Sin excusas
Los coches de autoconducción hacen pruebas en las carreteras y el número de robots aumenta rápidamente, por lo que México debe saltar al tren de la inteligencia artificial.
Es irónico que Raúl Rojas sea un profesor de inteligencia artificial ( IA), cuando se sabe en qué trabajaba su padre.
“Trabajó para General Motors. Estaba a cargo del departamento anti-robótica”, ríe el profesor en un viaje a México, su país natal, desde Alemania, donde trabaja en el desarrollo de los vehículos de autoconducción en la Universidad Libre de Berlín.
GM contrató al padre de Rojas para que visitara fábricas y, en lugar de automatizar las tareas, “diseñar herramientas para que la gente pudiera hacerlas”, y de esta manera emplear cuatro o cinco pares de manos en lugar de un robot.
Los tiempos cambiaron. Si bien la mano de obra barata de México significó que podría ser más rentable emplear a una persona que invertir en costosas herramientas automáticas, las ventas de robots industriales en México ha iniciado un ascenso.
En 2015 se vendieron 6,320 unidades con valor de 243 millones de dólares (mdd), de acuerdo con la Robotics Industries Association con sede en Estados Unidos (EU). Un volumen casi tres veces mayor al del año anterior.
Sin embargo, México se mantiene muy lejos de EU. Nicolás Grosman, director del McKinsey Global Institute para América Latina, dice “va a tomar algún tiempo” para que la automatización cubra todo el sector de manufactura de México, la columna vertebral de la economía del país, porque “la mano de obra todavía es demasiado barata”.
Sin embargo, el profesor Rojas dice que algunas fábricas en el sector automotriz de México, como la planta de Audi en Puebla, son instalaciones de vanguardia que “tecnológicamente son más avanzadas que en cualquier otra parte del mundo”. México es el séptimo mayor productor de automóviles del mundo.
El problema de México, dice, no solo es que el gasto nacional para la investigación y desarrollo es bajo ¬solo de 0.6% del Producto Interno Bruto (PIB)¬ y uno de los menores en la OCDE, también que “la industria no invierte aquí en innovación”. Por el contrario, Alemania gasta 2.9% del PIB en investigación y desarrollo, de acuerdo con la OCDE, y Corea del Sur gasta 4.2%.
En Alemania, el profesor Rojas dice que dos tercios del gasto en investigación proviene de la inversión privada. Se ríe de las preguntas sobre cómo logra involucrarse en los proyectos: “Simplemente contesto el teléfono de mi oficina… en Alemania la industria acude a la academia. Aquí, en México, las universidades son torres de marfil”.
La industria de fabricación en México, dice, es “vulnerable a los cambios en el mundo porque la tecnología no se produce en México, tiene que haber vínculos con la industria”.
Pero Grosman señala que 80% de los negocios en México son pequeñas empresas que no podrán adoptar un cambio tecnológico de un día para otro. “Muchos negocios quedan excluídos de la innovación debido a la informalidad, la falta de acceso al crédito, entre otras cosas”, dice.
Eso no debe impedir que México lo intente, afirma Oscar Salazar, emprendedor mexicano, director de tecnología y fundador de la aplicación para solicitar transporte Uber, quien predica sobre el poder de la inteligencia artificial.
“Los mercados emergentes, incluyendo a México, tienen la oportunidad de aprovechar el aprendizaje automático para crear eficiencias en las industrias heredadas”, dice Salazar. “No hay excusa para que México no salte al tren de la inteligencia artificial. No hacerlo pondrá al país en una posición poco competitiva”.
El profesor Rojas comenzó a trabajar en vehículos de autoconducción después de que su universidad ganara el campeonato mundial de futbol de robots en 2005. “Buscaba un reto más grande. Entonces fueron los coches. Todavía son los coches”, dice.
Ya desarrolló un vehículo prototipo que viajó 2,400 kilómetros de Nogales, en la frontera con Arizona, a la Ciudad de México. El mayor problema no fue la tecnología, sino los baches comunes en las carreteras mexicanas y las inconsistentes indicaciones en las autopistas, como señales que le dicen a los conductores que tiene que disminuir la velocidad pero no les indican cuándo volver a acelerar.
Un prototipo de calidad que sea capaz de funcionar en las ciudades estará disponible “tal vez en 10 años”, dice, eso podría desbloquear su “utopía” de una Ciudad de México llena de taxis autónomos, compartidos digitalmente que podrían reducir cuatro quintos el número de vehículos que congestionan las calles.
La inteligencia artificial tiene muchas otras aplicaciones, como la neuromercadotecnia, para ayudar a las empresas a entender por qué compramos con base en expresiones microfaciales y reacciones muy dentro de nuestro cerebro.
Netek, una compañía con sede en Tijuana, desarrolla software que se utilizará con cascos para lograr una aplicación de ese tipo. “Suena como una ciencia loca”, dice Omar Monroy, uno de los cerebros detrás de la empresa. “Pero está más cerca de lo que pensamos”.