Cinco pruebas que toda iniciativa de IA inclusiva debe superar

Prateek Shrivastava | 13 de julio de 2026 | Reportaje del evento AI for Good 2026 en Ginebra, Suiza.

Pasé tres días en el AI for Good Global Summit En Ginebra, donde más de 11.000 participantes de 169 países se reunieron junto al primer Diálogo Global de las Naciones Unidas sobre la Gobernanza de la Inteligencia Artificial y el Foro de la Cumbre Mundial sobre la Sociedad de la Información. La cumbre mostró cuán rápidamente la inteligencia artificial (IA) está avanzando en áreas como la salud, la educación, la agricultura, la finanzas, la ciencia y las industrias creativas. También reforzó la influencia de las instituciones que financian, adquieren, regulan y distribuyen estas tecnologías. La capacidad de modelado es importante, pero las instituciones determinan qué aplicaciones llegan a las personas, qué empresas consiguen clientes y dónde se acumula el valor económico resultante.

Genève ayudó a perfeccionar cinco pruebas que ahora utilizo para evaluar cualquier iniciativa de IA centrada en el desarrollo y la inclusión.

1. ¿Soluciona este producto un problema prioritario para las personas desatendidas en condiciones reales?

¿Una solución resuelve un problema prioritario para las personas desatendidas en las condiciones en que realmente viven y trabajan: asequible, en el idioma adecuado, funcional en la conectividad y la alimentación eléctrica existentes, y no en la infraestructura que los planificadores de infraestructuras deseen que exista?

El presidente Paul Kagame y Marc Benioff lanzaron Comisión Global de IA para el Bien. Reune a líderes políticos, empresas tecnológicas, inversores e instituciones internacionales. Su mandato abarca el acceso, la confianza y el uso de la IA para el desarrollo sostenible. Esto pone en claro el alcance del desafío. Aún quedan aproximadamente 2.200 millones de personas sin conexión a Internet. Muchas más viven con una conectividad inestable, acceso limitado a la informática, datos en idiomas locales limitados e instituciones que aún están construyendo capacidades digitales básicas.

Sangbu Kim, vicepresidente de la Banca Mundial para la Transformación Digital, ofreció una Dirección práctica a través del concepto de “IA pequeña”. Se trata de sistemas diseñados específicamente para funcionar con recursos informáticos modestos, conectividad intermitente y datos relevantes a nivel local.

Estas condiciones determinan el diseño de la IA útil. Los productos que dependen de una conectividad constante, dispositivos caros y modelos en la nube de gran tamaño tendrán poca relevancia en muchos de los mercados donde la necesidad es mayor. Algunos ejemplos son herramientas offline que ayudan a los médicos a preparar notas médicas, tutoría basada en WhatsApp, detección de tuberculosis con IA y diagnósticos agrícolas que permiten a los agricultores identificar las enfermedades de las plantas a partir de una fotografía. Estos sistemas funcionan dentro de servicios, dispositivos y flujos de trabajo que las personas ya utilizan.

Este enfoque tiene claras implicaciones para los financiadores y los proveedores de tecnología. El idioma, la asequibilidad, la energía, la conectividad y el acceso a los dispositivos deberían influir en el diseño del producto desde el principio. Las decisiones de inversión también deberían tener en cuenta la distribución, la integración, la formación y el apoyo a largo plazo. El alcance depende del sistema de distribución completo que rodea la tecnología.

2. ¿Existe una ruta creíble desde el rol de piloto hasta la adopción institucional y a escala?

Existe una ruta creíble desde un piloto en activo hasta la adopción institucional y la escala: ¿clientes reales, procesos de adquisición, distribución y capital adecuados a los ciclos de ventas lentos de los compradores regulados?

El Fabrica de la innovación y otros programas de la cumbre mostraron a emprendedores trabajando en pagos, salud, salud mental, resiliencia climática y gestión del agua. Nearpays, una fintech africana que convierte los teléfonos inteligentes comunes en terminales de pago, fue una de las empresas reconocidas en Ginebra. Los premios y los concursos proporcionan visibilidad, validación y financiación inicial. El crecimiento sostenible requiere clientes institucionales, vías de adquisición, acceso a datos y capital que refleje las realidades de la adopción.

Las entidades públicas, los bancos, los proveedores de servicios de salud y las instituciones de desarrollo suelen tener procesos de adquisición lentos y una capacidad limitada para evaluar los sistemas emergentes. Los fundadores pueden pasar años pasando de una fase de prueba exitosa a una fase de contrato repetible. Esto debilita a las empresas prometedoras y retrasa el acceso a tecnología potencialmente útil. Diez instituciones financieras que exploran la inteligencia artificial para la evaluación de riesgos, la prevención de fraudes o el servicio al cliente pueden crear un mercado más creíble trabajando juntas en lugar de llevar a cabo diez experimentos independientes. Esto proporciona a los emprendedores señales de demanda más claras y proporciona a los inversores pruebas más sólidas sobre el rendimiento y la escalabilidad. El capital se vuelve más eficaz cuando está conectado a los clientes, la distribución y una ruta creíble para su adopción.

Los inversores de impacto pueden ayudar a cerrar esta brecha al agrupar la demanda en sus carteras y redes. Las instituciones que enfrentan desafíos similares pueden definir requisitos comunes, realizar diligencias conjuntas, establecer estándares de adquisición responsables y probar soluciones en entornos comparables.

