Uganda y Tanzania están construyendo IA donde internet aún escasea

Uganda y Tanzania ilustran una versión de la adopción de la inteligencia artificial de la que rara vez se habla: qué ocurre en economías donde la conectividad es cara, la electricidad poco fiable, la mayoría trabaja en la agricultura y el capital escasea.

Condiciones compartidas:

Ambos países tienen poblaciones jóvenes y de rápido crecimiento, un empleo dominado por la agricultura y una penetración del teléfono móvil que sube deprisa, junto a una adopción limitada del teléfono inteligente y de internet.

El dinero móvil está extendido en los dos, siguiendo el patrón de África oriental, y aporta a los servicios financieros el mismo cimiento que en Kenia: historiales de transacción que sostienen la evaluación de crédito de personas sin cuenta bancaria.

Ambos afrontan costes altos de acceso a internet en relación con la renta, aunque la inversión en cables submarinos y la expansión de la fibra terrestre han mejorado la situación. Uganda, sin salida al mar, depende del tránsito por sus vecinos para su conectividad, lo que añade coste.

Uganda:

Kampala acoge una escena tecnológica modesta pero activa, con actividad en tecnología financiera, tecnología agrícola y salud.

Las aplicaciones agrícolas son las más relevantes económicamente. El café es una exportación importante, y las aplicaciones incluyen la detección de enfermedades, la previsión de cosechas y la información de precios de mercado enviada por SMS. Los servicios de asesoramiento agrícola entregados por vía digital llegan a agricultores que de otro modo verían rara vez a un técnico de extensión.

Las aplicaciones sanitarias atienden una grave escasez de personal, con apoyo diagnóstico y gestión de la cadena de suministro de medicamentos. Uganda tiene experiencia en la respuesta a brotes de enfermedades, y el análisis de datos para la vigilancia tiene uso práctico.

Uganda ha invertido en infraestructura nacional de fibra y en un centro de datos nacional, con el objetivo de alojar en el país los sistemas del Estado.

Entre las restricciones figuran el acceso a la electricidad, que sigue siendo limitado fuera de las zonas urbanas pese a la generación hidroeléctrica, las restricciones periódicas de internet en periodos políticamente delicados y una capacidad investigadora limitada.

Tanzania:

Tanzania tiene una población y una economía mayores, con Dar es Salaam como centro comercial.

La penetración del dinero móvil es alta, y el país fue temprano en implantar la interoperabilidad entre proveedores, lo que mejoró la utilidad del sistema.

La agricultura emplea a la mayoría de los tanzanos, y las aplicaciones reflejan los patrones regionales: seguimiento de cultivos, servicios meteorológicos, información de mercado y seguros indexados. La ganadería es económicamente relevante, y las aplicaciones de vigilancia se aplican también ahí.

La conservación de la fauna es un ámbito distintivo. Los parques nacionales tanzanos son económicamente importantes para el turismo, y el análisis de imágenes de cámaras trampa, la vigilancia acústica y la optimización de las patrullas contra la caza furtiva son aplicaciones activas, a menudo apoyadas por organizaciones conservacionistas internacionales.

La minería, incluidos el oro y cada vez más los minerales críticos, usa modelización geológica y optimización operativa.

Tanzania ha invertido en su infraestructura nacional de tecnologías de la información, incluidos una red troncal de fibra y capacidad de centros de datos, y la conectividad a través del puerto de Dar es Salaam sirve a sus vecinos sin litoral.

Lengua:

El suajili se habla ampliamente en ambos países y en toda África oriental, con decenas de millones de hablantes. Es una de las lenguas africanas mejor dotadas para la IA, con un esfuerzo investigador genuino detrás de los conjuntos de datos y modelos en suajili, aunque todavía muy por detrás de las grandes lenguas mundiales.

Las lenguas locales más allá del suajili, numerosas en ambos países, siguen en gran medida sin atender.

Las restricciones comunes:

La capacidad de cómputo es mínima en ambos, y las cargas se ejecutan en el extranjero con coste en divisa.

La educación técnica avanzada produce pocos especialistas, y la emigración es significativa.

Los mercados de capitales son poco profundos, y buena parte de la financiación tecnológica procede de la financiación al desarrollo y de donantes internacionales, lo que orienta lo que se construye hacia prioridades de desarrollo más que comerciales.

La perspectiva:

Para ambos países, la adopción de la IA llegará probablemente mediante servicios entregados por móvil en agricultura, salud y finanzas, y no a través de un sector tecnológico en el sentido convencional.

Eso no es un resultado menor. Las aplicaciones que elevan los rendimientos de los pequeños productores o extienden el crédito a comerciantes informales afectan a más vidas que la mayoría de los productos comerciales de IA, y se construyen bajo restricciones que derrotarían a la mayoría de las empresas.