiles, mientras que simultáneamente se fomentan nuevos esfuerzos
de investigación en las fascinantes capacidades emergentes (y los importantes fallos) de estos nuevos ycomplejos modelos.” -Carissa Schoenick, Instituto Allen de Investigación de la IACAPÍTULO
2 VISTADEL CAPÍTULO
C
HAPTER 2
P R E V I PREVIA
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TABLA
TA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

79

Artificial IntelligenceIndex Report 2021CAPÍTULO 3:

Economía

CHAPTER 3 PREVIEWTA B L E O F C O N T E N T S

Informe 2021 del
Artificial Intelligence Index

80

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
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Index

CA P Í T U LO 3:
ECONOMÍA

CAPÍTULO 3:

Vista previa del capítulo
Resumen82

Puntos clave del capítulo

83

3.3 ACTIVIDAD CORPORATIVA

98

Adopción en la industria98

3.1 EMPLEOS

84

Adopción mundial de la IA

Contratación de expertos en IA

84

Adopción de la IA por industria yDemanda laboral en IA

86

función

99

86

Tipo de capacidades adoptadas en IA

99

Demanda laboral mundial en IA
Demanda laboral en EE.UU. por clúster
de competencias

Identificación y mitigación de riesgos
87

Demanda laboral en EE.UU. por sector 88
Demanda laboral en EE.UU. por estado 90
Prevalencia de competencias en IA98

de adoptar la IA101

El efecto del COVID-19

103

Instalaciones de robot industriales

104

91

Tendencia mundial

104

Comparación global

91

Comparación regional

105

Comparación global: por sector

92

3.2 INVERSIÓN

93

Inversión privada

93

Actividad de las startups

94

Tendencia mundial

94

Comparación regional

95

Análisis de áreas de concentración

97

Conferencias de reportes de ganancias

106

ACCESO A LOS DATOSC H A P T E R 3 VISTAP R E V IPREVIA
EWCAPÍTULO
DEL CAPÍTULOTABLA
TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS81

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CA P Í T U LO 3 :ECONOMÍA

RESUMEN

Resumen
El auge de la inteligencia artificial (IA) plantea inevitablemente la cuestión de hasta
qué punto las tecnologías tendrán un impacto en las empresas, el trabajo y laeconomía en general.
Teniendo en cuenta los recientes progresos y los numerosos avances de la IA, este
campo ofrece beneficios y oportunidades sustanciales para las empresas, desdeel aumento de la productividad con la automatización hasta la adaptación de los
productos a los consumidores mediante algoritmos, el análisis de datos a escala,etc.
Sin embargo, el aumento de la eficiencia y la productividad que promete la IAtambién presenta grandes retos: Las empresas deben esforzarse por encontrar
y retener el talento cualificado para satisfacer sus necesidades de producción, ala vez que son conscientes de la aplicación de medidas para mitigar los riesgosdel uso de la IA. Además, la pandemia del COVID-19 ha provocado el caos yla continua incertidumbre en la economía mundial. ¿Cómo han confiado lasempresas privadas en las tecnologías de la IA y cómo las han ampliado para ayudara sus negocios a atravesar esta época tan difícil?
Este capítulo examina la relación cada vez más entrelazada entre la IA y laeconomía mundial desde la perspectiva del empleo, la inversión y la actividad
empresarial.
En primer lugar, se analiza la demanda mundial de talento en IA utilizando datos
sobre las tasas de contratación y los índices de penetración de habilidades de
LinkedIn, así como las ofertas de empleo en IA de Burning Glass Technologies. A
continuación, se examinan las tendencias de la inversión privada en IA utilizando
estadísticas de S&P Capital IQ (CapIQ), Crunchbase y Quid. La tercera y última
sección analizan las tendencias en la adopción de capacidades de IA en lasempresas, las tendencias en la instalación de robots en los países y las menciones
de la IA en los beneficios empresariales, a partir de la Encuesta Global sobre IA de
McKinsey, la Federación Internacional de Robótica (IFR) y Prattle, respectivamente.

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
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CA P Í T U LO 3 :ECONOMÍAP U N TO S
C L AV E D E L
CA P Í T U LO

PUNTOS CLAVE DEL CAPÍTULO
• La categoría “Medicamentos, cáncer, molecular, descubrimiento de fármacos” recibió lamayor cantidad de inversión privada en IA en 2020, con más de 13.800 millones de dólares,
4,5 veces más que en 2019.
• Brasil, India, Canadá, Singapur y Sudáfrica son los países con mayor crecimiento en lacontratación de IA de 2016 a 2020. A pesar de la pandemia de COVID-19, la contrataciónde IA siguió creciendo en todos los países de la muestra en 2020.
• Se está canalizando más inversión privada en IA hacia menos startups. A pesar de lapandemia, en 2020 se produjo un aumento del 9,3% en la cantidad de inversión privada en
IA desde 2019, un aumento porcentual más alto que en 2019 (5,7%), aunque el número deempresas recién financiadas disminuyó por tercer año consecutivo.
• A pesar de las crecientes llamadas para abordar las preocupaciones éticas asociadas con el
uso de la IA, los esfuerzos para abordar estas preocupaciones en la industria son limitados,
según una encuesta de McKinsey. Por ejemplo, cuestiones como la equidad y la justicia
en la IA siguen recibiendo comparativamente poca atención por parte de las empresas.
Además, menos empresas en 2020 ven los riesgos de privacidad personal o individual como
relevantes, en comparación con 2019, y no hubo cambios en el porcentaje de encuestados
cuyas empresas están tomando medidas para mitigar estos riesgos particulares.
• A pesar de la recesión económica causada por la pandemia, la mitad de los encuestados
en una encuesta de McKinsey dijo que el coronavirus no tuvo ningún efecto en su inversión
en IA, mientras que el 27% informó de hecho de que había aumentado su inversión. Menosde una cuarta parte de las empresas redujo su inversión en IA.
• Los Estados Unidos registraron una disminución en su proporción de puestos de trabajo
de IA de 2019 a 2020, la primera caída en seis años. El número total de puestos de trabajo
de IA publicados en los Estados Unidos también disminuyó un 8,2%, de 325.724 en 2019 a
300.999 en 2020.

CH A P T E R 33 VISTAP R E V I PREVIA
EWCAPÍTULO
DEL CAPÍTULO

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CA P Í T U LO 3 :ECONOMÍA

3.1 E M P L E O SAtraer y retener el talento calificado en IA es un reto. Esta sección examina la última tendencia en la contratación de expertos
en IA, la demanda de mano de obra y la penetración de habilidades, con datos de LinkedIn y Burning Glass.

3.1 EMPLEOSC O N T R ATAC I Ó N D E E X P E R TO S E N
IA¿Cuál es el ritmo de crecimiento de los puestos de trabajo de
IA en los distintos países? Esta sección examina en primer
lugar los datos de LinkedIn que dan la tasa de contrataciónde IA en diferentes países. La tasa de contratación de IA se
calcula como el número de miembros de LinkedIn que incluyencompetencias de IA en su perfil o trabajan en ocupaciones
relacionadas con la IA y que han añadido un nuevo empleador
en el mismo mes en que comenzó su nuevo trabajo, dividido
por el número total de miembros de LinkedIn en el país. A
continuación, este índice se indexa con el mes medio de 2016;
por ejemplo, un índice de 1,05 en diciembre de 2020 apunta a
un índice de contratación un 5% superior al mes medio de 2016.
LinkedIn realiza comparaciones mes a mes para tener en cuenta

los usuarios. El índice de un año es el índice medio de todos losmeses de ese año.
Estos datos sugieren que el índice de contratación haaumentado en todos los países de la muestra en 2020. Brasil,
India, Canadá, Singapur y Sudáfrica son los países con mayor
crecimiento en la contratación de IA entre 2016 y 2020 (Figura
3.1.1). En los 14 países analizados, la tasa de contratación de
IA en 2020 fue 2,2 veces mayor, en promedio, que la de 2016.
Para el primer país, Brasil, el índice de contratación creció más
de 3,5 veces. Además, a pesar de la pandemia de COVID-19,
la contratación de IA siguió creciendo en los 14 países de lamuestra en 2020 (Figura 3.1.2).
Para más exploraciones de comparaciones entre países, véase
la Herramienta de Vitalidad Global de la IA del AI Index.

cualquier posible retraso en la actualización de los perfiles deFigura 3.1.1
1 Los países incluidos son una muestra de países elegibles con al menos un 40% de cobertura de mano de obra por parte de LinkedIn y al menos 10 contrataciones de IA en un mes determinado. China e
India también se incluyeron en esta muestra debido a su creciente importancia en la economía mundial, pero la cobertura de LinkedIn en estos países no alcanza el 40% de la fuerza laboral. Los datos deestos países pueden no ofrecer una imagen tan completa como la de otros países, y deben interpretarse en consecuencia.

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CA P Í T U LO 3 :ECONOMÍA

3.1 E M P L E O S

Figura 3.1.2

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D E M A N DA L A B O R A L E N I A
Esta sección analiza la demanda laboral de expertos en
IA a partir de los datos de Burning Glass, una empresa deanálisis que recopila anuncios de más de 45.000 sitios deempleo en línea. Para desarrollar un retrato exhaustivo
y en tiempo real de la demanda del mercado laboral,
Burning Glass ha agregado los anuncios de empleo,
eliminó los duplicados y extrajo los datos del texto de lasofertas de empleo. Tenga en cuenta que Burning Glassactualizó la cobertura de datos en 2020 con más sitios
de empleo; como resultado, las cifras de este informe
no deben compararse directamente con los datos delinforme de 2019.

Demanda global de mano de obra de IA
La demanda laboral de IA en seis países cubiertos por losdatos de Burning Glass -Estados Unidos, Reino Unido,
Canadá, Australia, Nueva Zelanda y Singapur- ha crecido

CA P Í T U LO 3 :ECONOMÍA

3.1 E M P L E O S

significativamente en los últimos siete años (Figura
3.1.3). De media, el porcentaje de ofertas de empleo
en IA entre todas las ofertas de empleo en 2020 es másde cinco veces mayor que en 2013. De los seis países,Singapur es el que presenta el mayor crecimiento, ya quesu porcentaje de ofertas de empleo de IA entre todos lospuestos de trabajo en 2020 es 13,5 veces mayor que en2013.
Estados Unidos es el único país de los seis que registró
un descenso en su porcentaje de ofertas de empleo de IA
de 2019 a 2020, la primera caída en seis años. Esto puede
deberse a la pandemia de coronavirus o al mercado
laboral de IA relativamente más maduro del país. El
número total de puestos de trabajo de IA publicados en
Estados Unidos también disminuyó un 8,2%, pasando de
325.724 en 2019 a 300.999 en 2020.

Figura 3.1.3

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Demanda laboral de IA en EE.UU. por clúster decompetencias
Si analizamos con más detalle la demanda laboral de obra de
IA en Estados Unidos entre 2013 y 2020, la figura 3.1.4 desglosala demanda durante ese periodo año por año según el grupo
de competencias. Cada grupo de competencias consiste en
una lista de habilidades relacionadas con la IA; por ejemplo, el
grupo de competencias de redes neuronales incluye habilidadescomo el aprendizaje profundo y la red neuronal convolucional.
El apéndice del capítulo de Economía proporciona una lista
completa de las competencias de la IA en cada grupo dehabilidades.
Entre 2013 y 2020, los puestos de trabajo de IA relacionados
con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial
experimentaron el crecimiento más rápido en las ofertas detrabajo de IA en línea en los Estados Unidos, aumentando del0,1% del total de puestos de trabajo al 0,5% y del 0,03% al 0,3%,
respectivamente. Como se ha señalado anteriormente, en 2020se observa una disminución de la proporción de puestos detrabajo de IA entre las ofertas de empleo generales en todos los

CA P Í T U LO 3 :ECONOMÍA

3.1 E M P L E O S

Entre 2013 y 2020, lospuestos de trabajo de
IA relacionados con el
aprendizaje automático
y la inteligencia artificial
experimentaron el
crecimiento más rápido enlas ofertas de trabajo de IA
en línea en Estados Unidos,
pasando del 0,1% del total
de puestos de trabajo al
0,5% y del 0,03% al 0,3%,
respectivamente.

grupos de competencias.

Figura 3.1.4

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Demanda laboral en EE.UU. por sector
Para profundizar en cómo varía la demanda de empleo
de IA en el mercado laboral de EE.UU. por sectores, esta
sección analiza la proporción de puestos de trabajo de IA
entre todos los puestos publicados en Estados Unidos por
sector en 2020 (figura 3.1.5), así como la tendencia de losúltimos 10 años (figura 3.1.6).
En 2020, los sectores centrados en la información (2,8%),
los servicios profesionales, científicos y técnicos (2,5%)y la agricultura, la silvicultura, la pesca y la caza (2,1%)
tendrán la mayor proporción de ofertas de empleo de
IA entre todas las ofertas de empleo en Estados Unidos.
Mientras que los dos primeros siempre han dominado lademanda de puestos de trabajo de IA, la industria de laagricultura, silvicultura, pesca y caza vio el mayor salto-casi un punto porcentual- en la proporción de puestos detrabajo de IA de 2019 a 2020.

CA P Í T U LO 3 :ECONOMÍA

3.1 E M P L E O S

En 2020, las industrias
centradas en la información(2,8%); los servicios
profesionales, científicosy técnicos (2,5%); y laagricultura, la silvicultura,la pesca y la caza (2,1%)
tuvieron la mayor
proporción de anuncios deempleo de IA entre todos
los anuncios de empleo en
Estados Unidos.

Figura 3.1.5

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3.1 E M P L E O S

Figura 3.1.6

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3.1 E M P L E O S

Demanda laboral en EE.UU. por Estado
A medida que se intensifica la competencia por el talento de la

IA publicados (1,88%), superando al estado de Washington enIA, ¿dónde buscan las empresas empleados con competencias

2019; y California sigue siendo el estado con el mayor número deen aprendizaje automático, ciencia de datos y otras habilidades

puestos de trabajo de IA (63.433).

relacionadas con la IA dentro de Estados Unidos?

Además de Washington, D.C., seis estados registraron más del 1%

La figura 3.1.7 examina la demanda de mano de obra por estados

de las ofertas de empleo de IA entre todas las ofertas de empleo

de EE.UU. en 2020, trazando la proporción de ofertas de trabajo-Washington, Virginia, Massachusetts, California, Nueva York y

de IA entre todas las ofertas de trabajo en el eje de ordenadas y el

Maryland- en comparación con cinco el año pasado. California

número total de puestos de trabajo de IA publicados en una escalatambién tiene más ofertas de empleo de IA que los tres estados

logarítmica en el eje de abscisas. La gráfica muestra que el Distrito

siguientes juntos, que son Texas (22.539), Nueva York (18.580) yde Columbia tiene la mayor proporción de puestos de trabajo deVirginia (17.718).

Figurs 3.1.7

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3.1 E M P L E O S

P R E VA L E N C I A D E C O M P E T E N C I A S
DE IA

las habilidades de IA en las mismas ocupaciones.

¿Cuál es la prevalencia de las competencias de IA en las

Por ejemplo, un índice de penetración relativo de 2 significa que

ocupaciones? La métrica de penetración de habilidades de IA

la penetración media de las habilidades de IA en ese país es 2

muestra la proporción media de habilidades de IA entre las 50

veces la media mundial en el mismo conjunto de ocupaciones.

principales habilidades de cada ocupación, utilizando datos deLinkedIn que incluyen las habilidades que aparecen en el perfil
de un miembro, los puestos ocupados y las ubicaciones de lospuestos.
Comparación global
Para la comparación entre países, la tasa de penetración
relativa de las habilidades de IA se mide como la suma de la

Entre los países de la muestra que se muestran en la figura 3.1.8,
los datos agregados de 2015 a 2020 muestran que la India (2,83veces la media mundial) tiene el mayor índice de penetración

relativa de habilidades de IA, seguida de Estados Unidos(1,99 veces la media mundial), China (1,40 veces la media
mundial), Alemania (1,27 veces la media mundial) y
Canadá (1,13 veces la media mundial).2

penetración de cada habilidad de IA en las ocupaciones de un
país determinado, dividida por la penetración global media deFigura 3.1.8
2 Los países incluidos son una muestra de países elegibles con al menos un 40% de cobertura de mano de obra por parte de LinkedIn y al menos 10 contrataciones de IA en un mes determinado. China e
India también se incluyeron en esta muestra debido a su creciente importancia en la economía mundial, pero la cobertura de LinkedIn en estos países no alcanza el 40% de la fuerza laboral. Los datos deestos países pueden no ofrecer una imagen tan completa como la de otros países, y deben interpretarse en consecuencia.

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Comparación global: por sectoresPara ofrecer una descomposición sectorial en profundidadde la penetración de las competencias en IA en losdistintos sectores y países de la muestra, la figura 3.1.9
incluye los datos agregados de los cinco principales
sectores con mayor penetración de las competencias en
IA a nivel mundial en los últimos cinco años: educación,
finanzas, hardware y redes, fabricación y software y
TI.3 La India tiene la mayor penetración relativa de lascompetencias en IA en los cinco sectores, mientras que
Estados Unidos y China aparecen con frecuencia en los

CA P Í T U LO 3 :ECONOMÍA

3.1 E M P L E O S

primeros puestos de la lista. Otros focos de especialización
que vale la pena destacar, con índices de penetración
relativa de habilidades superiores a 1, son Alemania en
hardware y redes, así como en fabricación, e Israel en
fabricación y educación.

Figura 3.1.9

3 Los países incluidos son una muestra de países elegibles con al menos un 40% de cobertura de mano de obra por parte de LinkedIn y al menos 10 contrataciones de IA en un mes determinado. China e
India también se incluyeron en esta muestra debido a su creciente importancia en la economía mundial, pero la cobertura de LinkedIn en estos países no alcanza el 40% de la fuerza laboral. Los datos deestos países pueden no ofrecer una imagen tan completa como la de otros países, y deben interpretarse en consecuencia.

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3. 2 I N V E R S I Ó N

Esta sección explora la actividad de inversión de las empresas privadas por parte de NetBase Quid basándose en datos
de CapIQ y Crunchbase. En concreto, examina las últimas tendencias de inversión en IA de las empresas, como la inversión privada, las ofertas públicas, las fusiones y adquisiciones (M&A) y las participaciones minoritarias relacionadas
con la IA. A continuación, la sección se centra en la inversión privada en IA, o en la cantidad de financiación privada
que se destina a las startups de IA y en qué sectores están atrayendo una inversión significativa y en qué países.

3.2 INVERSIÓNI N V E R S I Ó N P R I VA DA
La inversión mundial total en IA, incluida la inversión

inversión corporativa total en IA. Las fusiones y adquisiciones

privada, las ofertas públicas, las fusiones y adquisiciones yconstituyeron la mayor parte del importe total de la inversión

las participaciones minoritarias, aumentó un 40% en 2020en 2020, aumentando un 121,7% en relación con 2019.

con respecto a 2019, con un total de 67.900 millones dedólares (figura 3.2.1). Dada la pandemia, muchas pequeñas
empresas han sufrido daños considerables. Como resultado,
la consolidación de la industria y el aumento de la actividad
de fusiones y adquisiciones en 2020 están impulsando la

Varias adquisiciones de alto perfil relacionadas con la IA
tuvieron lugar en 2020, incluyendo la adquisición de Mellanox
Technologies por parte de NVIDIA y la de Altran Technologies
por parte de Capgemini.

Figura 3.2.1

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3. 2 I N V E R S I Ó N

AC T I V I DA D D E L A S S TA R T U P
En la siguiente sección se analiza la tendencia de la
inversión privada en las startups de IA que han recibido
inversiones de más de 400.000 dólares en los últimos
10 años. Aunque la cantidad de inversión privada en IA
se ha disparado de forma espectacular en los últimos
años, el ritmo de crecimiento ha disminuido.

Tendencia mundial
La mayor inversión privada en IA se está canalizando
hacia menos startups. A pesar de la pandemia, en
2020 se produjo un aumento del 9,3% en la cantidadde inversión privada en IA con respecto a 2019,
un porcentaje mayor que el aumento del 5,7% en2019 (figura 3.2.2), aunque el número de empresas
financiadas disminuyó por tercer año consecutivo (figura
3.2.3). Si bien hubo un récord de más de 40 mil millonesde dólares en inversión privada en 2020, eso representasolo un aumento del 9,3% desde 2019 -en comparación
con el mayor aumento del 59,0%, observado entre 2017y 2018.
Además, el número de startups de IA financiadas

Figura 3.2.2

continuó un fuerte descenso desde su pico de 2017.

Figura 3.2.3

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3. 2 I N V E R S I Ó N

Comparación Regional
Como se muestra en la Figura 3.2.4, Estados Unidos sigue siendo el principal destino de la inversión privada, con más
de 23.600 millones de dólares de financiación en 2020, seguido de China (9.900 millones de dólares) y el Reino Unido(1.900 millones de dólares).

Figura 3.2.4

Un examen más detallado de los tres contendientes que
lideran la carrera de la IA -Estados Unidos, China y la
Unión Europea- valida aún más la posición dominantede Estados Unidos en la inversión privada en IA. Aunque
China registró una cantidad excepcionalmente alta deinversión privada en IA en 2018, su nivel de inversión
en 2020 es menos de la mitad que el de Estados Unidos(figura 3.2.5). Sin embargo, es importante señalar que
China tiene fuertes inversiones públicas en
IA. Tanto el gobierno central como los gobiernos localesde China están gastando mucho en I+D en IA.4

4 Lea “A Brief Examination of Chinese Government Expenditures on Artificial Intelligence R&D” (2020) para consultar los análisis del Instituto de Defensa de los Estados Unidos para más detalles.

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3. 2 I N V E R S I Ó N

Figura 3.2.5

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3. 2 I N V E R S I Ó N

Análisis de las áreas prioritarias
La figura 3.2.6 muestra la clasificación de las 10
principales áreas de interés que reciben la mayor
cantidad de inversión privada en 2020, así como su
respectiva cantidad de inversión en 2019. El área“Medicamentos, Cáncer, Molecular, Descubrimiento defármacos” encabeza la lista, con más de 13.800 millones
de USD de inversión privada en IA -4,5 veces más queen 2019-, seguida de “Vehículos autónomos, Flota,
Conducción autónoma Driving, Road” (4.500 millones dedólares), y “Estudiantes, Cursos, Edtech, Idioma Inglés”(4.100 millones de dólares).

Además de la categoría “Medicamentos, Cáncer,
Molecular, Descubrimiento de Fármacos”, tanto “Juegos,
Aficionados, Gaming, Fútbol” como “Estudiantes, Cursos,
Edtech, Idioma Inglés” vieron un aumento significativoen la cantidad de inversión privada en IA de 2019 a 2020.
La primera está impulsada en gran medida por varias
rondas de financiación a startups de juegos y deportes en
Estados Unidos y Corea del Sur, mientras que la segunda
se ve impulsada por las inversiones en una plataforma deeducación en línea en China.

Figura 3.2.6

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3. 3 AC T I V I DA DC O R P O R AT I VA

Esta sección examina cómo las empresas han aprovechado los avances de la IA, usando la IA y la automatización en su
beneficio y generando valor a escala. Si bien el número de empresas que han comenzado a desplegar tecnologías de IA haaumentado en los últimos años, la inestabilidad económica y el impacto de COVID-19 en 2020 han frenado ese ritmo deadopción. Las últimas tendencias en las actividades de IA de las empresas se analizan a través de los datos sobre la adopciónde capacidades de IA de la Encuesta Global sobre IA de McKinsey, las tendencias en las instalaciones de robots en todo elmundo de la Federación Internacional de Robótica (IFR) y las menciones de la IA en las convocatorias de beneficios de las
empresas de Prattle.

3.3 ACTIVIDAD CORPORATIVAADOPCIÓN EN LA INDUSTRIA
En esta sección se comparten los resultados de una encuesta
realizada por McKinsey & Company a 2.395 encuestados:
personas que representan a empresas de diversas regiones,
sectores, tamaños, especialidades funcionales y cargos.
El informe de McKinsey & Company “The State of AI in 2020”
contiene los resultados completos de esta encuesta, incluyendolas ideas sobre cómo las diferentes empresas han adoptadola IA en todas las funciones, las mejores prácticas básicas
compartidas entre las empresas que están generando el mayor
valor de la IA, y los impactos de la pandemia COVID-19 en losplanes de inversión en IA de estas empresas.

Adopción mundial de la IA
Los resultados de la encuesta de 2020 sugieren que no hay
un aumento en la adopción de la IA en relación con 2019. Másdel 50% de los encuestados afirman que sus organizaciones
han adoptado la IA en al menos una función empresarial(Figura 3.3.1). En 2019, el 58% de los encuestados dijo que sus
empresas adoptaron la IA en al menos una función, aunque en
la encuesta de 2019 se preguntó por la adopción de la IA porparte de las empresas de forma distinta.
En 2020, las empresas de los países desarrollados de AsiaPacífico lideraron las adopciones de IA, seguidas por las deIndia y Norteamérica. Mientras que la adopción de la IA fue
más o menos igual en todas las regiones en 2019, las empresas
en América Latina y en otros países en desarrollo son mucho
menos propensas a informar de la adopción de la IA en almenos una función empresarial.

Figura 3.3.1

C
H A P T E R 33 VISTAP R E V I PREVIA
EWCAPÍTULO
DEL CAPÍTULO

TABLA
TA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

98

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

CA P Í T U LO 3 :ECONOMÍA

3. 3 AC T I V I DA DC O R P O R AT I VA

Adopción de la IA por industria y
función

Tipo de capacidades de IA adoptadas

Los encuestados que representaban a empresas de alta

(Figura 3.3.4). En todos los sectores, las empresas de 2020

tecnología y telecomunicaciones eran los más propensos afueron las más propensas a identificar otras técnicas deinformar de la adopción de la IA en 2020, de forma similar aaprendizaje automático, automatización de procesos robóticos

los resultados de 2019, seguidos en segundo lugar tanto por

y visión artificial como capacidades adoptadas en al menos una

los servicios financieros como por la automoción y el montaje

función empresarial.

(figura 3.3.2).

Por sectores, el tipo de capacidades de IA adoptadas varía

Los sectores tienden a adoptar las capacidades de IA que

En otra repetición de 2019 (y 2018), la encuesta de 2020

mejor sirven a sus funciones principales. Por ejemplo, lasugiere que las funciones en las que es más probable que lasrobótica, así como los vehículos autónomos, se adoptan con

empresas adopten la IA varían según el sector (figura 3.3.3).

mayor frecuencia en los sectores en los que la fabricación

Por ejemplo, los encuestados de la industria automotriz yy la distribución desempeñan un papel importante, comode ensamblado informan de una mayor adopción de IA parala automoción y el montaje, y los bienes de consumo y ellas tareas relacionadas con la fabricación que cualquier otra;

comercio minorista. Las capacidades de procesamiento

los encuestados de los servicios financieros informan dedel lenguaje natural, como la comprensión de textos, launa mayor adopción de IA para las funciones de riesgo; y loscomprensión del habla y la generación de textos, se adoptan

encuestados de alta tecnología y telecomunicaciones informan

con frecuencia en sectores con grandes volúmenes dede una mayor adopción de IA para las funciones de desarrollo

datos operativos o de clientes en forma de texto, como losde productos y servicios.

servicios empresariales, jurídicos y profesionales, los servicios

En todas las industrias, las empresas en 2020 son más
propensas a informar que utilizan la IA para las operaciones definancieros, la atención sanitaria y la alta tecnología y las
telecomunicaciones.

servicio (como los servicios de campo, la atención al cliente,el back office), el desarrollo de productos y servicios, y elmarketing y las ventas, de manera similar a los resultados de laencuesta en 2019.

Figura 3.3.2

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
H A P T E R 33 VISTAP R E V I PREVIA
EW
TABLA
TA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

99

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

CA P Í T U LO 3 :ECONOMÍA

3. 3 AC T I V I DA DC O R P O R AT I VA

Figura 3.3.3

Figura 3.3.4

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC H A P T E R 3 VISTAP R E V IPREVIA
EWTABLATA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

100

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

Identificación y mitigación de riesgos deadoptar la IA
Solo una minoría de empresas reconoce los riesgos
asociados a la IA, y aún menos informan de que están
tomando medidas para mitigar esos riesgos (Figura 3.3.5
y Figura 3.3.6). En relación con 2019, la proporción deencuestados que citan cada riesgo como relevante se ha
mantenido prácticamente plana; es decir, la mayoría delos cambios no fueron estadísticamente significativos.
La ciberseguridad sigue siendo el único riesgo que lamayoría de los encuestados dice que sus organizaciones
consideran relevante. Una serie de riesgos menos
citados, como la seguridad nacional y la estabilidad
política, eran más propensos a ser vistos como relevantes
por las empresas en 2020 que en 2019.
A pesar de los crecientes llamamientos para atender alas preocupaciones éticas asociadas con el uso de la IA,
los esfuerzos para abordar estas preocupaciones en laindustria son limitados. Por ejemplo, preocupaciones
como la equidad y la justicia en el uso de la IA siguen
recibiendo comparativamente poca atención por partede las empresas. Además, en 2020 menos empresas
consideran que la privacidad personal o individual es unriesgo de la adopción de la IA en comparación con 2019,y no hay cambios en el porcentaje de encuestados cuyas
empresas están tomando medidas para mitigar este
riesgo en particular.

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
H A P T E R 33 VISTAP R E V I PREVIA
EW
TABLA
TA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTSCA P Í T U LO 3 :ECONOMÍA

3. 3 AC T I V I DA DC O R P O R AT I VA

En relación con 2019, la
proporción de encuestados
que citan cada riesgocomo relevante se ha
mantenido prácticamente
sin cambios; es decir, lamayoría de los cambios nofueron estadísticamentesignificativos. La
ciberseguridad sigue
siendo el único riesgo
que la mayoría de losencuestados considera
relevante para susorganizaciones.

101Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

CA P Í T U LO 3 :ECONOMÍA

3. 3 AC T I V I DA DC O R P O R AT I VA

Figura 3.3.5

Figura 3.3.6

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
H A P T E R 33 VISTAP R E V I PREVIA
EW
TABLA
TA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS102

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
IntelligenceIndex

El efecto del COVID-19
A pesar de la recesión económica provocada por la
pandemia, la mitad de los encuestados afirmó quela pandemia no había afectado a su inversión en IA,
mientras que el 27% declaró haber aumentado su
inversión. Menos de una cuarta parte de las empresas
redujo su inversión en IA (figura 3.3.7).5 Por sectores, losencuestados de los sectores sanitario y farmacéutico,así como de la automoción y el ensamblado, fueron losmás propensos a informar de que sus empresas habíanaumentado la inversión en IA.

CA P Í T U LO 3 :ECONOMÍA

3. 3 AC T I V I DA DC O R P O R AT I VA

A pesar de la recesión
económica provocada porla pandemia, la mitad delos encuestados afirmaronque la pandemia noafectó a su inversión en
IA, mientras que el 27%
declaró haber aumentado
su inversión.

Figura 3.3.7

5 La suma puede ser diferente al 100% debido a los redondeos.

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
H A P T E R 33 VISTAP R E V I PREVIA
EW
TABLA
TA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS103

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

INSTALACIONES DE ROBOTINDUSTRIALES
En la actualidad, la IA se está desplegando ampliamente en
dispositivos de consumo como los teléfonos inteligentes
y los vehículos personales (por ejemplo, la tecnología deautoconducción). Sin embargo, es relativamente poco lo que seha desplegado en robots reales. 6 Esto puede cambiar a medida

CA P Í T U LO 3 :ECONOMÍA

3. 3 AC T I V I DA DC O R P O R AT I VA

Tendencia mundial
Después de seis años de crecimiento, el número de nuevos
robots industriales instalados en todo el mundo disminuyó un
12%, pasando de 422.271 unidades en 2018 a 373.240 unidades
en 2019 (Figura 3.3.8). El descenso es producto de las tensiones
comerciales entre Estados Unidos y China, así como de los retosa los que se enfrentan las dos principales industrias clientes: laque los investigadores desarrollen software para integrar los

automotriz y la eléctrica/electrónica.

enfoques basados en la IA con los robots contemporáneos.

El sector de la automoción se sitúa a la cabeza (28% del total

Por ahora, es posible medir las ventas mundiales de robots
industriales para sacar conclusiones sobre la cantidad deinfraestructura preparada para la IA que se está comprando
en todo el mundo. Aunque la crisis económica inducida por el
COVID-19 provocará un descenso de las ventas de robots a corto
plazo, la Federación Internacional de Robótica (IFR) espera quela pandemia genere oportunidades de crecimiento mundial
para la industria de la robótica a medio plazo.

de instalaciones), seguido por el eléctrico/electrónico (24%),el de metales y maquinaria (12%), el de plásticos y productos
químicos (5%) y el de alimentos y bebidas (3%).7 Es importanteseñalar que estas métricas son una medida de la infraestructura
instalada susceptible de adoptar nuevas tecnologías de IA y no
indican si cada nuevo robot utilizó una cantidad significativa
de IA.

Figura 3.3.8

6 Para obtener más información sobre la adopción de la IA y los robots por parte de la industria, lea el documento de trabajo de la Oficina Nacional de Investigación Económica basado en la Encuesta
Anual de Empresas de 2018 de la Oficina del Censo de Estados Unidos “Advancing Technologies Adoption and Use by U.S. Firms: Evidence From the Annual Business Survey” (2020).
7 Hay que tener en cuenta que no hay información sobre el sector del cliente para aproximadamente el 20% de los robots instalados.

C
H A P T E R 33 VISTAP R E V I PREVIA
EWCAPÍTULO
DEL CAPÍTULO

TABLA
TA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

104

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

Comparación regional
Asia, Europa y Norteamérica -tres de los mayores
mercados de robots industriales- fueron testigos delfinal de un período de crecimiento de seis años en las
instalaciones de robots (Figura 3.3.9). Norteamérica
experimentó el mayor descenso, del 16%, en 2019, frente
al 5% de Europa y el 13% de Asia.
La figura 3.3.10 muestra el número de instalaciones
en los cinco principales mercados de robots
industriales. Los cinco -que representan el 73% de las
instalaciones de robots a nivel mundial- experimentaron
aproximadamente el mismo descenso, excepto Alemania,
que experimentó un ligero repunte en las instalaciones
entre 2018 y 2019. A pesar de la tendencia a la baja
en China, cabe destacar que el país tenía más robots
industriales en 2019 que los otros cuatro países juntos.

