El Gran Reto presente.

Automatización y

la inteligencia artificial

© El Gran Reto presente. Automatización y la inteligencia artificial

© Dr. Rolando A. Carrasco González

© Dr. Luis A. Riveros Cornejo

ISBN

Editado por Tregolam (España)

© Tregolam (www.tregolam.com). Madrid

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Diseño de portada: © Tregolam

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1ª edición: 2020

ESTE LIBRO HA SIDO PATROCINADO POR LA UNIVERSIDAD CENTRAL DE

CHILE

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Agradecimientos y dedicatoria

Agradecimiento a la Editorial Tregolam Literatura por su efectivo apoyo. También a H. Oscar Wenzel U. (director técnico Área Laboratorios I+D de Cooprinsem (Osorno, Chile) por su contribución en la discusión de aportes sobre la aplicación de conocimientos científicos en las áreas agrícola y acuícola. También a Mauricio Cornejo B. y Patricia Asenjo G. por su apoyo en distintas etapas del proceso de elaboración de este libro. Asimismo, a Víctor Sánchez, por su eficiente trabajo de algunas sugerencias y correcciones del libro. Agradecemos a la Universidad Central de Chile por su patrocinio institucional.

Dedicamos esta obra a nuestras esposas, hijos y nietos, y ciertamente a las sucesivas generaciones de estudiantes que han atendido nuestras clases.

Los autores

Rolando A. Carrasco González. Obtuvo su licenciatura en Ingeniería Eléctrica en la Universidad Técnica del Estado (UTE) de Chile en 1969, y ostenta los títulos de Chartered Engineer (UK, 1985) y Fellow Engineer (IET, 1990) en el Reino Unido. Obtuvo su Doctorado en Filosofía (PhD) en Procesamiento de Señales Digitales en la Universidad de Newcastle, UK, en 1980, además del grado de Doctor en Ciencias (DSc) en 2010. Ostenta un PGD (Post-Graduate Diploma) en Educación otorgado en 1990 por la Universidad de Staffordshire, UK. Se le concedió el premio IEE Heaviside (UK) en 1982 por su trabajo de investigación en sistemas multiprocesadores. Entre 1970 y 1972 trabajó (sistemas de medida de energía eléctrica) en SAESA, Chile, y fue profesor en la sede de la UTE-Temuco (1972-1975), Chile.

Entre 1980 y 1982 fue contratado como investigador asociado (Postdoctorado) por la Universidad de Newcastle (UK) donde llevó a cabo una investigación sobre comunicación submarina. Entre 1982 y 1984, se desempeñó como Ingeniero de desarrollo en Alfred Peters Ltd., Sheffield, UK (MEDITECH, Tecnología Médica), donde llevó a cabo investigación y desarrollo en procesamiento de señales asociado con el estímulo y la respuesta coclear (diseño e implemento un nuevo instrumento). Trabajó en la Universidad de Staffordshire (área de Ingeniería y Computación) entre 1984 y 2003, como senior Lecturer, principal Lecturer y Professor, jefe del grupo de Ingeniería Electrónica y decano asociado encargado de recursos, consultoría industrial e investigación de la Facultad de Ingeniería. En 2004, se incorporó a la Universidad de Newcastle como Professor de comunicaciones móviles. En la Escuela de Ingeniería Eléctrica y Electrónica fue director de innovación y desarrollo empresarial y director del grupo de investigación en comunicaciones y procesamiento de señales (en la Escuela de Ingeniería Eléctrica y Electrónica).

Sus intereses principales de investigación son la codificación/decodificación de la información, nuevos algoritmos de DSP, teoría del caos y redes neurales para aplicaciones en sistemas de comunicaciones, desarrollo de algoritmos para reconocimiento de la voz e identificación del parlante, calidad de servicio y aplicaciones en telefonía móvil (3G Y 4G), sistemas de redes de sistemas de comunicación tecnológica y computadores, y cómo mejorar la calidad del servicio en educación y salud. Cuenta con más de 329 (IEE-UK/IEEE-USA) publicaciones científicas con referencia internacional.

(http://scholar.google.co.uk/citations?user=GKEmUJoAAAAJ), siete capítulos en textos de referencias (Books), patentes a su nombre y dos libros titulados: Non-Binary Error Control Coding for Wireless Communication and Data Storage publicado por John Wiley & Son, Ltd. e Innovación para crecer en calidad. Propuesta para una mejor educación publicado en la editorial USACH, Colección Educación ISBN: 978-856-303-383-0. Anteriormente, ha supervisado 50 exitosos estudiantes de doctorado. Ganó varios proyectos de investigación financiados por EPSRC, BT (British Telecom, UK), MOD (Ministerio de Defensa, UK), dos de ellos en colaboración (EPSRC) con la Universidad de Cambridge (2002-2008) y con la Universidad de Lancaster (2003-2006).

Ha sido examinador externo de doctorados en las siguientes universidades: Cambridge, Imperial College, Southampton, Leeds, King College, Dublín, Manchester, Hull, York, Lancaster, Sussex, Hallam de Sheffield, Universidad de Mondragón (España), Universidad de Chile y Universidad de Santiago (Chile), entre otras. También ha sido examinador externo de Cursos de Enseñanza de Pregrado y Postgrado (Máster) en varias Universidades (Lancaster, Cranfield, Sussex y Aberty). Ha sido orador invitado y presidente de varios comités (IET, IEEE) nacionales e internacionales de conferencias, miembro del colegio EPSRC y evaluador de Proyectos de Investigación EPSRC. Se ha desempeñado, además, como miembro de varios paneles de acreditación y control de calidad de la educación, ha dictados varios cursos sobre enseñanza y aprendizaje, metodología de investigación y sistema de mentor en universidades chilenas: Santiago, Frontera y de Chile. Ha dictado cursos de Chanel Coding por una semana en cada una de las siguientes universidades en China: Beihang University (Beijing), Shang Hai Jiao Tong University (Shanghai), Huazhong University of Science and Technology (Wuham). En Europa ha dictado cursos en el área de Ingeniería en las Universidades de Mondragón y Valencia (España), y en la Universidad Politécnica de Toulouse (Francia). Actualmente, es Emeritus Professor en la Universidad de Newcastle, UK y profesor visitante en la Universidad de Aston, UK.

Luis A. Riveros Cornejo. Es profesor de Estado y economista con estudios de Licenciatura en Filosofía con mención en Historia. Obtuvo un magíster en Ciencias con mención en Economía en la Universidad de Chile, y es también máster y doctor (PhD) en Economía por la Universidad de California, en Berkeley, con especialización en Econometría y Economía Laboral. Fue becario de la Fundación Ford para sus estudios de Doctorado. Es autor de 19 libros, 74 artículos en journals con comité editorial y 22 capítulos incluidos en libros de otros autores. Sus temas de investigación y publicaciones se han centrado en educación, macroeconomía, mercados laborales y distribución del ingreso. Ha sido distinguido por sus investigaciones que tempranamente abordaron los conceptos de rentabilidad económica y social de la educación chilena, y ha sido considerado internacionalmente como un experto en materias de mercado laboral y ajuste macroeconómico. Ha sido conferencista en foros tan importantes como DAVOS, la Association of American Universities y la Association of European Universities, además del Foro Internacional de Rectores en Sevilla, así como en alrededor de 25 universidades en Chile, Latinoamérica y el resto del mundo. Ha sido director del Departamento de Economía y de la Escuela de Graduados de la Facultad de Economía y Negocios de la Universidad de Chile y dirigió el Panel Permanente sobre Coyuntura Económica de la Universidad de Chile durante el período 1980 _1984. También se desempeñó como decano de la Facultad de Economía y Negocios entre 1994 y 1998 y ocupó el cargo de rector de la Universidad de Chile por dos períodos consecutivos entre 1998 y 2006. Ha sido docente en las áreas de Economía y Administración como también académico en el Instituto de Estudios Internacionales y en la Facultad de Ciencias Sociales de la Universidad de Chile. Se desempeñó como investigador en la División de Ajuste Macroeconómico y en la División de Educación del Banco Mundial entre 1984 y 1990, participando en diversos programas que el Banco impulsó en países como Costa Rica, México, Colombia, Perú, Nigeria, Filipinas, República Checa y Polonia, entre otros. Ha sido también miembro del Directorio de IESALC-UNESCO y directivo de la Asociación de Universidades del Rim del Pacifico entre los años 2001 y 2006. También ha sido presidente del Consejo Latinoamericano de Escuelas de Administración (CLADEA) en el período 1996-1999 y secretario permanente de la Sociedad Econométrica Latinoamericana el año 1998. Fue también miembro del Consejo Resolutivo de Asignaciones Parlamentarias del Congreso Nacional de Chile en el período 2011-2018.

