Así se desarrolla la inteligencia artificial en Rusia
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Más de 60 países han adoptado estrategias nacionales para el desarrollo de la inteligencia artificial. Rusia también cuenta con una estrategia de este tipo. Se basa en la experiencia internacional, pero al mismo tiempo tiene en cuenta las particularidades nacionales y los objetivos de soberanía tecnológica.
Según la estrategia, para 2030 la contribución de la IA al PIB de Rusia podría alcanzar aproximadamente 11,2 billones de rublos (en 2022 esta cifra era de 0,2 billones). La proporción de sectores económicos preparados para implementar IA debería llegar al 95% (hace cuatro años era del 12%), y las inversiones en tecnologías de inteligencia artificial aumentar de 123.000 millones de rublos a 850.000 millones. Además, el volumen anual de servicios relacionados con el desarrollo e implementación de soluciones de IA debería crecer en cuatro años de 12.000 millones a al menos 60.000 millones de rublos.
También se espera un crecimiento del potencial humano: el número de graduados universitarios con formación especializada en IA aumentará hasta 15.500 personas al año (desde poco más de 3.000 actualmente), y la proporción de trabajadores que utilicen IA en su actividad alcanzará el 80%.
“En la Estrategia Nacional de IA, desde la aprobación de su primera versión en 2019, se han establecido los principales motores del desarrollo: talento, regulación, popularización, estrategia, etc.”, explica Kirill Sólntsev, director ejecutivo del Departamento de Desarrollo AI/ML de Sberbank.
Aplicación práctica
Al igual que el resto del mundo, Rusia vive actualmente un auge en el uso de tecnologías de IA. Las empresas rusas desarrollan soluciones de nivel mundial: desde generación de imágenes hasta herramientas especializadas en medicina, biología y genética.
En Rusia, la IA ya se utiliza en la administración pública y en el ámbito social, señala Sólntsev. “Un impulso especial a la implementación lo ha dado la difusión de los modelos fundamentales de IA, que permiten no solo trabajar en tareas especializadas, sino crear y actuar. Rusia es uno de los pocos países del mundo donde se desarrollan modelos fundamentales propios. Por ejemplo, el modelo de Sber, GigaChat”, subraya el experto.
Sberbank integra soluciones basadas en su propio modelo en todos los procesos empresariales y crea sobre esta base productos y soluciones completamente nuevos. La empresa está desarrollando varios cientos de agentes, decenas de los cuales ya están en funcionamiento. “Los agentes basados en GigaChat ya ayudan a preparar y procesar documentos, sintetizar conocimientos, asistir a empleados en tiempo real, responder consultas, ofrecer recomendaciones para la toma de decisiones y programar. Esto genera efectos en todas las áreas de trabajo, desde ventas y gestión de proyectos hasta formación y desarrollo”, explica Sólntsev.
Los analistas de Kaspersky, una importante empresa rusa de ciberseguridad, consideran que el próximo año estará marcado por la expansión de agentes de IA accesibles capaces de construir y ejecutar cadenas de acciones por orden del usuario. La capacidad más demandada será realizar acciones concretas, por ejemplo, añadir productos al carrito de compra según una solicitud específica.
En los servicios del gigante tecnológico ruso VK, los grandes modelos de lenguaje (LLM) se utilizan para sistemas de recomendación, búsqueda y tecnologías publicitarias. “En VK los LLM se aplican tanto a tareas de ingeniería como a mejorar la experiencia del usuario. Por ejemplo, en el servicio de correo Mail se usan modelos generativos para resumir mensajes y redactar textos; en VK Video, para generar subtítulos; y en VK Publicidad, para crear anuncios”, explica Dmitri Kondrashkin, director de IA de VK.
Además, parte de las consultas de soporte se procesan mediante IA, ya sea según escenarios predefinidos o mediante tecnologías RAG (Retrieval-Augmented Generation), donde la IA busca y utiliza bases de conocimiento para formar respuestas. También se emplean agentes de IA que realizan tareas de forma autónoma. «Esto reduce significativamente la carga de los operadores y hace que la asistencia sea más predictiva», afirma Kondrashkin.
Pável Kaplia, responsable de desarrollo de producto de Alisa (el servicio de IA del gigante tecnológico ruso Yandex), señala que los asistentes basados en LLM asumen tareas cotidianas como compras, reservas, planificación y resolución de asuntos domésticos. Alisa AI se desarrolla como un agente personal. “El usuario no necesita aprender nuevas interfaces ni cambiar su comportamiento habitual: simplemente formula la tarea por voz o texto, y el agente se encarga de especificar detalles, dividir la tarea en pasos e interactuar con distintos servicios”, explica Kaplia.
El modelo no solo responde basándose en su propio conocimiento y en búsquedas en internet, sino que también determina los pasos intermedios necesarios para recopilar mejor el contexto y ejecutar acciones.
Según el experto, Alisa AI está profundamente orientada al contexto local y se desarrolla teniendo en cuenta el idioma ruso, los escenarios culturales y los hábitos de los usuarios, además de estar estrechamente integrada con el ecosistema de Yandex. Al procesar una solicitud, la red neuronal genera una cascada de consultas a Búsqueda, Mapas y otros servicios, que reflejan en cierta medida la vida real en Rusia.