CA P Í T U LO 3 :ECONOMÍA

3. 3 AC T I V I DA DC O R P O R AT I VA

Asia, Europa y América
del Norte -tres de losmayores mercados derobots industriales- fueron
testigos del final de un
período de crecimiento
de seis años en las
instalaciones de robots.
Norteamérica experimentó
el mayor descenso, del16%, en 2019, frente al 5%de Europa y el 13% de Asia.

Figura 3.3.9

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H A P T E R 33 VISTAP R E V I PREVIA
EWCAPÍTULO
DEL CAPÍTULO

TABLA
TA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

105

Informe
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2021
Artificial
Intelligence
Index

CA P Í T U LO 3 :ECONOMÍA

3. 3 AC T I V I DA DC O R P O R AT I VA

Figura 3.3.10

CONFERENCIAS DE REPORTES DE GANANCIAS
Las menciones a la IA en las convocatorias de beneficios de las empresas han aumentado considerablemente desde 2013, como muestra
la figura 3.3.11. En 2020, el número de menciones a la IA en las convocatorias de beneficios fue dos veces mayor que las menciones a losbig data, la nube y el aprendizaje automático combinados, aunque esa cifra disminuyó un 8,5% desde 2019. Las menciones de big dataalcanzaron su punto máximo en 2017 y desde entonces han disminuido un 57%.

Figura 3.3.11

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
H A P T E R 33 VISTAP R E V I PREVIA
EW
TABLA
TA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

106

Artificial IntelligenceIndex Report 2021CAPÍTULO 4:

Educación en IA

CHAPTER 4 PREVIEWTA B L E O F C O N T E N T S

Informe 2021 del
Artificial Intelligence Index107

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

CA P Í T U LO 4 :E D U CAC I Ó N E N I ACAPÍTULO 4:

Vista previa del capítulo
Resumen109

Nuevos doctorados por especialidad

Puntos clave del capítulo

110

Nuevos doctorados con especialidades
en IA/ML y Robótica/Visión

4.1 LA ENSEÑANZA EN INSTITUCIONES

115
117

DE EDUCACIÓN SUPERIOR

111

Empleo de nuevos doctoresen Norteamérica

118

Oferta de cursos de grado en IA

111

Industria vs. Academia

118

Nuevos doctorados internacionales en IA 119

Cursos de grado que enseñan
habilidades de IA

111

Cursos introductorios de IA y ML

111

4.3 EDUCACIÓN EN IA UNIÓN EUROPEA Y

Oferta de cursos de posgrado en IA

113

MÁS ALLÁ

120

Oferta de educación en IA en EU27

120

Cursos de posgrado que enseñan
habilidades de IA

113

impartido

Académicos dedicados a la investigación
en IA

113

4.2 EGRESADOS EN IA Y COMPUTACIÓN
EN NORTEAMÉRICA
114
Egresados de pregrado en Computación
en Norteamérica

Cursos relacionados con IA por contenido
Comparación internacional

121
122

PUNTO CLAVE: FUGA DE CEREBROS EN IA
Y EGRESOS DE LA ACADEMIA
123

114

Nuevos doctorados en Computación en
Estados Unidos

114

ACCESO A LOS DATOSCAPÍTULO4VISTA
PREVIADEL CAPÍTULO
CAPÍTULOC
HAPTER 4
P R E V IPREVIA
EW
1 VISTA
DEL
TABLA
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B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS108

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
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Index

CA P Í T U LO 4 :E D U CAC I Ó N E N I A

RESUMEN

ResumenA medida que la IA se ha convertido en un motor más importante de la actividad
económica, ha aumentado el interés de las personas que quieren entenderla yobtener las cualificaciones necesarias para trabajar en este campo. Al mismo
tiempo, el aumento de la demanda de IA por parte de la industria está tentando amás profesores a dejar el mundo académico por el sector privado. Este capítulo
se centra en las tendencias de las competencias y la formación del talento en IA a
través de diversas plataformas e instituciones educativas.
A continuación se examinan los datos de una encuesta del Índice de Inteligencia
Artificial sobre el estado de la educación en IA en las instituciones de educación
superior, junto con un debate sobre los graduados de licenciatura en ciencias
de la computación (CS) y los graduados de doctorado que se especializaron en
disciplinas relacionadas con la IA, basado en la encuesta anual Taulbee de laAsociación de Investigación Informática (CRA). La última sección explora lastendencias de la educación en IA en Europa, basándose en las estadísticas delCentro Común de Investigación (CCI) de la Comisión Europea.

C
HAPTER 4
P R E V IPREVIA
EWCAPÍTULO4VISTA
PREVIADEL CAPÍTULO
CAPÍTULO
1 VISTA
DEL

TABLA
TA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

109

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

CA P Í T U LO 4 :E D U CAC I Ó N E N I A

P U N TO S C L AV E
D E L CA P Í T U LO

PUNTOS CLAVE DEL CAPÍTULO
•U
 na encuesta del AI Index realizada en 2020 sugiere que las principales universidades del mundo han
aumentado su inversión en la formación en IA en los últimos cuatro años. El número de cursos queenseñan a los estudiantes las habilidades necesarias para construir o desplegar un modelo práctico de
IA en los niveles de pregrado y postgrado ha aumentado un 102,9% y un 41,7%, respectivamente, en losúltimos cuatro años académicos.
• Según una encuesta anual de la Computing Research Association (CRA), en los últimos 10 años haaumentado el número de doctores en IA en Norteamérica que han optado por trabajar en la industria,
mientras que han sido menos los que han optado por el mundo académico. La proporción de nuevos
doctores en IA que eligieron trabajos en la industria aumentó un 48% en la última década, del 44,4%
en 2010 al 65,7% en 2019. Por el contrario, la proporción de nuevos doctores en IA que entraron en elmundo académico se redujo en un 44%, del 42,1% en 2010 al 23,7% en 2019.
• En los últimos 10 años, los doctorados relacionados con la IA han pasado del 14,2% del total de losdoctorados en ciencias de la computación concedidos en Estados Unidos, a cerca del 23% a partir de2019, según la encuesta de la CRA. Al mismo tiempo, otros doctorados en ciencias de la computación
anteriormente populares han disminuido su popularidad, incluyendo las redes, la ingeniería desoftware y los lenguajes de programación. Los compiladores vieron una reducción en el número dedoctorados concedidos en relación con 2010, mientras que las especialidades de IA y Robótica/Visión
experimentaron un aumento sustancial.
• Después de un aumento de dos años, el número de salidas de profesores de IA de las universidades apuestos de trabajo en la industria en América del Norte se redujo de 42 en 2018 a 33 en 2019 (28 de ellos
son profesores titulares y cinco no titulares). La Universidad Carnegie Mellon tuvo el mayor número desalidas de profesores de IA entre 2004 y 2019 (16), seguida por el Instituto de Tecnología de Georgia (14)y la Universidad de Washington (12).
• El porcentaje de estudiantes internacionales entre los nuevos doctores en IA en América del Nortesiguió aumentando en 2019, hasta el 64,3%, un aumento del 4,3% con respecto a 2018. Entre losgraduados extranjeros, el 81,8% se quedó en los Estados Unidos y el 8,6% ha aceptado trabajos fuera delos Estados Unidos.
• En la Unión Europea, la gran mayoría de las ofertas académicas especializadas en IA se imparten a nivel
de máster; la robótica y la automatización es, con mucho, el curso más frecuente en los programas delicenciatura y máster especializados, mientras que el aprendizaje automático (ML) domina en los cursos
cortos especializados.

CAPÍTULO4VISTA
PREVIADEL CAPÍTULO
CAPÍTULOC
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110

Informe
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Artificial
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Index

CA P Í T U LO 4 :E D U CAC I Ó N E N I A

4 .1 E N S E Ñ A N Z A E N I A
EN INSTITUCIONES DEE D U CAC I Ó N S U P E R I O R

4.1 LA ENSEÑANZA EN IA EN INSTITUCIONESDE EDUCACIÓN SUPERIOR
En 2020, el AI Index elaboró una encuesta en la quese preguntaba a los departamentos de ciencias dela computación o a las facultades de informática
de las mejores universidades del mundo y de laseconomías emergentes sobre cuatro aspectos desu formación en IA: oferta de programas de grado,
oferta de programas de posgrado, oferta de ética
de la IA y experiencia y diversidad del profesorado.
La encuesta fue completada por 18 universidadesde nueve países. 1 Los resultados de la encuestadel Índice de Inteligencia Artificial indican que lasuniversidades han aumentado tanto el número
de cursos de Inteligencia Artificial que ofrecen
y que enseñan a los estudiantes cómo construir
y desplegar un modelo práctico de Inteligencia
Artificial como el número de profesores centrados enla Inteligencia Artificial.

O F E R TA D E C U R S O S D E
PREGRADO
La oferta de cursos a nivel de licenciatura se
examinó evaluando las tendencias de los cursos queenseñan a los estudiantes las habilidades necesarias
para construir o desplegar un modelo práctico deIA, los cursos de introducción a la IA y el ML, y las

Figura 4.1.1

cursos prácticos de IA en los últimos cuatro años académicos (AY). 2 El
número de cursos ofrecidos que enseñan a los estudiantes las habilidades
necesarias para construir o desplegar un modelo práctico de IA haaumentado en un 102,9%, de 102 en AY 2016-17 a 207 en AY 2019-20, en 18
universidades (Figura 4.1.1).

estadísticas de inscripción.

Cursos introductorios en IA y ML

Cursos de pregrado que

Los datos muestran que el número de estudiantes que se han matriculado

enseñan habilidades de IA

Artificial y en un curso de Introducción al Aprendizaje Automático se ha

Los resultados de la encuesta sugieren que losdepartamentos de CS han invertido mucho eno han intentado matricularse en un curso de Introducción a la Inteligencia
disparado casi un 60% en los últimos cuatro años académicos (Figura
4.1.2).3

1 La encuesta se distribuyó a 73 universidades en línea a lo largo de tres oleadas, desde noviembre de 2020 hasta enero de 2021, y fue completada por 18 universidades, lo que supone una tasa derespuesta del 24,7%. Las 18 universidades son: Bélgica: Katholieke Universiteit Leuven; Canadá: McGill University; China: Shanghai Jiao Tong University, Tsinghua University; Alemania: Universidad
Ludwig Maximilian de Munich, Universidad Técnica de Munich; Rusia: Escuela Superior de Economía, Instituto de Física y Tecnología de Moscú; Suiza: École Polytechnique Fédérale de Lausanne; Reino
Unido: Universidad de Cambridge; Estados Unidos: California Institute of Technology, Carnegie Mellon University (Department of Machine Learning), Columbia University, Harvard University, Stanford
University, University of Wisconsin-Madison, University of Texas at Austin, Yale University.
2 Vea aquí una lista de palabras clave sobre modelos prácticos de inteligencia artificial que se proporcionó a los encuestados. Un curso se define como un conjunto de clases que requieren un mínimo de
2,5 horas lectivas (incluyendo conferencia, laboratorio, horas de AT, etc.) por semana durante al menos 10 semanas en total. Los cursos múltiples con los mismos títulos y números cuentan como un solo
curso.
3 En el caso de las universidades que tienen un límite de inscripción en los cursos, se incluye el número de estudiantes que intentaron inscribirse en los cursos de introducción a la IA y el ML.

CAPÍTULO4VISTA
PREVIADEL CAPÍTULO
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CA P Í T U LO 4 :E D U CAC I Ó N E N I A

4 .1 E N S E Ñ A N Z A E N I A
EN INSTITUCIONES DEE D U CAC I Ó N S U P E R I O R

El ligero descenso de la matrícula en los cursos de
IA y ML de nivel introductorio en el curso académico
2019-20 se debe principalmente a la disminución delnúmero de ofertas de cursos en las universidades
estadounidenses. La matrícula de cursos de nivel
introductorio en la Unión Europea ha aumentado
gradualmente un 165% en los últimos cuatro años
académicos, mientras que dicha matrícula en losEstados Unidos ha visto un claro descenso en el
crecimiento en el último año académico (Figura 4.1.3).
Seis de las ocho universidades estadounidenses
encuestadas afirman que el número de matrículas(intentadas) para los cursos de introducción a la
IA y el ML ha disminuido en el último año. Algunas
universidades citaron a los estudiantes que setomaron licencias durante la pandemia como la causa
principal del descenso; otras mencionaron cambios
estructurales en la oferta de cursos de introducción ala IA -como la creación de Intro to Data Science el año
pasado- que pueden haber alejado a los estudiantes

Figura 4.1.2

de los cursos tradicionales de introducción a la IA y elML.

Figura 4.1.3

CAPÍTULOVISTAPREVIADEL CAPÍTULO
CAPÍTULO
CHAPTER 4
P R E V IPREVIA
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1 VISTADELTABLA
TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS112

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CA P Í T U LO 4 :E D U CAC I Ó N E N I A

4 .1 E N S E Ñ A N Z A E N I A
EN INSTITUCIONES DEE D U CAC I Ó N S U P E R I O RO F E R TA D E C U R S O S D E
POSGRADO EN IA
La encuesta también examina la oferta decursos a nivel de postgrado o de titulaciónavanzada, concretamente los cursos depostgrado que enseñan a los estudiantes
las habilidades necesarias para construir odesplegar un modelo práctico de IA.4

Cursos de posgrado que enseñan
habilidades en IA
Las ofertas de posgrado que enseñan a losestudiantes las habilidades necesarias paraconstruir o desplegar un modelo práctico deIA aumentaron un 41,7% en los últimos cuatro
años académicos, de 151 cursos en el AY 201617 a 214 en el AY 2019-20 (Figura 4.1.4).

ACA D É M I C O SINVESTIGANDO LA
IA

Figura 4.1.4

Como se muestra en la Figura 4.1.5, elnúmero de profesores titulares con un
enfoque de investigación principal en la IA
en las universidades encuestadas creció
significativamente en los últimos cuatro años
académicos, en consonancia con la creciente
demanda de clases y programas de grado de
IA. El número de profesores centrados en la IA
creció un 59,1%, de 105 en el año académico
2016-17 a 167 en el año académico 2019-20.

Figura 4.1.5

4 Véase aquí la lista de palabras clave sobre modelos prácticos de inteligencia artificial que se proporcionó a los encuestados. Un curso se define como un conjunto de clases que requieren un mínimo de 2,5horas lectivas (incluyendo conferencia, laboratorio, horas de AT, etc.) por semana durante al menos 10 semanas en total. Los cursos múltiples con los mismos títulos y números cuentan como un solo curso.

CAPÍTULO4VISTA
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CA P Í T U LO 4 :E D U CAC I Ó N E N I A

4 . 2 E G R E SA D O S E N I A
Y C O M P U TAC I Ó N E N
N O R T E A M É R I CA

Esta sección presenta los resultados de la encuesta anual Taulbee de la Computing Research Association (CRA). La encuesta anual de la CRA documenta las tendencias en la matriculación de estudiantes, la producción de títulos, el empleo de losgraduados y los salarios del profesorado en las unidades académicas de Estados Unidos y Canadá que conceden títulos dedoctorado en informática (CS), ingeniería informática (CE) o información (I). Las unidades académicas incluyen departamentos de ciencias de la computación e ingeniería informática o, en algunos casos, facultades o escuelas de información ocomputación.

4.2 EGRESADOS EN IA Y COMPUTACIÓN
EN NORTEAMÉRICA
E G R E SA D O S D E P R E G R A D O E N
C O M P U TAC I Ó N
E N N O R T E A M É R I CA

La sección examina la tendencia de los graduados de doctorado

La mayoría de los cursos relacionados con la IA en Norteamérica

en ciencias de la computación en Estados Unidos, centrándose

forman parte de la oferta de cursos de CS a nivel de licenciatura.

en los que tienen especialidades relacionadas con la IA. La

El número de nuevos licenciados en CS en instituciones deencuesta de la CRA incluye 20 especialidades en total, dos de lasdoctorado en Norteamérica ha crecido de forma constante en loscuales están directamente relacionadas con el campo de la IA,últimos 10 años (Figura 4.2.1). Más de 28.000 graduados en CS en

incluyendo “inteligencia artificial/aprendizaje de máquinas” y2019, alrededor de tres veces más que el número en 2010.

“robótica/visión”.

5

N U E VO S D O CTO R A D O S E N
C O M P U TAC I Ó N E N E S TA D O S U N I D O S

Figura 4.2.1

5 Los nuevos doctores en ciencias de la computación de esta sección incluyen a los graduados de doctorado de unidades académicas (departamentos, facultades o escuelas dentro de las universidades)de ciencias de la computación en Estados Unidos.

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4 . 2 E G R E SA D O S E N I A
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N O R T E A M É R I CAN U E VO S D O CTO R A D O S P O R
E S P E C I A L I DA D

A lo largo de los últimos 10 años, la IA/ML y la robótica/visión

Entre todos los graduados de doctorado en ciencias de laespecializaciones (Figura 4.2.3). El porcentaje de doctores encomputación en 2019, los que se especializaron en inteligencia
artificial/aprendizaje automático (22,8%), teoría y algoritmos(8,0%) y robótica/visión (7,3%) encabezan la lista (Figura 4.2.2).
La especialidad de IA/ML ha sido la más popular en la última
década, y el número de graduados en IA/ML en 2019 es mayor
que el de las siguientes cinco especialidades juntas. Además, larobótica/visión saltó de la octava especialización más popular en
2018 a la tercera en 2019.

son las especializaciones de doctorado en CS que muestranel crecimiento más significativo, en relación con otras 18
ciencias de la computación especializados en IA/ML entre todos
los nuevos doctores en ciencias de la computación en 2020
es 8,6 puntos porcentuales (pp) mayor que en 2010, seguido
por los doctores especializados en robótica/visión con 2,4 pp.
Por el contrario, la proporción de doctores en ciencias de lacomputación especializados en redes (-4,8 puntos porcentuales),ingeniería de software (-3,6 puntos porcentuales) y lenguajes
de programación/compiladores (-3,0 puntos porcentuales)
experimentarán un crecimiento negativo en 2020.

Figura 4.2.2

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Figura 4.2.3

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N O R T E A M É R I CAN U E VO S D O CTO R A D O S C O N E S P E C I A L I DA D E S E N I A / M L Y R O B ÓT I CA /VISIÓNLa Figura 4.2.4a y la Figura 4.2.4b examinan con más detalle el número de doctorados recientes en IA especializados en IA/ML orobótica/visión en Estados Unidos. Entre 2010 y 2019, el número de graduados centrados en IA/ML creció un 77%, mientras que elporcentaje de estos nuevos doctores entre todos los graduados de doctorado en CS aumentó un 61%. El número de graduados dedoctorado tanto en IA/ML como en robótica/visión alcanzó un máximo histórico en 2019.

Figura 4.2.4aCAPÍTULO4VISTA
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Figura 4.2.4b

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N O R T E A M É R I CA

E M P L E O D E N U E VO S D O CTO R E S
E N N O R T E A M É R I CA
¿Dónde eligen trabajar los nuevos doctores en IA? Esta sección recoge las tendencias de empleo de los nuevos doctores en IA en elmundo académico y en la industria en toda Norteamérica.6

Industria vs. Academia
En los últimos 10 años, el número de nuevos graduados de doctorado en IA en Norteamérica que eligieron trabajos en la industria
sigue creciendo, ya que su proporción aumentó un 48%, del 44,4% en 2010 al 65,7% en 2019 (Figura 4.2.5a y Figura 4.2.5b). Por elcontrario, la proporción de nuevos doctores en IA que entran en el mundo académico se redujo en un 44%, pasando del 42,1% en2010 al 23,7% en 2019. Como se desprende de la Figura 4.2.5b, estos cambios reflejan en gran medida el hecho de que el número
de graduados de doctorado que entran en el mundo académico se ha mantenido más o menos nivelado a lo largo de la década,mientras que el gran aumento de la producción de doctorados está siendo absorbido principalmente por la industria.

Figura 4.2.5a

Figura 4.2.5b

6 Los nuevos doctores en IA de esta sección incluyen a los graduados de doctorado que se especializan en inteligencia artificial de las unidades académicas (departamentos, facultades o escuelas dentro
de las universidades) de ciencias de la computación, ingeniería informática e información en los Estados Unidos y Canadá.

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4 . 2 E G R E SA D O S E N I A
Y C O M P U TAC I Ó N E N
N O R T E A M É R I CA

Figura 4.2.6

N U E VO S D O CTO R A D O S
I N T E R N AC I O N A L E S E N I A
El porcentaje de estudiantes internacionales entre losnuevos graduados de doctorado en IA en América delNorte siguió aumentando en 2019, hasta el 64,3%, un
aumento de 4,3 puntos porcentuales desde 2018 (Figura
4.2.6). A modo de comparación, de todos los doctorescon un área de especialidad conocida, el 63,4% de losingenieros informáticos, el 59,6% de los informáticos
y el 29,5% de los receptores de información son
estudiantes internacionales en 2019.
Además, entre los graduados extranjeros de doctorado
en IA en 2019 en los Estados Unidos específicamente,
el 81,8% se quedó en los Estados Unidos para trabajar
y el 8,6% ha tomado trabajos fuera de los Estados
Unidos (Figura 4.2.7). En comparación, entre todos
los estudiantes internacionales graduados con
especialidades conocidas, el 77,9% se ha quedado en
los Estados Unidos, mientras que el 10,4% se empleó en

Figura 4.2.7

otro lugar.

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4 . 3 E D U CAC I Ó N E N I AUNIÓN EUROPEA Y MÁSALLÁEsta sección presenta una investigación del Centro Común de Investigación de la Comisión Europea que evaluó la oferta
académica de competencias digitales avanzadas en 27 Estados miembros de la Unión Europea, así como en otros seis países: Reino
Unido, Noruega, Suiza, Canadá, Estados Unidos y Australia. Este fue el segundo estudio de este tipo,⁷ y la versión de 2020 abordó
cuatro dominios tecnológicos: inteligencia artificial (IA), computación de alto rendimiento (HPC), ciberseguridad (CS) y ciencia
de los datos (DS), aplicando técnicas de minería de textos y aprendizaje automático para extraer contenidos relacionados con
los programas de estudio que abordan los dominios específicos. Vea los informes “Academic Offer of Advanced Digital Skills in
2019–20. International Comparison” y “Estimation of Supply and Demand of Tertiary Education Places in Advanced Digital Profiles
in the EU,” para obtener información más detallada.

4.3 EDUCACIÓN EN IA EN LA UNIÓN
EUROPEA Y MÁS ALLÁO F E R TA D E E D U CAC I Ó N E N I A E N
EU27

nivel de máster, que da lugar a una titulación que equipa a losEl estudio reveló un número total de 1.032 programas de IA en

Alemania es el país que más programas especializados en IA

todos los ámbitos y niveles de los programas en los 27 paísesde la UE (figura 4.3.1). La inmensa mayoría de las ofertas
académicas especializadas en IA en la UE se imparten en el

estudiantes con sólidas competencias para la mano de obra.
ofrece, seguido de los Países Bajos, Francia y Suecia. Francia
encabeza la lista de países que ofrecen el mayor número deprogramas de IA a nivel de máster.

Figura 4.3.1

7 Se debe tener en cuenta que el informe de 2020 introdujo mejoras metodológicas con respecto a la versión de 2019, por lo que no es posible una comparación estricta. Las mejoras incluyen la eliminación de ciertas palabras clave y la adición de otras para identificar los programas. Aun así, más del 90% de todos los programas detectados en la edición de 2020 proceden de palabras clave presentes
en el estudio de 2019.

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4 . 3 E D U CAC I Ó N E N I AUNIÓN EUROPEA Y MÁSALLÁCursos relacionados con IA por contenido
impartido

También es importante mencionar el papel de la ética de la IA¿Qué tipos de tecnologías de IA son los más populares entre lay las aplicaciones de la IA, ya que ambas áreas de contenido

oferta de cursos de los tres niveles de programas especializados

reclaman una parte significativa de la oferta educativa entre losen IA en la Unión Europea? Los datos sugieren que la robótica

tres niveles del programa. La ética de la IA -que incluye cursos

y la automatización son, con diferencia, los cursos que más sesobre seguridad, protección, responsabilidad y explicabilidad-

imparten en los programas especializados de grado y máster,

representa el 14% del plan de estudios por término medio,

mientras que el aprendizaje automático domina en los cursos

mientras que las aplicaciones de la IA -como los cursos sobre

cortos especializados (figura 4.3.2). Dado que los cursos cortos

big data, internet de las cosas y realidad virtual- ocupan una

se dirigen a profesionales en activo, la tendencia muestra

parte similar por término medio.

que el aprendizaje automático se ha convertido en una de lascompetencias clave en el desarrollo profesional y la aplicaciónde la IA.

Figura 4.3.2

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C O M PA R AC I Ó N I N T E R N AC I O N A L
El informe del CCI comparó la educación en IA en los
27 estados miembros de la UE con otros países deEuropa, incluidos Noruega, Suiza y el Reino Unido, asícomo Canadá, Estados Unidos y Australia. La figura
4.3.3 muestra el número total de 1.680 programas
especializados en IA en todos los países considerados
en el año académico 2019-20. Estados Unidos parece
haber ofrecido más programas especializados en IA que
cualquier otra zona geográfica, aunque la UE27 ocupa
un cercano segundo lugar en cuanto al número deprogramas de máster especializados en IA.

CA P Í T U LO 4 :E D U CAC I Ó N E N I A

4 . 3 E D U CAC I Ó N E N I AUNIÓN EUROPEA Y MÁSALLÁEstados Unidos parece
haber ofrecido más
programas especializados
en IA que cualquier otra
zona geográfica, aunquela UE27 le sigue de cerca
en cuanto al número deprogramas de máster
especializados en IA.

Figura 4.3.3

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Fuga de cerebros en IA y salida del profesorado
Michael Gofman y Zhao Jin, investigadores de laentre 2004 y 2018. Se basaron en datos recogidos

Universidad de Rochester y de la Escuela de Negocios

a mano de LinkedIn, así como en la afiliación de losCheung Kong, respectivamente, publicaron un

autores de la base de datos Scopus de publicaciones

artículo en 2019 titulado “Artificial Intelligence,

académicas y conferencias para complementar los

Education, and Entrepreneurship” el cual explora

resultados de la búsqueda en LinkedIn.

la relación entre el conocimiento de dominios
específicos de los estudiantes universitarios y su
capacidad para crear startups y atraer financiación.8
Para determinar la fuente de variación de losconocimientos específicos de IA de los estudiantes,
los coautores utilizaron la salida de profesores deIA -lo que denominaron “una fuga de cerebros sin
precedentes”- de las universidades a la industria

El documento encontró que las salidas de losprofesores de IA tienen un efecto negativo en las
startups de IA fundadas por los estudiantes que se
gradúan de las universidades donde esos profesores
solían trabajar, y los investigadores señalan un efecto
escalofriante en los futuros empresarios de IA en los
años posteriores a las salidas de los profesores. Losestudiantes de doctorado son los más afectados,

Figura 4.4.1

8 Vea “AI Brain Drain Index” para más detalles.

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Fuga de cerebros en IA y egresos de la Academia(continuación)en comparación con los estudiantes de grado y dede IA de las universidades de Norteamérica hacia lamáster, y el impacto negativo se intensifica cuando

industria se redujo de 42 en 2018 a 33 en 2019 (28 delos profesores de IA que se van son sustituidos

ellos son profesores titulares y 5 no titulares). Entre

por profesores de escuelas de menor rango o por

2004 y 2019, la Universidad Carnegie Mellon tuvo elprofesores de IA no titulares.

mayor número de salidas de profesores de IA en 2019

Con los datos actualizados de 2019 de Gofman y
Jin, la figura 4.4.1 muestra que, tras un aumento dedos años, el número total de salidas de profesores(16), seguida por el Instituto de Tecnología de Georgia(14) y la Universidad de Washington (12), como se
muestra en la figura 4.4.2.

Figura 4.4.2

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Artificial IntelligenceIndex Report 2021CAPÍTULO 5:

Desafíos éticos de lasaplicaciones de la IA

CHAPTER 5 PREVIEWTA B L E O F C O N T E N T S

Informe 2021 del
Artificial Intelligence Index

125

CA P Í T U LO 5 :D E SA F Í O S É T I C O S D E L A S
A P L I CAC I O N E S D E L A I AInforme
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
IntelligenceIndexCAPÍTULO 5:

Vista previa del capítulo
Resumen

127

Puntos clave del capítulo

128

5.1 PRINCIPIOS Y MARCOS PARA IA

129

5.2 NOTICIAS EN LOS MEDIOSDEL MUNDO

131

5.3 ÉTICA EN CONFERENCIAS

132

5.4 LA ÉTICA DENTRO DE LA OFERTA DEEDUCACIÓN SUPERIOR134
ACCESO A LOS DATOSCAPÍTULO
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A P L I CAC I O N E S D E L A I A

RESUMEN

ResumenA medida que las innovaciones impulsadas por la inteligencia artificial se vuelven cadavez más frecuentes en nuestras vidas, los desafíos éticos de las aplicaciones de la IA son
cada vez más evidentes y están sujetos al escrutinio. Como se ha señalado en los capítulos
anteriores, el uso de diversas tecnologías de IA puede tener consecuencias no deseadas
pero perjudiciales, como la intrusión en la privacidad, la discriminación por motivos degénero, raza/etnia, orientación sexual o identidad de género, y la opacidad en la toma dedecisiones, entre otras cuestiones. Nunca ha sido tan importante abordar los retos éticos
existentes y crear innovaciones de IA responsables y justas antes de que se desplieguen.
En este capítulo se abordan los esfuerzos para abordar las cuestiones éticas que han surgido
junto con el aumento de las aplicaciones de IA. En primer lugar, se examina la reciente
proliferación de documentos que recogen los principios y marcos éticos de la IA, así comola forma en que los medios de comunicación cubren las cuestiones éticas relacionadas
con la IA. A continuación, se revisa la investigación relacionada con la ética presentada enlas conferencias sobre IA y el tipo de cursos de ética que ofrecen los departamentos deciencias de la computación (CS) en las universidades de todo el mundo.
El equipo del AI Index se sorprendió al descubrir la poca información que existe sobre
este tema. Aunque varios grupos están produciendo una serie de resultados cualitativos
o normativos en el ámbito de la ética de la IA, el campo generalmente carece de puntos
de referencia que puedan utilizarse para medir o evaluar la relación entre los debatessociales más amplios sobre el desarrollo de la tecnología y el desarrollo de la propia
tecnología. Un benchmark, tratado en el capítulo de rendimiento técnico, es el estudio delInstituto Nacional de Estándares y Tecnología sobre el rendimiento del reconocimiento
facial centrado en el sesgo. Averiguar cómo crear más datos cuantitativos supone un retopara la comunidad investigadora, pero es algo útil en lo que centrarse. Los responsables
políticos son muy conscientes de las preocupaciones éticas relacionadas con la IA, pero lesresulta más fácil gestionar lo que pueden medir, por lo que encontrar formas de traducir losargumentos cualitativos en datos cuantitativos es un paso esencial en el proceso.

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P U N TO S C L AV E
D E L CA P Í T U LO

PUNTOS CLAVE DEL CAPÍTULO
• El número de artículos con palabras clave relacionadas con la ética en los títulos
presentados a las conferencias de IA ha crecido desde 2015, aunque el número mediode títulos de artículos que coinciden con palabras clave relacionadas con la ética en las
principales conferencias de IA sigue siendo bajo a lo largo de los años.
• Las cinco noticias que más atención recibieron en 2020 relacionadas con el uso ético
de la IA fueron la publicación del libro blanco de la Comisión Europea sobre la IA, el
despido por parte de Google del investigador de ética Timnit Gebru, el comité de ética
de la IA formado por las Naciones Unidas, el plan de ética de la IA del Vaticano y la salida
de IBM del negocio del reconocimiento facial.

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5.1 P R I N C I P I O S YMARCOS DE LA IA

5.1 PRINCIPIOS Y MARCOS DE LA IA
Desde 2015, los gobiernos, las empresas privadas, lasorganizaciones intergubernamentales y las organizaciones
de investigación y profesionales han elaborado documentos
normativos que trazan los enfoques para gestionar los desafíoséticos de las aplicaciones de la IA. Estos documentos, que
incluyen principios, directrices y otros, proporcionan marcos
para abordar las preocupaciones y evaluar las estrategias
relacionadas con el desarrollo, la implementación y el gobierno
de la IA en diversas organizaciones. Algunos temas comunes que
surgen de estos principios y marcos de la IA son la privacidad, la
responsabilidad, la transparencia y la explicabilidad.
La publicación de los principios de la IA indica que lasorganizaciones están prestando atención y estableciendo una
visión para la gobernanza de la IA. Sin embargo, la proliferaciónde los llamados principios éticos ha sido criticada por losinvestigadores de ética y los profesionales de los derechos
humanos que se oponen al uso impreciso de los términos
relacionados con la ética. Los críticos también señalan que
carecen de marcos institucionales y no son vinculantes enla mayoría de los casos. La naturaleza vaga y abstracta deesos principios no ofrece orientación sobre cómo aplicar las
directrices éticas relacionadas con la IA.
Los investigadores del AI Ethics Lab de Boston crearon una
ToolBox que rastrea el creciente cuerpo de principios de la IA.
Entre 2015 y 2020 se publicaron un total de 117 documentos
relacionados con los principios de la IA. Los datos muestran que
las organizaciones profesionales y de investigación fueron delas primeras en desplegar documentos sobre principios de laIA, y que las empresas privadas son las que más han publicado
hasta la fecha sobre principios de la IA entre todos los tipos deorganizaciones (figura 5.1.1). Europa y Asia Central tienen el

Europa y Asia Central
tienen el mayor número
de publicaciones hasta
2020 (52), seguidas
de América del Norte(41) y Asia Oriental
y el Pacífico (14).
En lo que respecta
al despliegue de losprincipios éticos, 2018
fue el año en el que las
empresas tecnológicas-incluidas IBM, Google
y Facebook-, así comovarios organismos
gubernamentales delReino Unido, la UE yAustralia, marcaron
claramente el puntoálgido.

mayor número de publicaciones hasta 2020 (52), seguidas deAmérica del Norte (41) y Asia Oriental y el Pacífico (14), según lafigura 5.1.2. En lo que respecta al despliegue de los principioséticos, 2018 fue el año en que las empresas tecnológicas-incluidas IBM, Google y Facebook-, así como varios organismos
gubernamentales del Reino Unido, la UE y Australia, marcaron
claramente el punto álgido.

