El Centro Nacional de Inteligencia Artificial (IA) de Uruguay, inaugurado el pasado 7 de setiembre, busca desarrollar “conocimiento profundo” sobre esta tecnología y generar capacidades propias para aplicarla a problemas específicos del país. La estrategia apunta, entre otras cosas, al desarrollo de modelos de lenguaje especializados en áreas como salud, agro y educación, explicó a la diaria su director ejecutivo, Diego Garagorry.
El objetivo del centro es “tener en el país un conocimiento profundo sobre la inteligencia artificial y sobre qué se puede hacer con ella”, señaló Garagorry, quien aclaró que Uruguay no pretende competir por escala con los grandes modelos de frontera. En cambio, planteó la posibilidad de desarrollar small language models (SLM), modelos pequeños y superespecializados capaces de resolver problemas concretos y analizar grandes volúmenes de datos para hacer predicciones específicas.
El centro tendrá como objetivo conectar las capacidades de investigación que ya existen en las universidades con las necesidades de la industria y del Estado. “La idea es estar alineados con las necesidades del país: dónde necesitamos generar mejores capacidades para poder desarrollar la industria, mejorar los servicios que brinda el Estado y generar mayor bienestar para las personas”, afirmó.
La estrategia no estará limitada a un tipo determinado de tecnología: dependiendo de cada problema, podrán utilizarse modelos propios, modelos de pesos abiertos o servicios de modelos de frontera. El centro prevé contar con una infraestructura pequeña propia y apoyarse también en capacidades que desarrollen Antel y proveedores de nube.
“No estamos limitados”, afirmó Garagorry, quien sostuvo que Uruguay cuenta con capacidades técnicas y una industria del software fuerte, que pueden articularse con la investigación para generar soluciones de mayor valor y conocimiento.
Para alguien que escucha hablar del Centro Nacional de Inteligencia Artificial, pero no sabe qué significa en la práctica, ¿qué va a hacer un investigador del instituto un día cualquiera? ¿Qué diferencia habrá entre este centro y una empresa uruguaya que simplemente utiliza herramientas de IA?
El objetivo del investigador es desarrollar conocimiento nuevo, por encima de lo que ya existe, para generar nuevas soluciones o productos y llevarlos a la práctica. Por ejemplo, hoy hay uruguayos que están investigando con IA en áreas como la salud, para la detección temprana del autismo. De hecho, es un trabajo que ya presentó el director científico del centro. Permite, mediante el uso de una tablet, interactuar con niños a partir del año y medio y, con el análisis de imágenes, predecir si tienen autismo o no.
Obviamente, esto no reemplaza al médico, pero hoy es inviable poner a un profesional una hora frente a cada niño para detectar si tiene autismo. Lo que hace esta herramienta es ayudar a identificar quiénes tienen mayor probabilidad, para que el profesional pueda enfocarse específicamente en ellos.
Eso puede ayudar a detectar tempranamente el autismo en muchísimos más niños de lo que se puede hacer hoy. En el agro, por ejemplo, hay investigadores uruguayos que también han trabajado en cómo utilizar la IA en el campo durante períodos de déficit hídrico. Mediante el análisis de imágenes, la IA identifica los plantines mientras un tractor atraviesa el campo y permite que el agua utilizada para el riego se enfoque en los espacios donde tiene mayor necesidad o impacto.
Hay varios usos más. Por ejemplo, también hay uruguayos investigando el uso de IA en el lenguaje de señas, que es algo específico de Uruguay. Es muy difícil que alguna empresa u organismo del resto del mundo esté desarrollando algo especialmente para esto.
Entonces, el centro nos permite darle una mirada a la IA desde los beneficios que puede tener en nuestra sociedad y en las industrias que tienen mayor impacto, y generar capacidades enfocadas en eso.
Es un centro de investigación donde van a estar investigadores y cuyo objetivo principal es conectar los desafíos u oportunidades de la industria y el Estado con las capacidades de investigación que hoy ya se están desarrollando en la academia. La idea es que quienes están investigando en distintas universidades y disciplinas relacionadas con la IA puedan trabajar para generar impacto en desafíos propios del país.