“Con la aparición de la familia de modelos Alisa AI también anunciamos nuestros primeros agentes propios. Algunos de ellos, como ‘Encontrar más barato’ y el modo ‘Explorar’, ya están disponibles para cientos de miles de usuarios en lista de espera. Muy pronto estarán disponibles para todos”, afirma Kaplia.
Además de los productos dirigidos al usuario, la delegación de tareas rutinarias a agentes de IA también se aplica dentro de la empresa: más de la mitad de los ingenieros de Yandex utilizan agentes de IA para tareas que van desde escribir y revisar código hasta realizar búsquedas profundas en datos corporativos y optimizar procesos de prueba. Esto permite ahorrar decenas de miles de horas al día y centrarse en tareas más estratégicas.
En general, la IA en Rusia se utiliza para tareas muy diversas: desde la previsión del rendimiento agrícola hasta la creación de modelos económicos y la gestión de procesos industriales. Casos exitosos de implementación de IA en Rusia y otros países BRICS+ pueden consultarse en el portal del Alianza en IA orientado a la audiencia internacional.
Ética y regulación
En muchos países se están desarrollando modelos propios de regulación de la inteligencia artificial, teniendo en cuenta los sistemas jurídicos y las particularidades culturales. En Rusia este proceso también avanza activamente.
En 2021, la UNESCO adoptó la primera Recomendación mundial sobre la ética de la inteligencia artificial, apoyada por más de 190 países, incluida Rusia. Ese mismo año se desarrolló en Rusia un Código Nacional de Ética en IA.
El documento fue preparado por miembros de la Alianza Rusa en IA, una asociación de empresas tecnológicas líderes y organizaciones de investigación creada en 2019. Sus principales objetivos son investigar, desarrollar y promover tecnologías nacionales de IA en Rusia y en el extranjero, formar la base legislativa del sector, atraer inversiones y preparar especialistas.
Hoy la Alianza cuenta con más de 20 miembros plenos y más de 140 participantes sectoriales que trabajan conjuntamente en el desarrollo, evaluación y uso responsable de la IA.
Más de 1.200 firmantes de distintos países se han adherido al Código, que establece principios clave como:
- Prioridad del bienestar humano en el desarrollo de la IA
- Responsabilidad en su desarrollo y uso
- Responsabilidad humana por las consecuencias de su aplicación
- Transparencia sobre capacidades y riesgos
- Primacía del desarrollo tecnológico sobre la competencia
- Uso de la IA donde aporte un beneficio real a la sociedad
El Código sirve como referencia para debatir cuestiones complejas, desde el uso de IA en educación hasta la ética de sistemas autónomos y su impacto en el mercado laboral.
Además del Código, documentos similares han sido adoptados por grandes empresas tecnológicas mundiales, incluidas las rusas Sber y Yandex.
Educación y ciencia
En las universidades rusas existen más de 100 programas educativos en el ámbito de la inteligencia artificial. Para escolares y estudiantes se organizan regularmente hackatones, olimpiadas y cursos prácticos. En 2022–2023, alrededor de 40.000 escolares participaron en iniciativas educativas de este tipo.
La investigación en IA se desarrolla en numerosos centros científicos y tecnológicos, desde Skólkovo e Innópolis hasta la Universidad ITMO.
Desarrollo futuro
Según un estudio del proyecto ruso de investigación de la Alianza sobre cómo será la IA en diez años, preparado bajo los auspicios de la Alianza Internacional de IA, el futuro pertenece a los modelos híbridos que combinarán aprendizaje automático, razonamiento simbólico y conocimientos científicos. Estos modelos podrán procesar y crear datos en distintos formatos, comprendiendo simultáneamente texto, imágenes, video y audio. También se espera el desarrollo de modelos capaces de entender la física y la geometría del mundo, lo que ampliará considerablemente las funciones delegadas a la IA.
Kirill Sólntsev considera que en un futuro cercano la IA desarrollará nuevas capacidades cognitivas, como razonamientos multinivel, trabajo en entornos multimodales, planificación autónoma y acción independiente.
Dmitri Kondrashkin, de VK, cree que la IA en sistemas de recomendación evolucionará en tres direcciones principales: modelos multimodales que analicen contenidos, redes neuronales de grafos (GNN) que predigan el rol del usuario en un momento determinado y sistemas de IA basados en agentes que realicen múltiples acciones simultáneamente.
A corto plazo, los agentes de IA tendrán en cuenta mejor el contexto y serán más autónomos, señala Pável Kaplia. Aprenderán a recordar preferencias, adaptarse al ritmo de vida del usuario y completar tareas complejas sin intervención constante. Paralelamente, se desarrollarán escenarios con dispositivos portátiles y control por voz. A largo plazo, estos modelos inteligentes formarán parte del confort digital cotidiano, liberando a las personas de tareas rutinarias y permitiéndoles centrarse en lo verdaderamente importante.