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5.1 P R I N C I P I O S YMARCOS DE LA IA

Figura 5.1.1

Figura 5.1.2

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MUNDO

5.2 NOTICIAS EN LOS MEDIOS DEL MUNDO¿Cómo han cubierto los medios de comunicación el temadel uso ético de las tecnologías de IA? En esta sección
se han analizado los datos de NetBase Quid, que busca
en la base de datos de noticias archivadas de LexisNexis
artículos que hablen de la ética de la IA1, analizando
60.000 fuentes de noticias en inglés y más de 500.000
blogs en 2020.
La búsqueda encontró 3.047 artículos relacionados
con las tecnologías de IA que incluyen términos
como “derechos humanos”, “valores humanos”,“responsabilidad”, “control humano”, “equidad”,“discriminación” o “no discriminación”, “transparencia”,“explicabilidad”, “seguridad y protección”,“responsabilidad” y “privacidad”. NetBase Quid agrupó
las narrativas mediáticas resultantes en siete grandes
temas basados en la similitud del lenguaje.

La figura 5.2.1 muestra que los artículos relacionados conla orientación y los marcos éticos de la IA encabezaron
la lista de las noticias más cubiertas (21%) en 2020,
seguidos por la investigación y la educación (20%), y elreconocimiento facial (20%).
Los cinco temas de las noticias que recibieron más
atención en 2020 relacionados con el uso ético de la IA
fueron:	1. L a publicación del libro blanco de la Comisión
Europea sobre la IA (5,9%)	2. E l despido por parte de Google del investigador deética Timnit Gebru (3,5%)
3. E
 l comité de ética de la IA formado por las
Naciones Unidas (2,7%)
4. El plan de ética de la IA del Vaticano (2,6%)
5. La salida de IBM de los negocios de reconocimiento
facial (2,5%).

Figura 5.2.1

1 La metodología para ello consiste en buscar artículos que contengan palabras clave relacionadas con la ética de la IA, según un estudio de investigación de Harvard.

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5. 3 É T I CA E N
CONFERENCIAS
DE IA

5.3 ÉTICA EN CONFERENCIAS DE IA
Los investigadores están escribiendo más artículos que se
centran directamente en la ética de la IA, con presentaciones
en esta área más que duplicadas desde 2015 hasta 2020.
Para medir el papel de la ética en la investigación de la IA, losinvestigadores de la Universidad Federal de Rio Grande do
Sul en Porto Alegre, Brasil, buscaron términos relacionados
con la ética en los títulos de los trabajos de las principales
conferencias sobre IA, aprendizaje automático y robótica. Comomuestra la Figura 5.3.1, ha habido un aumento significativo enel número de artículos con palabras clave relacionadas con laética en los títulos presentados a las conferencias de IA desde2015.
Un análisis más detallado en la Figura 5.3.2 muestra el número
medio de coincidencias de palabras clave a lo largo de todaslas publicaciones entre las seis principales conferencias de
IA. A pesar de las crecientes menciones en el gráfico anterior,el número promedio de títulos de documentos que coinciden
con palabras clave relacionadas con la ética en las principales
conferencias de IA sigue siendo bajo a lo largo de los años.
Sin embargo, se avecinan cambios en las conferencias de IA. A
partir de 2020, el tema de la ética se integró más estrechamenteen las actas de las conferencias. Por ejemplo, la conferenciade Sistemas de Procesamiento de Información Neuronal(NeurIPS), una de las mayores conferencias de investigación

Ha habido un aumento
significativo en elnúmero de trabajos
con palabras clave
relacionadas con laética en los títulos
presentados a lasconferencias de IA
desde 2015. Un análisis
más detallado muestra
el número medio decoincidencias depalabras clave en todaslas publicaciones entre
las seis principales
conferencias de IA.

de IA en el mundo, pidió a los investigadores que presentaran
declaraciones de “Impactos más amplios” junto con su trabajo
por primera vez en 2020, lo que llevó a una mayor integraciónde las preocupaciones éticas en el trabajo técnico. Además,recientemente han proliferado las conferencias y talleres que
se centran específicamente en la IA responsable, como la nueva
Conferencia sobre Inteligencia Artificial, Ética y Sociedad dela Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial y laConferencia sobre Equidad, Responsabilidad y Transparencia
de la Asociación de Maquinaria Informática.

CAPÍTULO
5 VISTADEL CAPÍTULO
C
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P R E V I PREVIA
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TABLA
TA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS132

Informe
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2021
Artificial
Intelligence
Index

CA P Í T U LO 5 :D E SA F Í O S É T I C O S D E L A S
A P L I CAC I O N E S D E L A I A

5. 3 É T I CA E N
CONFERENCIAS
DE IA

Figura 5.3.1

Figura 5.3.2

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC H A P T E R 5 VISTAP R E V IPREVIA
EWTABLATA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

133

Informe
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CA P Í T U LO 5 :D E SA F Í O S É T I C O S D E L A S
A P L I CAC I O N E S D E L A I A

5.4 É T I CA D E N T R O D E L A
O F E R TA D E E D U CAC I Ó N
SUPERIOR

5.4 LA ÉTICA DENTRO DE LA
OFERTA DE EDUCACIÓN SUPERIOR
El capítulo 4 introdujo una encuesta en los departamentos oescuelas de informática de las principales universidades delmundo para evaluar el estado de la enseñanza de la IA en las
instituciones de educación superior.2 En parte, la encuesta
preguntaba si el departamento de ciencias de la computación o launiversidad ofrece la oportunidad de aprender sobre el aspectoético de la IA y la computación. Entre las 16 universidades que
completaron la encuesta, 13 informaron de algún tipo de oferta
relevante.
La figura 5.4.1 muestra que 11 de los 18 departamentos informande que organizan eventos o mesas redondas sobre la ética de laIA, mientras que 7 de ellos ofrecen cursos independientes sobrela ética de la IA en CS u otros departamentos de su universidad.
Algunas universidades también ofrecen clases de ética en el campode las ciencias de la computación en general, incluyendo cursos

11 de los 18 departamentos
informan de que organizan
eventos o mesas redondas
sobre la ética de laIA, mientras que 7 deellos ofrecen cursos
independientes sobrela ética de la IA en CS u
otros departamentos de su
universidad.

independientes de ética en CS o módulos de ética integrados en elplan de estudios de CS que ofrecen.3

Figura 5.4.1
2 La encuesta se distribuyó a 73 universidades en línea a lo largo de tres oleadas, desde noviembre de 2020 hasta enero de 2021, y fue completada por 18 universidades, lo que supone una tasa de respuestadel 24,7%. Las 18 universidades son: Bélgica: Katholieke Universiteit Leuven; Canadá: McGill University; China: Shanghai Jiao Tong University, Tsinghua University; Alemania: Universidad Ludwig Maximiliande Munich, Universidad Técnica de Munich; Rusia: Escuela Superior de Economía, Instituto de Física y Tecnología de Moscú; Suiza: École Polytechnique Fédérale de Lausanne; Reino Unido: Universidad deCambridge; Estados Unidos: California Institute of Technology, Carnegie Mellon University (Department of Machine Learning), Columbia University, Harvard University, Stanford University, University of
Wisconsin-Madison, University of Texas at Austin, Yale University.
3 La encuesta no mostraba la opción “módulos de ética integrados en los cursos de informática” de forma explícita. Las selecciones se rellenaron en la opción “Otros”. Esto se incluirá en la encuesta delpróximo año.

CAPÍTULO
5 VISTADEL CAPÍTULO
C
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TABLA
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B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

134

Artificial IntelligenceIndex Report 2021CAPÍTULO 6:

Diversidad en IA

CHAPTER 6 PREVIEWTA B L E O F C O N T E N T S

Informe 2021 del
Artificial Intelligence Index

135

Informe
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2021
Artificial
Intelligence
Index

CA P Í T U LO 6 :D I V E R S I DA D E N I ACAPÍTULO 6:

Vista previa del capítulo
Resumen137

por raza y etnicidad

144

Puntos clave del capítulo

138

Nuevos doctores en computación en losEstados Unidos por raza/etnicidad

145

Profesores titulares en Computación
por raza y etnicidad

146Black in AI

146

6.3 IDENTIDAD DE GÉNERO Y
ORIENTACIÓN SEXUAL EN IA

147

Queer in AI147

6.1 DIVERSIDAD DE GÉNERO EN IA

139

Mujeres en el entorno académico de IA

139

Mujeres en la fuerza de trabajo de IA

140

Mujeres en talleres de Aprendizaje
Automático

141

Participantes de los talleres

141

Desglose de datos demográficos

142

6.2 DIVERSIDAD RACIAL Y
ÉTNICA EN AI

Desglose de datos demográficos

147

Experiencias como practicantes queer 149
144

Nuevos doctores en IA en los Estados Unidos

ACCESO A LOS DATOSCAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC H A P T E R 6 VISTAP R E V IPREVIA
EWTABLATA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

136

Informe
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CA P Í T U LO 6 :D I V E R S I DA D E N I A

RESUMEN

ResumenAunque los sistemas de inteligencia artificial (IA) tienen el potencial de afectar de forma dramática a lasociedad, las personas que construyen los sistemas de IA no son representativas de las personas a lasque esos sistemas deben servir. La mano de obra de la IA sigue siendo predominantemente masculina
y carece de diversidad tanto en el mundo académico como en la industria, a pesar de que durantemuchos años se han puesto de manifiesto las desventajas y los riesgos que esto genera. La falta dediversidad en cuanto a raza y etnia, identidad de género y orientación sexual no sólo corre el riesgo decrear una distribución desigual del poder en la mano de obra, sino que, igualmente importante, refuerzalas desigualdades existentes generadas por los sistemas de IA, reduce el alcance de las personas yorganizaciones para las que trabajan estos sistemas y contribuye a obtener resultados injustos.
Este capítulo presenta estadísticas sobre la diversidad en la mano de obra de la IA y en el mundo
académico. Se basa en las colaboraciones con varias organizaciones -en particular, Women in Machine
Learning (WiML), Black in AI (BAI) y Queer in AI (QAI)-, cada una de las cuales pretende mejorar
la diversidad en alguna dimensión del campo. Los datos no son exhaustivos ni concluyentes. En la
preparación de este capítulo, el equipo del Índice de IA se encontró con importantes retos como
resultado de la escasez de datos demográficos disponibles públicamente. La falta de datos demográficos
disponibles públicamente limita el grado en que los análisis estadísticos pueden evaluar el impacto de lafalta de diversidad en la mano de obra de la IA en la sociedad y en el desarrollo tecnológico en general.
El problema de la diversidad en la IA es bien conocido, y es esencial disponer de más datos, tanto delmundo académico como de la industria, para medir la magnitud del problema y abordarlo.
Hay muchas dimensiones de la diversidad que este capítulo no cubre, incluidos los profesionales dela IA con discapacidades; tampoco considera la diversidad a través de una lente interseccional. Otras
dimensiones se abordarán en futuras iteraciones de este informe. Además, estas estadísticas dediversidad sólo cuentan una parte de la historia. Los retos diarios de las minorías y los grupos marginados
que trabajan en la IA, así como los problemas estructurales de las organizaciones que contribuyen a lafalta de diversidad, requieren una recopilación y un análisis de datos más amplios.

1 Agradecemos a Women in Machine Learning, Black in AI y Queer in AI su trabajo para aumentar la diversidad en la IA, por compartir sus datos y por colaborar con nosotros.

CAPÍTULO
6 VISTADEL CAPÍTULO
C
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137

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CA P Í T U LO 6 :D I V E R S I DA D E N I A

P U N TO S C L AV E
D E L CA P Í T U LO

PUNTOS CLAVE DEL CAPÍTULO
•L
 os porcentajes de mujeres que se doctoran en IA y de profesoras de ciencias de la computación
se han mantenido bajos durante más de una década. Según una encuesta anual de la Computing
Research Association (CRA), las mujeres graduadas en programas de doctorado en Inteligencia
Artificial en Norteamérica han representado menos del 18% de todos los graduados de doctorado
por término medio. Una encuesta del AI Index indica que el profesorado femenino representa sólo
el 16% de todos los profesores de ciencias de la computación titulares en varias universidades detodo el mundo.
•L a encuesta de CRA sugiere que en 2019, entre los nuevos graduados de doctorado en IA
residentes en Estados Unidos, el 45% eran blancos, mientras que el 22,4% eran asiáticos, el 3,2%
eran hispanos y el 2,4% eran afroamericanos.
•E l porcentaje de nuevos doctores en informática de raza blanca (no hispana) ha variado poco enlos últimos 10 años, representando el 62,7% de media. El porcentaje de doctores en informática
negros o afroamericanos (no hispanos) y de hispanos en el mismo periodo es significativamente
menor, con una media del 3,1% y el 3,3%, respectivamente.
•L a participación en los talleres Black in AI, que se celebran conjuntamente con la Conferencia
sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neuronal (NeurIPS), ha crecido
significativamente en los últimos años. El número de asistentes y de trabajos presentados en 2019es 2,6 veces mayor que en 2017, mientras que el número de trabajos aceptados es 2,1 veces mayor.
•E n una encuesta de miembros realizada por Queer in AI en 2020, casi la mitad de los encuestados
dijeron que consideran la falta de inclusión en el campo como un obstáculo que han enfrentado
al convertirse en un profesional queer en el campo de la IA/ML. Más del 40% de los miembros
encuestados afirmaron haber sufrido discriminación o acoso como persona queer en el trabajo oen la escuela.

CAPÍTULO
6 VISTADEL CAPÍTULO
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CA P Í T U LO 6 :D I V E R S I DA D E N I A

6.1 D I V E R S I DA D D E
GÉNERO EN LA IA

6.1 DIVERSIDAD DE GÉNERO EN LA IA
M U J E R E S E N E L E N TO R N O
ACA D É M I C O D E I A
En el capítulo 4 se presentó la encuesta del Índice de Inteligencia
Artificial, que evalúa el estado de la educación en Inteligencia Artificial
en los departamentos de ciencias de la computación de las mejores
universidades del mundo, junto con la encuesta anual Taulbee dela Asociación de Investigación Informática sobre la inscripción,
producción y empleo de doctores en información, ciencias de lacomputación e ingeniería informática en Norteamérica.
Los datos de ambas encuestas muestran que el porcentaje de mujeres
graduadas en IA y CS, así como de profesoras de CS, sigue siendobajo. Las mujeres graduadas en programas de doctorado en IA y CS
han representado el 18,3% de todos los graduados de doctorado
en promedio en los últimos 10 años (Figura 6.1.1). Entre las 17
universidades que completaron la encuesta del Índice de Inteligencia
Artificial de los programas de ciencias de la computación en todo elmundo, el profesorado femenino representa sólo el 16,1% de todos
los profesores titulares cuya principal área de investigación es laFigura 6.1.2

inteligencia artificial (figura 6.1.2).

Figura 6.1.1

CAPÍTULO
6 VISTADEL CAPÍTULO
C
HAPTER 6
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CA P Í T U LO 6 :D I V E R S I DA D E N I A

6.1 D I V E R S I DA D D E
GÉNERO EN IA

M U J E R E S Q U E T R A BA JA N E N I A
En el capítulo 3 se introdujo el “índice de presencia relativo de lascompetencias de la IA a nivel mundial”, una medida que refleja la
prevalencia de las habilidades de la IA en todas las ocupaciones, ola intensidad con la que las personas de determinadas ocupaciones
utilizan las habilidades de la IA. La figura 6.1.3 muestra la penetraciónde las habilidades de la IA por país para las reservas de mano deobra femenina y masculina en un conjunto de países seleccionados.2
Los datos sugieren que, en la mayoría de estos países, la tasa depenetración de las habilidades de la IA para las mujeres es inferior ala de los hombres. Entre los 12 países examinados, India, Corea delSur, Singapur y Australia son los que más cerca están de alcanzar laequidad en cuanto a la tasa de penetración de habilidades de IA deEstos datos sugierenque, en la mayoría de lospaíses seleccionados, elíndice de presencia de lascompetencias de la IA paralas mujeres es inferior al delos hombres.

mujeres y hombres.

Figura 6.1.3

2 Los países incluidos son una muestra selecta de países elegibles con al menos un 40% de cobertura de la mano de obra por parte de LinkedIn y al menos 10 contrataciones de IA en un mes determinado. China e India se incluyeron en esta muestra debido a su creciente importancia en la economía mundial, pero la cobertura de LinkedIn en estos países no alcanza el 40% de la fuerza laboral. Los datos
de estos países pueden no ofrecer una imagen tan completa como la de otros países, y deben interpretarse en consecuencia.

CAPÍTULO
6 VISTADEL CAPÍTULO
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Informe
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2021
Artificial
IntelligenceIndex

M U J E R E S E N TA L L E R E S D E
APRENDIZAJEAU TO M ÁT I C O
Women in Machine Learning, fundada en 2006 por
Hanna Wallach, Jenn Wortman y Lisa Wainer, es una
organización que organiza eventos y programas para
apoyar a las mujeres en el campo del aprendizaje
automático (ML). Esta sección presenta las estadísticas
de sus talleres técnicos anuales, que se celebran en
NeurIPS. En 2020, WiML también organizó por primera
vez un “Un-Workshop” de un día de duración en laConferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático
2020, que atrajo a 812 participantes.

CA P Í T U LO 6 :D I V E R S I DA D E N I A

6.1 D I V E R S I DA D D E
GÉNERO EN IA

la pandemia y se impartió en una nueva plataforma (Gather.
Town); estos dos factores pueden hacer que las cifras deasistencia sean más difíciles de comparar con las de años
anteriores. La figura 6.1.4 muestra una estimación de 925
asistentes en 2020, basada en el número de personas que
accedieron a la plataforma virtual.
En los últimos 10 años, los talleres de WiML han ampliado
sus programas para incluir mesas redondas de tutoría, en lasque participantes de mayor antigüedad ofrecen comentarios
individuales y asesoramiento profesional, además de la sesión
principal que incluye conferencias magistrales y presentaciones
de carteles. Oportunidades similares pueden haber contribuido

Participantes de los talleres

al aumento de la asistencia desde 2014. Entre 2016 y 2019, laEl número de participantes que asisten a los talleres WiML enasistencia al taller WiML es, en promedio, alrededor del 10% de

NeurIPS ha ido aumentando de forma constante desde quela asistencia general a NeurIPS.

se ofrecieron por primera vez en 2006. Según la organización,el taller WiML de 2020 fue completamente virtual debido a

Figura 6.1.4

CAPÍTULO
6 VISTADEL CAPÍTULO
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CA P Í T U LO 6 :D I V E R S I DA D E N I A

Desglose de datos demográficos
Los siguientes desgloses geográficos, de posición profesionaly de género se basan únicamente en los participantes deltaller WiML 2020 en NeurIPS que consintieron que se agregara
la información y que pasaron al menos 10 minutos en laplataforma virtual a través de la cual se ofreció el taller. Entrelos participantes, el 89,5% eran mujeres y/o no binarios, el
10,4% eran hombres (Figura 6.1.5), y una gran mayoría erande América del Norte (Figura 6.1.6). Además, como se muestra
en la figura 6.1.7, los estudiantes -incluidos los de doctorado,
máster y licenciatura- representan más de la mitad de losparticipantes (54,6%). Entre los participantes que trabajan en laindustria, los puestos profesionales más frecuentes son los decientífico/ingeniero de investigación y científico/ingeniero dedatos.

6.1 D I V E R S I DA D D E
GÉNERO EN IA

El 89,5% de losparticipantes eran mujeres
y/o personas no binarias,
el 10,4% eran hombres
y la gran mayoría erande América del Norte.
Además, más de la mitadde los participantes(54,6%) eran estudiantes
de doctorado, máster ylicenciatura.

Figura 6.1.5

CAPÍTULO
6 VISTADEL CAPÍTULO
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CA P Í T U LO 6 :D I V E R S I DA D E N I A

6.1 D I V E R S I DA D D E
GÉNERO EN IA

Figura 6.1.6

Figura 6.1.7

CAPÍTULO
6 VISTADEL CAPÍTULO
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6. 2 D I V E R S I DA D
É T N I CA Y R AC I A L
EN IA

6.2 DIVERSIDAD ÉTNICA Y RACIAL EN IA
N U E VO S D O CTO R E S E N I A E N LO S E S TA D O S U N I D O S P O R R A Z A Y
E T N I C I DA D

Figura 6.2.1

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC H A P T E R 6 VISTAP R E V IPREVIA
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6. 2 D I V E R S I DA D
É T N I CA Y R AC I A L
EN IA

N U E VO S D O CTO R E S E N C O M P U TAC I Ó N
E N LO S E S TA D O S U N I D O S P O R R A Z A Y
E T N I C I DA D
Según la Encuesta CRA Taulbee, entre los nuevos doctores en IA de 2019 queson residentes en Estados Unidos, el mayor porcentaje (45,6%) son blancos(no hispanos), seguidos de los asiáticos (22,4%). En comparación, el 2,4%
son afroamericanos (no hispanos) y el 3,2% son hispanos (Figura 6.2.1). La
figura 6.2.2 muestra todos los doctorados concedidos en Estados Unidos
a residentes estadounidenses en los departamentos de informática (CS),
ingeniería informática (CE) e información (I) entre 2010 y 2019. La encuesta
de la CRA indica que el porcentaje de nuevos doctores blancos (no hispanos)
ha cambiado poco en los últimos 10 años, representando el 62,7% de media.
El porcentaje de nuevos doctores en informática negros o afroamericanos (nohispanos) en el mismo periodo es significativamente menor, con una mediadel 3,1% y el 3,3%, respectivamente. No podemos comparar las cifras entre losnuevos doctores en IA y CS en 2019 debido al número de casos desconocidos

La encuesta del
CRA indica que elporcentaje de nuevos
doctores blancos (nohispanos) ha cambiado
poco en los últimos 10
años, representando el
62,7% de media.

(24,8% para los nuevos doctores en IA y 8,5% para los doctores en CS).

Figura 6.2.2

CAPÍTULO
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6. 2 D I V E R S I DA D
É T N I CA Y R AC I A L
EN IAPROFESORES TITULARES ENC O M P U TAC I Ó N
P O R R A Z A Y E T N I C I DA D
La figura 6.2.3 muestra los datos de laencuesta sobre educación del Índice AI.3
Entre las 15 universidades que completaron la
pregunta relativa a la composición racial de su
profesorado, aproximadamente el 67,0% delos profesores titulares son blancos, seguidos
por los asiáticos (14,3%), otras razas (8,3%) y
mixtos/de otra raza, etnia u origen (6,3%). La
menor representación entre el profesorado
titular son los profesores de raza negra o africana
y de origen hispano, latino o español, queFigura 6.2.3

representan el 0,6% y el 0,8%, respectivamente.

B L AC K I N A I
Black in AI (BAI), fundada en 2017 por Timnit Gebru y Rediet
Abebe, es una iniciativa multiinstitucional y transcontinental
que pretende aumentar la presencia de personas negras enel campo de la IA. A partir de 2020, BAI cuenta con unos 3000
miembros de la comunidad y aliados, ha celebrado más de 10
talleres en las principales conferencias de IA y ha ayudado amultiplicar por 40 el número de personas negras que participan
en las principales conferencias de IA a nivel mundial. La figura
6.2.4 muestra el número de asistentes, de trabajos presentados
y de trabajos aceptados del taller anual Black in AI, que secelebra conjuntamente con NeurIPS.4 El número de asistentes
en 2019 es 2,6 veces mayor que en 2017, mientras que elnúmero de trabajos aceptados es 2,1 veces mayor.

Figura 6.2.4
3 La encuesta se distribuyó a 73 universidades en línea a lo largo de tres oleadas, desde noviembre de 2020 hasta enero de 2021, y fue completada por 18 universidades, lo que supone una tasa derespuesta del 24,7%. Las 18 universidades son Bélgica: Katholieke Universiteit Leuven; Canadá: McGill University; China: Shanghai Jiao Tong University, Tsinghua University; Alemania: Universidad
Ludwig Maximilian de Munich, Universidad Técnica de Munich; Rusia: Escuela Superior de Economía, Instituto de Física y Tecnología de Moscú; Suiza: École Polytechnique Fédérale de Lausanne; Reino
Unido: Universidad de Cambridge; Estados Unidos: California Institute of Technology, Carnegie Mellon University (Department of Machine Learning), Columbia University, Harvard University, Stanford
University, University of Wisconsin-Madison, University of Texas at Austin, Yale University.
4 Los datos de 2020 se ven claramente afectados por la pandemia y no se incluyen por ello. Para más información, véase el Black in AI impact report.

CAPÍTULO
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6. 3 I D E N T I DA D D E G É N E R O
Y O R I E N TAC I Ó N S E X UA L
EN LA IA

6.3 IDENTIDAD DE GÉNERO Y
ORIENTACIÓN SEXUAL EN LA IA
QUEER IN AI
Esta sección presenta los datos de una encuesta realizada

alrededor del 31,5% de los encuestados se identifican comoa los afiliados por Queer in AI (QAI), una organización quegays, seguidos de bisexuales, queer y lesbianas (figura

tiene como objetivo hacer de la comunidad de IA/ML una que

6.3.1); alrededor del 37,0% y el 26,1% de los encuestados se

acoja, apoye y valore a los científicos queer. Fundada en 2018

identifican como hombres cis y mujeres cis, respectivamente,

por William Agnew, Raphael Gontijo Lopes y Eva Breznik, QAI

seguidos de género queer, género fluido, no binario y otros

construye una comunidad visible de científicos de IA/ML queer(figura 6.3.2). Las mujeres y los hombres trans representan

y aliados a través de reuniones, sesiones de pósters, tutorías yel 5,0% y el 2,5% del total de miembros, respectivamente.

otras iniciativas.

Además, las encuestas de los últimos tres años muestran que

5

Desglose de datos demográficos
Según la encuesta de 2020, con unas 100 respuestas,

los estudiantes constituyen la mayoría de los miembros de
QAI, alrededor del 41,7% de todos los encuestados por término
medio (figura 6.3.3), seguidos de los profesionales de nivel
inferior en el ámbito académico o industrial.

Figura 6.3.1

5 Queer in AI presenta los resultados de la encuesta en su taller de la conferencia anual NeurIPS.

CAPÍTULO
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6. 3 I D E N T I DA D D E G É N E R O
Y O R I E N TAC I Ó N S E X UA L
EN LA IA

Figura 6.3.2

Figura 6.3.3

CAPÍTULO
6 VISTADEL CAPÍTULO
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Informe
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Experiencia como practicantes queer
QAI también encuestó a sus miembros sobre
sus experiencias como profesionales de la IA/ML
queer. Como se muestra en la figura 6.3.4, el 81,4%
considera que la falta de modelos de conducta es unobstáculo importante para sus carreras, y el 70,9%cree que la falta de comunidad contribuye al mismo
fenómeno. Casi la mitad de los encuestados también
considera que la falta de inclusión en el campo es unobstáculo. Además, más del 40% de los miembros de
QAI han sufrido discriminación o acoso por ser una
persona queer en el trabajo o en la escuela (Figura
6.3.5). Alrededor del 9,7% ha sufrido discriminacióno acoso en más de cinco ocasiones.

CA P Í T U LO 6 :D I V E R S I DA D E N I A

6. 3 I D E N T I DA D D E
G É N E R O Y O R I E N TAC I Ó N
S E X UA L E N L A I A

Entre los miembros de
QAI encuestados, el 81,4%
considera que la falta demodelos de conducta es
un obstáculo importantepara sus carreras, y el
70,9% piensa que la falta decomunidad contribuye al
mismo fenómeno.

Figura 6.3.4

CAPÍTULO
6 VISTADEL CAPÍTULO
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149

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CA P Í T U LO 6 :D I V E R S I DA D E N I A

6. 3 I D E N T I DA D D E
G É N E R O Y O R I E N TAC I Ó N
S E X UA L E N L A I A

Más del 40% de los miembros de QAI han sufrido
discriminación o acoso por ser personas queer en el
trabajo o en la escuela. Alrededor del 9,7% ha sufrido
discriminación o acoso en más de cinco ocasiones.

Figura 6.3.5

CAPÍTULO
6 VISTADEL CAPÍTULO
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P R E V I PREVIA
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150

Artificial IntelligenceIndex Report 2021CAPÍTULO 7:

Políticas y estrategias
nacionales en IA

CHAPTER 7 PREVIEWTA B L E O F C O N T E N T S

Informe 2021 del
Artificial Intelligence Index

151

CA P Í T U LO 7:
P O L Í T I CA S Y E S T R AT E G I A S
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2021
Artificial
IntelligenceIndexCAPÍTULO 7:

Vista previa del capítulo
Resumen

153

Puntos clave del capítulo

154

Acuerdos bilaterales

166

7.3 INVERSIÓN PÚBLICA EN IA (EE.UU.) 167
7.1 ESTRATEGIAS NACIONALESREGIONALES DE IA

155

sin fines militares

167

Estrategias publicadas

156

168

Presupuesto Federal en I+D

2017

156

Solicitud de Presupuesto delDepartamento de Defensa de EE.UU.

2018

157

Gastos público de EE.UU. relacionado con

2019

159

IA en contratos

2020

161

Gasto total en contratos

169

162

Gasto en contratos por
Departamento y Agencia

169

7.4 IA Y POLÍTICAS PÚBLICAS

171

Registros legislativos sobre IA

171

Estrategias en desarrollo(hasta diciembre de 2020)
Estrategias bajo consulta pública
Estrategias anunciadas

169

162
163

Punto clave: Estrategias nacionales en IAy Derechos Humanos
164
7.2 COLABORACIÓN
INTERNACIONAL EN IA

165

Iniciativas intergubernamentales

165

Grupo de trabajo

165

Cumbres y reuniones

166

Registro legislativo del Congresode EE.UU.

172

Menciones de IA y ML enlas minutas del Congresodel Parlamento

172

Bancos Centrales

174

Políticas públicas de IA en EE.UU.

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ACCESO A LOS DATOSCAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
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N AC I O N A L E S E N I A

RESUMEN

Resumen
La IA está llamada a marcar la competitividad mundial en las próximas décadas,
prometiendo conceder a los primeros en adoptarla una importante ventaja económica
y estratégica. Hasta la fecha, los gobiernos nacionales y las organizaciones regionales eintergubernamentales se han apresurado a poner en marcha políticas orientadas a la IApara maximizar la promesa de la tecnología, al tiempo que abordan sus implicaciones
sociales y éticas.
Este capítulo recorre el panorama de la elaboración de políticas de IA y hace unseguimiento de los esfuerzos que se están llevando a cabo a nivel local, nacional einternacional para ayudar a promover y gobernar las tecnologías de IA. Comienza con una
visión general de las estrategias nacionales y regionales en materia de IA y luego revisa
las actividades a nivel intergubernamental. A continuación, el capítulo analiza la inversión
pública en IA en Estados Unidos, así como el modo en que los órganos legislativos, losbancos centrales y las organizaciones no gubernamentales responden a la creciente
necesidad de instituir un marco político para las tecnologías de IA.

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PUNTOS CLAVE DEL CAPÍTULO
• Desde que Canadá publicó la primera estrategia nacional de IA del mundo en 2017, más de 30
países y regiones han publicado documentos similares hasta diciembre de 2020.
• TEl lanzamiento de la Asociación Mundial sobre la IA (GPAI) y el Observatorio de Políticas
de IA y Red de Expertos de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos(OCDE) y el Observatorio de Políticas de IA y la Red de Expertos sobre IA en 2020 promovió
los esfuerzos intergubernamentales para trabajar juntos en apoyo del desarrollo de la IA para
todos.
• En Estados Unidos, el 116º Congreso ha sido el más centrado en la IA de la historia. El número
de menciones a la IA por parte de este Congreso en la legislación, los informes de lascomisiones y los informes del Servicio de Investigación del Congreso (CRS) es más del triple
que el del 115º Congreso.

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7.1 E S T R AT E G I A S
N AC I O N A L E S Y
REGIONALES

Esta sección presenta una visión general de algunas estrategias nacionales y regionales de IA de todo el mundo, incluyendo
detalles sobre las estrategias de los países del G20, Estonia y Singapur, así como enlaces a los documentos de estrategia
de muchos otros. Las fuentes son los sitios web de los gobiernos nacionales o regionales, el Observatorio de Políticas enInteligencia Artificial de la OECD (OECD.AI) y noticias. La “estrategia de IA” se define como un documento político que
comunica el objetivo de apoyar el desarrollo de la IA y, al mismo tiempo, maximizar los beneficios de la IA para la sociedad.
Se excluyen los documentos de estrategia digital o de innovación más amplios que no se centran predominantemente en laIA, como la estrategia digital de Brasil y la estrategia de innovación integrada de Japón.

7.1 ESTRATEGIAS NACIONALESY REGIONALES
Para orientar y fomentar el desarrollo de la IA, países y regiones de todo el mundo están estableciendo estrategias e iniciativas para
coordinar los esfuerzos gubernamentales e intergubernamentales. Desde que Canadá publicó la primera estrategia nacional de IA delmundo en 2017, más de 30 países y regiones han publicado documentos similares hasta diciembre de 2020.