Cuando usted menciona los ejemplos del autismo, el déficit hídrico o el lenguaje de señas, ¿son iniciativas que ya se están desarrollando actualmente? ¿Pasarían a estar también dentro del centro?
No, son simplemente ejemplos de proyectos que podrían investigarse en el centro y que ya se están investigando actualmente fuera de él. Hoy en el centro somos dos personas: el director científico y yo.
Esta semana vamos a estar lanzando el llamado a investigadores para empezar a generar la línea de investigación alrededor de imagen. Los posibles proyectos que investiguemos pueden ser como los que mencioné, para ejemplificar qué significa hacer investigación en IA orientada a problemas del país.
En los próximos meses vamos a lanzar tres líneas de investigación más, mediante llamados abiertos para docentes con dedicación total de las universidades o personas que estén fuera del país y quieran volver o radicarse aquí, para desarrollar líneas de investigación especializadas en otras ramas de la IA, que pueden ser robótica, lenguaje e IA y sociedad.
Además, no va a ser solamente investigación técnica, sino que se va a abordar desde distintas miradas, siempre con el foco en qué capacidades necesitamos desarrollar a nivel país para aprovechar la IA y generar impacto en el bienestar de las personas.
¿Qué significa exactamente “generar capacidades propias en IA”?
Con “capacidades propias” me refiero a tener en el país conocimiento profundo sobre la IA y sobre qué se puede hacer con ella. Obviamente, por un tema de escala, no podemos competir con un modelo de frontera como GPT-6 o como los últimos de Claude, pero sí se pueden desarrollar, por ejemplo, lo que se llaman SLM, small language models: modelos pequeños, superespecializados en una temática, que resuelvan un problema específico relacionado, por ejemplo, con la salud, el agro o la educación.
Al final del día, se trata de analizar grandes volúmenes de datos y de hacer predicciones sobre las salidas que uno necesita, y eso se puede hacer de forma especializada para problemas muy puntuales.
¿Buscarían desarrollar modelos de lenguaje especializados en áreas como salud, agro y educación?
Sí, puede ser. Los resultados de las investigaciones pueden ser soluciones de software o modelos especializados. Al final del día, se está desarrollando conocimiento en áreas que se aplican a la construcción de productos de software.
¿Van a desarrollar modelos propios o a utilizar modelos ya existentes? ¿Qué modelos de IA utilizarían como base?
Eso va a depender mucho de cada problemática y de cada desafío. Dependiendo del problema y de las capacidades que se necesiten, pueden ser modelos que corran en infraestructura nuestra, modelos que en el futuro corran en infraestructura de Antel o, dependiendo del problema, servicios de los modelos de frontera que conocemos. Cada problemática hay que verla específicamente y determinar cuál es la necesidad de infraestructura que requiere.
Entonces, ¿están abiertos a todas las opciones: modelos cerrados, abiertos e incluso modelos propios?
Exactamente. No estamos limitados.
¿Cuál es el espacio real que tiene Uruguay para desarrollar tecnología y, particularmente, modelos propios?
En Uruguay hay empresas que desarrollan IA desde hace más de 30 años. La industria del desarrollo de software tiene capacidades importantes, y Uruguay está entre los principales exportadores de software per cápita de América Latina, trabajando especialmente para los países más demandantes o exigentes, como Estados Unidos y Reino Unido.
Tenemos uruguayos trabajando para las principales empresas del mundo, por lo que las capacidades técnicas para desarrollar soluciones que generen impacto están ahí. Nuestro objetivo es conectar esa industria de TI [tecnologías de la información] con las capacidades de investigación para poder agregar más valor y conocimiento a las soluciones que se generan.
¿Cómo se va a evitar que el instituto termine construyendo soluciones sobre infraestructura y modelos que siguen siendo propiedad de unas pocas empresas extranjeras?
Hay que ir viendo caso a caso, pero está la posibilidad del desarrollo propio de modelos superespecializados. También se pueden utilizar modelos de lo que se llama pesos abiertos, que se terminen ejecutando en infraestructura nacional o incluso en los centros de datos de las empresas.