Es profesor titular de la Universidad de Chile y profesor honorario y presidente del Consejo Consultivo Internacional de la Universidad Autónoma de Nuevo León, Monterrey, México. Actualmente es Profesor Titular Regular y decano de la Facultad de Economía, Gobierno y Comunicaciones de la Universidad Central de Chile, profesor de la Academia Superior de Estudios Policiales, miembro del Consejo Científico de la Fundación Andrzej Dembicz de Varsovia-Polonia y presidente de la Fundación Transurbano de Chile. Además, es miembro de número de la Academia Chilena de Ciencias Sociales, Políticas y Morales del Instituto de Chile y de la Sociedad Chilena de Historia y Geografía, miembro de la Academia de Historia Militar y miembro honorario del Instituto O´higginiano de Chile. Asimismo, es miembro correspondiente de las Academias de Ciencias Sociales de Colombia y Argentina. Ha sido distinguido con la Orden Andrés Bello otorgada por el Gobierno de Venezuela, la Medalla de Honor conferida por el Gobierno de Polonia y la Membresía de Honor de la Academia de Ciencias de Rusia. También le han entregado diversas distinciones las universidades Central de Venezuela, San Marcos de Lima, Córdoba de Argentina, Lille de Francia, entre otras. Ha sido también distinguido con la Condecoración Senado de la República de Chile por su destacado rol como académico nacional e internacionalmente.

PREFACIO

Este libro no se dirige exclusivamente a quienes estén vinculados académica o profesionalmente a temas científicos y tecnológicos. Se dirige al ciudadano promedio, así como a docentes, investigadores, innovadores, emprendedores y empresarios, todos quienes necesitan información sobre el actual estado de progreso en materia de automatización e inteligencia artificial, y en cómo esto está cambiando la vida de cada persona y la evolución de la sociedad.

El libro discute conceptos centrales sobre estas materias y reporta el resultado de investigaciones y experiencias de los autores en materia de investigación académica, trabajo con empresas y desenvolvimiento en diversas universidades europeas y latinoamericanas, especialmente británicas y chilenas. Así, se provee información sobre las tendencias actuales del cambio tecnológico y su impacto en diversas áreas del quehacer económico y social, junto a la exposición de los fundamentos teóricos que han dado lugar a las aplicaciones en automatización e inteligencia artificial (IA), así como las perspectivas de nuevos desarrollos.

Para que la sociedad asuma estas nuevas tendencias y comprenda sus repercusiones, es necesario que el ciudadano promedio, y muy en especial los innovadores, aprecien el actual papel que juega la tecnología y el desarrollo tecnológico, así como la incidencia en distintos ámbitos del desarrollo científico y las nuevas tecnologías de la información, computación, inteligencia artificial, robótica y comunicación. El libro pretende ser un estímulo para el desarrollo de nuevas generaciones de investigadores motivados por el amplio espectro del cambio fundamental que nuestra sociedad está viviendo y las preguntas fundamentales para que la sociedad asuma los costos y beneficios del cambio. Aspira también a ser una fuente de información para que se aprecie la arremetida significativa que la nueva tecnología está teniendo en esferas como la salud, la educación, la producción y los servicios, la cual, a la vez de amenazar los actuales puestos de trabajo, se constituye en un vaticinio de mayor bienestar social, más alta productividad y un profundo cambio en el giro de los empleos que se precisarán a futuro.

Para transitar exitosamente hacia una sociedad de creación e innovación basada en un nuevo conocimiento, es muy importante formar y capacitar profesionales que tengan las competencias adecuadas para crear, analizar y evaluar sistemas complejos. Entendemos por sistema complejo la existencia de varias partes interconectadas de un conjunto de fenómenos cuyos vínculos (interacciones), crean información adicional no visible antes por el observador. Este análisis requiere entender y considerar la estructura de los sistemas complejo-dinámicos como una rama de la ciencia en el proceso de enseñanza-aprendizaje, donde es necesario usar métodos cualitativos y cuantitativos para evaluar su complejidad, especialmente la de tipo no lineal. Esto ha de requerir de profesionales capaces de recomendar y usar las últimas tecnologías (robótica e inteligencia artificial), con el conocimiento necesario para resolver y brindar las mejores soluciones aplicables en los diversos ámbitos productivos, como también para enfrentar eventos impredecibles tales como desastres a nivel sectorial o nacional. Aquí presentamos metodologías y conocimientos sobre cómo se han enfrentado y resuelto sistemas complejos y algunos de los últimos desarrollos de la ciencia e ingeniería en este campo. Se abordan, por ejemplo, los conceptos aplicables a la medición de la complejidad y el desarrollo de las nuevas tecnologías, como la robótica y la inteligencia artificial, que son muy importantes para el desarrollo social y económico de los países.

La naturaleza especializada de la inteligencia artificial del mundo real no representa necesariamente un efecto negativo neto de la automatización en términos de puestos de trabajo. Las tareas que actualmente ocupan a la mayoría de la fuerza de trabajo en todos los países, más claramente en los países en desarrollo, son, en gran medida y en cierto nivel, rutinarias y predecibles; ciertamente, son esas las más susceptibles a la amenaza de sustitución. De hecho, como se está observando, la rápida mejora en robots especializados o en el desarrollo de ciertos algoritmos de aprendizaje automático que se agitan a través de las resmas de datos, eventualmente amenazará a un enorme número de ocupaciones en una amplia gama de niveles de habilidades y se constituirá así en grave amenaza sobre el empleo y poder adquisitivo. No obstante, el cambio tecnológico también creará nuevas fuentes de trabajo más especializado y menos riesgoso, permitiendo un mejor desarrollo personal, profesional y de calidad de vida humana, lo cual implica la necesidad de preparar a las personas para ello. Dicho cambio también ha de producir una mayor productividad reflejada en mayor bienestar de la masa laboral y su poder adquisitivo. Hasta ahora lo observado no revela el requerimiento de máquinas que puedan pensar como personas. Un computador no necesita replicar todo el espectro de la capacidad intelectual humana para desplazar trabajadores, solo tiene que llevar a cabo las tareas específicas para lo cual fue específicamente programado. Habrá quizás un punto del tiempo futuro en que la singularidad afecte radicalmente a este proceso, cuando las máquinas puedan, efectivamente, auto programarse.

Como sabemos, para tener profesionales innovadores en una sociedad de conocimiento es necesario contar con un sistema educacional de alta calidad. En el libro Innovación para crecer en calidad propuestas para una mejor educación, Carrasco González y Riveros Cornejo han descrito las potencialidades a desarrollar para contar con una adecuada metodología educacional, con buenos procesos y buenas prácticas de la enseñanza y aprendizaje que serán esenciales para asumir responsabilidades productivas y complejas del futuro, para generar así una mayor productividad laboral. A este reto se ha sumado la experiencia con la Pandemia asociada al COVID19 y que mantiene al mundo bajo severa amenaza en los días presentes, requiriendo un giro fundamental en el hacer educativo, cuando se ha debido recurrir masivamente a las tecnologías de comunicación.

La discusión que se plantea en ese libro, como se hace también en muchos otros documentos surgidos de la academia, pone de relieve los desarrollos necesarios en educación para enfrentar los nuevos desafíos derivados de los cambios tecnológicos y científicos. El desafío es «enseñar a pensar» a nuevas generaciones que tendrán a su disposición nuevas tecnologías en todo orden de cosas, y que deberán hacerse responsables de su debido cuidado y proyección.

En una economía de conocimiento hay que desarrollar una «base científica» que representa la materia prima (potencialmente inagotable) de la innovación. La base científica se encuentra en las universidades en conjunto con empresas innovadoras dedicadas a la investigación en ciencias e ingeniería, para así mejorar sus estándares competitivos. En el caso latinoamericano, en general, la necesidad de conseguir una prosperidad duradera y sustentable requiere cambios profundos de mentalidad mediante la introducción de un pensamiento más estratégico sobre lo que ocurrirá cuando se agoten los recursos naturales.

En lo que sigue de este libro, consideramos los elementos fundamentales de una economía basada en un uso más amplio y especializado de los recursos humanos y tecnológicos. Como analizaremos, países como Chile, tomado como ejemplo típico de la situación latinoamericana, se está quedando atrás en lo que concierne a enfrentar este reto, debido a un insuficiente uso de recursos en investigación y desarrollo. En este libro centraremos nuestra atención en el caso de países en desarrollo, para los cuales el reto de innovación y desarrollo tecnológico es mucho más desafiante puesto que estas nuevas tecnologías le brindarán la oportunidad de un salto en productividad y bienestar anteriormente inalcanzable.