PAÍSES CONESTRATEGIAS DE IA
PUBLICADAS: 32PAÍSES DESARROLLANDOUNA ESTRATEGIA DE IA:
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7.1 E S T R AT E G I A S
N AC I O N A L E S Y
REGIONALES

Estrategias publicadas
2017

Canadá
• E strategia de IA: Estrategia Pan-canadiense en IA• Organización responsable: Instituto Canadiense de Estudios
Avanzados (CIFAR)• Puntos clave: la estrategia canadiense enfatiza el desarrollode la fuerza laboral futura de Canadá en IA, dando apoyo alos principales centros de innovación de IA, la investigación
científica, y el posicionamiento del país como líder depensamiento en las implicaciones económicas, éticas, políticas ylegales de la inteligencia artificial.
• Financiamiento (tasa de cambio de diciembre 2020): CAD 125

Innovación y Desarrollo de IA de Nueva Generación en febreromillones (USD 97 millones)de 2019 y publicó los “Principios de IA de Pekín” en mayo de• En noviembre de 2020, el CIFAR publicó su último informe

2019 con una coalición de múltiples partes interesadas formada

anual, titulado “AICAN”, en el que se hace un seguimiento de lospor instituciones académicas y actores del sector privado como

avances realizados en la aplicación de su estrategia nacional,

Tencent y Baidu.

y en el que se destaca el crecimiento sustancial del ecosistemade IA de Canadá, así como la investigación y las actividades

Japón

relacionadas con la asistencia sanitaria y el impacto de la IA en la•E strategia de IA: Estrategia de Tecnología de Inteligencia

sociedad, entre otros resultados de la estrategia.

Artificial•O rganización responsable: Consejo Estratégico para la

China

Tecnología de IA• Estrategia de IA: Un Plan de Desarrollo de la Próxima

•P
 untos clave: La estrategia establece tres fases diferenciadas

Generación de Inteligencia Artificial

de desarrollo de la IA. La primera fase se centra en la utilización•O rganización responsable: Consejo de Estado de la República

de los datos y la IA en las industrias de servicios relacionadas,

Popular China

la segunda en el uso público de la IA y la expansión de las•Puntos clave: La estrategia china en materia de IA es una deindustrias de servicios, y la tercera en la creación de unlas más completas del mundo. Abarca áreas como la I+D y el

ecosistema global en el que se fusionen los distintos ámbitos.

desarrollo de talentos a través de la educación y la adquisición• Financiamiento: información no disponible

de habilidades, así como las normas éticas y las implicaciones•A ctualizaciones recientes: en 2019, el Consejo de Promoción

para la seguridad nacional. Establece objetivos específicos,de la Estrategia Integrada de Innovación lanzó otra estrategia

como poner la industria de la IA a la altura de los competidoresde IA, destinada a dar el siguiente paso para superar lospara 2020; convertirse en el líder mundial en campos como losproblemas a los que se enfrenta Japón y aprovechar los puntos

vehículos aéreos no tripulados (UAV), el reconocimiento de voz e

fuertes del país para abrir futuras oportunidades.

imágenes y otros para 2025; y emerger como el principal centro
de innovación en IA para 2030..
• Financiamiento: información no disponible•A ctualizaciones recientes: China estableció una Zona de

Otros
Finlandia: Era de la Inteligencia Artificial de Finlandia
Emiratos Árabes Unidos: Estrategia para la Inteligencia
Artificial de los EAUCAPÍTULO
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REGIONALES

Estrategias publicadas
2018

Unión Europea• Estrategia de IA: Plan Coordinado sobre Inteligencia Artificial• Organización responsable: Comisión Europea• Puntos clave: Este documento estratégico resume loscompromisos y acciones acordados por los Estados miembrosde la UE, Noruega y Suiza para aumentar la inversión y construirsu reserva de talento en IA. Destaca el valor de las asociaciones
público-privadas, la creación de espacios de datos europeos y eldesarrollo de principios éticos.
• Financiamiento (tasa de cambio de diciembre de 2020): Al
menos 1.000 millones de euros (1.100 millones de dólares) al año
para la investigación en IA y al menos 4.900 millones de euros(5.400 millones de dólares) para otros aspectos de la estrategia• Actualizaciones recientes: En junio de 2018 se publicó unprimer borrador de las directrices éticas, seguido de una versión
actualizada en abril de 2019.

Francia• Estrategia de IA: IA para la Humanidad: Estrategia Francesa
para la Inteligencia Artificial• Organizaciones responsables: Ministerio de Educación
Superior, Investigación e Innovación; Ministerio de Economía yHacienda; Dirección General de Empresas; Ministerio de Salud
Pública; Ministerio de las Fuerzas Armadas; Instituto Nacionalde Investigación en Ciencias Digitales; Director Interministerial
de la Tecnología Digital y del Sistema de Información y
Comunicación• Puntos clave: Los temas principales incluyen el desarrollo de
una política de datos agresiva para el big data; la focalización
en cuatro sectores estratégicos, a saber, la asistencia sanitaria,•A ctualizaciones recientes: El Instituto Nacional deInvestigación en Ciencias Digitales (Inria) se ha comprometido adesempeñar un papel central en la coordinación de la estrategia
nacional de Inteligencia Artificial e informará anualmente desus avances.

Alemania• Estrategia de IA: IA Hecha en Alemania• Organización responsable: Ministerio Federal de Educacióne Investigación; Ministerio Federal de Economía y Energía;
Ministerio Federal de Trabajo y Asuntos Sociales• Puntos clave: La estrategia se centra en consolidar a Alemania
como potencia investigadora y reforzar el valor de sus industrias.
También se hace hincapié en el interés público y en trabajar para
mejorar la vida de las personas y el medio ambiente.
• Financiamiento (tasa de cambio de diciembre de 2020): 500
millones de euros (608 millones de dólares) en el presupuesto
de 2019 y 3.000 millones de euros (3.600 millones de dólares)
para la aplicación hasta 2025
• Actualizaciones recientes: En noviembre de 2019, el gobierno

el medio ambiente, el transporte y la defensa; el impulso de lospublicó un informe provisional de progreso sobre la estrategia deesfuerzos franceses en materia de investigación y desarrollo;

IA de Alemania.

la planificación del impacto de la IA en la mano de obra; y la
garantía de la inclusión y la diversidad dentro del campo.
•Financiamiento (tasa de cambio de diciembre de 2020): 1.500
millones de euros (1.800 millones de dólares) hasta 2022CAPÍTULO
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2018 (continued)
India• Estrategia de IA: Estrategia Nacional sobre Inteligencia
Artificial #AIforAll• Organización responsable: Instituto Nacional para laTransformación de India (NITI Ayog)• Puntos clave: La estrategia india se centra tanto en el
crecimiento económico como en las formas de aprovechar la
IA para aumentar la inclusión social, al tiempo que promueve
la investigación para abordar cuestiones importantes comola ética, la parcialidad y la privacidad relacionadas con la IA.
La estrategia hace hincapié en sectores como la agricultura, lasanidad y la educación, en los que son necesarias la inversión
pública y la iniciativa gubernamental.
• Financiamiento (tasa de cambio de diciembre de 2020):
7.000 millones de rupias (949 millones de dólares)• Actualizaciones recientes: En 2019, el Ministerio deElectrónica y Tecnología de la Información publicó su propia
propuesta para establecer un programa nacional de IA con una
asignación de 400 crores de rupias (54 millones de dólares). El
gobierno indio formó un comité a finales de 2019 para impulsar
una política de IA organizada y establecer las funciones precisas
de los organismos gubernamentales para impulsar la misión desu aplicación.

Reino Unido• Estrategia de IA: Estrategia Industrial: Acuerdo en el sector dela Inteligencia Artificial•O rganización responsable: Oficina para la Inteligencia
Artificial (OAI)•P untos clave: La estrategia del Reino Unido hace hincapié
en una sólida asociación entre las empresas, el mundo

IA de la India.

académico y el gobierno, e identifica cinco bases para el éxito

Méxicoinnovadora del mundo, crear puestos de trabajo y mejorar• Estrategia de IA: Agenda de Inteligencia Artificial MX(Versión resumida de la agenda 2019)• Organización responsable: IA2030Mx, Economía• Puntos clave: Como primera estrategia de América Latina,
la estrategia mexicana se centra en el desarrollo de un sólido
marco de gobernanza, el mapeo de las necesidades de la IA en
varias industrias, y la identificación de las mejores prácticas
gubernamentales con énfasis en el desarrollo del liderazgo de
México en IA.
• Financiamiento: información no disponible• Actualizaciones recientes: Según el reciente informe fAIr
LAC del Banco Interamericano de Desarrollo, México está enproceso de establecer políticas concretas de IA para impulsarCAPÍTULO
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el potencial de ingresos, mejorar las infraestructuras, crear
condiciones empresariales favorables y construir comunidades
prósperas en todo el país.
•F inanciamiento (tasa de cambio de diciembre de 2020): 950
millones de libras (1.300 millones de dólares)•A ctualizaciones recientes: Entre 2017 y 2019, el Comité
Selecto del Reino Unido sobre IA publicó un informe anualsobre el progreso del país. En noviembre de 2020, el gobierno
anunció un importante aumento del gasto en defensa de 16.500
millones de libras esterlinas (21.800 millones de dólares) a lolargo de cuatro años, con un gran énfasis en las tecnologías deIA que prometen revolucionar la guerra.

Otros
Suecia: Enfoque Nacional hacia la Inteligencia Artificial
Taiwán: Plan de Acción de IA de Taiwán
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Estrategias publicadas
2019

Estonia• E strategia de IA: Estrategia Nacional de IA 2019–2021• Organización responsable: Ministerio de Economía yComunicaciones (MKM)• Puntos clave: La estrategia hace hincapié en las medidas
necesarias para que tanto el sector público como el privado
aumenten la inversión en investigación y desarrollo de la IA,
al tiempo que mejoran el entorno jurídico de la IA en Estonia.
Además, establece el marco de un comité directivo que
supervisará la aplicación y el seguimiento de la estrategia.
• Financiamiento (tasa de cambio de diciembre de 2020): 10
millones de euros (12 millones de dólares) hasta 2021
• Actualizaciones recientes: El gobierno estonio publicó una

acceso competitivo a los big data e impulsar la inversión privada
en las industrias nacionales de IA.

actualización del grupo de trabajo sobre IA en mayo de 2019.

Singapur

Rusia• Organización responsable: Oficina de Gobierno Digital y• Estrategia de IA: Estrategia Nacional para el Desarrollo de laInteligencia Artificial• Organizaciones responsables: Ministerio de Desarrollo Digital,
Comunicaciones y Medios de Comunicación; Gobierno de laFederación Rusa
• Puntos clave: La estrategia rusa en materia de IA hace granhincapié en sus intereses nacionales y establece las directrices
para el desarrollo de una “sociedad de la información” entre
2017 y 2030. Estas incluyen una iniciativa tecnológica nacional,
proyectos departamentales para los órganos ejecutivos federales
y programas como el de Economía Digital de la Federación Rusa,
diseñado para aplicar el marco de la IA en todos los sectores.
• Financiamiento: información no disponible• Actualizaciones recientes:En diciembre de 2020, el presidenteruso Vladmir Putin participó en la Artificial Intelligence Journey
Conference, donde presentó cuatro ideas para las políticas de
IA: establecer marcos legales experimentales para el uso de laIA, desarrollar medidas prácticas para introducir algoritmos de• E strategia de IA: Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial
Nación Inteligente (SNDGO)• Puntos clave: Lanzada por Smart Nation Singapore, una
agencia gubernamental que pretende transformar la economíade Singapur y dar paso a una nueva era digital, la estrategia
identifica cinco proyectos nacionales de IA en los siguientes
campos: transporte y logística, ciudades y fincas inteligentes,
atención sanitaria, educación y seguridad.
• Financiamiento (tasa de cambio de diciembre de 2020):
Aunque la estrategia de 2019 no menciona la financiación, en
2017 el gobierno lanzó su programa nacional, AI Singapore, conla promesa de invertir 150 millones de SGD (113 millones dedólares) en cinco años.
• Actualizaciones recientes: En noviembre de 2020, la SNDGO
publicó su primera actualización anual sobre los esfuerzos deprotección de datos del gobierno de Singapur. Describe lasmedidas adoptadas hasta la fecha para reforzar la seguridad delos datos del sector público y salvaguardar los datos privados delos ciudadanos.

IA, proporcionar a los desarrolladores de redes neuronales unCAPÍTULO
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2019 (continuada)

Estados Unidos• Estrategia de IA: Iniciativa Americana de IA• Organización responsable: La Casa Blanca• Puntos clave: La Iniciativa Americana de IA prioriza lanecesidad de que el gobierno federal invierta en I+D de IA,
reduzca las barreras a los recursos federales y garantice lasnormas técnicas para el desarrollo seguro, las pruebas y el
despliegue de las tecnologías de IA. La Casa Blanca también hacehincapié en el desarrollo de una mano de obra preparada para la
IA y señala el compromiso de colaborar con socios extranjeros altiempo que promueve el liderazgo de Estados Unidos en la IA. Sin
embargo, la iniciativa carece de detalles sobre el calendario delprograma, si se dedicará investigación adicional al desarrollo dela IA y otras consideraciones prácticas.
• Financiamiento: información no disponible• Actualizaciones recientes: El gobierno de Estados Unidos
publicó su primer informe anual en febrero 2020, seguido en
noviembre por el primer memorando de orientación para lasagencias federales sobre la regulación de las aplicaciones
de inteligencia artificial en el sector privado, que incluye
principios que fomentan la innovación y el crecimiento de la IAy aumentan la confianza del público en las tecnologías de IA. La
Ley de Autorización de la Defensa Nacional (NDAA) para el año
fiscal 2021 pedía una Iniciativa Nacional de IA para coordinar lainvestigación y la política de IA en todo el gobierno federal.

Corea del Sur• Estrategia de IA: Estrategia Nacional para la Inteligencia
Artificial• Organización responsable: Ministerio de Ciencia, TIC y
Planificación del Futuro (MSIP)

generación de chips inteligentes para 2030.
•F inanciamiento (tasa de cambio de diciembre de 2020):
2,2 billones de KRW (2.000 millones de USD)•A
 ctualizaciones recientes: información no disponible

Otros
Colombia: Política Nacional para la Transformación Digital yla Inteligencia Artificial

República Checa: Estrategia Nacional de Inteligencia
Artificial de la República Checa

Lituania: Estrategia Lituana de Inteligencia Artificial: una
visión para el futuro

Luxemburgo: Inteligencia Artificial: Una Visión Estratégica
para Luxemburgo

Malta: Malta: la plataforma definitiva de IA
Netherlands: Plan Estratégico de Acción para la Inteligencia
Artificial

Portugal: AI Portugal 2030
Catar: Inteligencia Artificial Nacional para Catar• Puntos clave: la estrategia coreana contempla planes para
facilitar el uso de la IA por parte de las empresas y racionalizar
la normativa para crear un entorno más favorable al desarrollo
y uso de la IA y otras nuevas industrias. El gobierno coreanotambién planea aprovechar su dominio en el suministro
mundial de chips de memoria para construir la próxima

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Estrategias publicadas
2020

Indonesia• Estrategia de IA: Estrategia Nacional para el Desarrollo deInteligencia Artificial (Stranas KA)• Organizaciones responsables: Ministerio de Investigación yTecnología (Menristek), Agencia Nacional de Investigación eInnovación (BRIN), Agencia de Evaluación y Aplicación de laTecnología (BPPT)• Puntos clave de la estrategia: La estrategia indonesia
pretende guiar al país en el desarrollo de la IA entre 2020 y
2045. Se centra en la educación y la investigación, los servicios
sanitarios, la seguridad alimentaria, la movilidad, las ciudades
inteligentes y la reforma del sector público.
• Financiamiento: información no disponible.
• Actualizaciones recientes: ninguna.

Otros
Hungría: Estrategia de Inteligencia Artificial de Hungría
Noruega: Estrategia Nacional para la Inteligencia Artificial
Serbia: Estrategia para el Desarrollo de la Inteligencia Artificial
de la República de Serbia para el período 2020–2025

Arabia Saudita

España: Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial• Estrategia de IA: Estrategia Nacional sobre Datos e IA (NSDAI)• Organización responsable: Autoridad Saudí de Datos eInteligencia Artificial (SDAIA)• Puntos clave: Como parte de un esfuerzo por diversificarla economía del país y alejarla del petróleo e impulsar elsector privado, la NSDAI pretende acelerar el desarrollo de la
IA en cinco sectores críticos: atención sanitaria, movilidad,
educación, gobierno y energía. Para 2030, Arabia Saudí
pretende formar a 20.000 especialistas en datos e IA, atraer
20.000 millones de dólares en inversiones extranjeras y locales,y crear un entorno que atraiga al menos 300 startups de IA ydatos.
• Financiamiento: información no disponible.
• Actualizaciones recientes: Durante la cumbre en la que elgobierno saudí dio a conocer su estrategia, el Centro Nacionalde Inteligencia Artificial (NCAI) del país firmó acuerdos decolaboración con las chinas Huawei y Alibaba Cloud paradiseñar sistemas relacionados con la IA en lengua árabe.

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Estrategias en desarrollo(HASTA DICIEMBRE DE 2020)

Estrategias bajo consulta pública
Brasil•B orrador de la Estrategia de IA: Estrategia Brasileña deInteligencia Artificial• Organización responsable: Ministerio de Ciencia, Tecnología eInnovación (MCTI)• Puntos clave: La estrategia nacional de IA de Brasil fue
anunciada en 2019 y actualmente está en fase de consulta
pública. Según la OCDE, la estrategia tiene como objetivo
cubrir los temas relevantes relacionados con la IA, incluyendo
su impacto en la economía, la ética, el desarrollo, la educación
y el empleo, y coordinar las políticas públicas específicas que
abordan estas cuestiones.
• Financiamiento: información no disponible• Actualizaciones recientes: En octubre de 2020 se puso en
marcha el mayor centro de investigación del país dedicado ala IA en colaboración con IBM, la Universidad de São Paulo y laFundación de Investigación de São Paulo.

Italia2.000 millones de euros.
• Actualizaciones recientes: ninguna

Otros
Chipre: Estrategia Nacional para la Inteligencia Artificial
Irlanda: Estrategia Nacional Irlandesa sobre Inteligencia
Artificial

Polonia: Política de Desarrollo de Inteligencia Artificial en
Polonia

Uruguay: Estrategia de Inteligencia Artificial para el Gobierno
Digital•B orrador de la Estrategia de IA: Propuesta para una Estrategia
Italiana para la Inteligencia Artificial• Organización responsable: Ministerio de Desarrollo Económico(MISE)• Puntos clave: Este documento proporciona la estrategia
propuesta para el desarrollo sostenible de la IA, con el objetivode mejorar la competitividad de Italia en la IA. Se centra en la
mejora de las habilidades y competencias basadas en la IA,
en el fomento de la investigación en IA, en el establecimiento
de un marco normativo y ético que garantice un ecosistema
sostenible para la IA y en el desarrollo de una sólida
infraestructura de datos que impulse estos avances.
• Financiamiento (tasa de cambio de diciembre de 2020):
1.000 millones de euros (1.100 millones de dólares) hasta
2025 y se espera que el sector privado aporte fondos
complementarios, con lo que la inversión total ascenderá aCAPÍTULO
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REGIONALES

Estrategias anunciadas
Argentina• Documento relacionado: no disponible• Organización responsable: Ministerio de Ciencia, Tecnología eInnovación Productiva (MINCYT)• Estatus: El plan de IA de Argentina forma parte de la Agenda
Digital 2030 de Argentina, pero aún no se ha publicado. Está
destinado a cubrir la década entre 2020 y 2030, y los informes
indican que tiene el potencial de cosechar enormes beneficios
para el sector agrícola.

Australia• Documentos relacionados: Mapa de ruta de Inteligencia

el desarrollo del talento, la investigación científica, la ética y la

Artificial y Un Plan de Acción de IA para todos los australianos

inclusión y la infraestructura digital.

• Organizaciones responsables: Organización de Investigación
Científica e Industrial de la Commonwealth (CSIRO), Data 61 y elgobierno australiano• Estatus: El gobierno australiano publicó una hoja de ruta en

Otros
Austria: Inteligencia Artificial Misión Austria(informe oficial)2019 (en colaboración con la agencia científica nacional, CSIRO)

Bulgaria: Concepto para el Desarrollo de la Inteligencia

y un documento de debate de un plan de acción de IA en 2020

Artificial en Bulgaria hasta 2030 (documento del concepto)

29,9 millones de dólares australianos (22,2 millones de dólares

Chile: Política Nacional de IA (anuncio oficial)
Israel: Plan Nacional de IA (noticia)
Kenia: Grupo de Trabajo de Blockchain e Inteligencia Artificial

estadounidenses [tasa de conversación de diciembre de 2020])(noticia)

como marcos para desarrollar una estrategia nacional de IA.
En su presupuesto de 2018-19, el gobierno australiano destinó

durante cuatro años para fortalecer las capacidades del paísen IA y aprendizaje automático (ML). Además, CSIRO publicó

Letonia: Sobre el desarrollo de soluciones de inteligencia
artificial (informe oficial)

Australia en 2019 y lanzó una consulta pública, que se espera

Malasia: Marco Nacional de Inteligencia Artificial (lA) (noticia)
Nueva Zelanda: Inteligencia Artificial: Modelando la Nueva

que produzca un próximo documento de estrategia.

Zelanda del Futuro(informe oficial)

un documento de investigación sobre el marco ético de la IA en• Documento relacionado: no disponible

Sri Lanka: Marco para la Inteligencia Artificial (noticia)
Suiza: Inteligencia Artificial (lineamientos oficiales)
Túnez: Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (anuncio• Organizaciones responsables: Presidencia de la República

de grupo de trabajo)

Turquía

de Turquía Oficina de Transformación Digital; Ministerio deUcrania: Concepto de Desarrollo de la Inteligencia Artificial

Industria y Tecnología; Consejo de Investigación Científica

en Ucrania (documento del concepto)y Tecnológica de Turquía; Consejo de Políticas de Ciencia,

Vietnam: Estrategia para el Desarrollo de la Inteligencia

Tecnología e Innovación

Artificial (anuncio oficial)• Estatus: la estrategia se ha anunciado, pero aún no se ha
publicado. Según los medios de comunicación, se centrará enCAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
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TABLA
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B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

163

Informe
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Artificial
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N AC I O N A L E S E N I A

7.1 E S T R AT E G I A S
N AC I O N A L E S Y
REGIONALES

Lea más acerca de las estrategias nacionales de IA:• Tim Dutton: An Resumen of National AI Strategies• Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico: Observatorio de Políticas de IA de la OECD• Instituto Canadiense de Investigación Avanzada: Construyendo un mundo de IA, Segunda Edición• Banco Interamericano de Desarrollo: Inteligencia Artificial para el Bien Social en América Latina y el Caribe:
el panorama regional y 12 reseñas de países

Estrategias nacionales de IA y Derechos Humanos
En 2020, Global Partners Digital y la Incubadora
Global de Políticas Digitales de Stanford publicaron

Tabla 7.1.1: Mapeando los DD.HH. referidos enlas estrategias nacionales de IA

un informe en el que se examinaban las estrategias
nacionales de IA de los gobiernos desde la perspectiva
de los derechos humanos, titulado “National Artificial
Intelligence Strategies and Human Rights: A Review.”
El informe evalúa el grado en que los gobiernos
y las organizaciones regionales han incorporado

DERECHOS
HUMANOSMENCIONADOS

ORGANIZACIONES REGIONALES/ESTATALESEl derecho a laAustralia, Bélgica, China, República

privacidad

Checa, Alemania, India, Italia,
Luxemburgo, Malta, Holanda,

consideraciones de derechos humanos en sus

Noruega, Portugal, Catar, Corea delestrategias nacionales de IA y hace recomendaciones a

Sur, Estados Unidos

los responsables políticos que pretenden desarrollar orevisar las estrategias de IA en el futuro.
El informe constata que, entre los 30 Estados y las dos
estrategias regionales (de la Unión Europea y de losEl derecho a laAustralia, Bélgica, República Checa,

igualdad y vivir libre de

Dinamarca, Estonia, UE, Francia,

discrimincación

Alemania, Italia, Malta, Holanda,
Noruega

Estados nórdicos y bálticos), varias estrategias hacen
referencia al impacto de la IA en los derechos humanos,

El derecho a un juicio

Australia (responsabilidad ysiendo el derecho a la intimidad el más mencionado,

justo

capacidad de dictar sentencia contra
un humano responsable), Dinamarca,

seguido de la igualdad y la no discriminación

Malta, Holanda(cuadro 6.1.1). Sin embargo, muy pocos documentos
estratégicos ofrecen un análisis profundo o una

Los derechos deFrancia, Holanda

evaluación concreta del impacto de las aplicaciones

libre pensamiento,

Rusia

de la IA en los derechos humanos. Se echa en falta una

expresión y acceso a lamayor concreción sobre cómo y en qué medida deben

información

protegerse los derechos humanos en el contexto dela IA, lo que contrasta con el nivel de especificidad deotras cuestiones como la competitividad económica y laventaja de la innovación.

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
H A P T E R 7 VISTAP R E V I PREVIA
EW
TABLA
TA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTSEl derecho al trabajo

Francia, Rusia

164

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Artificial
Intelligence
Index

CA P Í T U LO 7:
P O L Í T I CA S Y E S T R AT E G I A S
N AC I O N A L E S E N I A

7. 2 C O L A B O R AC I Ó N
I N T E R N AC I O N A L
EN IA

7.2 COLABORACIÓN INTERNACIONAL
EN IA
Dada la magnitud de las oportunidades y los retos que
presenta la IA, recientemente se han anunciado una serie deesfuerzos internacionales que pretenden desarrollar estrategias

aplicaciones.

Grupos de trabajo

multilaterales de IA. Esta sección ofrece una visión general de

Global Partnership on AI (GPAI)

esas iniciativas internacionales de los gobiernos comprometidos• Participantes: Alemania, Australia, Brasil, Canadá, Corea dela trabajar juntos para apoyar el desarrollo de la IA para todos.

Sur, Eslovenia, España, Estados Unidos, Francia, India, Italia,

Estas iniciativas multilaterales sobre IA sugieren que lasorganizaciones están adoptando diversos enfoques para abordar
las aplicaciones prácticas de la IA y ampliar esas soluciones
para lograr el máximo impacto mundial. Muchos países recurrena las organizaciones internacionales para la formulación denormas globales sobre IA, mientras que otros se comprometen
con asociaciones o acuerdos bilaterales. Entre los temas que
se debaten, la ética de la IA -o los retos éticos que plantean las
aplicaciones actuales y futuras de la IA- destaca como un área deespecial interés para los esfuerzos intergubernamentales.

Japón, México, Nueva Zelanda, Países Bajos, Polonia, Reino
Unido y Singapur (a diciembre de 2020)•A nfitrión del Secretariado: OECD•Á reas de interés: IA responsable; gobernanza de los datos; elfuturo del trabajo; innovación y comercialización•A ctividades recientes: Dos Centros Internacionales deExpertos -el Centro Internacional de Expertos de Montreal parael Avance de la Inteligencia Artificial y el Instituto Nacional
Francés de Investigación en Ciencia y Tecnología Digitales(INRIA) de París- están apoyando el trabajo en las cuatroáreas de interés y celebraron la Cumbre de Montreal 2020

Países como Japón, Corea del Sur, el Reino Unido, Estados

en diciembre de 2020. Además, el grupo de trabajo sobre

Unidos y los miembros de la Unión Europea participan

gobernanza de datos publicó la versión beta del marco delactivamente en los esfuerzos intergubernamentales sobre la

grupo en noviembre de 2020.

IA. Por otro lado, China, una de las principales potencias enmateria de IA, ha optado por participar en una serie de acuerdos
bilaterales en materia de ciencia y tecnología que hacen hincapié
en la cooperación en materia de IA como parte de la Ruta de la
Seda Digital en el marco de la iniciativa “Belt and Road” (BRI).
Por ejemplo, la IA se menciona en la cooperación económica deChina en el marco de la iniciativa BRI con los Emiratos Árabes
Unidos.

I N I C I AT I VA S
I N T E R G U B E R N A M E N TA L E S
Los grupos de trabajo intergubernamentales están formados por
expertos y responsables políticos de los Estados miembros que
estudian e informan sobre los retos más urgentes relacionados

Red de Expertos en IA de la OECD (ONE AI)• Participantes: países miembros de la OECD•A
 nfitrión: OECD•Á reas de interés: Clasificación de la IA; aplicación de una IA
fiable; políticas para la IA; computación de la IA•A ctividades recientes: ONE AI convocó su primera reunión
en febrero de 2020, cuando también lanzó el Observatorio dePolíticas de IA de la OCDE. En noviembre de 2020, el grupo detrabajo sobre la clasificación de la IA presentó el primer vistazo
a un marco de clasificación de la IA basado en la definición de la
IA de la OCDE dividida en cuatro dimensiones (contexto, datos
e insumos, modelo de IA, tarea y resultados) que pretendeorientar a los responsables políticos en el diseño de políticas

con el desarrollo y la implantación de la IA y luego hacen

adecuadas para cada tipo de sistema de IA.

recomendaciones basadas en sus conclusiones. Estos grupos

Grupo de alto Nivel de Expertos en Inteligencia Artificial (HLEG)

son fundamentales para identificar y desarrollar estrategias
para los problemas más acuciantes de las tecnologías de IA y susCAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
H A P T E R 7 VISTAP R E V I PREVIA
EW
TABLA
TA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS• Participantes: países miembros de la UE• Anfitrión: Comisión Europea

165

Informe
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2021
Artificial
IntelligenceIndex• Áreas de interés: lineamientos éticos para una IA digna de

CA P Í T U LO 7:
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N AC I O N A L E S E N I A

7. 2 C O L A B O R AC I Ó N
I N T E R N AC I O N A L
EN IA

digital y desarrollo impulsado por la innovación

confianza• Actividades recientes: Desde su lanzamiento por
recomendación de la estrategia de IA de la UE en 2018, HLEG

AC U E R D O S B I L AT E R A L E S

presentó las Directrices Éticas de la UE para la Inteligencia

Los acuerdos bilaterales centrados en la IA son otra forma deArtificial de Confianza y una serie de recomendaciones políticas
y de inversión, así como una lista de verificación de evaluación
relacionada con las directrices.
Grupo de Expertos Ad Hoc (AHEG) para la Recomendación
sobre la Ética de la Inteligencia Artificial

colaboración internacional que ha ido ganando en popularidad
en los últimos años. La IA suele incluirse en el contexto másamplio de la colaboración en el desarrollo de las economías
digitales, aunque la India se distingue por invertir en el desarrollode múltiples acuerdos bilaterales orientados específicamente a• Participantes: Estados miembros de la Organización de lasla IA.

Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura

India y lo Emiratos Árabes Unidos(UNESCO)•A nfitrión: UNESCO• Áreas de interés: cuestiones éticas que plantea el desarrollo yel uso de la IA• Actividades recientes: el AHEG elaboró un primer proyecto
revisado de Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia
Artificial, que se transmitió en septiembre de 2020 a los Estados
miembros de la UNESCO para que formularan sus comentarios
antes del 31 de diciembre de 2020.

Cumbres y reuniones
Cumbre Mundial de IA para el Bien
• Participantes: Global (con las Naciones Unidas y sus agencias)

Invest India y el Ministerio de Inteligencia Artificial delos Emiratos Árabes Unidos firmaron un memorando deentendimiento en julio de 2018 para colaborar en el fomento deecosistemas innovadores de IA y otras preocupaciones políticas
relacionadas con la IA. Los dos países convocarán un comitéde trabajo destinado a aumentar la inversión en startups de
IA y actividades de investigación en colaboración con el sector
privado.
India y Alemania
En octubre de 2019 se informó que es probable que la India y
Alemania firmen un acuerdo que incluya asociaciones sobre el• Ánfitrión: Unión Internacional de Telecomunicaciones,

uso de la inteligencia artificial (especialmente en la agricultura).

Fundación XPRIZE

Estados Unidos y el Reino Unido• Áreas: Desarrollo fiable, seguro e incluyente de las tecnologíasde IA y acceso equitativo a sus beneficios
Alianza de IA para la Defensa• Participantes: Australia, Canadá, Dinamarca, Estonia,
Finlandia, Francia, Israel, Japón, Noruega, Corea del Sur, Reino

Estados Unidos y el Reino Unido anunciaron en septiembre de2020, a través del Grupo de Trabajo de Relaciones Económicas
Especiales, una declaración según la cual ambos países
entablarán un diálogo bilateral sobre el avance de la IA en
línea con los valores democráticos compartidos y una mayor

Unido y Suecia

cooperación en los esfuerzos de I+D en materia de IA.

•A nfitrión: Centro Conjunto de Inteligencia Artificial,

India y Japón

Departamento de Defensa de los Estados Unidos•Á reas de interés: Principios éticos de la IA para la defensa

Se afirmó que India y Japón finalizaron un acuerdo en octubre
de 2020 que se centra en la colaboración en tecnologías

Cumbre de IA entre China y la Asociación de Naciones deldigitales, incluyendo el 5G y la IA.

Sudeste Asiático (ASEAN)

Francia y Alemania• Participantes: Brunei, Camboya, China, Indonesia, Laos,
Malasia, Myanmar, Filipinas, Singapur, Tailandia y Vietnam• Anfitriones: Asociación China de Ciencia y Tecnología, Región
Autónoma de Guangxi Zhuang, China• Áreas de interés: Construcción de infraestructuras, economíaCAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
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EW
TABLA
TA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTSFrancia y Alemania firmaron una hoja de ruta para una Red deInvestigación e Innovación franco-alemana sobre inteligencia
artificial como parte de la Declaración de Toulouse en octubre
de 2019 para avanzar en los esfuerzos europeos en el desarrollo
y la aplicación de la IA, teniendo en cuenta las directrices éticas.

166

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7. 3 I N V E R S I Ó N
P Ú B L I CA E N I A
E N E E .U U.

Esta sección examina la inversión pública en IA en Estados Unidos a partir de los datos del programa de Investigación yDesarrollo de Redes y Tecnologías de la Información (NITRD) y Bloomberg Government.

