El Consejo de la Unión Europea solicitó este viernes el desarrollo de una estrategia integral que fomente la adopción de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito científico. Esta estrategia, subrayó el Consejo, debe estar guiada por principios éticos, de sostenibilidad, inclusión y un enfoque centrado en las personas.
Según Marcin Kulasek, ministro polaco de Ciencia y Educación Superior, la inteligencia artificial tiene el potencial de transformar radicalmente el descubrimiento científico, potenciar la innovación y mejorar significativamente la productividad de los investigadores. En sus palabras, Europa debe actuar con rapidez para aprovechar estas oportunidades, al mismo tiempo que afronta los riesgos éticos y sociales derivados de una tecnología que avanza a gran velocidad.
El texto adoptado durante el Consejo de Competitividad reconoce que el desarrollo acelerado de la IA y sus aplicaciones en la investigación científica ya están generando logros sin precedentes, transformando la manera en que se practica la ciencia.
El uso de herramientas de IA en el análisis de datos, las simulaciones y los modelos de lenguaje de gran escala está impulsando nuevos descubrimientos y mejorando la eficiencia de la investigación, tanto básica como aplicada. Además, se destaca su papel fundamental para abordar desafíos globales, responder a necesidades sociales y fortalecer la competitividad y la transición digital en Europa.
Las conclusiones hacen hincapié en la importancia de promover una colaboración internacional abierta, recíproca y no discriminatoria en el ámbito de la IA, con el fin de mejorar el intercambio científico, garantizar la interoperabilidad y fomentar un desarrollo responsable de estas tecnologías. En este sentido, se recuerda que los sistemas de IA desarrollados y utilizados exclusivamente para fines de investigación científica están exentos de la aplicación del Reglamento de IA.
El Consejo advierte que actualmente la Unión Europea no cuenta con una política específica que facilite su integración en la ciencia. Por ello, respalda la elaboración de una nueva estrategia europea que está siendo impulsada por la Comisión.
Esta deberá basarse en el mejor conocimiento disponible, desarrollarse en estrecha cooperación con los Estados miembros y la comunidad de investigación e innovación, y complementar las iniciativas existentes. Deberá prestar especial atención al fortalecimiento de ecosistemas de investigación interdisciplinarios, la coordinación de políticas, la capacitación de los investigadores y el acceso abierto a datos fiables. Asimismo, la estrategia deberá asegurar el uso ético y responsable de las herramientas de IA en la investigación, protegiendo la privacidad, la integridad de los datos y la seguridad.
El texto también aboga por una agenda europea común que respalde a las comunidades de investigación en IA, facilitando el acceso a datos, recursos computacionales y talento científico. En este contexto, se acoge con interés la propuesta de la Comisión de crear un Consejo Europeo de Investigación en IA, y se insta a definir su misión y gobernanza en colaboración con los Estados miembros, garantizando así una adecuada articulación con las iniciativas y estructuras ya existentes.
Las conclusiones también destacan la necesidad de mejorar las competencias en inteligencia artificial dentro de la comunidad científica. El Consejo subraya la urgencia de impulsar programas de formación y actualización para investigadores e innovadores, con el objetivo de cerrar la brecha digital. Además, se propone atraer, retener y recuperar talento especializado en IA, prestando atención especial a la diversidad y al equilibrio de género en los campos STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas).
El Consejo alerta sobre los riesgos asociados al uso de la IA en la investigación, como los sesgos algorítmicos, la manipulación de datos o los problemas éticos que podrían socavar la fiabilidad del conocimiento científico. Para abordar estos desafíos, se propone desarrollar estándares de calidad, directrices y buenas prácticas que garanticen la integridad, transparencia y reproducibilidad del trabajo científico. También se alienta el intercambio abierto de datos conforme a los principios FAIR (encontrabilidad, accesibilidad, interoperabilidad y reutilización), como parte de un enfoque ético y responsable.
