Este informe proporciona una descripción general completa de la inteligencia artificial (IA), desde sus fundamentos hasta sus aplicaciones prácticas, abarcando aspectos como su definición, evolución e implementación. También profundiza en diversas aplicaciones, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y la inteligencia artificial generativa, proporcionando ejemplos y casos de uso específicos en sectores como la atención médica, la logística, el medio ambiente y la seguridad. Finalmente, se ofrecen recomendaciones para su desarrollo responsable y se discuten consideraciones éticas como la privacidad y la transparencia.

El documento define la IA como aquel campo de estudio que fusiona ciencias de la computación con robustos conjuntos de datos para facilitar la resolución de problemas, o bien, de manera más clásica como la capacidad de una computadora digital o un robot controlado por computadora para realizar tareas comúnmente asociadas con seres inteligentes.

Para establecer las definiciones y desarrollar el corpus del texto se recurre al análisis de literatura gris de autores e instituciones internacionales como la UNESCO o el propio Banco Interamericano de Desarrollo (BID).

Garantizar la minimización o ausencia de consecuencias perjudiciales o no deseadas durante el desarrollo de proyectos de inteligencia artificial requiere una comprensión exhaustiva del papel de los principios de responsabilidad durante todas las etapas: diseño, implementación y mantenimiento de las aplicaciones. Para el desarrollo responsable de esta tecnología, resulta necesario considerar aspectos como la eficacia, robustez, y escalabilidad del modelo al evaluar un sistema de IA, estableciendo controles adecuados para evitar cuestiones como fugas de información, sobreajuste y subajuste persiguiendo la mejora continua. Es esencial que las organizaciones implementen la inteligencia artificial de manera responsable para minimizar los riesgos asociados. Su auditoría implica evaluar, mitigar y velar por la seguridad, legalidad y ética de un algoritmo, identificando riesgos tanto técnicos como de gobernanza y recomendando medidas para mitigarlo.