7.3 INVERSIÓN PÚBLICA EN IA EN EE.UU.
P R E S U P U E S TO F E D E R A L PA R A
I + D S I N F I N E S M I L I TA R E S
En septiembre de 2019, el Consejo Nacional de Ciencia
y Tecnología de la Casa Blanca publicó un informe que
intenta sumar toda la financiación de I+D en IA delsector público, la primera vez que se publica una cifrade este tipo. Esta financiación se desembolsa en forma
de subvenciones para los laboratorios gubernamentaleso las universidades de investigación o en forma decontratos gubernamentales. Sin embargo, estas cifras
del presupuesto federal no incluyen las cuantiosas
inversiones en I+D en IA del Departamento de Defensa(DOD) y del sector de los servicios de inteligencia, ya queno se publicaron por motivos de seguridad nacional.
Como se muestra en la figura 7.3.1, los organismos
civiles federales -aquellos que no forman parte delDepartamento de Defensa o del sector de los servicios

Los organismos civiles federales-aquellos que no forman partedel Departamento de Defensa
o del sector de los servicios deinteligencia- asignaron 973,5
millones de dólares a la I+D en IA
para el año fiscal 2020, cifra que
se elevó a 1.100 millones de dólares
una vez que se tuvieron en cuenta
los créditos y las transferencias delCongreso.

de inteligencia- asignaron 973,5 millones de dólares a la
I+D en IA para el año fiscal 2020, una cifra que se elevó
a 1.100 millones de dólares una vez que se tuvieron en
cuenta las asignaciones y transferencias del Congreso.
Para el año fiscal 2021, los organismos civiles federales
presupuestaron 1.500 millones de dólares, lo que supone
un aumento de casi el 55% respecto a su solicitud de2020.

S O L I C I T U D D E P R E S U P U E S TO
DE I+D EN IA DEL
D E PA R TA M E N TO D E D E F E N SA
Aunque el presupuesto oficial del Departamento de
Defensa no está disponible públicamente, Bloomberg
Government ha analizado la solicitud de presupuestodel departamento disponible públicamente para
investigación, desarrollo, pruebas y evaluación (RDT&E),
Figura 7.3.1

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
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167

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datos que arrojan luz sobre su gasto en I+D en IA.

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7. 3 I N V E R S I Ó N
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Amenazas del Departamento de Defensa (265,2 millones deCon 305 programas de I+D del Departamento de Defensa nodólares)clasificados que especifican el uso de tecnologías de IA o ML, el• Equipo interfuncional de guerra algorítmica (Proyecto Maven),presupuesto militar combinado de EE.UU. para I+D en IA en el año

por la Oficina del Secretario de Defensa (250,1 millones defiscal 2021 es de 5.000 millones de dólares (figura 7.3.2). Esta cifra

dólares)

parece coherente con los 5.000 millones de dólares aprobados el• Centro Conjunto de Inteligencia Artificial (JAIC), por la Agencia

año anterior. Sin embargo, la cifra del año fiscal 2021 refleja unade Sistemas de Información de Defensa (132,1 millones desolicitud presupuestaria, y no un presupuesto final aprobado.

dólares)Como se ha señalado anteriormente, una vez que se incluyan• Programa de Modernización de la Computación de Altolos créditos del Congreso, el verdadero nivel de financiación

Rendimiento, del Ejército de los Estados Unidos (99,6 millones

disponible para los programas de I+D de IA del Departamento dede dólares))Defensa en el año fiscal 2021 puede aumentar sustancialmente.

Además, sólo la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada

Los cinco principales proyectos que recibirán la mayor cantidad dede Defensa (DARPA) está invirtiendo 568,4 millones de dólares en

inversión en I+D en IA en el año fiscal 2021:

I+D sobre IA, lo que supone un aumento de 82 millones de dólares• Desarrollo y maduración de capacidades rápidas, del Ejército

con respecto al año fiscal 2020.

de Estados Unidos (284,2 millones de dólares)• Desarrollo de tecnologías y capacidades de lucha contra lasarmas de destrucción masiva, por la Agencia de Reducción deFigura 7.3.2

Importante advertencia sobre los datos: Este gráfico ilustra el reto que supone trabajar con las fuentes de datos gubernamentales actuales para
comprender el gasto en IA. Según una medida -las solicitudes que incluyen palabras clave relacionadas con la IA-, el Departamento de Defensa
solicita más de 5.000 millones de dólares para el desarrollo de la investigación específica de la IA en 2021. Sin embargo, la propia contabilidad delDepartamento de Defensa arroja una cifra radicalmente inferior: 841 millones de dólares. Esto tiene que ver con la cuestión de definir dónde termina
un sistema de IA y dónde empieza otro; por ejemplo, una iniciativa que utiliza la IA para los drones también puede contar con gastos relacionados con
el hardware de los drones dentro de su solicitud de presupuesto de “IA”, aunque el componente de software de IA será mucho menor.

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
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G A S TO E N C O N T R ATO S
R E L AC I O N A D O S C O N L A I A D E L
G O B I E R N O D E E E .U U.
Un indicador más de la inversión pública en tecnologías de IAes el nivel de gasto en contratos de la administración federal. La
contratación de productos y servicios suministrados por empresas
privadas suele ocupar la mayor parte del presupuesto de unorganismo. Bloomberg Government construyó un modelo que
capta el gasto de los contratos en tecnologías de IA sumando
todas las transacciones de contratación que contienen un
conjunto de más de 100 palabras clave específicas de IA en sus

CA P Í T U LO 7:
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7. 3 I N V E R S I Ó N
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E N E E .U U.

de 1.800 millones de dólares en contratos no clasificados
relacionados con la IA en el año fiscal 2020. Esto representa unaumento de más del 25% con respecto a los 1.500 millones dedólares que las agencias gastaron en el año fiscal 2019 (figura
7.3.3). El gasto en IA en 2020 fue más de seis veces superior alde hace solo cinco años -unos 300 millones de dólares en el AF
2015-. Sin embargo, para poner esto en perspectiva, el gobierno
federal gastó 682 mil millones de dólares en contratos en el año
fiscal 2020, por lo que la IA representa actualmente el 0,25% delgasto gubernamental.

Gasto en contratos por departamento y agencia

títulos o descripciones. Los datos revelan que la cantidad que el

La figura 7.3.4 muestra que en el año fiscal 2020, el

gobierno federal gasta en contratos para productos y servicios

Departamento de Defensa gastó más en contratos relacionadosde IA ha alcanzado un máximo histórico y no muestra signos decon la IA que cualquier otro departamento u organismo federal

desaceleración. Sin embargo, hay que tener en cuenta que durante(1.400 millones de dólares). En segundo y tercer lugar están

el proceso de contratación, los proveedores pueden añadir unla NASA (139,1 millones de dólares) y el Departamento demontón de palabras clave en sus solicitudes, por lo que algunas

Seguridad Nacional (112,3 millones de dólares). El Departamentode estas cosas pueden tener un componente de IA relativamente

de Defensa, la NASA y el Departamento de Salud y Servicios

pequeño en relación con otras partes de la tecnología.

Humanos encabezan la lista de los que más han gastado en

Gasto total en contratos

contratos de IA en los últimos 10 años juntos (figura 7.3.5). De

Los departamentos y agencias federales gastaron un total

Departamento de Defensa entre 2001 y 2020 (3.900 millones

hecho, el gasto total en contratos de inteligencia artificial delde dólares) es mayor que el de los otros 44 departamentos y

Figura 7.3.3

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
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Informe 2021
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Report2021
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agencias juntos (2.900 millones de dólares) en el mismo periodo.
De cara al futuro, se espera que el gasto del DOD en contratos de
IA solo crezca, ya que el Centro Conjunto de Inteligencia Artificial(JAIC) del Pentágono, establecido en junio de 2018, todavía estáen las primeras etapas de impulsar el gasto en IA del DOD. En

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7. 3 I N V E R S I Ó N
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E N E E .U U.

2020, el JAIC adjudicó dos contratos masivos, uno a Booz Allen
Hamilton para el programa Joint Warfighter de cinco años y 800
millones de dólares, y otro a Deloitte Consulting para un entorno
de nube empresarial de cuatro años y 106 millones de dólarespara el JAIC, conocido como Joint Common Foundation.

Figura 7.3.4

Figura 7.3.5

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
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N AC I O N A L E S E N I A

7.4 IA Y POLÍTICAS PÚBLICAS
A medida que la IA gana en atención e importancia, las políticas

capacidades de la IA y en la legislación de las cuestiones relativas

e iniciativas relacionadas con la tecnología se están convirtiendoa la IA. En esta sección, utilizamos datos de Bloomberg y McKinsey

en prioridades para los gobiernos, las empresas privadas, las& Company para determinar el número de estos registros y cómoorganizaciones técnicas y la sociedad civil. En esta sección

ha evolucionado ese número en los últimos 10 años.

se examina cómo tres de estos cuatro están estableciendo laagenda para la elaboración de políticas de IA, incluyendo laautoridad legislativa y monetaria de los gobiernos nacionales,así como los grupos de reflexión, la sociedad civil y la industria
tecnológica y de consultoría.

Bloomberg Government identificó toda la legislación (aprobada
o presentada), los informes publicados por los comités delCongreso y los informes del CRS que hacían referencia a una omás palabras clave específicas de la IA. McKinsey & Company
buscó los términos “inteligencia artificial” y “aprendizaje

R E G I S T R O S L E G I S L AT I VO S S O B R E
IA

automático” en los sitios web del Registro del Congreso deEl número de registros del Congreso y del Parlamento sobre la IA

la IA o el ML se mencionaron durante un evento concreto recogido

es un indicador del interés gubernamental en el desarrollo de las

Estados Unidos, el Parlamento del Reino Unido y el Parlamento de
Canadá. En el caso de Estados Unidos, cada recuento indica queen el Registro del Congreso, incluida la lectura de un proyecto deley; en el caso del Reino Unido y Canadá, cada recuento indica

Figura 7.4.1

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
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N AC I O N A L E S E N I AInforme
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que la IA o el ML se mencionaron en un comentario u observación
concretos durante los procedimientos.1

varios comités y subcomités de la Cámara de Representantes

Registro del Congreso de los EE.UU.

y del Senado encargaron 70 informes sobre la IA, mientras que

El 116º Congreso (del 1 de enero de 2019 al 3 de enero de 2021)
es la sesión del Congreso más centrada en la IA de la historia.
El número de menciones a la IA por parte de este Congreso enla legislación, los informes de las comisiones y los informesdel CRS es más del triple que el del 115º Congreso. El interésdel Congreso por la IA ha seguido acelerándose en 2020. La
figura 7.4.1 muestra que durante este periodo de sesiones delCongreso, 173 leyes distintas se centraron en las tecnologías deIA, su desarrollo, su uso y las normas que las rigen, o contenían
un lenguaje al respecto. Durante ese periodo de dos años,

el CRS, encargado de investigar los hechos para los miembrosdel Congreso, publicó 243 sobre la IA o que hacían referencia aella.

Menciones de la IA y el ML en las actas delCongreso/Parlamento
Como se muestra en las figuras 7.4.2-7.4.5, el número
de menciones a la inteligencia artificial y al aprendizaje
automático en las actas del Congreso de Estados Unidos
y del Parlamento del Reino Unido siguió aumentando en
2020, mientras que hubo menos menciones en las actas
parlamentarias de Canadá.

Figura 7.4.2

1 Si un orador o miembro mencionó la inteligencia artificial (IA) o el aprendizaje automático (ML) varias veces en sus comentarios, o varios oradores mencionaron la IA o el ML en el mismo evento, sóloaparece una vez como resultado. Los recuentos para la IA y el ML están separados, ya que se realizaron en búsquedas separadas. No se incluyen las menciones de las abreviaturas “IA” o “ML”.

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
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CA P Í T U LO 7:
P O L Í T I CA S Y E S T R AT E G I A S P Ú B L I CA S
N AC I O N A L E S E N I A

Figura 7.4.3

Figura 7.4.4CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
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TA
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CA P Í T U LO 7:
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N AC I O N A L E S E N I A

BA N C O S C E N T R A L E S
Los bancos centrales desempeñan un papel fundamental en laoficiales.

dirección de la política monetaria y de divisas de un país o de

La figura 7.4.5 muestra un aumento significativo de las

una unión monetaria. Al igual que muchas otras instituciones,

menciones a la IA en 16 bancos centrales durante los últimos

los bancos centrales tienen la tarea de integrar la IA en sus

10 años, alcanzando un máximo de 1.020 en 2019. El fuerte

operaciones y confiar en el análisis de big data para ayudarles

descenso en 2020 puede explicarse por la pandemia deen la previsión, la gestión de riesgos y la supervisión financiera.

COVID-19, ya que la mayoría de las comunicaciones de losPrattle, un proveedor líder de soluciones automatizadas deinvestigación de inversiones, supervisa las menciones a la IA
en las comunicaciones de los bancos centrales, incluidas lasactas de las reuniones, los documentos de política monetaria,
los comunicados de prensa, los discursos y otras publicaciones

bancos centrales se centraron en las respuestas a la recesión
económica. Además, la Reserva Federal de Estados Unidos, elNorges Bank de Noruega y el Banco Central Europeo encabezan
la lista con el mayor número agregado de menciones a la IA enlas comunicaciones de los últimos cinco años (figura 7.4.6).

Figura 7.4.5

2 Vea Science & Technology Review and Scientific American para más detalles.

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
H A P T E R 7 VISTAP R E V I PREVIA
EW
TABLA
TA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS174

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

CA P Í T U LO 7:
7.4 I A Y P O L Í T I CA S
P O L Í T I CA S Y E S T R AT E G I A S P Ú B L I CA S
N AC I O N A L E S E N I A

Figura 7.4.6

CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
H A P T E R 7 VISTAP R E V I PREVIA
EW
TABLA
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Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
IntelligenceIndex

P O L Í T I CA S P Ú B L I CA S D E I A E N
E E .U U.

CA P Í T U LO 7:
7.4 I A Y P O L Í T I CA S
P O L Í T I CA S Y E S T R AT E G I A S P Ú B L I CA S
N AC I O N A L E S E N I A

que dicho tema es el enfoque principal del documento depolítica, mientras que los temas secundarios significan que el¿Cuáles son las iniciativas políticas sobre IA fuera de los gobiernos

documento de política toca brevemente el tema o el tema es unnacionales e intergubernamentales? Hemos supervisado 42

subenfoque del documento.

organizaciones destacadas que publican documentos políticos
sobre temas relacionados con la IA y hemos evaluado el temaprincipal y el secundario en los documentos políticos publicadosen 2019 y 2020. (Véase el Apéndice para una lista completa de lasorganizaciones incluidas.) Esas organizaciones tienen sede en
Estados Unidos o tienen una presencia considerable en ese país,
y las agrupamos en tres categorías: grupos de reflexión, institutos
de política y academia (27); organizaciones de la sociedad civil,
asociaciones y consorcios (9); e industria y consultoría (6).

Los datos combinados para 2019 y 2020 sugieren que lostemas de innovación y tecnología, asuntos internacionales
y seguridad internacional, e industria y regulación son losprincipales enfoques de los documentos de política de IA en
Estados Unidos (figura 7.4.7). Son menos los documentos que
se centran en temas relacionados con la ética de la IA -como laética, la equidad y la inclusión; la privacidad, la seguridad y laprotección; y la justicia y el cumplimiento de la ley-, que hansido en gran medida temas secundarios. Además, los temas

Los documentos sobre políticas de IA se definen comorelacionados con las ciencias físicas, la energía y el medio

documentos de investigación, informes de investigación, entradas

ambiente, las humanidades y la democracia son los que hande blog y resúmenes que se centran en un tema político específico

recibido menos atención en los documentos de política de IA derelacionado con la IA y proporcionan recomendaciones claras

Estados Unidos.

para los responsables políticos. Los temas primarios significan

Figura 7.4.7CAPÍTULO
DEL CAPÍTULOC
H A P T E R 7 VISTAP R E V I PREVIA
EW
TABLA
TA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

176

Artificial IntelligenceIndex Report 2021

Apéndice

APPENDIXTA B L E O F C O N T E N T S

Informe 2021 del
Artificial Intelligence Index

17 7

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

APÉNDICE

ApéndiceCAPÍTULO 1

Investigación y Desarrollo

179CAPÍTULO 2

Rendimiento Técnico

194CAPÍTULO 3

Economía203CAPÍTULO 4

Educación en IA

208CAPÍTULO 5

Desafíos Éticos de las Aplicaciones de la IA 211

CAPÍTULO 6Diversidad en IA214CAPÍTULO 7

Políticas y Estrategias Nacionales en IA215

VITALIDAD GLOBAL DE IA

APPENDIXTA B L E O F C O N T E N T S

218

178

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

APÉNDICE

CA P Í T U LO 1 :I N V E S T I G AC I Ó N Y
D E SA R R O L LOCAPÍTULO 1: INVESTIGACIÓN Y
DESARROLLOELSEVIER
Preparado por Jörg Hellwig y Thomas A. Collins

Fuente• i sAiASJC: ¿la lista de ASJC contiene 1702?
• i sCompSciASJC does ASJC list contain a 17XX ASJC code(“1700,” “1701,” “1702,” “1703,” “1704,” “1705,” “1706,” “1707,”

La base de datos Scopus de Elsevier sobre publicaciones“1708,” “1709,” “1710,” “1711,” “1712”)

académicas ha indexado más de 81 millones de documentos• i sCompSubj: ¿tiene el registro de Scopus un código de materia

revisados por pares. Estos datos han sido recopilados por

de ComputerScience asociado? Esto debería corresponder 1:1

Elsevier.

a isCompSciASJC. Scopus tiene 27 áreas temáticas principales,

Metodología

una de las cuales es Computer Science. La función comprueba

Scopus etiqueta sus artículos con palabras clave, fechasde publicación, afiliaciones de países y otra información
bibliográfica.
El clasificador de IA de Elsevier aprovechó las siguientes
características extraídas de los registros de Scopus
que se devolvieron como resultado de la consulta con
los aproximadamente 800 términos de búsqueda de IA
proporcionados. Cada registro introducido en la creación desi la publicación está dentro de Computer Science o no. Estono es una exclusión.pcntCompSciASJC: porcentaje de códigos
ASJC para el registro que son de la lista de códigos CompSci
ASJC
Los detalles sobre el conjunto de datos de Elsevier que definen
la IA, las afiliaciones de los países y las subcategorías de IA sepueden encontrar en el Apéndice del Informe del Índice de IA de2018.

características también mantenía una lista de cada término deConsideraciones

búsqueda que daba resultados para ese registro en particular:• El sistema Scopus se actualiza de forma retroactiva. Por ello,• hasAbs: Valor booleano si el registro tenía o no una sección deel número de artículos para una determinada consulta puede

texto de resumen en el registro (por ejemplo, algunos registros

aumentar con el tiempo.

son sólo título y palabras clave opcionales)• Los miembros del equipo de Elsevier comentaron que los datos• coreCnt: número de términos de búsqueda con puntuaciónde los artículos publicados después de 1995 serían los máscentral presentes en el registro

fiables. Los datos brutos tienen 1996 como año de partida para• mediumCnt: número de términos de búsqueda de puntuación

los datos de Scopus.

media presentes en el registro• lowCnt: número de términos de búsqueda de baja puntuación
presentes en el registro• totalCnt: número total de términos de búsqueda presentes en
el registro• pcntCore: coreCnt/totalCnt• pcntMedium: mediumCnt/totalCnt• pcntLow: lowCnt/totalCnt• totalWeight = 5*coreCnt + 3*mediumCnt + 1*lowCnt• normWeight = if (has Abs) { totalWeight / (title.length +abstract.length) } else• { totalWeight/title.length}

Consideraciones específicas respecto a las
publicaciones de IA por región• Los artículos se contabilizan utilizando el recuento completoy no el fraccionado. Los trabajos asignados a varios países (oregiones) debido a colaboraciones se contabilizan en cada país(o región). Esto explica por qué las cifras principales de un año
determinado pueden no coincidir con las de cada país. Porejemplo, un trabajo asignado a Alemania, Francia y Estados
Unidos aparecerá en el recuento de cada país, pero sólo una
vez para Europa (más una vez para Estados Unidos), además decontabilizarse sólo a nivel global.

• hasASJC: Boolean value: ¿tiene el registro una lista ASJC

• “Otros” incluye todos los demás países que han publicado uno

asociada?

o más artículos sobre IA en Scopus.

APÉNDICEAPPENDIXTA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS
TABLA

179

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

APÉNDICE

CA P Í T U LO 1 :I N V E S T I G AC I Ó N Y
D E SA R R O L LO

Consideraciones específicas respecto a las
publicaciones por tema
• El informe del índice de IA de 2017 solo mostraba trabajos de IA dentro
de la categoría de CS. En los informes de 2018 y 2019, se incluyeron
todos los trabajos etiquetados como IA, independientemente de que
entraran en la categoría más amplia de CS.
• Scopus tiene una categoría temática llamada IA, que es un subconjunto
de la SC, pero esto sólo es relevante para un enfoque de categoría
temática para definir los artículos de IA. La metodología utilizada parael informe incluye todos los artículos, ya que cada vez más no todos losartículos de IA están incluidos en la categoría CS.

Consideraciones específicas respecto a la
metodología• T odo el proceso de recopilación de datos fue realizado por Elsevier
internamente. El Índice de IA no participó en el proceso de selección depalabras clave ni en el recuento de artículos relevantes.
• Los límites de la IA son difíciles de establecer, en parte debido alrápido aumento de las aplicaciones en muchos campos, comoel reconocimiento del habla, la visión artificial, la robótica, laciberseguridad, la bioinformática y la asistencia sanitaria. Pero loslímites también son difíciles de definir debido a la dependencia
metodológica de la IA de muchas áreas, como la lógica, la probabilidad
y la estadística, la optimización, la fotogrametría, la neurociencia yla teoría de los juegos, por nombrar sólo algunas. Dado el interés dela comunidad en la bibliometría de la IA, sería valioso que los grupos
que realizan estos estudios se esforzaran por alcanzar un nivel detransparencia en sus métodos, lo que favorecería la reproducibilidad
de los resultados, especialmente en diferentes bases de datos
bibliográficas subyacentes.

Conjunto de entrenamiento de IA
Un conjunto de formación de aproximadamente 1.500 publicaciones
define el campo de la IA. El conjunto es sólo el EID (el identificador de
Scopus de las publicaciones subyacentes). Las publicaciones pueden
buscarse y descargarse directamente desde Scopus o a través de laAPI.El conjunto de entrenamiento es un conjunto de publicaciones
seleccionadas aleatoriamente de los siete millones de publicaciones
iniciales. Después de ejecutar el algoritmo, verificamos los resultadosdel conjunto de entrenamiento con el conjunto de oro (publicaciones
revisadas a mano por expertos para confirmar que son definitivamenteIA).

APÉNDICEAPPENDIXTA
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TABLA

180

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

APÉNDICE

CA P Í T U LO 1 :I N V E S T I G AC I Ó N Y
D E SA R R O L LO

 I C R O S O F T ACA D E M I C G R A P H :M
M E TO D O LO G Í A
Preparado por Zhihong Shen, Boya Xie, Chiyuan Huang, Chieh-entidades con los mismos nombres. Por ejemplo, en el caso

Han Wu, y Kuansan Wangde los autores, MAG consigue utilizar adicionalmente todos los

FuenteCV y las páginas institucionales de la web como señales para

Microsoft Academic Graph1 es un gráfico heterogéneo quereconocer y verificar las afirmaciones3. MAG ha comprobado

contiene registros de publicaciones científicas y relaciones

que este enfoque es superior a los resultados de los mejores dede citación entre esas publicaciones, así como autores,

la competencia KDD Cup 2013, que sólo utiliza datos de todos

instituciones, revistas, conferencias y campos de estudio.

los registros de publicación y los identificadores abiertos deEste gráfico se utiliza para potenciar las experiencias en Bing,

investigadores y colaboradores (ORCID).

Cortana, Word y Microsoft Academic. Actualmente, el gráfico se

Notas acerca de los datos MAG

actualiza semanalmente. Más información sobre MAG aquí.

Artículos de conferencias: después de examinar los contenidos

Metodología

y las fuentes de datos, se determinó que algunas de las ponencias

Atribución de datos MAG: cada artículo se cuenta exactamentede la conferencia de 2020 no estaban debidamente etiquetadas

una vez. Cuando un artículo tiene varios autores o regiones, elcon su lugar de celebración. Muchas ponencias de conferencias en

crédito se distribuye por igual entre las distintas regiones. Porel sistema MAG están bajo arXiv papers, pero debido a problemas

ejemplo, si un artículo tiene dos autores de Estados Unidos,

derivados de algunas fuentes de datos (incluyendo retrasos

uno de China y otro del Reino Unido, Estados Unidos, China y elen DBLP y cambios en el formulario web en el sitio de la ACM),

Reino Unido reciben un tercio de los créditos cada uno.

posiblemente fueron omitidas como ponencias de conferencias

Métricas: número total de artículos publicados (artículos derevistas, artículos de conferencias, patentes, repositorios2);
número total de citas de los artículos publicados.
Definición: El recuento de citas y referencias representa el

de 2020 (ICML-PKDD, IROS, etc.). Sin embargo, las principales
conferencias de IA (seleccionadas no en función del número
de publicaciones, sino teniendo en cuenta tanto el número
de publicaciones y citas como el prestigio de la comunidad)
están completas. En 2020, las 20 principales conferencias

número de métricas respectivas para los documentos depresentaron 103.000 trabajos, lo que supone el 13,7% de todos

IA recopilados de todos los documentos. Por ejemplo, en

los trabajos de conferencias de IA, y recibieron 7,15 millones de“OutAiPaperCitationCountryPairByYearConf.csv”, una fila que

citas colectivamente, lo que supone el 47% de todas las citas

indique “China, Estados Unidos, 2016, 14955” significa que losrecibidas por todos los trabajos de conferencias de IA. El número

artículos de IA de conferencias de China publicados en 2016de publicaciones de conferencias de 2020 es ligeramente inferior

recibieron 14.955 citas de (todos) los artículos estadounidenses

al de 2019. Se sabe que faltan datos para ICCV y NAACL. Alrededor

indexados por MAG.

de 100 ponencias de la conferencia Autonomous Agents andCuraduría del conjunto de datos y referencias de MAG: En
general, los robots se sitúan encima de un rastreador de Bing

Multiagent Systems (AAMAS) se atribuyen erróneamente a una
revista homónima.

para leer todo lo que hay en la web y tienen acceso a todo el

Países desconocidos para revistas y conferencias: en losíndice web. Como resultado, MAG es capaz de programar losúltimos 20 a 30 años, el 30% de los datos de afiliación de revistas

robots para que realicen más búsquedas en la web de las quey conferencias carece de afiliación por país o región, debido

puede realizar un humano normal. Esto ayuda a desambiguar

a errores en el formato de los artículos, la fuente de datos y elanálisis sintáctico del PDF, entre otros.

1 Vea “A Review of Microsoft Academic Services for Science of Science Studies” y “Microsoft Academic Graph: When Experts Are Not Enough” para más detalles.
2 El repositorio como tipo de publicación en MAG se refiere tanto a los documentos/artículos como a versiones posteriores. En el ámbito de la IA, procede principalmente de arXiv. Véase “Is Preprint the
Future of Science? A Thirty Year Journey of Online Preprint Services” para conocer los detalles.
3 Vea “Machine Verification for Paper and Author Claims” y “How Microsoft Academic Uses Knowledge to Address the Problem of Conflation/Disambiguation” para conocer los detalles.

APÉNDICEAPPENDIXTA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS
TABLA

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Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
IntelligenceIndex

M I C R O S O F T ACA D E M I C G R A P H :D E SA F Í O D E LO S DATO S D E
PAT E N T E S
Como se menciona en el informe, los datos sobre patentes-especialmente la información sobre afiliación- estánincompletos en la base de datos del MAG. La razón de esta baja
cobertura es doble. En primer lugar, las solicitudes publicadas
por las oficinas de patentes suelen identificar a los inventores
por sus residencias y no por sus afiliaciones. Aunque lassolicitudes de patentes suelen contener información sobre los“cesionarios” de una patente, no significan necesariamente
que las invenciones subyacentes procedan de las instituciones
cesionarias. Por lo tanto, las afiliaciones detectadas pueden ser
inexactas. En caso de que una patente revele las publicaciones

APÉNDICE

CA P Í T U LO 1 :I N V E S T I G AC I Ó N Y
D E SA R R O L LO

parezcan muy diferentes porque los títulos y los nombres delos inventores suelen traducirse a los idiomas locales, son en
realidad el resultado de una única invención. Por tanto, losrecuentos de patentes en bruto inflan las invenciones en sus
respectivos ámbitos. Para remediar este problema, MAG utiliza la
función de identificación de la familia de patentes para combinar
todas las solicitudes con la presentación original, lo que permite
que la base de datos cuente las solicitudes de todo el mundodel mismo origen sólo una vez.4 La confluencia de las múltiples
solicitudes de patentes de la misma invención no es perfecta, ylas sobreconfiguraciones de las patentes son más notables en

académicas subyacentes a la invención, el MAG puede inferir

MAG que en los artículos académicos.

las afiliaciones de los inventores a través de las publicaciones

Estos problemas plantean dudas sobre la fiabilidad de los datos

académicas.
En segundo lugar, para maximizar la protección de la propiedad
intelectual en todo el mundo, las instituciones suelen presentar

sobre la proporción de publicaciones de patentes de IA tanto por
regiones como por zonas geográficas. Estos gráficos se incluyen acontinuación.

múltiples solicitudes de patente sobre la misma invención
en varias jurisdicciones. Estas solicitudes múltiples, aunqueFigura 1.4.1
4 Lea“Sharpening Insights into the Innovation Landscape with a New Approach to Patents”para información más detallada.

APÉNDICE
APPENDIXTA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS
TABLA

182

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

APÉNDICE

CA P Í T U LO 1 :I N V E S T I G AC I Ó N Y
D E SA R R O L LO

Por zona geográfica

Figura 1.4.2

Citas

Figura 1.4.3

APÉNDICE
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TABLA

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Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
IntelligenceIndex

M I C R O S O F T ACA D E M I C
G R A P H : R E TO S D E M E D I C I Ó N Y
D E F I N I C I Ó N A LT E R N AT I VA D E L A
IAComo el equipo del Índice de IA analizó en el documento“Measurement in AI Policy: Opportunities and Challenges,” laelección de cómo definir la IA y captar correctamente los datos
bibliométricos pertinentes sigue siendo un reto. Los datos delinforme principal se basan en una definición restringida de la IA,
adoptada por el MAG, que se ajusta a la utilizada en anteriores
informes del Índice de IA. Una de las consecuencias es que dicha
definición excluye muchas publicaciones de IA de los lugares que
se consideran fundamentales para la IA. Por ejemplo, sólo el 25%

APÉNDICE

CA P Í T U LO 1 :I N V E S T I G AC I Ó N Y
D E SA R R O L LO

de IA como los artículos de la base de datos del MAG etiquetados
con un campo de estudio que se clasifica en el campo de estudiode la “inteligencia artificial” o del “aprendizaje automático”,
así como sus subtemas en la taxonomía del MAG.5 Se trata de
una definición más liberal que la utilizada por el MAG, que sóloconsidera publicaciones de IA las etiquetadas con “inteligencia
artificial”. Por ejemplo, un artículo de aplicación en biología que
utilice técnicas de ML se considerará una publicación de IA según
la definición de la OCDE, pero no según la definición del MAG,a menos que el artículo esté etiquetado específicamente en la

de las publicaciones de la conferencia de la AAAI de 2020 están

categoría de IA.

incluidas en el conjunto de datos de la conferencia original.

A continuación se presentan gráficos correspondientes a losPara estimular el debate sobre este importante tema, estadel texto principal, pero utilizando la definición de la OCDE. Las

sección presenta los datos del MAG con una definición alternativa

tendencias generales son muy similares.

de la IA utilizada por la Organización para la Cooperación y elDesarrollo Económico (OCDE). La OCDE define las publicaciones

Figura 1.5.1a

5 Lea OECD.AI Policy Observatory MAG methodological note para más detalles sobre la definición MAG-OECD de IA y “A Web-scale System for Scientific Knowledge Exploration” sobre la taxonomía MAG.

APÉNDICE
APPENDIXTA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS
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Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

APÉNDICE

CA P Í T U LO 1 :I N V E S T I G AC I Ó N Y
D E SA R R O L LO

Publicaciones periódicas en IA (Definición de la OECD)

Figura 1.5.1b

Figura 1.5.2

APÉNDICE
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TABLA

185

Informe
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IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
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Index

APÉNDICE

CA P Í T U LO 1 :I N V E S T I G AC I Ó N Y
D E SA R R O L LO

Figura 1.5.3

Figura 1.5.4

APÉNDICEAPPENDIX
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IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

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CA P Í T U LO 1 :I N V E S T I G AC I Ó N Y
D E SA R R O L LO

Publicaciones en conferencias de IA (bajo la definición de la OECD)

Figura 1.5.5a

Figura 1.5.5b

APÉNDICE
APPENDIXTABLA
TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

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Informe
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2021
Artificial
Intelligence
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APÉNDICE

CA P Í T U LO 1 :I N V E S T I G AC I Ó N Y
D E SA R R O L LO

Figura 1.5.6

Figura 1.5.7

APÉNDICE
APPENDIXTABLA
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IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

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CA P Í T U LO 1 :I N V E S T I G AC I Ó N Y
D E SA R R O L LO

Figura 1.5.8

Publicaciones de patentes de IA (bajo la definición de la OECD)

Figura 1.5.9a

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IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
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Index

APÉNDICE

CA P Í T U LO 1 :I N V E S T I G AC I Ó N Y
D E SA R R O L LO

Figura 1.5.9b

Figura 1.5.10

APÉNDICE
APPENDIXTABLA
TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

190

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IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
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CA P Í T U LO 1 :I N V E S T I G AC I Ó N Y
D E SA R R O L LO

Figura 1.5.11

Figura 1.5.12

APÉNDICEAPPENDIX
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TA
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Informe
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IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
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CA P Í T U LO 1 :I N V E S T I G AC I Ó N Y
D E SA R R O L LO

A R T Í C U LO S E N A R X I V
Preparado por Jim Entwood y Eleonora Presani

mostrarse mensualmente con opciones de descarga.

fuentearXiv está buscando activamente formas de mejorar el apoyo

arXiv.org es un archivo en línea de artículos de investigacióna los investigadores de IA/ML a medida que el campo creceen los campos de la física, las matemáticas, la informática, lay el descubrimiento de contenidos se vuelve más difícil. Porbiología cuantitativa, las finanzas cuantitativas, la estadística,

ejemplo, puede haber formas de crear categorías más finas enla ingeniería eléctrica y la ciencia de los sistemas, y laarXiv para el aprendizaje automático, con el fin de ayudar aeconomía. arXiv es propiedad de la Universidad de Cornell ylos investigadores de los subcampos a compartir y encontrar

está gestionado por ella. Ver más información en arXiv.org.

trabajos más fácilmente. El otro campo en rápida expansión

Metodología
Los datos brutos para nuestro análisis fueron proporcionados
por los representantes de arXiv.org. Las palabras clave que
seleccionamos, y sus respectivas categorías, se encuentran acontinuación:
Artificial intelligence (cs.AI)
Computation and language (cs.CL)
Computer vision and pattern recognition (cs.CV)
Machine learning (cs.LG)
Neural and evolutionary computing (cs.NE)
Robotics (cs.RO)
Machine learning in stats (stats.ML)
Para la mayoría de las categorías, arXiv proporcionó datos para
2015-2020. Para revisar las tasas de envío de otras categorías enarXiv, consulte la página de arXiv.org estadísticas de envíos.

es el de la visión artificial, en el que existe un considerable
solapamiento para las aplicaciones de ML de la visión artificial.