Hay muchas opciones. Hay que ver cuáles son las necesidades y cuáles son también los cuidados que hay que tener, dependiendo de la sensibilidad de la información. Sin duda, estamos abiertos y vamos a analizar en cada caso qué opciones hay y cuáles son las más favorables para las necesidades puntuales de cada investigación.
Para desarrollar IA se necesitan datos. ¿Uruguay tiene suficientes datos de calidad?
Depende de la industria. En el área de la salud se ha avanzado muchísimo en lo que tiene que ver con los datos disponibles. En el agro se está trabajando mucho en la interoperabilidad de muchas fuentes de datos que están dispersas.
Hay muchos datos, sin dudas, en un montón de industrias y, dependiendo de la madurez de cada una, hay que hacer otro tipo de trabajos previos para sacarles el máximo potencial.
¿Cuánta capacidad de cómputo se necesita realmente para este proyecto? ¿Van a tener capacidades propias o se va a contratar, por ejemplo, una nube?
Eso es algo que hay que analizar caso a caso, dependiendo de cada proyecto de investigación que vayamos a comenzar en el centro. Nuestra idea es tener una infraestructura pequeña propia y después apalancarnos en la infraestructura que desarrollen tanto Antel como los proveedores de nube. De nuevo, eso va a responder a la necesidad puntual de cada uno de los casos que vayamos trabajando.
¿Cómo se va a articular el instituto con el anuncio de Antel sobre la construcción de nuevos centros de datos?
El centro no tiene mucha injerencia en las definiciones sobre las necesidades de infraestructura. Sin dudas, para el trabajo que vamos a hacer y para que las soluciones puedan implementarse se necesita infraestructura; vamos a ir viendo qué es lo que está disponible y de qué forma podemos aprovecharlo al máximo.
Antel ha sido una de las empresas con las que hemos empezado a conversar primero. Estamos trabajando muy de cerca con ellos y, sin dudas, vamos a ser grandes usuarios de la infraestructura que vayan desarrollando.
¿En qué áreas cree que Uruguay puede ser realmente competitivo a nivel internacional en materia de IA y no simplemente un usuario de tecnología?
Donde tenemos muchos datos, sin dudas. Como decíamos, salud, por el nivel de integración que tiene el sistema sanitario en el país, y también agro.
En las áreas donde somos fuertes a nivel industrial siempre hay potencial para seguir generando más valor utilizando las herramientas que van surgiendo en IA.
Por capacidad técnica, hoy tenemos uruguayos desarrollando todo tipo de soluciones para el mundo. Pero en esas áreas –bioeconomía en general, forestal y demás– también hay un potencial importante.
La idea es estar alineados con las necesidades del país: dónde necesitamos generar mejores capacidades para poder desarrollar la industria, mejorar los servicios que brinda el Estado y generar mayor bienestar para las personas.
Si se piensa a largo plazo, ¿qué debería haber cambiado concretamente en el país dentro de diez años como resultado de esta apuesta por la IA?
Creo que podríamos ser un referente de IA que haya logrado que realmente su uso impacte de forma beneficiosa en las personas. Tenemos las capacidades y un sector de TI muy fuerte. Es cuestión de conectarlos, potenciarlos y ayudar a reorientar el desarrollo de conocimiento hacia las áreas donde realmente podemos tener un impacto diferencial.
Es importante que se entienda que es un centro de investigación. Muchas veces, el paralelismo con el Institut Pasteur ayuda a visualizarlo, porque la gente sabe qué hace. Por eso, muchas veces usamos como referencia el “Instituto Pasteur de la IA”.
También tiene un componente de financiamiento. Comenzamos con un presupuesto inicial, pero nuestra idea es conseguir inversión privada y fondos de organismos multilaterales para impulsar la investigación, de manera que el centro pueda expandirse más allá del presupuesto con el que comenzamos. El Institut Pasteur también ha sido muy exitoso en eso, con distintos modelos de integración.
