La Iniciativa Estadounidense de IA, emitida como Orden Ejecutiva 13859 el 11 de febrero de 2019, fue una estrategia federal histórica diseñada para coordinar y acelerar el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) en todo Estados Unidos. La orden instruyó a las agencias federales a priorizar la investigación y el desarrollo de la IA, promover la innovación y garantizar que el liderazgo estadounidense en IA siguiera siendo globalmente dominante. Estableció un marco para la colaboración en todo el gobierno, enfatizando la necesidad de estándares técnicos, capacitación de la fuerza laboral y compromiso internacional.
La iniciativa fue una respuesta a la creciente competencia, particularmente de China, y buscó alinear los recursos federales con los esfuerzos del sector privado. Se basó en informes anteriores de la Fundación Nacional de Ciencias y la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa, que habían identificado la IA como un área crítica para la seguridad nacional y el crecimiento económico. La orden creó un papel central para la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca (OSTP) y el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (NSTC) para supervisar la implementación.
Coordinación y Gobernanza Federal
La Iniciativa Estadounidense de IA estableció una nueva estructura de gobernanza para garantizar políticas consistentes en todos los departamentos federales. El NSTC formó un Comité Selecto sobre Inteligencia Artificial, que incluía representantes de agencias principales como el Departamento de Defensa, el Departamento de Energía, los Institutos Nacionales de Salud y el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST). Este comité tenía la tarea de desarrollar un plan estratégico nacional de investigación y desarrollo en IA, actualizarlo anualmente y coordinar presupuestos.
La orden requería que cada agencia federal identificara actividades relacionadas con la IA e informara sobre su progreso. También instruyó a la Oficina de Gestión y Presupuesto (OMB) a crear orientación para la regulación de la IA, que se publicó más tarde como un memorando preliminar en enero de 2020. Esta orientación enfatizaba un enfoque basado en riesgos, alentando a las agencias a evitar la sobrerregulación mientras garantizaban seguridad y equidad.
Prioridades de Investigación y Desarrollo
Un componente central de la iniciativa fue la asignación de fondos federales para la investigación en IA. La orden solicitó una mayor inversión en áreas fundamentales como aprendizaje automático, aprendizaje profundo y arquitecturas de redes neuronales. Destacó específicamente la importancia de desarrollar sistemas de IA robustos que pudieran operar en entornos del mundo real, incluidos aquellos con datos limitados o condiciones adversas.
La iniciativa también promovió la investigación sobre la explicabilidad e interpretabilidad de la IA, reconociendo que la confianza era esencial para una adopción generalizada. Las agencias federales, incluidos el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT y Laboratorio de IA de Stanford, recibieron subvenciones para explorar estos temas. Además, la orden fomentó asociaciones con universidades y empresas privadas, como OpenAI y Google DeepMind, para acelerar avances en áreas como IA generativa y grandes modelos de lenguaje.
Fuerza Laboral y Educación
La Iniciativa Estadounidense de IA abordó la creciente demanda de talento en IA al instruir a las agencias federales a expandir los programas educativos. La orden solicitó la creación de nuevas becas, subvenciones e iniciativas de capacitación, particularmente para estudiantes en campos de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM). También enfatizó la necesidad de reciclar a los trabajadores cuyos empleos podrían verse afectados por la automatización.
La Fundación Nacional de Ciencias lanzó varios programas bajo esta iniciativa, incluidos los Institutos Nacionales de Investigación en IA, que se establecieron en 2020 con una inversión inicial de $140 millones. Estos institutos, ubicados en universidades como Universidad Carnegie Mellon y UC Berkeley, se centraron en áreas como IA para el bien social, IA en la educación e IA confiable.
Infraestructura y Acceso a Datos
Reconociendo que el desarrollo de la IA depende de datos de alta calidad y recursos informáticos, la iniciativa instruyó a las agencias federales a hacer que los datos gubernamentales fueran más accesibles. La orden requería que las agencias identificaran y publicaran conjuntos de datos que pudieran usarse para el entrenamiento de IA, respetando las preocupaciones de privacidad y seguridad. También solicitó el desarrollo de recursos de computación en la nube, incluidas asociaciones con proveedores como Amazon Web Services y Microsoft Azure.
El Departamento de Energía fue encargado de construir instalaciones informáticas avanzadas, incluidos supercomputadores de exaescala, para apoyar la investigación en IA. Estos esfuerzos complementaron las inversiones del sector privado en hardware especializado, como los chips AWS Trainium y los procesadores Intel, diseñados para acelerar cargas de trabajo de aprendizaje automático.
Compromiso Internacional y Estándares
La Iniciativa Estadounidense de IA enfatizó la importancia de la cooperación y competencia internacional. La orden instruyó al Departamento de Estado a trabajar con aliados para desarrollar principios compartidos de IA, particularmente en áreas como ética, seguridad y derechos humanos. También solicitó la creación de estándares técnicos a través de organizaciones como la Organización Internacional de Normalización (ISO) y el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE).
Al mismo tiempo, la iniciativa buscó proteger la propiedad intelectual estadounidense y prevenir la transferencia de tecnologías sensibles a adversarios. Esto incluyó controles de exportación sobre chips y software avanzados de IA, que luego fueron implementados por el Departamento de Comercio. La orden también fomentó la participación en foros multilaterales, como la Alianza Global sobre Inteligencia Artificial, lanzada en 2020.
Implementación e Impacto
La Iniciativa Estadounidense de IA se implementó durante varios años, con resultados mixtos. Para 2021, el gasto federal en investigación y desarrollo de IA había aumentado a más de $6 mil millones, frente a $1.5 mil millones en 2018. La iniciativa llevó a la creación de los Institutos Nacionales de Investigación en IA, que se expandieron a 25 institutos para 2023, y a la publicación de numerosos conjuntos de datos federales.
Sin embargo, los críticos señalaron que la iniciativa carecía de mecanismos de cumplimiento vinculantes y que el progreso variaba entre agencias. La orden fue posteriormente reemplazada por la Orden Ejecutiva de IA de octubre de 2023, que introdujo regulaciones más completas, incluidos requisitos de pruebas de seguridad para modelos avanzados de IA. No obstante, la Iniciativa Estadounidense de IA sentó las bases para las políticas federales posteriores de IA y sigue siendo un punto de referencia para las estrategias nacionales de IA.
Legado y Desarrollos Posteriores
La Iniciativa Estadounidense de IA influyó en esfuerzos similares en otros países, incluida la Ley de IA de la Unión Europea y la estrategia nacional de IA de China. También ayudó a establecer a Estados Unidos como líder en investigación de IA, como lo demuestra el rápido crecimiento de empresas como OpenAI y Anthropic, que desarrollaron modelos avanzados como transformadores y sistemas de IA generativa.
El énfasis de la iniciativa en asociaciones público-privadas continuó a través de programas como el Recurso Nacional de Investigación en IA, propuesto en 2020 y pilotado en 2024. Este recurso tiene como objetivo proporcionar a los investigadores acceso a potencia informática, datos y herramientas educativas, basándose en las inversiones de infraestructura iniciadas por la Iniciativa Estadounidense de IA.
A partir de 2025, la Iniciativa Estadounidense de IA se considera un documento fundacional en la política de IA de EE. UU., incluso cuando surgen nuevos desafíos en áreas como seguridad de IA, sesgo y gobernanza internacional. Su legado es visible en los esfuerzos federales continuos para equilibrar la innovación con la regulación, garantizando que la IA beneficie a la sociedad mientras minimiza los riesgos.