Consideraciones• Las categorías son autoidentificadas por los autores: lasque se muestran son seleccionadas como la categoría“principal”. Por lo tanto, no hay un único proceso de
categorización automatizado. Además, las categorías deinteligencia artificial o aprendizaje automático pueden
ser categorizadas por otros subcampos o palabras
clave.
• Los miembros del equipo de arXiv sugieren que laparticipación en arXiv puede engendrar una mayor
participación, lo que significa que el aumento de una
subcategoría en arXiv podría impulsar la participación
excesiva de ciertas comunidades.

El equipo de arXiv ha ampliado las estadísticas de envío
disponibles al público. Se trata de una aplicación basada entableau con pestañas en la parte superior para mostrar varias
estadísticas de envío y filtros en la barra lateral para desglosar
por temas. (Pase el ratón por encima de los gráficos para verlas categorías individuales). Los datos están pensados para

APÉNDICEAPPENDIX
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Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
IntelligenceIndex

N E S TA
Preparado por Joel Kliger y Juan Mateos-Garcia

FuenteLos detalles se pueden encontrar en la siguiente
publicación:
Deep Learning, Deep Change? Mapping the Developmentof the Artificial Intelligence General Purpose Technology

Metodología
Los artículos sobre aprendizaje profundo se identificarona través de un análisis de modelos temáticos de losresúmenes de los artículos arXiv en las categorías CS(ciencias de la computación) y stats.ML (estadísticas:
categoría de aprendizaje automático) arXiv. Los datos
se enriquecieron con la afiliación institucional y la
información geográfica del Microsoft Academic Graph yel Global Research Identifier. La herramienta arXlive de
Nesta está disponible aquí.

Obtén el código
El código para la recogida y el procesamiento dedatos puede encontrarse aquí; o, sin sobrecarga deinfraestructura aquí.

APÉNDICEAPPENDIX
TABLA
TA
B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTSAPÉNDICE

CA P Í T U LO 1 :I N V E S T I G AC I Ó N Y
D E SA R R O L LO

ESTRELLAS DE GITHUB

Fuente

GitHub: el historial de estrellas (disponible en el historial
de estrellas del sitio web) fue usado para obtener losdatos.

Metodología
El gráfico del informe muestra el número de estrellas devarios repositorios de GitHub a lo largo del tiempo. Los
repositorios son los siguientes
apache/incubator-mxnet, BVLC/cafe, cafe2/cafe2, dmlc/
mxnet, fchollet/keras, Microsoft/CNTK, pytorch/pytorch,scikit-learn/scikit-learn, tensorflow/tensorflow, Theano/
Theano, Torch/Torch7.

Consideraciones

El Archivo de GitHub actualmente no proporciona
una forma de contar cuando los usuarios eliminan
una estrella de un repositorio. Por lo tanto, los datos
reportados sobrestiman ligeramente el número deestrellas. Una comparación con el número real deestrellas de los repositorios en GitHub revela que lascifras son bastante cercanas y que las tendencias nocambian.

193

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

APÉNDICE

CA P Í T U LO 2:
R E N D I M I E N TOTÉCNICOCAPÍTULO 2: RENDIMIENTO TÉCNICOI M AG E N E T: P R E C I S I Ó N
Preparado por Jörg Hellwig y Thomas A. Collins

difíciles.

FuentePara los artículos publicados en 2014 y después, informamos

Los datos sobre la exactitud de ImageNet se recuperarondel mejor resultado obtenido utilizando un solo modelo (nomediante una revisión bibliográfica de arXiv. Todos los

incluimos conjuntos) y utilizando pruebas de un solo cultivo.

resultados comunicados se probaron en el conjunto dePara los tres primeros modelos (AlexNet, ZFNet, Five Base),

validación de LSRVC 2012, ya que los resultados en el conjunto

informamos de los resultados de los conjuntos de modelos.

de prueba, que no son significativamente diferentes, no son

Aunque informamos de los resultados como se ha descrito

públicos. Su ordenamiento puede diferir de los resultados

anteriormente, debido a la diversidad de modelos, métodos dereportados en el sitio web de LSRVC, ya que esos resultados

evaluación y métricas de exactitud, hay muchas otras formas

se obtuvieron en el conjunto de prueba. Las fechas quede informar del rendimiento de ImageNet. Algunas opciones

indicamos corresponden al día en que un artículo se publicó

posibles son:por primera vez en arXiv, y la exactitud top-1 corresponde al•C onjunto de evaluación: conjunto de validación (disponible

resultado indicado en la versión más reciente de cada artículo.

públicamente) o conjunto de prueba (disponible sólo para losSeleccionamos un resultado superior en cualquier momentoorganizadores de la LSRVC)

desde 2012 hasta el 17 de noviembre de 2019. Algunos de los•M edición del rendimiento: exactitud Top-1 (si la etiqueta

resultados que mencionamos se presentaron a concursos decorrecta era la misma que la primera etiqueta predicha para

LSRVC a lo largo de los años. La clasificación de imágenes

cada imagen) o exactitud Top-5 (si la etiqueta correcta estaba

formó parte del LSRVC hasta 2014; en 2015, se sustituyó por una

presente entre las cinco primeras etiquetas predichas para

tarea de localización de objetos, en la que los resultados de lacada imagen)clasificación seguían siendo comunicados pero ya no formaban• Método de evaluación: cultivo único o cultivo múltiple

parte del concurso, habiendo sido sustituidos por tareas másPara destacar los avances en la exactitud de los 5 primeros, hemos tomado las puntuaciones de los siguientes trabajos, sin datos deentrenamiento adicionales:
Fixing the Train-Test Resolution Discrepancy: FixEfficientNet
Adversarial Examples Improve Image Recognition
OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection Using Convolutional Networks
Local Relation Networks for Image Recognition
Densely Connected Convolutional Networks
Revisiting Unreasonable Effectiveness of Data in Deep Learning Era
Squeeze-and-Excitation Networks
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
MultiGrain: A Unified Image Embedding for Classes and Instances
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
Billion-Scale Semi-Supervised Learning for Image Classification
GPipe: Efficient Training of Giant Neural Networks Using Pipeline Parallelism
RandAugment: Practical Data Augmentation with No Separate Search
Fixing the Train-Rest Resolution Discrepancy

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TABLA
TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

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Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

APÉNDICE

CA P Í T U LO 2:
R E N D I M I E N TOTÉCNICOPara destacar los avances en la exactitud de los 5 primeros, tomamos las puntuaciones de los siguientes trabajos, con datos de entrenamiento adicionales:
Meta Pseudo Labels
Self-Training with Noisy Student Improves ImageNet Classification
Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
ESPNetv2: A Light-Weight, Power Efficient, and General Purpose Convolutional Neural Network
Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
Self-training with Noisy Student Improves ImageNet Classification
Para destacar el progreso en la exactitud del top-1, tomamos las puntuaciones de los siguientes trabajos, sin datos de entrenamiento
adicionales:
Fixing the Train-Test Resolution Discrepancy: FixEfficientNet
Adversarial Examples Improve Image Recognition
OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
Densely Connected Convolutional Networks
Revisiting Unreasonable Effectiveness of Data in Deep Learning Era
Dual Path Networks
Res2Net: A New Multi-Scale Backbone Architecture
Billion-Scale Semi-Supervised Learning for Image Classification
Squeeze-and-Excitation Networks
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
MultiGrain: A Unified Image Embedding for Classes and Instances
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
Billion-Scale Semi-Supervised Learning for Image Classification
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
RandAugment: Practical Data Augmentation with No Separate Search
Fixing the Train-Test Resolution Discrepancy
Para destacar el progreso en la exactitud del top-1, tyomamos las puntuaciones de los siguientes trabajos, sin datos de entrenamiento
adicionales:
Meta Pseudo Labels
Sharpness-Aware Minimization for Efficiently Improving Generalization
An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale
Fixing the Train-Test Resolution Discrepancy: FixEfficientNet
Self-training with Noisy Student Improves ImageNet Classification
Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
ESPNetv2: A Light-Weight, Power Efficient, and General Purpose Convolutional Neural Network
Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
Self-training with Noisy Student Improves ImageNet Classification
El estimado de desempeño humano es de Russakovsky et al, 2015. Aprenda más acerca de la competencia LSVRC ImageNet y el
conjunto de datos de ImageNet.
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I M AG E N E T: D U R AC I Ó N D E L
E N T R E N A M I E N TOAPÉNDICE

CA P Í T U LO 2:
R E N D I M I E N TOTÉCNICOI M AG E N E T: C O S TO D E
E N T R E N A M I E N TO

Las tendencias también pueden observarse estudiando losFuentetrabajos de investigación que analizan el tiempo que se

DAWNBench es un conjunto de benchmarks para el entrenamiento

tarda en entrenar ImageNet en cualquier infraestructura.

y la inferencia del aprendizaje profundo de principio a fin. El

Para recopilar estos datos, hemos estudiado los trabajos detiempo y el coste de los cálculos son recursos fundamentales para

investigación de los últimos años que intentaban optimizarla creación de modelos profundos, pero muchos benchmarks

el entrenamiento de ImageNet hasta un nivel de exactitud

existentes se centran únicamente en la exactitud del modelo.

estándar, al tiempo que competían por reducir el tiempo total

DAWNBench proporciona un conjunto de referencia de cargasde entrenamiento.

de trabajo de aprendizaje profundo comunes para cuantificar

Fuenteel tiempo de entrenamiento, el coste de entrenamiento, laLos datos se obtienen de MLPerf. Los datos detallados para años latencia de inferencia y el coste de inferencia a través deespecíficos están disponibles:

diferentes estrategias de optimización, arquitecturas de modelos,

2020: Resultados de entrenamiento MLPerf v0.7

frameworks de software, nubes y hardware. Más detalles

2019: Resultados de entrenamiento MLPerf v0.6

disponibles en DawnBench.

2018: Resultados de entrenamiento MLPerf v0.5

Nota
Notas

La fuente de datos DawnBench ha quedado obsoleta para el peri-

Los datos de MLPerf están disponibles en sistemas en la nube

odo posterior a marzo de 2020, y MLPerf es la fuente más fiable ypara su alquiler. Los sistemas disponibles en las instalaciones

actualizada para las mediciones de computación de IA.

sólo contienen componentes que están disponibles para su
compra. Los sistemas de previsión deben poder presentarse
como disponibles en la nube o disponibles in situ en la siguiente

C O C O : C O M M O N O B J E CT S I N
CONTEXT

ronda de presentación. Los sistemas de investigación, desarrollo Los datos de detección de puntos clave de COCO proceden de lao internos (RDI) contienen hardware o software experimental, en tabla de clasificación de COCO.
desarrollo o de uso interno. Cada fila de la tabla de resultados

es un conjunto de resultados producidos por un único remitente
que utiliza la misma pila de software y plataforma de hardware.
Cada fila contiene la siguiente información:
Remitente: la organización que ha enviado los resultados
Sistema: descripción general del sistema
Procesador y número: el tipo y número de CPUs utilizadas, si lasCPUs realizan la mayor parte del cálculo de ML
Acelerador y número: el tipo y número de aceleradores utilizados, si los aceleradores realizan la mayor parte del cálculo de ML
Software: el marco de trabajo de ML y la biblioteca de hardware
de ML principal utilizada
Resultados del benchmark: tiempo de entrenamiento para alcanzar un objetivo de calidad especificado, medido en minutos
Detalles: enlace a los metadatos para su presentación
Código: enlace al código para su presentaciónC O C O : E S T I M AC I Ó N D E D E N S E P O S E
Recopilamos datos del reto CODALab 2020 y leímos artículos para
compliar un conjunto de datos completos sobre el avance técnico
en este desafío. La lista detallada de artículos y fuentes usados ennuestro estudio incluye:
DensePose: Dense Human Pose Estimation In the Wild
COCO-DensePose 2018 CodaLab
Parsing R-CNN for Instance-Level Human Analysis
Capture Dense: Markerless Motion Capture Meets Dense
Pose Estimation
Slim DensePose: Thrifty Learning from Sparse Annotations
and Motion Cues
COCO-DensePose 2020 CodaLab
Transferring Dense Pose to Proximal Animal Classes
Making DensePose Fast and Light
SimPose: Effectively Learning DensePose and Surface
Normals of People from Simulated Data

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AC T I V I T Y N E T: LO CA L I Z AC I Ó N
D E AC T I V I DA D E S D E N T R O D E U N
I N T E R VA LO D E T I E M P O
En el reto, hay tres tareas separadas, pero se centran en el
problema principal de localizar temporalmente dónde ocurren
las actividades en los vídeos no recortados del benchmark
ActivityNet. Hemos recopilado varios atributos para la tareade localización temporal en el reto durante las últimas cuatro
rondas. A continuación se incluye un enlace a las estadísticas ytendencias generales de esta tarea, así como algunos análisis
detallados (por ejemplo, ¿cómo ha mejorado el rendimiento

APÉNDICE

CA P Í T U LO 2:
R E N D I M I E N TOTÉCNICOYO LO ( YO U O N LY LO O K O N C E )YOLO es un modelo de red neuronal utilizado principalmentepara la detección de objetos en imágenes y en vídeos en tiempo
real. mAP (media de la precisión promedio) es una métrica que
se utiliza para medir la exactitud de los detectores de objetos. Es
una combinación de exactitud y recuperación. mAP es la media
de la exactitud y la recuperación calculada sobre un documento.
El rendimiento de YOLO ha aumentado gradualmente con eldesarrollo de nuevas arquitecturas y versiones en los últimos
años. Con el aumento del tamaño del modelo, su exactitud
media también aumenta, con la correspondiente disminución dede las clases de actividad individuales a lo largo de los años?

los FPS del vídeo.

¿Cuáles son las clases más difíciles y más fáciles ahora? ¿Qué

Hemos realizado un estudio detallado de los artículos de arXiv

clases han mejorado más a lo largo de los años?). Consulte lapestaña Diagnóstico de rendimiento (2020) para obtener una
actualización detallada de las tendencias. Por favor, ActivityNet
Statistics en la carpeta compartida públicamente para mayor
detalle.

y del repositorio de GitHub para segmentar el progreso de
YOLO en sus distintas versiones. A continuación se muestran las
referencias de las fuentes originales:

YOLOv1:You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection  
YOLOv2:
YOLO9000: Better, Faster, Stronger
YOLO: Real-Time Object Detection  
YOLOv3:
YOLOv3: An Incremental Improvement
Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection
GitHub: ultralytics/yolov3
YOLOv4:
YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
GitHub: AlexeyAB/darknet
YOLOv5:
GitHub: ultralytics/yolov5
PP-YOLO:
PP-YOLO: An Effective and Efficient Implementation of
Object Detector
POLY-YOLO:
Poly-YOLO: Higher Speed, More Precise Detection andInstance Segmentation for YOLOV3APPPÉENNDDIIC
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APÉNDICE

CA P Í T U LO 2:
R E N D I M I E N TOTÉCNICOR E S P U E S TA S A P R E G U N TA S C O N PA P E R S W I T H C O D E :A P OYO V I S UA L ( VQ A )E N L AC E S E N T R E A R T Í C U LO S Y
Los datos de exactitud de VQA fueron suministrados por elCÓDIGOequipo VQA. Aprenda más acerca de VQA aquí. Más detalles

Usamos paperswithcode (PWC) para reseñar el avance técnico cuando

acerca de VQA 2020 están disponibles aquí.

corresponde. Aprenda más acerca de PWC aquí y consulte el enlace

Metodología
Dada una imagen y una pregunta en lenguaje natural sobre
la imagen, la tarea consiste en proporcionar una respuesta
precisa en lenguaje natural. El reto está alojado en el sitio
web de VQA Challenge. El reto está alojado en EvalAI. El
enlace del desafío está aquí.

público aquí.

Metodología
Para los artículos, seguimos las categorías específicas relacionadas
con el ML en arxiv (véase [1] para la lista completa) y las principales
conferencias de ML (NeurIPS, ICML, ICLR, etc.). Para el código, seguimos

los repositorios de GitHub que mencionan artículos. Tenemos una
Los conjuntos de entrenamiento, validación y prueba de VQA buena cobertura de los temas principales de ML, pero nos faltan
v2.0, que contienen más de 250.000 imágenes y 1,1 millones algunas aplicaciones, por ejemplo, las aplicaciones de ML en medicinade preguntas, están disponibles en la página de descargas.

o bioinformática, que suelen estar en revistas detrás de muros de

Todas las preguntas están anotadas con 10 respuestas

pago. En el caso del código, el conjunto de datos es bastante imparcial

concisas y abiertas cada una. Las anotaciones de los(siempre que el artículo sea de libre acceso).

conjuntos de entrenamiento y validación están disponibles

Para las tareas (por ejemplo, “clasificación de imágenes”), el conjunto

públicamente.

de datos ha anotado las de 1.600 artículos del estado del arte de la base

VQA Challenge 2020 es la quinta edición de VQA Challenge.
Los resultados de las versiones anteriores del VQA Challenge
se anunciaron en el VQA Challenge Workshop en CVPR 2019,
CVPR 2018, CVPR 2017 y CVPR 2016. Puede encontrar más
detalles sobre los desafíos anteriores aquí: VQA Challenge
2019, VQA Challenge 2018, VQA Challenge 2017, VQA
Challenge 2016.
VQA hizo que 10 humanos respondieran a cada pregunta.
Se pueden encontrar más detalles sobre la métrica deevaluación de VQA y la exactitud humana aquí (vea la sección
Código de evaluación) y en las secciones tres (“Respuestas”)
y cuatro (“Acuerdo interhumano”) del documento.
Vea el gráfico de progreso de VQA en el Desafío 2020 ende datos, publicados en el tercer trimestre de 2018.
Para las tablas del estado del arte (por ejemplo, “clasificación deimágenes en ImageNet”), los datos han sido raspados de diferentes
fuentes (ver la lista completa aquí), y un gran número centrado en CV y
NLP fueron anotados a mano. Una parte importante de nuestros datos
ha sido aportada por los usuarios, que han añadido datos en función desus propias preferencias e intereses. Categorías de Arxiv que seguimos:
ARXIV_CATEGORIES = “cs.CV”, “cs.AI”, “cs.LG”, “cs.CL”, “cs.NE”, “stat.
ML”,”cs.IR”}

Proceso de extracción de conjuntos de datos aescala1) Siga varias fuentes de papel (como se ha descrito anteriormente)para los nuevos documentos.
2) Realiza una serie de búsquedas predefinidas en GitHub (por ejemplo,

la diapositiva 56. Los valores correspondientes al gráfico

para los README que contienen enlaces a arxiv).

de progreso están disponibles en una hoja. Aquí está la3) Extraer los enlaces de GitHub de los documentos.

información sobre los equipos que participaron en el Desafío 4) Extraer los enlaces de los documentos de GitHub.
2020 y sus precisiones. Para más detalles sobre los equipos, 5) Ejecutar pruebas de validación para decidir si los enlaces de 3) y 4)
consulte el sitio web de VQA.

son enlaces de buena fe o falsos positivos.
6) Dejar que la comunidad corrija los errores y/o añada los valores que
faltan.

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APÉNDICE

CA P Í T U LO 2:
R E N D I M I E N TOTÉCNICONIST FRVT

FuenteHay dos tablas de clasificación de la evaluación del FRVT disponibles aquí: 1:1 Verification y 1:N Identification

Consideraciones acerca de lás métricas de evaluación FRVT
Las fotos salvajes tienen algunos errores de etiquetado de identidad, ya que el mejor algoritmo tiene una baja tasa de falsos no
coincidentes (FNMR), pero obtener una convergencia completa es difícil. Esta tarea se retirará en el futuro. Los datos se hicieron
públicos en 2018 y se han vuelto más fáciles con el tiempo. Los datos provienen de fuentes web públicas. Así que es posible que esas
mismas imágenes hayan sido desechadas de la web por los desarrolladores. No hay entrenamiento en los datos del FRVT, solo datos
de prueba.
Los datos 1:1 y 1:N deben estudiarse por separado. Las diferencias incluyen los enfoques algorítmicos, en particular los algoritmos debúsqueda rápida son especialmente útiles en 1:N mientras que la velocidad no es un factor en 1:1.

S U P E R G LU E
Los datos de la prueba comparativa SuperGLUE se extrajeron de la tabla de clasificación SuperGLUE. Los detalles de la prueba comparativa SuperGLUE se encuentran en el artículo de SuperGLUE y en el kit de herramientas de software de SuperGLUE. Las tareas ymétricas de evaluación de SuperGLUE son:NOMBREIDENTIFICADORMÉTRICA

Diagnóstico de amplia coberturaAX-b

Corr de Matthew

CommitmentBank

CBMedia F1 / Exactitud

Selección de alternativas plausibles

COPA

ExactitudComprensión de lectura de varias oraciones

MultiRC

F1a / EM

Reconocimiento de detalles textuales

RTE

Exactitud

Palabras en contexto

WiC

Exactitud

El reto del esquema de Winograd

WSC

Exactitud

BoolQ

BoolQ

ExactitudComprensión lectora con razonamiento de sentido común ReCoRD

F1 / Exactitud

Diagnóstico del esquema de Winogender

Paridad de género / ExactitudAX-g

R A ZO N A M I E N TO V I S UA L D E S E N T I D O C O M Ú N ( VC R )El progreso técnico de VCR se obtiene de la tabla de clasificación de VCR. VCR tiene dos subtareas diferentes:• Respuesta a preguntas (Q->A): Un modelo recibe una pregunta y tiene que elegir la mejor respuesta de entre cuatro opciones. Sólouna de las cuatro es correcta.
• Justificación de la respuesta (QA->R): A un modelo se le proporciona una pregunta, junto con la respuesta correcta, y debe
justificarla eligiendo la mejor justificación entre cuatro opciones.
Se combinan las dos partes con las métricas Q->AR en las que un modelo sólo acierta una pregunta si responde correctamente y elige
el razonamiento adecuado. Los modelos se evalúan en términos de exactitud (%).

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VOXC E L E B

APÉNDICE

CA P Í T U LO 2:
R E N D I M I E N TOTÉCNICO

VoxCeleb es un conjunto de datos audiovisuales compuesto por

B O O L E A N SAT I S F I A B I L I T Y
PROBLEM

breves fragmentos de habla humana, extraídos de vídeos deAnálisis y texto por Lars Kotthoff

entrevistas subidos a YouTube. VoxCeleb contiene el discursode más de 7.000 hablantes que abarcan una amplia gama deetnias, acentos, profesiones y edades, lo que supone más deun millón de expresiones (las huellas faciales se capturan “enla naturaleza”, con charlas de fondo, risas, habla superpuesta,
variación de la postura y diferentes condiciones de iluminación)
grabadas durante un período de 2.000 horas (tanto de audio
como de vídeo). Cada segmento dura al menos tres segundos.
Los datos contienen un conjunto de datos de audio basados
en voces de famosos, cortometrajes, películas y piezas deconversación (por ejemplo, programas de entrevistas). El
VoxCeleb 1 inicial (100.000 expresiones tomadas de 1.251
famosos en YouTube) se amplió a VoxCeleb 2 (1 millón deexpresiones de 6.112 famosos).
Sin embargo, en los años anteriores del reto, también secomunicaron las puntuaciones top-1 y top-5. Para la puntuación
top-1, el sistema es correcto si la etiqueta objetivo es la clase ala que asigna la mayor probabilidad. Para la puntuación top-5,
el sistema es correcto si la etiqueta objetivo es una de las cinco
predicciones con las probabilidades más altas. En ambos casos,la puntuación máxima se calcula como el número de veces que

Fuente primaria y conjuntos de datos
El Problema de Satisfacibilidad booleana (SAT) determina si
existe una asignación de valores a un conjunto de variables
booleanas unidas por conectivos lógicos que haga verdadera lafórmula lógica que representa. SAT fue el primer problema que
se demostró que era NP-completo, y los primeros algoritmos
para resolverlo se desarrollaron en la década de 1960. Muchos
problemas del mundo real, como el diseño de circuitos, lademostración automatizada de teoremas y la programación,
pueden representarse y resolverse eficazmente como SAT. El
concurso anual de SAT, que se celebra desde hace casi 20 años,
tiene por objeto presentar una instantánea del estado de latécnica.
Tomamos los solucionadores mejor clasificados, losmedianamente clasificados y los peor clasificados de cada uno delos últimos cinco años (2016-2020) de la competición SAT. Hemos
ejecutado los 15 solucionadores en las 400 instancias del SAT dela pista principal de la competición de 2020. Para más información
sobre la competición, así como sobre los solucionadores y las
instancias, se puede consultar el sitio web de la competencia SAT.

una etiqueta predicha coincide con la etiqueta objetivo, dividido

Resultados

por el número de puntos de datos evaluados.

Ejecutamos cada solución en cada instancia en el mismo

Los datos se extraen de diferentes años de los desafíos depresentación, entre ellos:

hardware, con un límite de tiempo de 5.000 segundos de CPU por
instancia, y medimos el tiempo que tardó en resolver una instancia
en segundos de CPU. Los solucionadores clasificados siempre• 2017: VoxCeleb: Un conjunto de datos de identificación dedevuelven resultados correctos, por lo que no consideramos la

hablantes a gran escalacorrección como métrica. Excepto en el caso de los solucionadores• 2018: VoxCeleb2: Reconocimiento profundo de hablantes

de la competición de 2020, evaluamos el rendimiento de lossolucionadores SAT en un conjunto de instancias diferente al• 2019: Voxceleb: verificación de hablantes a gran escala al natural

conjunto de instancias en las que compitieron. Además, nuestro• 2020: Sistema de expansión de búsqueda para el reto de

hardware es diferente del que se utilizó en la competición SAT.

reconocimiento de hablantes de VoxCeleb 2020

Por lo tanto, los resultados que presentamos aquí difieren de losresultados exactos obtenidos en las respectivas competiciones
SAT.
El valor Shapley es un concepto de la teoría de los juegos
cooperativos que asigna a cada jugador una contribución al valor
total que genera una coalición. Cuantifica la importancia de cada

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TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS200

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APÉNDICE

CA P Í T U LO 2:
R E N D I M I E N TOTÉCNICOjugador para la coalición y tiene varias propiedades deseables

tareas computacionales y se utilizan comercialmente, porque hacen que la distribución del valor total a los jugadores

ejemplo, para el diseño de circuitos integrados y la verificación

individuales sea justa. Por ejemplo, el valor de Shapley se utilizade programas informáticos. Los problemas ATP suelen resolverse

para distribuir los costes de los aeropuertos entre sus usuarios,

demostrando que una conjetura es o no una consecuencia lógica

asignar fondos a diferentes campañas de marketing y en elde un conjunto de axiomas. Los problemas ATP se codifican en

aprendizaje automático, donde ayuda a hacer más explicables losuna lógica elegida, y un sistema ATP para esa lógica se utiliza

complejos modelos de caja negra.

para (intentar) resolver el problema. Una de las principales

En nuestro contexto, cuantifica la contribución de un solucionador
al estado del arte a través de la mejora media del rendimientoque proporciona sobre un conjunto de otros solucionadores ysobre todos los subconjuntos de solucionadores(Fréchette etal. (2016). Para un conjunto determinado de solucionadores,

preocupaciones de la investigación ATP es el desarrollo desistemas más potentes, capaces de resolver problemas más
difíciles dentro de los mismos límites de recursos. Para evaluar
los méritos de las nuevas técnicas, es fundamental realizar
evaluaciones empíricas sólidas de los sistemas ATP.

elegimos el mejor respectivo para cada instancia a resolver. Al

2. Análisis

incluir otro solucionador y poder elegirlo, el rendimiento general

Fara la evaluación de los sistemas ATP, existe una amplia yde la solución mejora, y la diferencia con el conjunto original decreciente colección de problemas denominada biblioteca desolucionadores es la contribución marginal del solucionador

problemas TPTP. La versión actual v7.4.0 (publicada el 10 deañadido. La contribución marginal media de todos los conjuntos

junio de 2020) contiene 23.291 problemas ATP, estructuradosde solucionadores es el valor de Shapley.

en 54 dominios temáticos (por ejemplo, Teoría de Conjuntos,

Al cuantificar la contribución de un solucionador mediante el valor
de Shapley, se comparan los solucionadores de competiciones
anteriores con los de competiciones posteriores. Esto no suele
ser una comparación justa, ya que los solucionadores posteriores
suelen ser versiones mejoradas de los anteriores, y la contribucióndel solucionador al futuro estado de la técnica siempre será baja.
El valor temporal de Shapley (Kotthoff et al. (2018)) resuelve este
problema teniendo en cuenta el momento en que se introdujo un
solucionador concreto a la hora de cuantificar su contribución alestado del arte.

D E M O S T R AC I Ó N AU TO M AT I Z A DA
DE TEOREMAS
Análisis y texto por Christian Suttner, Geoff Sutcliffe y RaymondVerificación de Software, Filosofía, etc.). Ortogonalmente, el
TPTP se divide en Clases de Problemas Especializados (SPCs),cada una de las cuales contiene problemas con un conjunto
específico de características lógicas, lingüísticas y sintácticas(por ejemplo, teoremas de lógica de primer orden con algún
uso de la igualdad). Los SPC permiten a los desarrolladores desistemas ATP seleccionar problemas y evaluar sus sistemas deforma adecuada. Desde su primera publicación en 1993, muchos
investigadores han utilizado el TPTP como base adecuada yconveniente para la evaluación de sistemas ATP. A lo largo delos años, el TPTP también se ha utilizado cada vez más como
conducto para que los usuarios de ATP aporten muestras desus problemas a los desarrolladores de sistemas ATP. Esto
expone los problemas a los desarrolladores de sistemas ATP,

Perraultque pueden entonces mejorar el rendimiento de sus sistemas en

1. Motivación

usuarios herramientas más eficaces.

La demostración automatizada de teoremas (ATP) (también
denominada deducción automatizada) es un subcampo delrazonamiento automatizado que se ocupa del desarrollo y el
uso de sistemas que automatizan el razonamiento sólido: laderivación de conclusiones que se derivan inevitablemente
de los hechos. Los sistemas ATP están en el centro de muchas

A P PÉENNDDIICXETABLATA B L EDE
O FCONTENIDOSCONTENTS

los problemas, lo que completa un ciclo para proporcionar a losAsociada al TPTP está la biblioteca de soluciones del TSTP, que
mantiene los resultados actualizados de la ejecución de todaslas versiones actuales de los sistemas ATP (disponibles parael mantenedor) en todos los problemas del TPTP. Uno de losusos del TSTP es calcular las clasificaciones de dificultad de los

201

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APÉNDICE

CA P Í T U LO 2:
R E N D I M I E N TOTÉCNICOproblemas del TPTP: Los problemas fáciles, que son resueltos

cuenta que la fracción es con respecto tanto al número depor todos los sistemas ATP, tienen una calificación de 0,0; losproblemas realmente en la versión como a los problemas

problemas difíciles, que son resueltos por algunos sistemas“añadidos” retrospectivamente.

ATP, tienen una calificación entre 0,0 y 1,0; los problemas noresueltos, que no son resueltos por ningún sistema ATP, tienen
una calificación de 1,0. Nótese que la calificación de un problema
no es estrictamente decreciente, ya que se dispone de diferentes
sistemas y versiones ATP para poblar el TSTP. El historial delas puntuaciones de cada problema del TPTP se guarda con el
problema, lo que permite saber cuándo se resolvió el problema

El análisis del conjunto creciente se realiza en todo el
TPTP y en cuatro CPE. Éstos se eligieron porque se hanaportado al TPTP muchos problemas ATP en esas formas
y, en consecuencia, hay muchos sistemas ATP que pueden
intentarlos; representan la demanda del “mundo real” de lacapacidad ATP.

por primera vez con cualquier sistema ATP (el momento en que

La tabla de la carpeta de datos públicos muestra el desglose

su puntuación cayó por debajo de 1,0). Esta información se hade los problemas del TPTP por campos de contenido, asíutilizado aquí para obtener una indicación del progreso en el

como por los CPE utilizados en el análisis. Los totales son

campo.

ligeramente mayores que los que se muestran en el análisis,

La forma más sencilla de medir el progreso es tomar un conjunto
fijo de problemas que ha estado disponible (y sin cambios) enel TPTP desde alguna versión inicial elegida del TPTP, y luego,

ya que algunos problemas se dejaron fuera por razones
técnicas (no había puntuaciones disponibles, problemas
revisados con el tiempo, etc.).

para las versiones del TPTP a partir de entonces, contar cuántos
de los problemas se han resuelto desde esa versión. El análisis
informa de la fracción de problemas resueltos para cada versión.
Este sencillo enfoque es inequívoco, pero no tiene en cuenta losnuevos problemas que se añaden al TPTP después de la versión
inicial.
El análisis utilizado aquí amplía el análisis del “conjunto fijo”,
teniendo en cuenta los nuevos problemas añadidos despuésde la versión inicial. Como no es posible ejecutar todos lossistemas ATP disponibles previamente en los nuevos problemas
cuando se añaden, este enfoque asume que si un problema no es
resuelto por los sistemas ATP actuales cuando se añade al TPTP,
entonces no habrá sido resuelto por los sistemas ATP disponibles
previamente. Bajo esta suposición, el nuevo problema se“añade” retrospectivamente a las versiones anteriores del TPTP
para el análisis. Si un problema está resuelto cuando se añade
al TPTP, se ignora porque puede haber sido resuelto también
en versiones anteriores, y por tanto no debería servir comoindicador de progreso. Este análisis informa de la fracción deproblemas resueltos para cada versión, pero hay que tener en

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TABLA
TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS202

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APÉNDICE

CA P Í T U LO 3:
ECONOMÍA

CAPÍTULO 3: ECONOMÍA
LINKEDIN
Preparado por Mar Carpanelli, Ramanujam MV, y Nathan

determinada (ocupación, industria, etc.) en 2015-2020.