Por otro lado, también analizamos y presentamos algunos ejemplos de innovación tecnológica ocurridos en los sectores de la agricultura, acuicultura y pesca, sector forestal, salud, minería y negocios, donde evaluamos los aspectos de la complejidad, el uso de la inteligencia artificial y los desarrollos tecnológicos recientes. Con esto se trata de ilustrar el cambio que está ocurriendo y los posibles cursos futuros que requerirán contar con una base de conocimiento adecuado. Nuevamente, el caso de Chile es muy representativo del latinoamericano en general y es por eso por lo que se toma como un ejemplo en varias discusiones.

El nuevo paradigma de la educación es el lifelong learning o «educación permanente». Se trata del aprendizaje continuo durante toda la vida de una persona, que tiene como requerimiento la formación básica para, efectivamente, poder lograr su desarrollo. Lograr una formación adecuada del punto de vista de la enseñanza y aprendizaje (pedagógico) es una de las transformaciones más importantes de nuestra época. El mundo está en cambio permanente y cada persona debe mejorar y ampliar sus conocimientos de forma constante para así enfrentar la dinámica de los cambios a nivel de la sociedad. Desde luego, es algo difícil de lograr con un sistema educacional retrasado, pobremente diseñado y equipado, y en sociedades con un alto porcentaje de población analfabeta funcional, lo cual pone de relieve la importancia de la modernización de la educación y el uso de mejores tecnologías para enseñar. A su vez, para las instituciones de educación superior el reto es proveer la actualización permanente de conocimientos, competencias y actitudes de manera transversal en todas las etapas de su vida, llevando a cabo la creación y diseminación de un nuevo conocimiento. Los desafíos de las instituciones educacionales, en general, será apoyar una transformación cultural hacia una sociedad de conocimiento que permita el desarrollo integral y sostenible de un país.

El capítulo I presenta una discusión general sobre la innovación tecnológica y sus debilidades, haciendo énfasis en la importancia de la ciencia, la ingeniería y la educación para la innovación tecnológica, destacando el notorio retraso en cuanto a la inversión en investigación y desarrollo. Se toma el caso de Chile como un ejemplo representativo de la situación latinoamericana y por ser, quizás contradictoriamente, un notorio caso de éxito en el campo macroeconómico y financiero.

El capítulo II reseña los retos que deben enfrentar hoy en día la creatividad, la investigación y la educación para la innovación en torno al desarrollo tecnológico. También se describe la importancia de la automatización y la robótica.

El capítulo III intenta esbozar comparaciones entre diferentes plataformas tecnológicas, describiendo algunos algoritmos de inteligencia artificial utilizados en los ámbitos de la ciencia, la ingeniería y los negocios. Aquí se describen algoritmos tales como los sistemas expertos, redes neuronales artificiales (ANN), algoritmos evolutivos (AE) y algoritmos genéticos (AG). Asimismo, se exploran sistemas híbridos (los algoritmos de la IA que se utilizan con la combinación de la lógica difusa, minería de datos, AE y AG obtienen mejores funcionamientos para resolver problemas complejos). Se trata de un capítulo destinado al lector que desea introducirse en las metodologías susceptibles de nuevos desarrollos.

El capítulo IV introduce conceptos y principios tecnológicos aplicados en las transformaciones en los servicios de salud. Se analizan algunos componentes que envuelve la complejidad en el campo de la salud (por ejemplo, microdatos) y las aplicaciones de la inteligencia artificial. Existen aún muchos desafíos tecnológicos en el sistema de salud (o sistema sanitario) en general, los avances en tecnología de la información que están alterando otras áreas de la economía han hecho hasta ahora relativamente pocas incursiones en el sector de la salud, pero se prevé impactos importantes en ámbitos como el manejo de la información y la telemedicina.

El capítulo V expone la importancia de los desarrollos tecnológicos y los desafíos de la tecnología aplicada en las transformaciones educacionales. Se analiza la importancia y el impacto de la inteligencia artificial en los nuevos métodos de enseñanza y aprendizaje, evaluación de exámenes, mejora de los procesos de gestión, y se describen algunos conceptos de complejidad en los sistemas educacionales.

En el capítulo VI se introducen algunos ejemplos del desarrollo de la innovación tecnológica en la agricultura y en los sectores forestal, acuícola y pesquero. En todos estos casos se expone y discute la importancia de la automatización robótica, la inteligencia artificial, los microdatos y la evaluación de la complejidad. La agricultura destaca como una de las áreas que ha sufrido la transformación más dramática como resultado directo del progreso tecnológico.

En el capítulo VII se presenta una revisión de las aplicaciones de la inteligencia artificial en los negocios y el comercio, donde se indica que muchas de las aplicaciones empresariales de IA son sistemas híbridos de algún tipo. Esto hace necesario una discusión basada en el desarrollo de nuevos métodos y sistemas de IA. Se examina uno de los principales problemas de las aplicaciones de IA en las empresas: «la sobrecarga de información». También se presenta un análisis sobre el futuro de la superinteligencia y la singularidad, presentando los puntos de vista de diferentes connotados científicos.

El capítulo VIII explica que vivimos en un mundo con cambios tecnológicos mucho más rápidos y complejos que antaño, y que esto ha planteado el desarrollo de sistemas tecnológicos más inteligentes. Sistemas para monitorear el medio ambiente y para mejorar la calidad de los servicios públicos y privados en distintas áreas (salud, educación, transporte, bosques, pesca, comunicación, negocios) y métodos de producción en general. En este capítulo se introducen conceptos y principios sobre cómo analizar y evaluar la complejidad de los sistemas dinámicos, la conectividad de los elementos componentes de un sistema. También se discuten conceptos de linealidad, no-linealidad, periodicidad, retroalimentación, determinismo, sistemas caóticos, la teoría de la bifurcación, dimensión, energía, organización y numerosidad. Todo ello con el propósito de familiarizarnos con los conceptos y desarrollos básicos en el campo de los sistemas tecnológicos y describir las bases teóricas de los nuevos desarrollos tecnológicos. Es muy importante formar y capacitar profesionales que tengan el adecuado conocimiento para analizar y evaluar sistemas complejos. Esto requiere que la enseñanza y el aprendizaje consideren la complejidad de los sistemas dinámicos como una rama de la ciencia, para lo cual resulta necesario usar métodos cualitativos y cuantitativos destinados a analizar, evaluar y clasificar la noción de complejidad. Esto permitirá tener profesionales de distintas disciplinas capaces de recomendar y usar las nuevas tecnologías (robótica, inteligencia artificial, etc.), así como poseer conocimientos para resolver y entregar las mejores soluciones en situaciones críticas de una realidad nacional. Presentamos una metodología e instrucciones para enfrentar y resolver problemas complejos, y algunos de los últimos desarrollos de la ciencia y la ingeniería en este ámbito.

A modo de epílogo, el libro incluye algunas reflexiones finales sobre el contenido. Se incluyen también las referencias consultadas, las cuales podrían servir como base de estudio para quienes deseen seguir expandiendo algunos temas. Finalmente, se incluyen cuatro anexos que se destinan a tratar aspectos específicos analíticos incluidos a lo largo de los capítulos.

UN TRÁNSITO HISTÓRICO

Desde la máquina de códigos enigma hasta la codificación de alta complejidad de la computación

1936-1937: Alan Turing fue un científico británico pionero en ciencias de la computación. Durante la Segunda Guerra Mundial, desarrolló una máquina que ayudó a romper el código alemán «enigma». También sentó las bases para la computación moderna y teorizó sobre la inteligencia artificial.

1945: El matemático John von Neumann emprendió un estudio de la computación que demostró que una computadora podría tener una estructura simple y fija, y a la vez ser capaz de ejecutar cualquier tipo de cálculo dado o control adecuadamente programado sin la necesidad de hardware modificación. Von Neumann contribuyó a una nueva comprensión de cómo las computadoras rápidas y prácticas deberían organizarse y construirse.

1946: El ordenador digital ENIAC, con 18.000 tubos de vacío y un peso de 30 toneladas se constituye como la primera computadora electrónica del mundo a gran escala. Computadora de propósito general, construida por Mauchly y Eckert, y activada en la Universidad de Pensilvania en 1946.

Las computadoras de primera generación dependían del lenguaje de la máquina, el lenguaje de programación de nivel más bajo entendido por los ordenadores, para realizar operaciones, y solo podían resolver un problema a la vez. Esto llevaba a los operadores días o incluso semanas para establecer un nuevo problema. La entrada se basó en tarjetas perforadas y cinta de papel, y la salida se mostraba en impresiones.

