Inteligencia Artificial Aplicada al Transporte

La inteligencia artificial (IA) está presente en un sin números de discusiones últimamente tanto en el ambiente laboral, como la academia, la prensa, las redes sociales y la política. Por ejemplo, los nuevos despliegues de modelos transformadores de lenguaje como Chat-GPT, o modelos de difusión estable con aplicaciones como Dall-E captan la atención e imaginación, y generan polémicas y beneficios alrededor de su uso. Más allá de estos destellos, en su definición más clara, la inteligencia artificial (IA) es un amplio campo de estudio que combina la informática avanzada con vastas cantidades de datos para facilitar la resolución de problemas.^[1]

Problemáticas que aquejan al sector transporte en América Latina y el Caribe (ALC) como la congestión vial en las ciudades, la seguridad vial, o la gestión sobre los activos de infraestructura, ya se benefician de soluciones basadas en modelos de Inteligencia Artificial. Estas iniciativas se fundamentan en distintas ramas de la inteligencia artificial, como la visión artificial (Computer Vision), el aprendizaje automático o profundo (Machine and Deep Learning) o las redes neuronales. También traen posibles beneficios en términos de eficiencia en operaciones y procesos, con ahorros de costos, o nueva granularidad en las capacidades de análisis para resolver problemas específicos.

Pero, para que estos beneficios sean escalables en el sector transporte en América Latina y el Caribe, además de nuevos y mejores marcos de política pública, es esencial contar con habilidades digitales y personal entrenado para no solo desplegar estas tecnologías emergentes, sino entenderlas y supervisarlas.

Cuando miramos hacia la región de (ALC), el talento humano se torna crítico, en general a nivel de competencias digitales, y en específico en profesionales en IA. De hecho, en una encuesta realizada por el BID en 2021^[2] a entidades públicas y privadas en materia de transformación digital de transporte, 35 % de los encuestados del sector público de la región identificaron las limitaciones en términos de recurso humano como barrera a su transformación digital. Este tema puede ocasionar problemas en el presente a nivel de competitividad o eficiencia del sector, pero sobre todo en el futuro, ya que muchos empleos del sector transporte están en riesgo de desaparecer frente a la automatización. En un estudio del 2021^[3], se estimó que hasta 25 % de los empleos en transporte y comunicaciones en la región de ALC estaban en alto riesgo de ser automatizados.

Dependiendo de la rapidez o intensidad de estas transformaciones, los riesgos de transición para el empleo del sector transporte en la región pueden ser altos, con el eventual desempleo y sus consecuencias económicas, al igual que la posibilidad de generar descontento social entre los gremios afectados. Una de las medidas faro para mitigar estos riesgos es acompañar a los trabajadores con programas de formación y rentrenamiento. Primero, estos empleados con nuevas competencias permiten mejorar los servicios y funciones de las instituciones de transporte, sea en el manejo, planeación o construcción de infraestructura. A la vez, este personal puede funcionar como catalizador de transformaciones institucionales al crear consciencia sobre los beneficios y requerimientos del trabajo con IA en el sector. Estos empleados pueden también beneficiarse de competencias transversales y transferibles a otros sectores mejorando su perfil profesional.

En este sentido, El Banco Interamericano de Desarrollo creó un curso de Inteligencia Artificial Aplicada al Transporte para impulsar las habilidades y conocimientos digitales, dirigido a personal técnico de las agencias y ministerios de transporte e infraestructura del sector transporte de la región. Se estima que el curso toma 24 horas de dedicación distribuidas a lo largo de cuatro semanas, y cuenta con una certificación por el sistema de credenciales digitales de Academia BID. Permite descubrir el campo de la inteligencia artificial, identificar los principales problemas que pueden solucionarse al aplicar IA, y a través de un caso de estudio específico, entender cómo funciona un proyecto con IA en transporte.

Es completamente gratuito y estará disponible en abril en la plataforma de aprendizaje virtual del BID. Los invitamos a descubrir más, compartirlo e inscribirse.

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