Williams• Se ponderan las frecuencias de las habilidades utilizando

Muestra de países
Los países incluidos representan una muestra selecta de países
elegibles con al menos un 40% de cobertura de la fuerza laboral
por parte de LinkedIn y al menos 10 contrataciones de IA en unmes determinado. China e India se incluyeron en esta muestra
debido a su creciente importancia en la economía mundial,

un modelo TF-IDF para obtener las 50 habilidades más
representativas de esa entidad. Estas 50 habilidades componenel “genoma de habilidades” de esa entidad.
• Se calcula la proporción de competencias que pertenecen
al grupo de competencias de la IA entre las principales
competencias de la entidad seleccionada.

pero la cobertura de LinkedIn en estos países no alcanza elInterpretación: El índice de presencia de las habilidades de IA

40% de la fuerza laboral. Los datos de estos países pueden no

señala la prevalencia de las habilidades de IA en las ocupaciones,

ofrecer una imagen tan completa como la de otros países, yo la intensidad con la que los miembros de LinkedIn utilizan lasdeben interpretarse en consecuencia.

habilidades de IA en sus trabajos. Por ejemplo, las 50 principalesCompetencias

habilidades para la ocupación de ingeniero se calculan en baseLos miembros de LinkedIn informan por sí mismos de sus

a la frecuencia ponderada con la que aparecen en los perfiles

habilidades en sus perfiles de LinkedIn. En la actualidad,

de los miembros de LinkedIn. Si cuatro de las habilidades que

LinkedIn identifica más de 35.000 competencias distintas yposeen los ingenieros pertenecen al grupo de habilidades de IA,

estandarizadas. Éstas han sido codificadas y clasificadas por losesta medida indica que la presencia de las habilidades de IA setaxónomos de LinkedIn en 249 agrupaciones de habilidades,

estima en un 8% entre los ingenieros (por ejemplo, 4/50).

que son los grupos de habilidades representados en el conjunto

Presencia relativa de competencias de IA

de datos. Las principales habilidades que componen laagrupación de habilidades de IA son el aprendizaje automático,el procesamiento del lenguaje natural, las estructuras de datos,la inteligencia artificial, la visión artificial, el procesamiento
de imágenes, el aprendizaje profundo, TensorFlow, Pandas(software) y OpenCV, entre otras.

Para poder comparar la penetración de las competencias entre
países, se calculan los genomas de competencias y se selecciona
un benchmark pertinente (por ejemplo, la media mundial).
A continuación, se elabora una relación entre la penetraciónde las competencias de la IA de un país y la del benchmark,controlando las ocupaciones.

Las agrupaciones de habilidades son derivadas por taxónomos

Interpretación: La penetración relativa de las habilidades deexpertos a través de una metodología de índice de similitud que

IA de un país de 1,5 indica que las habilidades de IA son 1,5

mide la composición de habilidades a nivel de la industria. Las

veces más frecuentes que en el benchmark, para un conjunto deindustrias se clasifican según la clasificación industrial CIIU 4

ocupaciones superpuestas.

(Zhu et al., 2018).

Comparación mundial

Prevalencia de competencias de IA
El objetivo de este indicador es medir la intensidad de lasPara la comparación entre países, presentamos la tasa decompetencias en materia de IA en una entidad (en un país,

penetración relativa de las habilidades de la IA, medida comoindustria, género, etc.) mediante la siguiente metodología:

la suma de la penetración de cada habilidad de la IA a través• Se calculan las frecuencias de todas las habilidadesde las ocupaciones en un país determinado, dividida por la

autoagregadas por los miembros de LinkedIn en una entidad

penetración global media de las habilidades de la IA a través delas ocupaciones superpuestas en una muestra de países.

APÉNDICEAPPENDIXTABLA
TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS203

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

APÉNDICE

CA P Í T U LO 3:
ECONOMÍA

Interpretación: un índice de presencia relativo de 2 significa

B U R N I N G G L A S S T E C H N O LO G I E S

que la presencia media de las competencias de IA en ese país es

Preparado por Bledi Taska, Layla O’Kane y Zhou Zhou

dos veces superior a la media mundial en el mismo conjunto deocupaciones.

Comparación mundial: por industria

Burning Glass Technologies ofrece análisis del mercado laboral
que permiten a empresarios, trabajadores y educadores tomar
decisiones basadas en datos. La tecnología de inteligencia

La penetración relativa de las habilidades de IA por país para

artificial de la empresa analiza cientos de millones dela industria proporciona una descomposición sectorial en

anuncios de empleo y transiciones profesionales de la vidaprofundidad de la penetración de las habilidades de IA a través

real para proporcionar información sobre los patrones delde las industrias y los países de la muestra.

mercado laboral. Esta inteligencia estratégica en tiempo realInterpretación: la tasa de presencia relativa de habilidades de
IA de un país de 2 en el sector de la educación significa que lapresencia media de las habilidades de IA en ese país es dos veces
la media mundial en el mismo conjunto de ocupaciones en ese
sector.

Índice de contratación en IA de LinkedIn
La tasa de contratación de IA de LinkedIn se calcula comoel número total de miembros de LinkedIn que se identificancomo talento de IA y que añadieron un nuevo empleador en elmismo mes en que comenzó el nuevo trabajo, dividido por elnúmero total de miembros de LinkedIn en el país. Al analizar
sólo los datos más oportunos, es posible hacer comparaciones
mes a mes y tener en cuenta cualquier posible retraso en la
actualización de los perfiles de los miembros.
El período de referencia suele ser un año, y se indexa al
mes/período medio de interés durante ese año. La tasa decontratación de IA se indexa con respecto a la media decontratación anual en 2016; por ejemplo, un índice de 3,5 para
Brasil en 2020 indica que la tasa de contratación de IA es 3,5veces mayor en 2020 que la media en 2016.

ofrece información crucial, como los puestos de trabajo másdemandados, las competencias específicas que necesitan losempleadores y las direcciones profesionales que ofrecen elmayor potencial para los trabajadores. Para más información,
visite burning-glass.com.

Datos de anuncios de empleos
Para apoyar estos análisis, Burning Glass extrajo su conjunto
de datos de millones de anuncios de empleo recopilados desde2010. Burning Glass recopila anuncios de más de 45.000 sitios
de empleo en línea para desarrollar un retrato completo y entiempo real de la demanda del mercado laboral. Agrega lasofertas de empleo, elimina los duplicados y extrae los datos deltexto de las ofertas de empleo. Esto incluye información sobre
el título del puesto, el empleador, la industria y la región, asícomo la experiencia, la educación y las habilidades requeridas.
Los anuncios de empleo son útiles para comprender lastendencias del mercado laboral, ya que permiten obtener una
visión detallada y en tiempo real de las competencias que
buscan los empleadores. Para evaluar la representatividad
de los datos de las ofertas de empleo, Burning Glass lleva
a cabo una serie de análisis para comparar la distribución

Interpretación: el índice de contratación significa la tasa dede las ofertas de empleo con la distribución del gobierno

contratación en el campo de la IA, específicamente la rapidez

oficial y otras fuentes de terceros en los Estados Unidos. La

con la que cada país está experimentando un crecimiento en la

principal fuente de datos gubernamentales sobre ofertas decontratación de IA.

empleo en Estados Unidos es el programa Job Openings andTop de Competencias de IALabor Turnover Survey (JOLTS), realizado por la Oficina de

Las competencias de IA agregadas con mayor frecuencia por losmiembros durante el período 2015–2020.

Estadísticas Laborales.
Para entender la proporción de ofertas de empleo que recogenlos datos de Burning Glass, es importante señalar primeroque Burning Glass y JOLTS recogen los datos sobre ofertas

A
PPENDIXAPÉNDICE
TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS
TABLA

204

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

APÉNDICE

CA P Í T U LO 3:
ECONOMÍA

de empleo de forma diferente. Los datos de Burning Glass

Procesamiento de lenguaje natural (NLP): ANTLR,

recogen los nuevos anuncios: Un anuncio aparece en los

Reconocimiento automático del habla (ASR), Chatbot,

datos sólo el primer mes que se encuentra y se considera un

Lingüística computacional, Distinguo, Latent Dirichlet

duplicado y se elimina en los meses siguientes. Los datos de

Allocation, Análisis semántico latente, Lexalytics, Adquisición

JOLTS recogen los anuncios activos: Un puesto de trabajo

léxica, Semántica léxica, Traducción automática (MT), Análisis

aparece en los datos todos los meses en los que está activo,de sentimientos/minería de opiniones, reconocimiento dello que significa que el mismo puesto puede contarse en dos

habla, minería de textos, procesamiento del lenguaje natural,o más meses consecutivos si no se ha cubierto. Para poderalgoritmo del vecino más próximo, OpenNLP, Text to Speechcomparar el volumen de envíos con el de los demás, los datos(TTS), tokenización, Word2Vec.

de Burning Glass deben inflarse para tener en cuenta los envíos
activos, no sólo los nuevos. El número de anuncios de Burning
Glass puede inflarse utilizando la relación entre los nuevos
puestos de trabajo y los activos en Help Wanted OnLine™
(HWOL), un método utilizado en Carnevale, Jayasundera yRepnikov (2014). Sobre la base de este cálculo, la proporción

Redes neurales: Caffe Deep Learning Framework,
Convolutional Neural Network (CNN), Deep Learning,
Deeplearning4j, Keras, Long Short-Term Memory (LSTM), MXNet,
Neural Networks, Pybrain, Recurrent Neural Network (RNN),
TensorFlow

de puestos de trabajo en línea capturados por Burning Glass es

Aprendizaje automático: Algoritmo AdaBoost, Boosting

aproximadamente el 85% de los puestos de trabajo capturados(Machine Learning), Chi Square Automatic Interaction Detection

en JOLTS en 2016.

(CHAID), Algoritmos de clasificación, Algoritmos de clustering,

La demanda del mercado laboral captada por los datos deBurning Glass representa más del 85% de la demanda laboral
total. Los puestos de trabajo que no se publican en línea suelen
estar en las pequeñas empresas (el ejemplo clásico es el cartel
de “Se busca ayuda” en la ventana del restaurante) y en lassalas de contratación de los sindicatos.

Medir la demanda de IA
Para medir la demanda de habilidades de IA por partede los empleadores, Burning Glass utiliza su taxonomíade habilidades, que incluye más de 17.000 habilidades. A
continuación se muestra la lista de competencias de IA delos datos de Burning Glass, con los grupos de competencias
asociados. Aunque algunas competencias se consideranespecíficamente en el grupo de IA, a efectos de este informe,Árboles de decisión, Reducción de dimensionalidad, Google
Cloud Machine Learning Platform, Gradient boosting, H2O(software), Libsvm, Machine Learning, Madlib, Mahout,
Microsoft Cognitive Toolkit, MLPACK (biblioteca C++), Mlpy,
Random Forests, Recommender Systems, Scikit-learn, SemiSupervised Learning, Supervised Learning (Machine Learning),
Support Vector Machines (SVM), Semantic Driven Subtractive
Clustering Method (SDSCM), Torch (Machine Learning),
Unsupervised Learning, Vowpal, Xgboost
Robótica: Blue Prism, Sistemas electromecánicos, Planificacióndel movimiento, Programación de robots Motoman, Marco detrabajo de robots, Sistemas robóticos, Sistema operativo derobots (ROS), Programación de robots, Servoaccionamientos /Motores, Localización y mapeo simultáneos (SLAM)

todas las competencias que se indican a continuación se

Reconocimiento visual de imágenes: visión artificial,consideraron competencias de IA. Un anuncio de empleo

procesamiento de imágenes, reconocimiento de imágenes,

se consideró un trabajo de IA si requería una o más de estas

visión automática, reconocimiento de objetos

habilidades.
Inteligencia artificial: Sistema experto, IBM Watson, IPSoft
Amelia, Ithink, agentes virtuales, sistemas autónomos, Lidar,
OpenCV, planificación de rutas, teledetección.

A
PPENDIXAPÉNDICETABLA
TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

205

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

APÉNDICE

CA P Í T U LO 3:
ECONOMÍA

N E T BA S E Q U I D

Datos

Preparado por Julie Kim

Los datos de las organizaciones proceden de CapIQ y
Crunchbase. Estas empresas incluyen todo tipo de compañías

NetBase Quid es una plataforma de análisis de big data que(privadas, públicas, en funcionamiento, que operan comoinspira el pensamiento completo al establecer conexiones entre

subsidiarias, fuera del negocio) en todo el mundo. Los

cantidades masivas de datos no estructurados. El software

datos de inversión incluyen inversiones privadas, fusiones yaplica tecnología avanzada de procesamiento del lenguajeadquisiciones, ofertas públicas, participaciones minoritarias

natural, análisis semántico y algoritmos de inteligencia

realizadas por PE/VC, brazos corporativos de riesgo, gobiernos

artificial para revelar patrones en grandes conjuntos de datos

e instituciones tanto dentro como fuera de los Estados

no estructurados y para generar visualizaciones que permitan

Unidos. Algunos datos son sencillamente inaccesibles, pora los usuarios obtener información procesable. NetBase Quid

ejemplo, cuando no se revelan los inversores o los importes

utiliza consultas booleanas para buscar áreas de interés,de financiación por parte de éstos. Quid también incorpora

temas y palabras clave en la base de datos de noticias y blogs

información firmográfica, como el año de fundación y laarchivados, empresas y patentes, así como en cualquierubicación de la sede.

conjunto de datos cargado de forma personalizada. Se puede

NetBase Quid incorpora los datos de CapIQ por defecto y añade

filtrar la búsqueda por el marco temporal de la fecha dedatos de Crunchbase para los que no se capturan en CapIQ.

publicación, las regiones de origen, las categorías de origen

De este modo, no sólo se obtienen datos completos y precisos

o las categorías de la industria en las noticias, y por regiones,

sobre todas las organizaciones mundiales, sino que también seimporte de la inversión, estado de funcionamiento, tipo derecogen datos de las empresas en fase inicial y de los eventos

organización (privada/pública) y año de fundación en la basede financiación. La información de las empresas se cargade datos de empresas. A continuación, NetBase Quid visualiza

semanalmente.

estos puntos de datos basándose en la similitud semántica.

Metodología

Búsqueda, fuentes de datos y Scope

La consulta booleana se utiliza para buscar áreas de interés,

Aquí se indexan 3,6 millones de perfiles de empresas públicas

temas y palabras clave en la base de datos de empresas

y privadas procedentes de múltiples fuentes de datos con elarchivadas, dentro de sus descripciones de negocio y sitios

fin de buscar en las descripciones de las empresas, filtrando eweb. Podemos filtrar los resultados de la búsqueda por

incluyendo metadatos que van desde la información de inversión

regiones de la sede central, importe de la inversión, estado dehasta la información firmográfica, como el año de fundación,

funcionamiento, tipo de organización (privada/pública) y año

la ubicación de la sede, etc. La información de las empresas

de fundación. A continuación, Quid visualiza estas empresas.

se actualiza semanalmente. El algoritmo de Quid lee una granSi hay más de 7.000 empresas en el resultado de la búsqueda,

cantidad de datos de texto de cada documento (artículo de

Quid selecciona las 7.000 más relevantes para su visualización

noticias, descripciones de empresas, etc.) para establecer

basándose en el algoritmo del lenguaje.

vínculos entre diferentes documentos basándose en su lenguaje
similar. Este proceso se repite a una escala inmensa, lo que
produce una red con diferentes clusters que identifican temas o

Búsqueda booleana: “artificial intelligence” or “AI” or“machine learning” or “deep learning”

áreas de interés distintos. Las tendencias se identifican a partir

Companías:de las palabras clave, las frases, las personas, las empresas, las• Gráfico 3.2.1: Empresas mundiales de IA y ML en las que seinstituciones que Quid identifica y los demás metadatos que seha invertido (privadas, OPI, fusiones y adquisiciones) desde el

introducen en el software.

01/01/2011 hasta el 31/12/2020.
•G
 ráfico 3.2.2-3.2.6: Empresas globales de IA y ML que han

APÉNDICEAPPENDIXTABLA
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206

Informe
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IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

invertido más de 400.000 dólares en los últimos 10 años

APÉNDICE

CA P Í T U LO 3:
ECONOMÍA

citas de los ejecutivos se recogieron durante esas entrevistas.

(del 1 de enero de 2011 al 31 de diciembre de 2020): se han
seleccionado 7.000 empresas de entre 7.500 mediante elNotaalgoritmo de relevancia de Quid.

Los encuestados están limitados por su percepción de laDefinición de evento objetivo• Inversiones privadas: una colocación privada es una venta
privada de valores recién emitidos (capital o deuda) por una
empresa a un inversor seleccionado o a un grupo seleccionado
de inversores. Las participaciones que toman los compradores
en las colocaciones privadas suelen ser minoritarias (menosdel 50%), aunque también es posible tomar el control de una
empresa a través de una colocación privada, en cuyo casola colocación privada sería una inversión de participación
mayoritaria.
• Inversiones minoritarias: se trata de adquisiciones departicipaciones minoritarias en Quid, que tienen lugar cuando

adopción de la IA en su organización.

F E D E R AC I Ó N I N T E R N AC I O N A L D E
R O B ÓT I CA

FuenteLos datos se recibieron directamente del Informe Mundial de
Robótica 2020 de la Federación Internacional de Robótica (IFR).
Más información sobre la IFR.

Metodología
Los datos mostrados son el número de robots industriales
instalados por país. Los robots industriales se definen según lanorma ISO 8373:2012. Ver más información sobre la metodología

el comprador adquiere menos del 50% de la participaciónde IFR.

existente en entidades, producto de activos y divisiones deConsideraciones

negocio.
• M&A: se refiere a un comprador que adquiere más del 50% dela participación existente en entidades, producto de activos ydivisiones de negocio.

M C K I N S E Y & C O M PA N Y

FUENTE

Esta encuesta fue redactada, rellenada y analizada por McKinsey& Company. Puede encontrar resultados adicionales de la
Encuesta Global de IA aquí.

Metodología•N o está claro cómo identificar qué porcentaje de unidades
robóticas ejecutan software que se clasificaría como “IA”, y no
está claro hasta qué punto el desarrollo de la IA contribuye al
uso de robots industriales.
• Esta métrica se denominó “importaciones de robots” en elInforme del Índice de IA de 2017.

P R AT T L E (S O LO R E P O R T E S D E
G A N A N C I A S)
Preparado por Jeffrey Banner y Steven Nichols

La encuesta se llevó a cabo en línea y sobre el terreno del 9 al

Fuente19 de junio de 2020, y obtuvo respuestas de 2.395 participantes

Liquidnet proporciona datos de sentimiento que predicen elque representaban toda la gama de regiones, sectores, tamaños

impacto en el mercado de las comunicaciones de los bancosde empresas, especialidades funcionales y cargos. De esos

centrales y las empresas. Más información sobre Liquidnet aquí.

encuestados, 1.151 dijeron que sus organizaciones habían
adoptado la IA en al menos una función y se les preguntó sobre
el uso de la IA en sus organizaciones. Para ajustar las diferencias
en las tasas de respuesta, los datos se ponderan en función dela contribución de la nación de cada encuestado al PIB mundial.
McKinsey también realizó entrevistas con ejecutivos entre mayo
y agosto de 2020 sobre el uso de la IA en sus empresas. Todas las

APÉNDICEAPPENDIXTABLA
TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS207

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

APÉNDICE

CA P Í T U LO 4 :E D U CAC I Ó N
EN IACAPÍTULO 4: EDUCACIÓN EN IA
E N C U E S TA C R A TAU L B E E

2021.

Preparado por Betsy Bizot (asociado sénior de investigación

La encuesta Taulbee de la CRA se envía únicamente a losde la CRA) y Stu Zweben (director del estudio de CRA, profesor
emérito de la Unviersidad Estatal de Ohio)

FuenteLa Computing Research Association (CRA) está conformada
por más de 200 organizaciones norteamericanas activas enla investigación informática: departamentos académicosde ciencias de la computación e ingeniería informática;

departamentos de doctorado de informática, ingeniería
informática y ciencias/sistemas de la información.
Históricamente, (a) Taulbee cubre entre 1/4 y 1/3 del total
de licenciados en ciencias de la computación en los Estados
Unidos; (b) el porcentaje de mujeres que obtienen títulosde licenciatura es menor en las escuelas Taulbee que en el
conjunto; y (c) Taulbee sigue las tendencias de la producción

laboratorios y centros de la industria, el gobierno y el mundo

general de ciencias de la computación.

académico; y sociedades profesionales afiliadas (AAAI, ACM,

Consideraciones

CACS/AIC, IEEE Computer Society, SIAM USENIX). La misiónde CRA es mejorar la innovación uniéndose a la industria, el
gobierno y el mundo académico para fortalecer la investigacióny la educación avanzada en computación. Más información
sobre CRA aquí.

Metodología
La Encuesta Taulbee del CRA recopila datos de la encuesta
durante el otoño de cada año académico, poniéndose en
contacto con más de 200 departamentos que conceden
doctorados. Los detalles sobre la Encuesta Taulbee pueden
encontrarse aquí. Taulbee no encuesta directamente a
los estudiantes. El departamento identifica el área deespecialización de cada nuevo doctorado, así como su tipode empleo. Los datos se recogen de septiembre a enero decada año académico para los doctores concedidos en el año
académico anterior. Los resultados se publican en mayo, una•D e especial interés en las tendencias del mercado de trabajo
de doctorado son las métricas sobre el área de especializaciónde doctorado en IA. La categorización de las áreas deespecialización cambió en 2008 y se aclaró en 2016. De
2004 a 2007, la IA y la robótica estaban agrupadas; de 2008a la actualidad, la IA está separada; en 2016 se aclaró a losencuestados que la IA incluye el ML.
•N otas sobre las tendencias de las nuevas contrataciones
de profesores titulares (en general y en particular en lasescuelas de la UCA): En la Encuesta Taulbee de 2018, porprimera vez, preguntamos cuántas nuevas contrataciones
habían provenido de las siguientes fuentes: nuevo doctorado,
postdoc, industria y otro académico. Los resultados indicaronque el 29% de los nuevos profesores asistentes procedían deotra institución académica.
•E s posible que algunos hayan sido profesores o investigadoresvez cerrada la recogida de datos. Por lo tanto, los datos de 2019
estuvieron recién disponibles la primavera pasada, y las cifras
proporcionadas para 2020 estarán disponibles en mayo de

APÉNDICEAPPENDIXTABLA
TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

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Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

APÉNDICE

CA P Í T U LO 4 :E D U CAC I Ó N
EN IA

en lugar de titulares, pero es probable que haya algún
movimiento entre instituciones, lo que significa que el número

que conducen a la obtención de una licenciatura al finalizarla.

total contratado exagera el total de los que son realmente• Curso: un conjunto de lecciones que requieran un mínimo denuevos.

E N C U E S TA D E E D U CAC I Ó N D E L A I
INDEX

2,5 horas de clase (incluyendo conferencia, laboratorio, horasde AT, etc.) por semana durante al menos 10 semanas en total.
Los cursos múltiples con los mismos títulos y números cuentan
como un solo curso.

Preparado por Daniel Zhang (Stanford Institute for Human-• Modelos prácticos de inteligencia artificial - palabras clave:

Centered Artificial Intelligence)

Adaptive learning, AI Application, Anomaly detection, Artificial

Metodología
La encuesta se distribuyó a 73 universidades en línea a lo largo
de tres oleadas, desde noviembre de 2020 hasta enero de 2021, yfue completada por 18 universidades, lo que supone una tasa derespuesta del 24,7%. La selección de universidades se basa en losWorld University Rankings 2021 y Emerging Economies University
Rankings 2020 por The Times Higher Education.

general intelligence, Artificial intelligence, Audio processing,Automated vehicle, Automatic translation, Autonomous
system, Autonomous vehicle, Business intelligence, Chatbot,
Computational creativity, Computational linguistics,
Computational neuroscience, Computer vision, Control theory,
Cyber physical steam, Deep learning, Deep neural network,
Expert system, Face recognition, Human-AI interaction, Image
processing, Image recognition, Inductive programming,

Las 18 universidades son:Intelligence software, Intelligent agent, Intelligent control,• Bélgica: Katholieke Universiteit LeuvenIntelligent software development, Intelligence system,• Canadá: McGill University

Knowledge representation and reasoning, Machine learning,• China: Shanghai Jiao Tong University, Tsinghua University

Machine translation, Multi-agent system, Narrow artificial• Alemania: Ludwig Maximilian University of Munich, Technicalintelligence, Natural language generation, Natural language

University of Munich

processing, Natural language understanding, Neural network,• Rusia: Higher School of Economics, Moscow Institute of Physics

Pattern recognition, Predictive analysis, Recommender system,

and Technology

Reinforcement learning, Robot system, Robotics, Semantic• Suiza: École Polytechnique Fédérale de Lausanneweb, Sentiment analysis, Service robot, Social robot, Sound• Reino Unido: University of Cambridge

synthesis, Speaker identification, Speech processing, Speech• Estados Unidos: California Institute of Technology, Carnegie

recognition, Speech synthesis, Strong artificial intelligence,

Mellon University (Department of Machine Learning), Columbia

Supervised learning, Support vector machine, Swarm

University, Harvard University, Stanford University, University ofintelligence, Text mining, Transfer learning, Unsupervised

Wisconsin–Madison, University of Texas at Austin, Yale University

learning, Voice recognition, Weak artificial intelligence

Definiciones clave• Especialización o programa de estudios: conjunto de cursos
obligatorios y optativos en un área de la disciplina -como la IA-(adaptado de: Centro de Investigación Conjunta, Comisión
Europea, p.68)• Ética en IA - palabras clave: Accountability, Consent,
Contestability, Ethics, Equality, Explainability, Fairness,
Non-discrimination, Privacy, Reliability, Safety, Security,
Transparency, Trustworthy ai, Uncertainty, Well-being((adaptado de: Centro de Investigación Conjunta, Comisión
Europea, p.68)

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TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS209

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2021
Artificial
Intelligence
Index

APÉNDICE

CA P Í T U LO 4 :E D U CAC I Ó N
EN IA

O F E R TA ACA D É M I CA E N L A
E U, C E N T R O C O M Ú N D E
I N V E S T I G AC I Ó N , C O M I S I Ó N
EUROPEA
Preparado por Giuditta De-Prato, Montserrat López Cobo, yy visión artificial” o “informática avanzada (inteligencia

Riccardo Righicomputacional)”. Los programas amplios se centran en

FuenteEl Centro Común de Investigación (CCI) es el servicio de ciencia yconocimiento de la Comisión Europea. El CCI emplea a científicospara que lleven a cabo investigaciones con el fin de proporcionar
asesoramiento científico independiente y apoyo a la política dela UE. Más información sobre el CCI aquí.

Metodología
Mediante técnicas de minería de textos, el estudio identifica
los programas educativos relacionados con la IA a partir delas descripciones de los programas presentes en la base deel dominio abordado, pero de una manera más genérica,
normalmente con el objetivo de construir perfiles más amplioso haciendo referencia al dominio en el marco de un programa
especializado en una disciplina diferente (por ejemplo,
ingeniería biomédica).
Debido a algunas mejoras metodológicas introducidas en esta
edición, concretamente la adición de nuevas palabras clave, no
es posible realizar una comparación estricta. Aun así, más del
90% de todos los programas detectados en esta edición están
provocados por palabras clave presentes en el estudio de 2019.

datos del CCI. Para consultar la base de datos, se obtiene una

La fuente original sobre la que se realizan las consultas es lalista de palabras clave específicas del dominio a través de una

base de datos de Studyportals, formada por más de 207.000

metodología de varios pasos que implica (i) la selección de las

programas de 3.700 universidades de más de 120 países.

principales palabras clave de las revistas científicas específicas

Studyportals recoge la información de las páginas web de lasde IA; (ii) la extracción de términos representativos de lainstituciones y su base de datos se actualiza periódicamente.

dimensión industrial de la tecnología; (iii) el modelado de temas;

Esta fuente, aunque ofrece la cobertura más amplia de todasy (iv) la validación por parte de expertos. En esta edición, lalas identificadas, sigue adoleciendo de cierta falta de cobertura,lista de palabras clave se ha ampliado para cubrir mejor ciertos

sobre todo porque sólo registra los programas en inglés. Esto

subdominios de la IA y para extenderla a dominios transversales

plantea un problema de comparabilidad entre los países derelacionados, como la filosofía y la ética en la IA. A continuación,

habla inglesa y el resto, pero también entre los países conlas palabras clave se agrupan en categorías, que se utilizan paradiferentes niveles de incorporación del inglés como lengua

analizar las áreas de contenido que se imparten en los programas

de enseñanza en la educación superior. Es de esperar que

identificados. Las áreas de contenido utilizadas se han adaptado

los estudios de grado se vean más afectados por este hecho,del informe del CCI “Defining Artificial Intelligence: Towards an

ya que la oferta se imparte mayoritariamente en lengua

Operational Definition and Taxonomy of Artificial Intelligence,”

nativa, a diferencia de los de máster, que atraen a un público

conducido en el contexto de AI Watch.

y un profesorado más internacional. En consecuencia, este

Los programas educativos se clasifican en especializados
y amplios, según la profundidad con la que abordan lainteligencia artificial. Los programas especializados son

estudio puede estar mostrando una imagen parcial del nivel
de inclusión de las competencias digitales avanzadas en losprogramas de grado.

los que se centran en la IA, por ejemplo, “automatización

APÉNDICEAPPENDIXTABLA
TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

210

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

APÉNDICE

CA P Í T U LO 5 : D E SA F Í O S
ÉTICOS DE LAS
A P L I CAC I O N E S D E L A I ACAPÍTULO 5: DESAFÍOS ÉTICOS DE
LAS APLICACIONES DE LA IA
N E T BA S E Q U I D“speech recognition”) OR NLP OR “computer vision” OR

Preparado por Julie Kim[“robotics”](“robotics” OR “factory automation”) OR “intelligent

Quid es una plataforma de análisis de datos dentro de la“face recognition” OR “voice recognition” OR “iris recognition”)

cartera de NetBase Quid que aplica tecnología avanzada
de procesamiento del lenguaje natural, análisis semántico
y algoritmos de inteligencia artificial para revelar patrones
en grandes conjuntos de datos no estructurados y generar
visualizaciones que permitan a los usuarios obtener
información procesable. Quid utiliza consultas booleanas para
buscar áreas de interés, temas y palabras clave en la base dedatos de noticias y blogs archivados, empresas y patentes,
así como en cualquier conjunto de datos cargado de forma
personalizada. Los usuarios pueden filtrar su búsqueda por
fechas de publicación, regiones de origen, categorías de origeno categorías industriales en las noticias; y por regiones, importede la inversión, estado operativo, tipo de organización (privada/pública) y año de fundación dentro de la base de datos de las
empresas. A continuación, Quid visualiza estos puntos de datos

systems” OR [“facial recognition”](“facial recognition” OR
OR [“image recognition”](“image recognition” OR “patternrecognition” OR “gesture recognition” OR “augmented reality”)
OR [“semantic search”](“semantic search” OR “data-mining”
OR “full-text search” OR “predictive coding”) OR “semantic
web” OR “text analytics” OR “virtual assistant” OR “visual
search”) AND (ethics OR “human rights” OR “human values”
OR “responsibility” OR “human control” OR “fairness” OR
discrimination OR non-discrimination OR “transparency” OR“explainability” OR “safety and security” OR “accountability” OR“privacy” )Fuente de conjunto de datos de noticias
Quid indexa millones de artículos de noticias y blogs en inglésde LexisNexis. La plataforma ha archivado noticias y blogs desdeagosto de 2013 hasta la actualidad, actualizándose cada 15

basándose en la similitud semántica.

minutos. Las fuentes incluyen más de 60.000 fuentes de noticias

Red

Visualización de Software Quid

Se buscó [AI technology keywords + Harvard ethics principles
keywords] en las noticias a nivel mundial desde el 1° de enero de2020 hasta el 31 de diciembre de 2020.
Parámetro de búsqueda: (AI OR [“artificial intelligence”](“artificial intelligence” OR “pattern recognition” OR algorithms)
OR [“machine learning”](“machine learning” OR “predictive
analytics” OR “big data” OR “pattern recognition” OR “deeplearning”) OR [“natural language”](“natural language” ORy más de 500.000 blogs.

Quid utiliza una consulta booleana para buscar temas,
tendencias y palabras clave en la base de datos de noticias
archivadas, con la posibilidad de filtrar los resultados por elmarco temporal de la fecha de publicación, las regiones deorigen, las categorías de origen o las categorías industriales.
(En este caso, sólo buscamos noticias globales publicadas
desde el 1 de enero de 2020 hasta el 31 de diciembre de 2020). A
continuación, Quid selecciona las 10.000 historias más relevantes
mediante su algoritmo NLP y visualiza los artículos únicos sin
duplicados.

APÉNDICEAPPENDIXTABLA
TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS

211

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

APÉNDICE

CA P Í T U LO 5 : D E SA F Í O S
ÉTICOS DE LAS
A P L I CAC I O N E S D E L A I A

C O N F E R E N C I A S D E É T I CA E N L A I A
Preparado por Marcelo Prates, Pedro Avelar, y Luis C.
Lambcon mayor frecuencia en los títulos de los artículos a lolargo del tiempo en los lugares de reunión.