1948: Apareció «Una teoría matemática de la comunicación» artículo del matemático, ingeniero eléctrico y criptógrafo Claude E. Shannon, publicado en el diario técnico de Bell System en 1948. Su trabajo fue renombrado como la teoría matemática de la comunicación (teoría de la información) en el libro del mismo nombre; un pequeño pero significativo cambio de título después de darse cuenta de la validez general de este trabajo.

1948: El transistor fue inventado en los laboratorios Bell. Este dispositivo electrónico semiconductor cumplía funciones de amplificador, oscilador, conmutador o rectificador. Después, en 1954, Texas Instruments diseña la primera radio de transistores.

1951: Se fabricaron los primeros tubos de vacío UNIVAC I (Universal Automatic Computer) en Estados Unidos. De 1951 a 1958 se entregó un total de 46 UNIVAC I para computadoras, todas las cuales han sido eliminadas gradualmente. En 1947, John Mauchly eligió el nombre «UNIVAC» para el producto de su empresa.

1958: Texas Instruments desarrolló los circuitos integrados por John Bordeen, Walter Houser y William Bradford (premio Nobel de física en 1956).

1961: Los transistores se incorporan a las computadoras de bastidor principal (1956-1963). El mundo vería que los transistores reemplazarían a los tubos de vacío en la segunda generación de computadoras. El transistor era muy superior al tubo de vacío, lo que permitía a las computadoras ser más pequeñas, más rápidas, más baratas, más eficientes energéticamente y más fiables que sus predecesoras de primera generación.

1964: El IBM 7030 Stretch fue considerado el ordenador más rápido del mundo desde 1961 hasta que el primer CDC 6600 entró en funcionamiento en 1964. Originalmente diseñado para cumplir con un requisito formulado por Edward Teller en Lawrence Livermore, el primer ejemplar fue entregado al Laboratorio Nacional de los Álamos en 1961, así como una segunda versión personalizada del IBM 7950 Harvest.

1964: Equipos de circuitos integrados (1964-1971). El desarrollo del circuito integrado fue el sello distintivo de la tercera generación de ordenadores. Los transistores fueron miniaturizados y colocados en chips de silicio, llamados «semiconductores», los cuales aumentaron drásticamente la velocidad y la eficiencia de los ordenadores.

1960: Una calculadora electrónica es típicamente un dispositivo electrónico portátil utilizado para realizar cálculos que van desde aritmética básica a matemáticas complejas. La primera calculadora electrónica de estado sólido fue creada a principios de la década de 1960. Los dispositivos de bolsillo estaban disponibles en la década de 1970, especialmente después de que el Intel 4004, el primer microprocesador fuera desarrollado por Intel para la compañía de calculadora japonesa Busicom. Más tarde, se utilizaron de manera regular dentro de la industria petrolera.

1971: Se inició el desarrollo de los microprocesadores. El microprocesador trajo la cuarta generación de computadoras, ya que miles de circuitos integrados fueron construidos en un solo chip de silicio. Lo que en la primera generación llenó una habitación entera, ahora podría caber en la palma de la mano. El chip Intel 4004, desarrollado en 1971 (después Intel 8008 y 8085), reúne todos los componentes del equipo, desde la unidad de procesamiento central y la memoria hasta los controles de entrada/salida.

1981: IBM introdujo su primer ordenador para uso doméstico y Apple introdujo el Macintosh en 1984 (Osborne y Commodore e IBM PC Intel 8080). Los microprocesadores también se movieron fuera del ámbito de las computadoras de escritorio y en muchas áreas de la vida a medida que más y más productos cotidianos empezaron a utilizar microprocesadores.

1999: RIM introdujo BlackBerry 850. La compañía vende sus acciones en NASDAQ, generando 250 millones de dólares. RIM presenta BlackBerry 850 Wireless Handheld, combinando correo electrónico, redes de datos inalámbricos y un teclado tradicional llamado «QWERTY». En 2004 presenta los ordenadores portátiles

2007: El iPhone (iPhone 2G) es el primer smartphone diseñado y comercializado por Apple Inc. Contaba con conectividad celular GSM Quad-Band con soporte GPRS y EDGE para la transferencia de datos. El desarrollo del iPhone data de 2005, cuando el ex CEO de Apple, Steve Jobs, concibió la idea de un dispositivo con el que los usuarios pudieran interactuar directamente con la interfaz de pantalla.

2017: Las próximas CPU de Intel. Intel afirma haber alcanzado un hito con 100 millones de transistores por milímetro cuadrado. En general, esto lleva a un aumento de la densidad del transistor en 2.7x más de 14 nm comparado con otras tecnologías de fundición.

2018: Se presenta el Gram Computer 35000 CPU, un computador muy complejo, de 50 millones de gigabytes.

Presente-futuro: La computación cuántica es el uso de fenómenos mecánicos cuánticos, como la superposición y el entrelazamiento, para realizar cálculos. Un ordenador cuántico se utiliza para realizar este tipo de computación, que se puede implementar teórica o físicamente. Los científicos ya han construido computadoras cuánticas básicas que pueden realizar ciertos cálculos; pero un ordenador cuántico práctico todavía está a años de distancia, aún tenemos que aprender lo que es un ordenador cuántico y lo que se utilizará en la próxima era de la computación.

Presente y más allá. Inteligencia artificial. Los dispositivos informáticos de quinta generación, basados en la inteligencia artificial, todavía están en desarrollo, aunque hay algunas aplicaciones, como el reconocimiento de voz, que ya se están utilizando hoy en día. El uso del procesamiento paralelo y de los superconductores ayuda a hacer realidad la inteligencia artificial. Computación cuántica y molecular y nanotecnología cambiarán radicalmente la cara de los ordenadores en los años venideros. El objetivo de la computación de quinta generación es desarrollar dispositivos que respondan a la entrada del lenguaje natural y sean capaces de aprender y autoorganizarlo.

La singularidad tecnológica o, simplemente singularidad, es un hipotético momento futuro en el que el crecimiento tecnológico se vuelve incontrolable e irreversible, provocando cambios insondables en la civilización humana.

CAPÍTULO I

El conocimiento tecnológico en países en desarrollo y sus debilidades inherentes

Introducción: en este capítulo se presentan algunos conceptos sobre cómo desarrollar una sociedad cuyo desarrollo se base en el conocimiento tecnológico, en la importancia de los recursos naturales a este respecto y en el rol que tienen la ciencia, la ingeniería y el sistema educacional en el logro de ese objetivo. La pregunta fundamental es: «¿Para qué tipo de sociedad del conocimiento necesitamos educar?» Desde luego, no es fácil explicar la totalidad de los factores y rasgos que dan forma a la sociedad de la información o del conocimiento. Pero es necesario, al menos, caracterizar la actual evolución de la ciencia, la tecnología de la información, la nanotecnología, la computación y la educación, con su acelerado ritmo de transformación.

Asimismo, es también importante considerar el rápido cambio que ocurre en los sistemas de comunicación (sociedad de la información) que tiene grandes implicaciones para facilitar los negocios y brindar mejores servicios públicos y privados con la mayor disponibilidad de información y de sistemas. Todos los avances en relación con la sociedad del conocimiento han sido posibles gracias al desarrollo de la red óptica, la cual demoró cerca de cincuenta años para poder inyectar y hacer viajar la luz a través de la fibra óptica. También ha sido muy importante el gran desarrollo de la infraestructura (hardware y software) de redes de comunicación móvil (2G, 3G, 4G y 5G) y de la computación que ha permitido alta velocidad de procesos y la transmisión de datos.

El desafío y responsabilidad final de todos estos desarrollos concierne a la transformación de nuestros recursos naturales, base material del desarrollo de la sociedad. La pregunta de fondo es si acaso los países latinoamericanos están preparando acciones e instrumentos que permitan efectivamente adaptar este progreso en los aspectos prioritarios para la sociedad. Es indudable que falta más investigación y desarrollo para enfrentar el tránsito social que viene y que ello depende, en gran medida, de la inversión que los países puedan dedicar a ello.

En este libro discutimos varios aspectos relevantes referidos a progreso tecnológico, innovaciones, inteligencia artificial y a toda la gama existente de impactos y aplicaciones de esos procesos y avances. Como sabemos, esto está cambiando el mundo y es fundamental que los países se preparen para un nuevo escenario marcado por la tecnología y la digitalización, precisamente promoviendo mayor investigación para así desarrollar conocimiento y aplicaciones que permitan maximizar el beneficio que traen estos progresos, así como también disminuir sus inevitables efectos negativos1.