3. ¿Se puede confiar en él, gobernarlo y ponerle objeciones en la práctica?

¿Se puede confiar en un sistema, gobernarlo y ponerle a prueba en la práctica: con pruebas, supervisión humana, monitoreo y un mecanismo de recurso cuando algo salga mal?

El CTO de Amazon, Werner Vogels, utilizó su presentación principal para“La confianza está muerta: Créeme,”para describir cómo la IA generativa ha cambiado la economía del engaño. Textos, imágenes, audio e identidades sintéticos ahora pueden ser producidos rápidamente y a un costo muy bajo. Brad Smith, presidente de Microsoft, abordó el mismo desafío desde una perspectiva normativa. Su postura reflejaba la necesidad de normas que protejan a la sociedad sin dejar de ser lo suficientemente prácticas para apoyar la innovación y la adopción.” Grupo de discusión sobre confianza e identidad para humanos y IA agente proporciona una respuesta institucional concreta. Su trabajo examinará cómo se identifican, gobiernan y hacen rendir cuentas a los sistemas autónomos a medida que comienzan a actuar y interactuar con otros sistemas.

Estas preguntas tienen una relevancia inmediata para los servicios financieros, la salud, la educación y la administración pública. Una entidad bancaria que utilice IA en la toma de decisiones debe comprender los datos, los métodos de prueba, el riesgo de sesgo y el papel del juicio humano. Una agencia gubernamental debe establecer la responsabilidad y los recursos cuando un sistema automatizado influye en el acceso a un servicio público.

La IA responsable debería estar visible en los procesos operativos, los contratos de adquisición y la supervisión de los consejos de administración. Las instituciones deberían documentar las fuentes de datos, los derechos de decisión, los controles humanos, la monitorización, los procedimientos de escalamiento y los recursos disponibles para los usuarios. La confianza depende de la evidencia, la rendición de cuentas y la capacidad de intervenir cuando los sistemas fallan.

4. ¿Construye capacidades locales y distribuye el valor de manera justa?

¿El sistema desarrolla capacidades locales y distribuye el valor de manera justa entre los creadores, las comunidades y los emprendedores locales cuyos datos, conocimientos y trabajo hacen posible su implementación, y no solo para la empresa que la implementa?

Björn Ulvaeus, cofundador de ABBA y presidente de CISAC, puso el foco en los derechos económicos de los creadores en el centro de la cumbre. Exhortó a que se establecieran acuerdos de licencia colectiva que permitan a los artistas y otros titulares de derechos participar en el valor generado por las obras utilizadas para entrenar sistemas de IA comerciales. ABBA Voyage proporcionó una ilustración práctica. La tecnología amplió la experiencia creativa preservando al mismo tiempo el consentimiento, la participación y los derechos económicos de los artistas.

Este mismo principio se aplica a todos los sectores. Los sistemas de IA se basan en el conocimiento, el lenguaje, el comportamiento y los datos generados por los trabajadores, los clientes, las comunidades y las instituciones públicas. Una IA inclusiva requiere normas claras sobre cómo recopilar, gestionar y monetizar estas entradas de datos.

Los inversores y los consejos de administración deberían examinar la cadena de suministro de datos que subyace a cada empresa de IA. Esto incluye el consentimiento, la procedencia, la representación, la propiedad intelectual, los derechos de la comunidad y la distribución de los beneficios económicos. Una empresa que depende de inputs mal gobernados o no remunerados conlleva riesgos legales, reputacionales y sociales. La participación justa refuerza la legitimidad y la resiliencia comercial a largo plazo.

5. ¿Los resultados son mensurables y las instituciones son responsables de su ejecución?

¿Los resultados son mensurables y alguien, una empresa, un inversor, un gobierno, una comisión, una institución de desarrollo, es responsable de su obtención, y no solo de anunciarlos?

Amandeep Singh Gill, Enviado del Secretario General de la ONU sobre Tecnología, destacó la necesidad de una participación global y basada en pruebas en la gobernanza de la IA. Rachel Adams reafirmó la importancia de una representación significativa para los Estados más pequeños y las economías de bajos ingresos. El Premio Nobel de la Paz Kailash Satyarthi volvió a llevar la discusión a la dignidad humana y la protección de las personas con menos poder.

Estas perspectivas crean una expectativa clara de rendición de cuentas institucional.

El mismo estándar debería aplicarse en el ámbito más amplio del desarrollo de IA. Las conferencias, los aceleradores, los principios y los programas de formación tienen todos un papel que desempeñar. Su contribución debería estar vinculada a la adopción, la capacidad institucional y las mejoras mensurables en la vida de las personas.

El trabajo después de Ginebra

El progreso requiere una acción coordinada. Los gobiernos e instituciones pueden definir problemas prioritarios y establecer vías de adquisición. Los inversores pueden agrupar la demanda y financiar la adopción. Los proveedores de tecnología pueden diseñar para las condiciones locales y demostrar su confiabilidad. Los organismos globales pueden publicar normas, compromisos y resultados. La IA para el bien será evaluada a través de su implementación. El progreso se hará visible cuando los sistemas útiles sean adquiridos, gobernados y escalados por instituciones capaces, y cuando las personas a las que están destinados servir participen de manera significativa en los beneficios.

Estos tests guían el trabajo de los Alianza por una IA inclusiva y Accendo su colaboración con inversores de impacto.

Hay mucho trabajo que hacer. ¡Y ya estamos empezando a correr la maratón!