FuenteLas palabras clave elegidas para la categoría de palabras
clave clásicas fueron:Prates, Marcelo, Pedro Avelar, Luis C. Lamb. 2018.
On Quantifying and Understanding the Role of Ethics in
AI Research: A Historical Account of Flagship Conferences
and Journals. 21 de septiembre de 2018.

Metodología
El porcentaje de palabras clave tiene una interpretación
sencilla: Para cada categoría (clásica/tendencias/ética),el número de artículos cuyo título (o resumen, en el casode las cifras de la AAAI y NeurIPS) contiene al menos una
palabra clave coincidente. Los porcentajes no sumannecesariamente el 100% (por ejemplo, clásico/tendencia/
ética no son mutuamente excluyentes). Se puede tenerun artículo con coincidencias en las tres categorías.
Para obtener una medida de cuánto se discute la ética enla IA, se buscan términos relacionados con la ética en lostítulos de los artículos de las principales conferencias yrevistas de IA, aprendizaje automático y robótica.
Las palabras clave de ética utilizadas fueron lassiguientes
Accountability, Accountable, Employment, Ethic, Ethical,
Ethics, Fool, Fooled, Fooling, Humane, Humanity, Law,
Machine Bias, Moral, Morality, Privacy, Racism, Racist,
Responsibility, Rights, Secure, Security, Sentience,
Sentient, Society, Sustainability, Unemployment, andWorkforce.
Los conjuntos de palabras clave clásicas y de tendencia
se recopilaron a partir de las áreas del libro más citado
sobre IA de Russell y Norvig [2012] y de la curaduría detérminos a partir de las palabras clave que aparecieron

Cognition, Cognitive, Constraint Satisfaction, Game
Theoretic, Game Theory, Heuristic Search, Knowledge
Representation, Learning, Logic, Logical, Multiagent,
Natural Language, Optimization, Perception, Planning,
Problem Solving, Reasoning, Robot, Robotics, Robots,
Scheduling, Uncertainty, and Vision.
Las palabras clave seleccionadas en tendencia fueron:Autonomous, Boltzmann Machine, Convolutional
Networks, Deep Learning, Deep Networks, Long ShortTerm Memory, Machine Learning, Mapping, Navigation,
Neural, Neural Network, Reinforcement Learning,
Representation Learning, Robotics, Self Driving, SelfDriving, Sensing, Slam, Supervised/Unsupervised
Learning, and Unmanned.
Los términos buscados se basaron en las cuestiones
expuestas e identificadas en los documentos que se
presentan a continuación, y también en los temas
convocados para el debate en la Primera Conferencia
AAAI/ACM sobre IA, Ética y Sociedad.
J. Bossmann. Top 9 Ethical Issues in Artificial Intelligence.
2016. Foro Ecónomico Mundial.
Emanuelle Burton, Judy Goldsmith, Sven Koenig,
Benjamin Kuipers, Nicholas Mattei, and Toby Walsh.
Ethical Considerations in Artificial Intelligence Courses. AI
Magazine, 38(2):22–34, 2017.
The Royal Society Working Group, P. Donnelly, R.
Browsword, Z. Gharamani, N. Griffiths, D. Hassabis, S.
Hauert, H. Hauser, N. Jennings, N. Lawrence, S. Olhede,
M. du Sautoy, Y.W. Teh, J. Thornton, C. Craig, N. McCarthy,
J. Montgomery, T. Hughes, F. Fourniol, S. Odell, W. Kay,
T. McBride, N. Green, B. Gordon, A. Berditchevskaia, A.

APÉNDICETABLA DE CONTENIDOSAPÉNDICEAPPENDIXTABLA
TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS212

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

APÉNDICE

CA P Í T U LO 5 : D E SA F Í O S
ÉTICOS DE LAS
A P L I CAC I O N E S D E L A I A

Dearman, C. Dyer, F. McLaughlin, M. Lynch, G. Richardson,
C. Williams, and T. Simpson. Machine Learning: The
Power and Promise of Computers That Learn by Example.
The Royal Society, 2017.

Conferencia y lugar público - Muestra
El grupo de IA contiene artículos de las principales
conferencias sobre inteligencia artificial y aprendizaje
automático, como AAAI, IJCAI, ICML, y NIPS y también
de Artificial Intelligence Journal y el Journal of Artificial
Intelligence Research (JAIR).
El grupo de robótica contiene artículos publicados en
IEEE Transactions on Robotics and Automation (ahora
conocido como IEEE Transactions on Robotics), ICRA e
IROS.
El grupo de ciencias de la computación contiene artículos
publicados en las principales publicaciones de ciencias
de la computación, como Communications of the ACM,IEEE Computer, ACM Computing Surveys y ACM e IEEE
Transactions.

Código base
El código y los datos están alojados en este repositorio de
GitHub.

APÉNDICEAPPENDIXTABLA
TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS213

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IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

APÉNDICE

CA P Í T U LO 6 :D I V E R S I DA D E N I ACAPÍTULO 6: DIVERSIDAD EN IA
LINKEDIN

benchmark, controlando las ocupaciones.

Presencia de las competencias de IA

Interpretación: La penetración relativa de las habilidades deEl objetivo de este indicador es medir la intensidad de las
habilidades de IA en una entidad (en un país, industria, género,

IA de un país de 1,5 indica que las habilidades de IA son 1,5veces más frecuentes que en el benchmark, para un conjuntoetc.) a través de la siguiente metodología:

superpuesto de ocupaciones.

• Calcular las frecuencias de todas las habilidades agregadas

Comparación global: por género

por los miembros de LinkedIn en una entidad determinada(ocupación, industria, etc.) entre 2015 y 2020, en sus perfiles
profesionales.
• Ponderar de nuevo las frecuencias de las competencias
mediante un modelo TF-IDF para obtener las 50 competencias
más representativas en esa entidad. Estas 50 competencias
componen el “genoma de competencias” de esa entidad.
• Calcular la proporción de competencias que pertenecen
al grupo de competencias de la IA de las principales

La presencia relativa de las habilidades de la IA por país por
género proporciona una descomposición en profundidad de laprevalencia de las habilidades de la IA a través de las reservasde mano de obra femenina y masculina en los países de lamuestra.
Interpretación: Un índice de penetración relativo de lascompetencias de IA de 2 para las mujeres en un país significa
que la penetración media de las competencias de IA entre lascompetencias de la entidad seleccionada.

mujeres de ese país es dos veces superior a la media mundial

Interpretación: El índice de penetración de las habilidades de IA

en el mismo país, el índice de penetración relativo de lasseñala la prevalencia de las habilidades de IA en las ocupaciones,o la intensidad con la que los miembros de LinkedIn utilizan las
habilidades de IA en sus trabajos. Por ejemplo, las 50 principales
habilidades para la ocupación de ingeniero se calculan en basea la frecuencia ponderada con la que aparecen en los perfiles
de los miembros de LinkedIn. Si cuatro de las habilidades queen el mismo conjunto de ocupaciones entre las mujeres. Si,
competencias en IA para los hombres es de 1,9, esto indica
que la penetración media de las competencias en IA entre las
mujeres de ese país es un 5% superior a la de los hombres(calculada dividiendo 1,9 por 2 y restando luego 1, o 2/1,9-1)
para el mismo conjunto de ocupaciones.

poseen los ingenieros pertenecen al grupo de habilidades de IA,
esta medida indica que la penetración de las habilidades de IA seestima en un 8% entre los ingenieros (por ejemplo, 4/50).

Presencia relativa de competencias de IA
Para poder comparar la prevalencia de las competencias
entre países, se calculan los genomas de competencias y se
selecciona un benchmark pertinente (por ejemplo, la media
mundial). A continuación, se elabora una relación entre lapresencia de las competencias de la IA de un país y la delAPÉNDICEAPPENDIXTABLA
TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS214

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IntelligenceIndex Report
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Artificial
Intelligence
Index

APÉNDICE

CA P Í T U LO 7:
P O L Í T I CA S Y E S T R AT E G I A S
N AC I O N A L E S E N I ACAPÍTULO 7: POLÍTICAS Y ESTRATEGIASNACIONALES EN IA
B LO O M B E R G G OV E R N M E N T

de 5.000 millones de dólares en el año fiscal 2021.

Bloomberg Government (BGOV) es un servicio de inteligencia deRegistro del congreso (disponible en el sitio web

mercado por suscripción diseñado para hacer más accesibles
los datos sobre presupuestos y contratos del gobierno de
Estados Unidos a los profesionales de desarrollo empresarial
y asuntos gubernamentales. Las herramientas propias de
BGOV ingieren y organizan conjuntos de datos y documentos
gubernamentales semiestructurados, lo que permite a losusuarios seguir y prever la inversión en mercados clave.

Metodología
Los datos del BGOV incluidos en esta sección proceden de tres

Congressional Record): El BGOV mantiene un repositorio
de documentos del Congreso, que incluye proyectos de ley,enmiendas, resúmenes de proyectos de ley, evaluaciones dela Oficina Presupuestaria del Congreso, informes publicados
por los comités del Congreso, el Servicio de Investigación delCongreso (CRS) y otros. Para la sección “U.S. Congressional
Record”, los analistas de BGOV identificaron toda la legislación(aprobada o presentada), los informes de los comités delCongreso y los informes del CRS que hacían referencia a una

fuentes originales:o más de una docena de palabras clave específicas de IA. Los

Gastos en contratos: La Herramienta de Inteligencia deaños.

Contratos del BGOV ingiere dos veces al día todos los datos
de gasto en contratos publicados en el banco de datos beta.
SAM.gov, y estructura los datos para garantizar una imagen
coherente del gasto gubernamental a lo largo del tiempo.

resultados están organizados por sesiones del Congreso de dos

LIQUIDNET
Preparado por Jeffrey Banner y Steven Nichols

Para la sección “Gasto en contratos del gobierno de EE.UU.”,

Fuentelos analistas del BGOV utilizaron los datos del FPDS-NG,

Liquidnet proporciona datos de sentimiento que predicen elorganizados por la Herramienta de Inteligencia de Contratos,

impacto en el mercado de las comunicaciones de los bancos

para construir un modelo de gasto del gobierno en contratos

centrales y las empresas. Más información sobre Liquidnet aquí.

relacionados con la inteligencia artificial en los años fiscales

Ejemplos de menciones de Bancos Centrales

2000 a 2021. El modelo del BGOV utilizó una combinación decódigos de servicio de productos definidos por el gobierno ymás de 100 palabras clave y acrónimos relacionados con la IApara identificar el gasto en contratos relacionados con la IA.

He aquí algunos ejemplos de cómo la IA es mencionada por
los bancos centrales: En el primer caso, China utiliza una
plataforma de simulación y predicción del entorno geopolítico
que funciona crujiendo enormes cantidades de datos y

Presupuesto para defensa RDT&E: El BGOV organizó lasluego proporcionando sugerencias de política exterior a los

7.057 partidas presupuestarias incluidas en la solicitud de

diplomáticos chinos o el Banco de Japón utiliza modelos depresupuesto de RDT&E basándose en los datos disponibles en

predicción de IA para los tipos de cambio. En el segundo caso,

el sitio web del Contralor del Departamento de Defensa. Paramuchos bancos centrales dirigen las comunicaciones a través

la sección “Presupuesto del Departamento de Defensa (DOD)”,de documentos oficiales; por ejemplo, el 25 de julio de 2019, el

BGOV utilizó un conjunto de más de una docena de palabras

Banco Central de Holanda (DNB) publicó Lineamientos para elclave específicas de la IA para identificar 305 actividades

uso de la IA en servicios financieros y lanzó sus seis principios

presupuestarias únicas relacionadas con la inteligencia“SAFEST” para el uso responsable de la IA en compañías

artificial y el aprendizaje automático por un valor combinado

reguladas— o un discurso el 4 de junio de 2019, por el Director
Ejecutivo de Supervisión de Tomadores de Depósitos delBanco de Inglaterra James Proudman, titulado “MGestionando

A
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APÉNDICE

CA P Í T U LO 7:
P O L Í T I CA S Y E S T R AT E G I A S
N AC I O N A L E S E N I A

máquinas: el gobierno de la inteligencia artificial”, enfocado en

Por lo tanto, si un miembro menciona la IA o el ML varias veces

la creciente importancia estratégica del uso de la IA en los entes

en sus comentarios, sólo aparecerá una vez. Sin embargo, si,

financieros regulados.

durante el mismo evento, el mismo orador menciona la IA o

M C K I N S E Y G LO BA L I N S T I T U T E

FuenteLa recolección de datos y los análisis fueron realizados
por el McKinsey Global Institute (MGI).

Canada (Cámara de los Comunes)
Los datos se recogieron utilizando el buscador Hansard en elsitio web del Parlamento de Canadá. El MGI buscó los términos“Artificial Intelligence” y “Machine Learning” (comillas incluidas)
y descargó los resultados en forma de CSV. El rango de fechas
se estableció en “todos los debates”. Los datos son del 31 dediciembre de 2020. Los datos están disponibles en línea desde el
31 de agosto de 2002.

el ML en comentarios separados (con otros oradores entre
ellos), aparecerá varias veces. Los recuentos de la Inteligencia
Artificial o el Aprendizaje Automático están separados, ya
que se realizaron en búsquedas separadas. No se incluyen lasmenciones de las abreviaturas IA o ML.

Estados Unidos (Senado y Cámara de losRepresentantes)
Los datos se recogieron usando la herramienta de búsquedaavanzada del sitio web del registro del Congreso. MGI nuscó
los términos “Artificial Intelligence” y “Machine Learning”(incluyendo las comillas) y descargó los resultados como
un CSV. La opción “word variant” no fue seleccionada y losdocumentos incluyeron al Senado, Cámara de Representantes,

Cada recuento indica que la Inteligencia Artificial o ely observaciones ampliadas, pero no incluyeron el boletín

Aprendizaje Automático se mencionó en un comentario u

diario. los datos cubren hasta el 31 de diciembre de 2020y estáobservación particular durante los procedimientos de la Cámara

disponible en línea desde el Congreso 104 en adelante (es decir,

de los Comunes. Esto significa que, dentro de un evento odesde 1995).

conversación, si un miembro menciona la IA o el ML varias veces
dentro de sus comentarios, sólo aparecerá una vez. Sin embargo,si, durante el mismo evento, el orador menciona la IA o el ML en
comentarios separados (con otros oradores en medio), aparecerá
varias veces. Los recuentos de la Inteligencia Artificial o el
Aprendizaje Automático están separados, ya que se realizaron
en búsquedas separadas. No se incluyen las menciones de lasabreviaturas IA o ML.

Reino Unido (Cámara de los Comunes, Casa delos Lores, Salón de Westminster y Comités)Los datos se recogieron usando la herramienta de búsquedade referencias del sitio Hansard del Parlamento británico.
El MGI buscó los términos “Artificial Intelligence” y “Machine
Learning” (comillas incluidas) y catalogó los resultados. Los
datos corresponden al 31 de diciembre de 2020. Los datos están
disponibles en línea a partir del 1 de enero de 1800. Contiene
información parlamentaria con licencia de Open Parliament
Licence v3.0.
Al igual que en Canadá, cada recuento indica que la Inteligencia

Cada conteo indica que Artificial Intelligence o Machine Learning
fue mencionado durante un evento en particular contenido
dentro del registro del Congreso, incluyendo la lectura de unproyecto de ley. Si un orador menciona la IA o el ML varias veces
en sus comentarios, o varios oradores mencionan la IA o el ML
en el mismo evento, sólo aparecerá una vez como resultado. Losrecuentos de la Inteligencia Artificial o el Aprendizaje Automático
están separados, ya que se realizaron en búsquedas separadas. No
se incluyen las menciones de las abreviaturas AI o ML.

P O L Í T I CA S P Ú B L I CA S D E E E .U U. E N
IAFuenteLa recogida y el análisis de los datos fueron realizados por el
Stanford Institute of Human-Centered Artificial Intelligence y AI
Index.

Organizaciones
Para desarrollar una mejor comprensión del pensamientode vanguardia que motiva la política de IA, rastreamos losArtificial o el Aprendizaje Automático fueron mencionados en un
comentario u observación particular durante un procedimiento.

A
PPENDIXAPÉNDICE
TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS
TABLA

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APÉNDICE

CA P Í T U LO 7:
P O L Í T I CA S Y E S T R AT E G I A S
N AC I O N A L E S E N I A

documentos de política publicados por 36 organizaciones asalud global

través de tres amplias categorías que incluyen:• Ciencias físicas: química, física, astronomía, ciencias de la tierrae

Grupos de reflexión, institutos de política y academia: Se trata• Energía y medio ambiente: Costes energéticos, cambio climático,de organizaciones en las que expertos (a menudo procedentes

mercados energéticos, contaminación, conservación, petróleo ydel mundo académico y de la esfera política) proporcionan

gas, energías alternativas

información y asesoramiento sobre problemas políticos• Asuntos internacionales y seguridad internacional: relaciones

concretos. Incluimos las siguientes 27 organizaciones: AI

internacionales, comercio internacional, países en desarrollo,

PULSE at UCLA Law, American Enterprise Institute, Aspen

ayuda humanitaria, guerra, seguridad regional, seguridad

Institute, Atlantic Council, Berkeley Center for Long-Termnacional, armas autónomasns

Cybersecurity, Brookings Institution, Carnegie Endowment for• Justicia y aplicación de la ley: justicia civil, justicia penal, justicia

International Peace, Cato Institute, Center for a New Americansocial, policía, seguridad pública, tribunaless

Security, Center for Strategic and International Studies, Council• Comunicación y medios de comunicación: redes sociales,

on Foreign Relations, Georgetown Center for Security anddesinformación, mercados de medios de comunicación, deepfakes

Emerging Technology (CSET), Harvard Belfer Center, Harvard• Gobierno y administración pública: gobierno federal, gobierno

Berkman Klein Center, Heritage Foundation, Hudson Institute,estatal, gobierno local, eficiencia del sector público, eficacia

MacroPolo, MIT Internet Policy Research Initiative, New Americadel sector público, servicios gubernamentales, prestaciones

Foundation, NYU AI Now Institute, Princeton School of Publicgubernamentales, programas gubernamentales, obras públicas,

and International Affairs, RAND Corporation, Rockefellertransporte público

Foundation, Stanford Institute for Human-Centered Artificial• Democracia: elecciones, derechos, libertades, libertades

Intelligence (HAI), Stimson Center, Urban Institute, Wilson

personales

Center.

• Industria y regulación: economía, antimonopolio, fusiones

Sociedad civil, asociaciones y consorcios: Instituciones sin

y adquisiciones, competencia, finanzas, gestión, cadena deánimo de lucro que incluyen organizaciones comunitarias

suministro, telecomunicaciones, regulación económica, normasy ONG que defienden una serie de cuestiones sociales.

técnicas, industria y regulación de vehículos autónomos

Incluimos las nueve organizaciones siguientes: Algorithmic• Innovación y tecnología: avances y mejoras en la tecnología de IA,

Justice League, Alliance for Artificial Intelligence in Healthcare,

I+D, propiedad intelectual, patentes, emprendimiento, ecosistemas

Amnistía Internacional, EFF, Future of Privacy Forum, Humande innovación, startups, informática, ingeniería

Rights Watch, IJIS, Institute for Electrical and Electronics• Educación y habilidades: primera infancia, K-12, educación

Engineers, Partnership on AI

superior, STEM, escuelas, aulas, recualificación

Industria y consultoría: Prácticas profesionales que• Mano de obra: oferta y demanda de trabajo, talento, inmigración,

proporcionan asesoramiento experto a los clientes y a losmigración, economía del personal, futuro del trabajo

grandes actores de la industria. Incluimos seis organizaciones• Ciencias sociales y del comportamiento: sociología, lingüística,

destacadas en este espacio: Accenture, Bain & Co., BCG,

antropología, estudios étnicos, demografía, geografía, psicología,

Deloitte, Google AI, McKinsey & Company

ciencias cognitivas

Metodología• Humanidades: artes, música, literatura, lengua, interpretación,
teatro, clásicos, historia, filosofía, religión, estudios culturales

Cada área temática amplia se basa en una colección de palabras• Equidad e inclusión: prejuicios, discriminación, género, raza

clave subyacentes que describen el contenido del documento•P rivacidad, seguridad y protección: anonimato, GDPR,

específico. Hemos incluido 17 temas que representan la mayor

protección del consumidor, seguridad física, control humano,parte del discurso relacionado con la IA entre 2019-2020. Estas

ciberseguridad, encriptación, piratería informáticag

áreas temáticas y las palabras clave asociadas se enumeran a•É tica: transparencia, responsabilidad, valores humanos,

continuación.

derechos humanos, sostenibilidad, explicabilidad,• Ciencias Biológicas y de la Salud: medicina, sistemas sanitarios,interpretabilidad, normas para la toma de decisiones

descubrimiento de fármacos, cuidados, investigación
biomédica, seguros, comportamientos sanitarios, COVID-19,
APÉNDICE
APPENDIXTABLA
TA B L EDE
O FCONTENIDOSCONTENTS217

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Artificial
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Index

APÉNDICEV I TA L I DA D G LO B AL DE LA IA

VITALIDAD GLOBAL DE LA IA
RESUMEN
Las tablas a continuación muestran el pilar principal, los subpilares y los indicadores cubiertos por la Herramienta de Vitalidad
Global de la IA. Cada subpilar se compone de indicadores individuales recogidos en el Libro de códigos de la IA mundial. Hay
un total de 22 indicadores, 14 de ellos en el pilar de Investigación y Desarrollo (I+D), 6 en el pilar de Economía y 2 en el pilar deInclusión, específicos para la diversidad de género. Para ayudar a la toma de decisiones basada en datos para diseñar estrategias
políticas nacionales, la herramienta de Vitalidad Global de la IA está disponible en la web.

I+D
SUB-PILAR

VARIABLE

Publicaciones en conferencias

Número de artículos publicados en conferencias de IA*

Publicaciones en conferencias

Número de artículos publicados en conferencias de IA per cápita

Publicaciones en conferencias

Número de citas en conferencias de IA*

Publicaciones en conferencias

Número de citas en conferencias de IA per cápita

Publicaciones periódicas

Número de artículos publicados en publicaciones periódicas de IA*

Publicaciones periódicas

Número de artículos publicados en publicaciones periódicas de IA per
capita*Publicaciones periódicas

Número de citas en publicaciones periódicas de IA*

Publicaciones periódicas

Número de citas en publicaciones periódicas de IA per cápita

Innovación > Patentes

Número de patentes de IA*

Innovación > Patentes

Número de patentes de IA per cápita

Innovación > Patentes

Número de citas de patentes de IA*

Innovación > Patentes

Número de citas de patentes de IA per cápita

Publicaciones periódicas> Aprendizaje profundo

Número de artículos de aprendizaje profundo*

Publicaciones periódicas> Aprendizaje profundo

Número de artículos de aprendizaje profundo per cápita

ECONOMÍA

INCLUSIÓN

SUB-PILAR

VARIABLE

SUB-PILAR

VARIABLE

Competencias

Presencia relativa de competencias

EmpleoÍndice de contratación en IA

Diversidad degéneroPresencia de competencias en IA(mujeres)Inversión

Inversión privada total en IA*

Diversidad degéneroCantidad de ocupaciones únicas en
IA (títulos de los puestos), mujeres

Inversión

Inversión privada en IA per cápita

Inversión

Número de startups financiadas*

Inversión

Número de startups financiadas per cápitaA
PPENDIXAPÉNDICE
TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS
TABLA

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La herramienta web permite a los usuarios ajustar lasponderaciones de cada métrica en función de sus preferencias
individuales. La configuración por defecto de la herramienta

APÉNDICEV I TA L I DA D G LO B AL DE LA IA

CONSTRU CCIÓN DE L A
V ITAL I DAD GLOBAL DE L A IA:
M E DIDA COM P U E STA

permite al usuario seleccionar entre tres opciones deFuenteponderación:Los datos son recogidos por el Índice AI utilizando diversos

All weights to midpoint
Este botón asigna pesos iguales para todos los indicadores.

Only absolute metrics
Este botón asigna los pesos máximos a las métricas absolutas.
Las métricas per cápita no están bajo consideración.

Only per capita metrics
Este botón asigna pesos máximos a las métricas per cápita. No
se tienen en cuenta las métricas absolutas.
El usuario puede ajustar los pesos de cada métrica en
función de sus preferencias. Los gráficos se actualizan
automáticamente cuando se modifica cualquier peso.
El usuario puede seleccionar la vista “Global” o “National”

conjuntos de datos a los que se hace referencia en loscapítulos del Informe del Índice AI 2020.

Metodología
Paso 1: Obtener, armonizar e integrar los datos sobre losatributos individuales en todos los países y en eltiempo.
Paso 2: Utilizar la Escala Mínima-Máxima para normalizar
cada indicador específico del país entre 0 y 100.
Paso 3: Tomar la media aritmética por indicador de cada paíspara un año determinado.
Paso 4: Construir ponderados modulares para los pilaresdisponibles y los indicadores individuales.

Medida agregada
El Índice Compuesto de Vitalidad de la IA puede expresarseen la siguiente ecuación:

para visualizar los resultados. La vista “Global” ofrece una
vista comparativa entre países basada en las ponderaciones
seleccionadas por el usuario. La vista “National” ofrece una
inmersión profunda en el país para evaluar en qué indicadoresde IA es relativamente mejor un país determinado. Los valores
específicos de las métricas de los países se escalan (0-100),

donde c representa un país y t representa el año,es el indicador
individual escalado (0-100), es la ponderación asignada a losindicadores individuales, es la ponderación específica de uno
de los tres pilares de alto nivel y N es el número de indicadores

donde 100 indica que un determinado país tiene el número más

disponibles para un país determinado para un año específico.

alto en la distribución global para esa métrica, y a la inversa,

Normalización

números pequeños como 0 o 1 indican valores relativamentebajos en la distribución global. Esto puede ayudar a identificaráreas de mejora y a identificar estrategias políticas nacionales
para apoyar un ecosistema de IA vibrante.

Para ajustar las diferencias en las unidades de medida y losrangos de variación, las 22 variables se normalizaron en elrango [0, 100], y las puntuaciones más altas representan
mejores resultados. Se adoptó un método de normalización
mínimo-máximo, dados los valores mínimo y máximo decada variable respectivamente. Los valores más altos indican
mejores resultados. La fórmula de normalización es:

Cobertura y consideraciones
Se eligió un umbral del 73% de cobertura para seleccionar
la lista final de países basándose en una media de los datos
disponibles entre 2015-2020. Rusia y Corea del Sur se añadieron
manualmente debido a su creciente importancia en el panorama
mundial de la IA, aunque no superaron el umbral del 73%.
APPENDIXAPÉNDICETABLA
TA B L EDE
O FCONTENIDOSCONTENTS

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Index

APÉNDICEV I TA L I DA D G LO B AL DE LA IAI N D I CA D O R E S D E I N V E S T I G AC I Ó N Y D E SA R R O L LO
ID

PILAR

SUB-PILARNOMBRE

DEFINICIÓNFUENTE

1

Investigacióny desarrollo

Publicaciones
enconferencias

Número deartículos en
conferencias deIA*

Recuento total de trabajos publicados en conferencias
de IA atribuidos a instituciones del país en cuestión.

Microsoft Academic
Graph (MAG)2

Investigacióny desarrollo

Publicaciones
enconferencias

Número deartículos en
conferencias deIA per cápita

Recuento total de trabajos de conferencias de IA
publicados atribuidos a instituciones del país encuestión en términos per cápita. El denominador
es la población (en decenas de millones) de un año
determinado para obtener valores a escala.

Microsoft Academic
Graph (MAG)3

Investigacióny desarrollo

Publicaciones
enconferencias

Número de citas
en conferencias
de IA*

Recuento total de citas de conferencias de IA atribuidas Microsoft Academic
a instituciones del país en cuestión.
Graph (MAG)4

Investigacióny desarrollo

Publicaciones
enconferencias

Número de citas
en conferencias
de IA per cápita

Recuento total de citas de conferencias de IA atribuidas
a instituciones en el país dado en términos per cápita. El Microsoft Academic
Graph (MAG)denominador es la población (en decenas de millones)de un año determinado para obtener valores a escala.

5

Investigacióny desarrollo

Publicaciones
periódicas

Número deartículos en IA*

Recuento total de artículos publicados en revistas de IA
atribuidos a instituciones del país en cuestión.

6

Investigacióny desarrollo

Publicaciones
periódicas

Recuento total de artículos publicados en revistas de
IA atribuidos a instituciones del país en cuestión en
Número deartículos en IA per términos per cápita. El denominador es la población(en decenas de millones) de un año determinado para
cápitaobtener valores a escala.

Microsoft Academic
Graph (MAG)7

Investigacióny desarrollo

Publicaciones
periódicas

Número de citas
en revistas de IA*

Recuento total de citas de revistas de IA atribuidas ainstituciones del país en cuestión.

Microsoft Academic
Graph (MAG)8

Investigacióny desarrollo

Publicaciones
periódicas

Número de citas
en revistas de IA
per cápita

Recuento total de citas de revistas de IA atribuidas ainstituciones del país dado en términos per cápita. El
denominador es la población (en decenas de millones)de un año determinado para obtener valores a escala.

Microsoft Academic
Graph (MAG)9

Investigacióny desarrollo

Innovación >Patentes

Número depatentes de IA*

Recuento total de patentes de IA publicadas atribuidas
a instituciones del país en cuestión.

Microsoft Academic
Graph (MAG)Recuento total de patentes de IA publicadas atribuidas
a instituciones del país en cuestión en términos per
cápita. El denominador es la población (en decenas demillones) de un año determinado para obtener valores
a escala.

Microsoft Academic
Graph (MAG)Microsoft Academic
Graph (MAG)10

Investigacióny desarrollo

Innovación >Patentes

Número depatentes de IA
per cápita

11

Investigacióny desarrollo

Innovación >Patentes

Recuento total de citas de patentes de IA publicadas
Número de citas
atribuidas a las instituciones de presentación dede patentes de IA*patentes de origen.

Microsoft Academic
Graph (MAG)Recuento total de citas de patentes de IA publicadas
atribuidas a instituciones en el país de origen de lapresentación de la patente, en términos per cápita. El
denominador es la población (en decenas de millones)de un año determinado para obtener valores a escala.

Microsoft Academic
Graph (MAG)12

Investigacióny desarrollo

Innovación >Patentes

Número de citasde patentes de IA
per cápita

13

Investigacióny desarrollo

Publicaciones
periódicas >Aprendizaje
profundo

Número deartículos deaprendizaje
profundo*

Recuento total de artículos arXiv sobre aprendizaje
arXiv, NESTA
profundo atribuidos a instituciones del país en cuestión.

Investigacióny desarrollo

Publicaciones
periódicas >Aprendizaje
profundo

Número deartículos deaprendizaje
profundo per
cápitaRecuento total de artículos arXiv sobre aprendizaje
profundo atribuidos a instituciones del país en cuestión
en términos per cápita. El denominador es la población(en decenas de millones) de un año determinado paraobtener valores escalados.

14

A
PPENDIXAPÉNDICE
TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS
TABLA

arXiv, NESTA

220

Informe
Artificial2021
IntelligenceIndex Report
2021
Artificial
Intelligence
Index

APÉNDICEV I TA L I DA D G LO B AL DE LA IAI N D I CA D O R E S E C O N Ó M I C O S
ID

15

PILAR

Economía

SUB-PILARNOMBRE

DEFINICIÓNFUENTE

Competencias

Presencia
relativa de lascompetencias

La medida del índice de penetración relativo de lascompetencias se basa en un método para compararla prevalencia de las competencias de la IA en laocupación media de cada país frente a un benchmark(por ejemplo, la media mundial), controlando el mismo
conjunto de ocupaciones.

LinkedIn Economic
Graph

16

Economía

EmpleoEl índice de contratación de IA es el porcentaje demiembros de LinkedIn que tenían alguna habilidad deIA (véase el Apéndice para la agrupación de habilidadesde IA) en su perfil y añadieron un nuevo empleador a
LinkedIn Economic
su perfil en el mismo mes en que comenzó el nuevoÍndice deGraphcontratación en IA trabajo, dividido por el número total de miembrosde LinkedIn en el país. A continuación, este índice se
indexa con el mes medio de 2015-2016; por ejemplo, uníndice de 1,05 indica un índice de contratación que es
un 5 % superior al mes medio de 2015-2016.

17

Economía

InversiónMonto total delfinanciamiento*

Importe total de la financiación privada de Inversión
recibida para las startups de IA (en dólares nominales).

Crunchbase, CapIQ,
NetBase Quid

Importe total de la financiación privada de Inversión
recibida para las startups de IA en términos per
cápita. El denominador es la población (en decenas demillones) de un año determinado para obtener valores
debidamente escalados.

Crunchbase, CapIQ,
NetBase Quid

Número total de empresas de IA fundadas en el país encuestión.

Crunchbase, CapIQ,
NetBase Quid

18

Economía

Inversión

Financiamiento
total per cápita

19

Economía

Inversión

Número decompañías
financiadas*

Inversión

Número total de empresas de IA fundadas en el país
en cuestión en términos per cápita. El denominador
Número dees la población (en decenas de millones) de un año
compañías per
determinado para obtener valores debidamentecápita financiadas
escalados.
.

20

Economía

Crunchbase, CapIQ,
NetBase QuidI N D I CA D O R E S D E I N C LU S I Ó N
ID

21

22

PILAR

Inclusión

Inclusión

SUB-PILARNOMBRE

DEFINICIÓNFUENTE

Diversidad degéneroPresencia decompetencias deIA (mujeres)

La medida del índice de penetración relativo de lascompetencias se basa en un método para compararla prevalencia de las competencias de la IA en laocupación media de cada país frente a un benchmark(por ejemplo, la media mundial), controlando el mismo
conjunto de ocupaciones.

LinkedIn Economic
Graph

Diversidad degéneroNúmero deocupacionesúnicas en IA(títulos de lospuestos), mujeres

Número de ocupaciones únicas de IA (o títulos detrabajo) con alta penetración de habilidades de IA paralas mujeres en un país determinado.

LinkedIn Economic
Graph

APÉNDICEAPPENDIXTABLA
TA B L E DEO FCONTENIDOSCONTENTS221

Informe 2021
Artificial
Intelligence Index