En este contexto nos referimos al gasto en investigación y desarrollo (I+D) que realizan los países con el propósito de desarrollar conocimiento nuevo. Aquí el concepto de «gasto» utilizado es fundamentalmente uno de tipo contable, ya que se representa como una manera determinada de emplear o «gastar» el producto. Sin embargo, el término más apropiado del punto de vista económico debe ser el de «invertir» esos recursos, puesto que los mismos crean nuevas capacidades en los países para producir más a futuro, dando así mayor valor al impacto de los recursos envueltos e implicando un retorno «social» a la inversión. Por eso, llamarle inversión es lo más apropiado para referirse a los recursos que se emplean en la actividad de I+D, consistente en crear y aplicar nuevas ideas o procesos que significarán un impacto productivo de importancia para la sociedad, marcado también por significativas externalidades de tipo social.

Tomemos a Chile como ejemplo, puesto que es el país latinoamericano con el más elevado ingreso per cápita en el año 2019. Expresando el monto empleado en I+D como porcentaje de su PIB, Chile es el país miembro de la OECD2 que menos invierte en I+D en términos absolutos y, asimismo, en términos relativos3. Esto tiene serias implicancias en torno al progreso técnico que se está creando y cuya adaptación a la realidad nacional es un tema crucial en vistas a los retos productivos y sociales que están implícitos en ello. También se observa como un serio impedimento para que el país pueda saltar hacia una etapa superior de desarrollo económico, más allá de aquel favorecido por la sola explotación y venta de los recursos naturales.

Se dice que la investigación en ciencia y tecnología crea muchas externalidades positivas en diversos ámbitos de la actividad social; uno de ellos es la educación, especialmente a nivel superior, porque permite desarrollar conocimiento actualizado sobre temas cruciales en la materia y adelantar nuevos conocimientos útiles al desarrollo económico y social. Además, esta actividad de I+D se proyecta a impactar directamente en distintos ámbitos de la realidad de un país, más allá del estrictamente académico. En efecto, el progreso técnico es beneficioso en campos tan diversos como la salud, la integración territorial, la protección del ambiente, la producción de bienes públicos, el desarrollo de los negocios, y la mejor gestión de bienes tan cruciales como el agua, la producción de bienes y servicios en general.

Más adelante presentamos también ejemplos de las aplicaciones diversas de I+D en ámbitos como los procesos digitales, así como el desarrollo de IA en distintos ámbitos productivos y sociales. Esto, para indicar que no se trata solamente de investigación «teórica» alejada de los problemas de la sociedad, ni tampoco inversión en un tipo de investigación que lleva a aplicaciones encaminadas a una mayor producción de bienes y servicios. También se trata de aquella que se enfoca en la elaboración de mayor y mejor conocimiento sobre la sociedad y la cultura. En este concepto amplio, la inversión en investigación y desarrollo abarca también a las ciencias sociales y las humanidades.

En promedio, los países de la OECD invierten un 2.3 % de su producto en investigación en ciencia y tecnología, destacando los casos de Israel y Corea del Sur que emplean más de 4 % de su PIB en esta actividad. Sin embargo, en el 2018 Chile empleó solo un 0.34 % de su producto en I+D, lo cual lo coloca a la zaga de los países de la OECD, como también de muchos otros países latinoamericanos. Se trata de una proporción de recursos que se ha mantenido alrededor de ese mismo reducido nivel durante la última década, a pesar de los compromisos políticos formulados y de las diversas demandas sobre el tema provenientes principalmente del mundo académico.

Dado el valor del producto chileno medido en dólares, entonces la inversión en I+D alcanza más o menos a unos 10.000 millones de dólares al año (o sea, unos 600 dólares por habitante), poniendo así de manifiesto lo exiguo que es comparado con sus contrapartes de la OECD. A pesar de no existir iniciativas concretas para enmendar esta situación prevaleciente en Chile, está claro que con esta proporción de recursos es imposible esperar resultados significativos de la investigación que se realiza en universidades, instituciones de investigación y empresas, entidades todas que comparten los recursos empleados en I+D4.

El ejemplo de Chile

Las actividades que se comprenden en el concepto de I+D abarcan Investigación básica, investigación aplicada y desarrollos experimentales5. La investigación básica se refiere a trabajos experimentales y/o teóricos destinados a obtener nuevos conocimientos sobre los fundamentos de los fenómenos o hechos observables, sin necesariamente pensar en darles ninguna aplicación o utilización determinada. Por su parte, la investigación aplicada se refiere a trabajos originales para adquirir nuevos conocimientos dirigidos hacia un objetivo práctico específico, es decir aplicación a un problema o campo específico. Del mismo modo, el desarrollo experimental trata con trabajos sistemáticos que aprovechan conocimientos existentes obtenidos de la investigación y/o la experiencia práctica, dirigido a la producción de nuevos materiales, productos o dispositivos; a la puesta en marcha de nuevos procesos, sistemas y servicios; o a la mejora sustancial de los ya existentes (Ministerio de Economía de Chile, 2019). En la práctica, sin embargo, es muy difícil establecer claras líneas divisorias entre estos tres conceptos, a pesar del esfuerzo que se realiza por medio de diversos instrumentos de financiamiento para impulsar uno u otro tipo de investigación6.

La ejecución de estos recursos en proyectos de investigación tiene lugar en las universidades, en otros centros de investigación y en las empresas que utilizan recursos propios pero que a menudo también recurren a subsidios del Estado, diseñados para apoyar el desarrollo de la investigación. El gasto en I+D de las empresas ha exhibido en Chile más o menos el mismo comportamiento que el gasto realizado por universidades, a pesar de que en el último año, para el cual se han elaborado estadísticas basadas en una encuesta aplicada por el Ministerio de Economía de Chile (2017), se observa una caída de 11 % de los recursos totales aportados por las empresas, a la vez que un aumento de 5 % del gasto ejecutado por universidades, el cual depende fuertemente del subsidio directo que provee el Estado como una asignación a las instituciones universitarias más tradicionales.

Esto último también comprende los fondos concursables de financiamiento estatal provistos a través de CONICYT7 y otros organismos. El Ministerio de Economía (2019) atribuye la reducción de los recursos empleados en I+D durante los últimos años al retroceso del gasto efectuado por las empresas. De acuerdo con las cifras oficiales, a través de sus iniciativas y recursos directos, especialmente fondos concursables, el Estado provee el 47 % de los recursos dedicados a I+D. Sin embargo, el Estado contribuye al gasto realizado por las universidades en materia de investigación, que representa un total de 31.4 %, lo cual también incorpora recursos de instituciones privadas de educación superior, que financian sus programas de investigación con el apoyo además de instituciones extranjeras. Asimismo, un 1.7 % de los recursos dedicados a I+D provienen de instituciones privadas sin fines de lucro, mientras que las empresas alcanzan una representación de 31 % en el desembolso total en I+D8.

Esta situación refleja una escasa participación de la empresa en el financiamiento de I+D, lo cual contrasta con las economías de la OECD donde, por lo general, el gasto mayoritario lo llevan a cabo las empresas. Para tal propósito, sin embargo, cuentan con un conjunto de políticas que las incentivan a ello y que les aseguran poder mantener los resultados de la investigación para sus propios propósitos, a la vez que existen incentivos para una asociación entre empresas y universidades y otros centros de investigación para desarrollar proyectos conjuntos9. Tal relación es aún débil en Chile y pone de relieve la necesidad de mejorar el marco regulatorio para incentivar el mayor gasto de las empresas en I+D, tanto directo como indirecto, a través de instituciones de investigación.

Las patentes registradas anualmente en Chile (2018) alcanzan solo a 350 (World Bank) lejos de los miles que registran los países desarrollados año a año. También la productividad del trabajo en Chile es reducida, por la baja calificación de los recursos humanos, pero también por la ausencia de adecuado apoyo basado en I+D, elemento que la OECD ha destacado reiteradamente en sus informes sobre el caso chileno10. Esta combinación de baja productividad en materia de nuevo conocimiento y baja productividad laboral, en gran parte debido al desajuste de la educación respecto de los retos actuales, es una de las fuentes principales que han estancado el desarrollo económico de Chile y afectado negativamente la tasa de crecimiento económico.

