La expansión global de la Inteligencia Artificial (AI) ha propiciado el surgimiento de cadenas de suministro dedicadas a este sector, integradas por un entramado complejo de actores, productos y servicios. Esta nueva estructura del desarrollo de AI refleja la creciente especialización y externalización dentro de la industria, permitiendo no solo una reducción de costos sino también una especialización más profunda entre los distintos participantes del sector.
Un análisis reciente modela estas cadenas como gráficos dirigidos, lo cual resulta útil para ilustrar y comprender la complejidad de las interacciones que se dan entre los diferentes componentes en juego. Dos estudios de casos revelaron que el paso de información a través de estas cadenas no es perfecto, lo que podría engendrar malentendidos significativos. Además, las decisiones tomadas a nivel inicial de diseño pueden tener repercusiones importantes en futuros desarrollos, afectando así directamente a productos basados en modelos básicos.
Las repercusiones de estas prácticas son múltiples, especialmente en términos regulatorios y de seguridad. La responsabilidad sobre las fallas o problemas que surjan se diluye a medida que las cadenas se extienden, complicando la tarea de resolver los inconvenientes o de hacer cumplir medidas de control de calidad. Por otro lado, las interacciones ocultas entre componentes pueden generar vulnerabilidades que ponen en riesgo la integridad de los sistemas.
Ejemplos tangibles de estos datos pueden encontrarse en aplicaciones de salud desarrolladas a partir de esfuerzos conjuntos de diversas organizaciones. Con modelos entrenados mediante datos recopilados de múltiples hospitales, se advierte la potencial confusión y falta comunicación en el proceso, elementos críticos cuando la cuestión en juego es la fiabilidad de un modelo de AI aplicado a contextos donde la precisión es crucial.
Finalmente, aunque las decisiones básicas relacionadas con la imparcialidad algorítmica pueden revertirse en modelos refinados posteriores, mantener esta consistencia favorece las operaciones futuras, incentivando así el surgimiento de una regulación más estricta para hacer frente a esta realidad cambiante. En conclusión, la evolución hacia cadenas de suministro de AI no sólo afecta en términos de eficiencia industrial sino que presenta un abanico de nuevas dinámicas que requieren un estudio y regulación atentos de sus consecuencias económicas, técnicas y sociales.