Chile enfrenta serios desafíos en ámbitos que requerirían mayor atención por medio de innovaciones, aplicaciones de nueva tecnología y desarrollo de nuevos procesos. Hay problemas fundamentales en materia medio ambiental, por ejemplo, que el país ha estado intentando enfrentar proactivamente, un esfuerzo cuyo éxito demandaría la realización de más investigación aplicada y desarrollos experimentales. El monitoreo de situaciones de daño al medio ambiente puede muy bien mejorar a través de distintas aplicaciones derivadas de investigación tecnológica e inteligencia artificial, como lo muestra la situación de varios países. Lo mismo en cuanto al daño que causa como efecto colateral, el desarrollo de ciertas actividades productivas que ejercen externalidades negativas, muchas veces de modo descontrolado. En el caso del cultivo del salmón, por ejemplo, se escuchan en Chile muchas quejas sobre el daño que se causaría a otras especies y el daño ambiental general que se asocia a desechos y residuos. Pero se cuenta ya con una experiencia internacional en este tipo de cultivos que amerita el desarrollo de investigación aplicada en el país, la cual ya está teniendo lugar, pero necesita más recursos para acelerar los resultados. Lo mismo en cuestiones relativas a la mejor prestación que las empresas deben proveer a sus usuarios, sea en la producción de servicios propiamente, en lo cual la tecnología puede colaborar en forma decidida. Como ya es obvio, los intentos de «traspasar» directamente aplicaciones o desarrollos aplicados con éxito en otros países, a la realidad local, son a menudo infructuosos o limitados severamente en sus potencialidades, debido a la ausencia de una investigación que promueva una adaptación exitosa.

Existe consenso en la literatura en cuanto a que, en las economías basadas en el conocimiento, donde la investigación y la innovación son conductoras de la expansión económica, el capital humano avanzado es considerado un prerrequisito clave para el crecimiento y el desarrollo económico (Brunner & Elacqua, 2003; Conicyt, 2014; Gokhberg, Shmatko & Auriol, 2016). Por ello, es muy importante observar el desarrollo de la formación de recursos humanos para la I+D, nuevamente en relación con el caso chileno. En ese sentido, es importante considerar que entre 2016 a 2017, el número de doctorados empleados aumentó un 8 %, una tendencia que se ha venido dando a lo largo de la última década. Históricamente, los detentores de un PhD se han concentrado en la academia con labores de docencia e investigación (Santos et al., 2016), aunque crecientemente lo han hecho también a nivel de centros de investigación no universitarios y empresas11. Sin embargo, la mayor importancia que ha ido adquiriendo el empleo de PhDs se refleja en la reducción del empleo de magísteres, técnicos de nivel superior y otros que se redujo en Chile en 219, 178 y 320 JCE, respectivamente entre 2015 y 2017. Es decir, está ocurriendo un proceso conducente a una mayor calificación del personal que se desempeña en I+D en las distintas instituciones públicas y privadas, lo cual es concordante con la maduración del sistema de educación superior, que también ha impulsado el desarrollo de los posgrados, especialmente doctorados en el ámbito científico12. Además, también se reporta (Ministerio de Economía, 2019) que hubo una caída del 15 % en otro personal de apoyo a la I+D, la que se concentró principalmente en empresas, en forma concordante con la evolución observada en el gasto de ellas en I+D.

Es importante destacar que en Chile existe 1 trabajador (investigador) en el ámbito de I+D por cada 1.000 trabajadores, lo que se compara muy pobremente con lo observado en otros países de la OECD.

Investigadores en el ámbito de I+D por cada 1.000 trabajadores

Dinamarca 14

Corea 13.3

Japón 10

Estados Unidos 8.7

OCDE (PROM) 7.7

España 5.5

Letonia 3.2

Chile 1.0

Fuente: Ministerio de Economía, Fomento y Turismo de Chile (٢٠١٨).

La demanda de PhDs deriva de la necesidad de investigación científica predominantemente en las universidades y en desarrollo e innovación, especialmente en las empresas. Como lo constata la agenda para la innovación 2010-2020 (Clic, 2010), la ciencia de base es clave para dar capacidades a la sociedad para generar y aplicar conocimiento, para buscar soluciones a problemas concretos y es, asimismo, factor importante para la formación de profesionales de calidad.

La sociedad de la información

Castells (2009) describe la sociedad de la «información y/o conocimiento», entre otras, como aquella que supone el uso intensivo de tecnologías involucradas en un nuevo y limpio estilo de producción, junto a la distribución de productos dentro de una modalidad flexible. La evolución de la sociedad, desde una sociedad con fábricas humeantes y sucias hacia una sociedad postindustrial, de industrias con tecnología limpia, nuevos sistemas multimedia masivos de comunicación e información para el consumo, para a su vez desembarcar en otro medio basado en el intercambio sinérgico de información y conocimiento, es visto de manera muy optimista. Se trataría de una sociedad con oportunidades inigualables para todos. Persiguiendo este propósito, los países desarrollados realizan altas inversiones en educación, capacitación, investigación, comunicación, desarrollo e innovación, generando con ello un gran impacto en la industria, en la administración y en el desarrollo de comunidades y organizaciones. Como hemos señalado, este esfuerzo es menor en el caso de un país como Chile, que para estos efectos constituye un ejemplo de país en desarrollo.

Esta energía que «transforma y mueve» a las sociedades se halla en las ideas, en el aprendizaje y en el conocimiento. Trabajo y producción, hogar y consumo, comercio y entretenimiento, globalización económica e internacionalización de mercados y capitales, nuevos modelos de organización empresarial con deslocalización territorial industrial, con propuestas educativas transnacionales dadas por la aparición de nuevas herramientas de hardware y software aplicables a la gestión del conocimiento. Estos desarrollos desafían con generar múltiples inequidades y desfasajes digitales, atentando a la privacidad para obtener un efectivo control social y una normalización cultural de nuestras vidas. Y todo esto solo por nombrar algunos pocos pero complejos rasgos del tránsito actual de nuestras sociedades.

Es también importante evaluar la complejidad que envuelve diferentes elementos y procesos de la información y comunicación13. Para desarrollar una economía de conocimiento, la ciencia, la ingeniería y la tecnología son imprescindibles en la creación de nuevas ideas, tanto como para realizar la innovación y proporcionar una base de nuevos productos, procesos y servicios. Por lo tanto, es imprescindible pensar en la formación de los científicos e ingenieros como también en los emprendedores necesarios para sacar el mayor provecho de las oportunidades creadas. Chile, al igual que los demás países en desarrollo en Latinoamérica, necesita una transformación en la educación superior de los profesionales, así como mejorar las gestiones políticas, planificación y pensamiento estratégico en las instituciones de formación superior. Según Niall Fergusson (Hoover Institución, Stanford and Harvard Universities), los seis requerimientos de una economía exitosa son:

 Competencia

 Innovación científica

 Derechos de propiedad diversos

 Acceso a la medicina moderna

 Una sociedad de consumo

 Una ética de trabajo

La mentalidad minera y el persistente subdesarrollo

Chile lleva más de doscientos años de independencia de su cliente

imperial (España), pero en cierto modo sigue en su papel de productor de

materia prima (o sea productos primarios) para otros países más

desarrollados. Continúa la ausencia de «integración vertical», que incluye el proceso y tratamiento de las materias primas para sumarles mayor valor agregado. De este modo se podría conseguir, por ejemplo, la conversión de minerales en metales valiosos, como cobre y litio, incorporados en productos más elaborados. Los enfoques de los reformadores chilenos se han basado en ideologías puras como las de Karl Marx (el modelo socialista) y Milton Friedman (el libre mercado). Ninguno de los dos modelos, sin embargo, ha logrado cambiar la «mentalidad minera» o «mentalidad colonialista», que sigue en evidencia en Chile y que se constituye en una de las mayores debilidades de su economía, al hacerla significativamente sometida a mercados de exportación dominados por los productores finales, y dependiendo fuertemente de importaciones más elaboradas y de mayor valor. Este modelo de «mentalidad minera» se aplica asimismo a los demás países latinoamericanos, donde cambia simplemente el recurso básico que se explota: petróleo, estaño, café, frutas, etc.

La mentalidad minera a la que aludimos se puede definir como la de «extraer los recursos naturales sin crear un producto nuevo e invertir para alcanzar una producción más sofisticada, con mayor valor agregado». Es decir, se trataría de seguir explotando los recursos primarios sin considerar los daños colaterales o la menor sostenibilidad de la producción futura, y sin invertir en la integración vertical con otras industrias. La «mentalidad colonialista», por su parte, consiste en hacer lo de siempre, ya que es tentador y sencillo mantener la mirada solamente en el corto plazo. En combinación, las dos aludidas mentalidades dan como resultado una alta dependencia de la explotación de las materias primarias, hasta que estas se agotan o hasta que quienes compran encuentren otra fuente o incluso descubran una manera de prescindir de ellas. El caso del salitre chileno que en los años treinta fue sustituido por un producto elaborado en Europa, es emblemático a este respecto.

Otras consecuencias de la mentalidad minera es la concentración de la riqueza en pocas manos, dando también cuenta de severos daños medio ambientales así como la privación de los beneficios a largo plazo que se derivarían de una mayor variedad productiva en la economía. En Chile, el cobre aporta un 10% del valor del PIB, y concentra un 33% de la inversión extranjera. Un 50 % de las exportaciones corresponde a productos de la minería del cobre, donde además de los costos de la mano de obra y los costos de la operación (sobre todo los de Health and Safety) son bajos, al menos comparativamente a los demás países productores, y existen pocos incentivos para automatizar la producción. La creación de productos nuevos también está limitada por la ausencia de iniciativas con mirada de largo plazo, que den lugar a proyectos de inversión atractivos. Por ejemplo, el litio que se producirá en Chile al radicar allí una de las mayores reservas del mundo, se prevé que estará destinado a otros países en forma de insumo básico para la fabricación de baterías. Lo mismo sucede actualmente con el cobre, donde se provee el mineral sin realizar su purificación o mayor elaboración que pueda dar mayor valor agregado a la materia prima.

Existen otros muchos ejemplos en economías en desarrollo que representan mal uso de los recursos y daños colaterales. Por ejemplo, la pesca de arrastre que se basa en la operación de un barco que remolca una gran malla atrapando en el piso marino todo lo que puede, dejando así una enorme estela de destrucción ambiental. Del mismo modo, Chile cuenta con reservas de hierro, potasio, yodo, recursos forestales, agricultura y ganadería que no son generalizadamente objeto de inversiones destinadas a modernizar la producción y sumar mayor valor agregado. Son pocos aún los ejemplos, como el salmón, el vino y las frutas, en que se han introducido innovaciones en la dirección de industrializar y sofisticar la producción.

Chile es una de las economías más exitosas de Latinoamérica, caracterizada por significativa inversión14 pero sin todavía adentrarse decididamente en el desarrollo sostenible más allá de la industria extractiva15. Una economía de conocimiento se caracteriza por el desarrollo de una base de conocimientos, frecuentemente denominado «base científica», que representa la materia prima (potencialmente inagotable) de la innovación. La base científica se encuentra en las universidades dedicadas a la investigación en ciencias e ingeniería así como en otras instituciones y en la propia empresa privada. Para conseguir una prosperidad duradera, hacen falta cambios profundos de mentalidad, y adquirir un pensamiento más estratégico sobre qué ocurrirá con la economía y la sociedad cuando ya no queden recursos naturales. Como se ha mostrado más arriba, y contradictoriamente con sus reconocido buenos resultados económicos, Chile es el país de la OECD que menos recursos dedica a I+D.

El papel de la ciencia y el sistema educativo

La ciencia es el conocimiento sistemático de lo físico o material del mundo a través de la observación y la experimentación. La ciencia suministra métodos y procesos donde esa comprensión del mundo es acumulada, codificada y comunicada para su posterior y permanente desarrollo. Pero es importante indicar que la ciencia no prueba nada, ya que el «método científico» solo puede «desaprobar» hipótesis alternativas. Lo que proporciona la ciencia es evidencia a propósito de los fenómenos físicos y materiales. A través del proceso de la experimentación y la acumulación de evidencia, desarrolla conocimiento y entendimiento del mundo físico. Esta observación es el primer elemento en la construcción de una economía de conocimiento, ya que los que trabajan en ella deben saber los límites de la ciencia y manejar la necesaria incertidumbre que acompaña al método científico.

El segundo elemento para considerar es el provecho económico de la ciencia a través de la ingeniería y la tecnología, que toman teorías y evidencias científicas y las convierten en productos que tienen utilidad y valor mercantil. En el caso

chileno actual, como hemos dicho, la tecnología se usa básicamente para la extracción de los recursos naturales, constituyendo así otro ejemplo de la mentalidad minera que le diferencia del mundo desarrollado. En muchos países la tecnología se usa en la agregación de valor a la producción a través de productos innovadores.

El método científico consiste en probar teorías tratando de contradecirlas. Si la teoría sobrevive la experimentación por medio de una robusta metodología, es evidencia de su validez, que luego la ingeniería podrá convertir en productos y producción. Para crear (o más bien ampliar) la base científica de Chile es preciso considerar la formación de los profesionales, sobre todo en la educación superior, considerando el sistema formativo y la metodología prevaleciente para incentivar el espíritu de búsqueda y superación, y la superación de la mentalidad minera. La educación superior científica de Chile sigue modelos antiguos basados en teoría y, aunque ello tenga sus méritos, la práctica y experimentación resultan ser imprescindibles a la hora de probar la consistencia de la teoría y sus aplicaciones. La educación científica en Chile, como en el resto de Latinoamérica, requiere un mejor balance entre la teoría y la práctica en el proceso de enseñanza y aprendizaje; sin experimentación y práctica, sufre el entendimiento correcto de la teoría. Solo con ella pueda el aprendiz comprender, aplicar y analizar/sintetizar profundamente los conceptos teóricos científicos y de la ingeniería, y así crear y diseñar nuevos productos y sistemas.

De entrada, lo que hace falta considerar son los recursos requeridos para el desarrollo de científicos y técnicos, y además la enseñanza de la creatividad e innovación en el sistema educativo chileno. En los países en desarrollo, como Chile, hay una falta de recursos e instalaciones de

laboratorios en las universidades, como se ha verificado a través de otras experiencias y opiniones de académicos de otros países16. En una visita de académicos de las universidades de Staffordshire y Newcastle (Reino Unido) a los laboratorios de algunas de las universidades chilenas que ellos pudieron observar y evaluar, concluyeron que los laboratorios de enseñanza y aprendizaje en ciencia e ingeniería de Chile, en su mayoría, parecían más bien «museos» que lugares de experimentación para generar conocimiento nuevo. Para formar científicos e ingenieros de alto nivel (y así poder aportar a una economía de conocimiento) es fundamental tener los recursos necesarios y contar con los últimos desarrollos científicos y tecnológicos.

Con respecto a las materias que debe comprender la enseñanza, los conocimientos del emprendimiento son también una importante adición al currículo universitario. El emprendimiento se define como el diseño, lanzamiento y mantenimiento en marcha de un negocio nuevo, el cual típicamente comienza como una pequeña empresa, siendo la gente quien crea el negocio, ofreciendo un producto, proceso o servicio para venta o arriendo, llamados «emprendedores». En el Reino Unido y en Europa existen, a nivel nacional y regional, agencias de desarrollo de pequeñas empresas cuyas funciones son apoyar la creación de negocios nuevos, basados en oportunidades regionales para llenar los vacíos existentes en el mercado local. Además, por este medio los resultados de un proyecto de investigación en una universidad tienen la potencialidad de crear productos, procesos y servicios nuevos. Asimismo, los investigadores pueden elaborar un plan de negocio para crear y desarrollar una pequeña empresa. De esta forma se liga la generación de ideas a la aplicación en la realidad productiva17.

El acceso para las empresas privadas o estatales a los recursos de las universidades como el uso de sus laboratorios y el conocimiento de los expertos es crucial para las empresas para innovar o producir nuevos productos. Esto es muy importante para ayudar a los profesionales de las empresas a aprender la nueva tecnología e intercambiar experiencias y conocimiento y crear nuevas empresas y tiene un gran beneficio para los académicos e investigadores. Así se crean puestos de trabajo para recién doctorados, como emprendedores de empresas o empleados de éstas. Otras iniciativas incluyen los Teaching Company Schemes (TCS) llevados a cabo por departamentos de tecnología e innovación18 y que consisten en llevar a cabo una colaboración directa entre las universidades y empresas locales. Se trata de mejorar e introducir innovaciones en los productos de una empresa, cuyos recursos financieros son limitados. Se unen expertos de la academia con la empresa para desarrollar productos nuevos y adiestrar empleados a través de programas de doctorado u otras calificaciones académicas. Este esquema requiere el desarrollo de planes de negocio, financiamiento y administración del proyecto, donde el Gobierno, en el caso de UK, proporcionaba hasta un 60 % de los fondos.

Dentro de las facultades universitarias existen oficinas que manejan los TCS, así como iniciativas de trasferencia de conocimiento a la sociedad y los otros instrumentos existentes para obtener fondos gubernamentales o privados. Estos fondos, además de proporcionar asistencia a las empresas, también envuelven el mejoramiento del equipamiento de laboratorios universitarios puesto a disposición para el desarrollo de nuevos productos. Así, la actividad empresarial aporta beneficios a largo plazo para las universidades, que también se benefician directamente por la investigación aplicada y por la capacitación del personal. Se destaca también que la administración de la universidad está orientada a conseguir fondos y a apoyar empresas en su entorno local.

En Chile la creación del Consejo Nacional de Innovación para la Competitividad (con la participación de Corfo, Conicyt, Fondef y GoToMarker) manifiesta el intento de contratar científicos e ingenieros para agregar valor (a corto y largo plazo) a los recursos primarios que exporta el país. Mejorar el bienestar del pueblo requiere una visión más amplia, en la que se conciba la posibilidad de crear valor a través de ideas y conocimiento, como lo tienen otros países, como en Europa, donde hay una escasez de recursos naturales (comparado con Chile) y no queda otro remedio que desarrollar tecnología, maquinaria inteligente, automatización de los medios de producción y servicios, generando conocimiento para poder crear empleo y bienestar a sus ciudadanos.

En momentos de situaciones de desastre nacional de un país, el Gobierno necesita asesoramiento científico o de ingeniería. Tal vez lo más claramente posible es cuando el mundo físico y complejo se comporta de manera dramática (desastres), como por ejemplo, terremotos y tsunamis, cambio climático, pandemias (gripe porcina o COVID19), erupciones volcánicas, incendios, inundaciones, tornados, terrorismo, problemas de salud mental, pobreza, obesidad, problemas de la economía, etc. Aunque los problemas pueden ser muy complejos, tales eventos se encuentran entre las situaciones más directas para un asesor o un grupo de asesores científicos del Gobierno: hay destinatarios dispuestos al desafío de evaluar la catástrofe, reunir las pruebas y presentar soluciones de la manera más eficaz. Lo que es más difícil es asegurar que la ciencia y la ingeniería sean llevadas a la práctica con eficacia en las preguntas que los encargados de la formulación de políticas hacen, las cuales son importantes pero no presentan un momento de decisión única, o donde es menos obvio que la ciencia e ingeniería pueden ayudar. Estos incluyen los problemas de políticas internas que cruzan los departamentos, las disciplinas (múlti-disciplina) y que están establecidos en plazos más largos que los tiempos de vida de los gobiernos y a menudo del plazo de las decisiones políticas.

Este es el reto para los consejeros científicos del Gobierno, para garantizar que el mejor asesoramiento científico y de ingeniería se lleve a la práctica efectiva en todas las políticas y decisiones. Se requiere navegar por un consejo estratégico a largo plazo, por un lado, y por el cálculo de las pruebas para preguntas inmediatas, por el otro. También requiere asegurar que la ciencia y la capacidad de ingeniería estén en su lugar para sustentar la formulación de políticas en todos los niveles de los gobiernos, haciendo uso de conocimientos y tecnologías19.

Es muy importante formar y capacitar profesionales que tengan los conocimientos adecuados para analizar y evaluar sistemas complejos. Esto requiere entender y considerar la complejidad de los sistemas dinámicos como una rama de la ciencia en el proceso de enseñanza - aprendizaje, siendo necesario usar métodos cualitativos y cuantitativos para analizar, evaluar y clasificar la complejidad. Ello requiere contar con profesionales capaces de recomendar y usar las últimas tecnologías y conocimiento para resolver y brindar las mejores soluciones a los eventos de desastre nacional. En este libro presentamos una metodología y unos conocimientos de cómo enfrentar la resolución de problemas complejos y algunos de los últimos desarrollos de la ciencia y la ingeniería, como por ejemplo los conceptos de la inteligencia artificial. Sin embargo, esto permanece como un reto fundamental para el sistema de educación superior, que es el responsable de formar los nuevos profesionales y científicos20.

1. El último reporte de la OECD (Science, Technology and Innovation Outlook ٢٠١٨) plantea que se debe mirar a un futuro en el que crecientemente desarrollados sistemas de inteligencia artificial, trabajando con cientistas humanos, podrán abordar adecuadamente los problemas más complejos que enfrenta la sociedad, al mismo tiempo que expandir el conocimiento científico.

2. Entidad de carácter intergubernamental que es el Organismo para la Cooperación Económica y el Desarrollo, de la que forman parte ٣٧ países.

3. A pesar de su mayor ingreso per càpita, Chile también invierte (como proporción del PIB) menos que otros países latinoamericanos, como son los casos de Brasil, México y Argentina.

4. Sin embargo, es interesante destacar que el reciente ranking de la revista Nature (Nature Índex Data ٢٠١٨- ٢٠١٩), ubica a Chile en el lugar ٣٣ de ٥٠ países en los que mide la «calidad» de la investigación en ciencias naturales, sustentada en su inclusión y referencia en fuentes (journals) de alta selectividad. Esto indicaría que en la dimensión «calidad» la inversión chilena en I+D se posicionaría satisfactoriamente, aunque esto no necesariamente signifique mayor relevancia en materia de aplicaciones.

5. En el caso de Chile, el Ministerio de Economía, Fomento y Reconstrucción emplea una encuesta anual para determinar los aspectos relacionados con el tipo de investigación o desarrollo financiado por las diversas fuentes existentes (Encuesta sobre gasto y personal en I+D Año ٢٠١٧ – Ministerio de Economía Fomento y Turismo – División de Innovación; febrero, ٢٠١٩).

6. La Encuesta del Ministerio de Economía de Chile del año ٢٠١٧ reporta, sin embargo, que el gasto en investigación aplicada habría crecido en ١٠ ٪, mientras que el gasto en investigación básica y desarrollo cayó en ٣ ٪ y ٥ ٪ respectivamente. El gasto global en I+D habría descendido en ١,٥ ٪ entre ٢٠١٦ y ٢٠١٧.

7. Comisión Nacional de Investigación Científica y Tecnológica.

8. Las estadísticas del Ministerio de Economía agregan un ٤.٥ ٪ de los fondos dedicados a I+D que se vinculan a financiamiento internacional.

9. Este tipo de acuerdos de trabajo requiere el establecimiento de marcos temporales amplios, lo cual se dificulta en la medida en que existe marcada incertidumbre sobre el horizonte económico y la sostenibilidad de las propias universidades en sus políticas de I+D.

10. Según la OECD (٢٠١٨) la inteligencia artificial y nuevas tecnologías aplicadas a la producción son esenciales para elevar los estándares de vida y atenuar el declinante crecimiento de la productividad del trabajo, requiriendo investigación que lleve estas aplicaciones a la realidad del país.

11. Los graduados de doctorado están orientados a resolver problemas complejos, realizar investigación y desarrollar nuevas ideas (Gokhberg et al., ٢٠١٦). Es importante destacar que el número de graduados es sustancialmente menor al de matriculados en programas doctorales, correspondiendo a cerca de ١/٨ del registro de matrícula año a año (Ver Risopatrón, ٢٠١٨).

12. Los propios sistemas de acreditación de instituciones de educación superior han puesto énfasis en los programas de posgrados incentivando la realización de nuevas iniciativas y estimulando la creación de lazos activos con centros universitarios del primer mundo. Asimismo, el Estado ha creado instancias para financiar becas y estadías de doctorado y posdoctorado, lo cual ha permitido un salto cualitativo importante en los pasados ٢٠ años, en materia de dotación de recursos humanos altamente calificados, particularmente en las universidades.

13. En secciones venideras de este libro presentamos metodologías para evaluar la complejidad de sistemas dinámicos, así como ideas para la creatividad, la innovación, la educación, la investigación y acerca de la importancia de la inteligencia artificial y la automatización.

14. Que ha estado en los últimos años en torno al ٢٠ o ٢٥ ٪ del PIB.

15. En ٢٠١٥, el Ministerio de Economía, Fomento y Turismo de Chile realizó un diagnóstico presentando el estado de la innovación, investigación y desarrollo así como un «plan de innovación» desde ٢٠١٥ hasta ٢٠١٨. Hemos referido más arriba la publicación de similar estudio el año ٢٠١٩. En general, se concluye con una visión crítica sobre los alcances de I+D en el caso chileno.

16. Aspecto íntimamente ligado a la subinversión que el país realiza en I+D.

17. En muchos casos existe también como apoyo la posibilidad de participación de financiamiento provisto por una empresa privada, un banco, o la misma universidad y el gobierno local.

18. Uno de los autores supervisó y administró ١٢ TCS en UK.

19. Esto es, ni más ni menos, parte del reto que enfrenta el nuevo Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación en el caso de Chile.

20. Una adecuada metodología educacional, junto a buenos procesos y buenas prácticas de la enseñanza y aprendizaje, es crucial para contar con un sistema formativo de alta calidad. Para lograrlo se definen criterios esenciales relativos a los estándares educacionales, la organización del sistema y la instauración de pautas adecuadas para la docencia (Carrasco et tal., ٢٠١٩)

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