Toda nação hoje precisa criar uma estratégia robusta de inteligência artificial (AI). Não se trata de competir com gigantes da IA como os EUA e a China de frente, mas sobre encontrar uma posição específica e competitiva nesse cenário digital em rápida evolução, onde os dados são o novo petróleo. A IA, como o presente de fogo de Prometheus, está atuando como a coluna para um amplo espectro de tecnologias inovadoras - da análise de dados à robótica e à Internet das Coisas (IoT). Sua influência está varrendo setores vitais, como assistência médica, educação, energia, fabricação e transporte. Estamos apenas na ruptura da revolução da IA, com todo o seu impacto ainda a se materializar. É como assistir a um emocionante mistério se desenrolar - emocionante, imprevisível e cheio de oportunidades. O recente frenesi global sobre os modelos generativos de IA - os novos Rockstars no mundo da tecnologia - ressalta as proezas perturbadoras da IA e seu potencial de reescrever a arte do possível. As nações agora estão em uma encruzilhada estratégica; Uma janela de oportunidade está aberta para que eles façam escolhas criteriosas sobre suas posições na corrida de IA. Esse empreendimento é semelhante a uma sinfonia cuidadosamente orquestrada - a cada instrumento, cada nota, representando os principais facilitadores e os criadores de valor das estratégias nacionais de IA. Uma sequência estratégica bem coordenada pode levar a resultados excepcionais; Uma ação desalinhada, no entanto, poderia minar a trajetória estratégica geral. Portanto, o pedido de ação é urgente e deve ecoar em todos os cantos das câmaras de formulação de políticas nacionais.
It's a high-stakes game, and the prizes for playing it well are monumental: enhanced GDP, increased productivity, job creation, improved quality of life, and citizen welfare. This endeavor is akin to a carefully orchestrated symphony - with each instrument, each note, representing key enablers and value creators of national AI strategies. A well-coordinated, strategic sequence could lead to exceptional results; a misaligned action, however, could undermine the overall strategic trajectory. Therefore, the call for action is urgent and should echo in every corner of national policy-making chambers.
Atualmente, o setor privado liderou o caminho na IA. O índice de IA compilado pela Stanford University relata que, em 2022, os players do setor lançaram 32 dos 38 modelos de aprendizado de máquina que podem ser considerados significativos, enquanto apenas 3 foram lançados pela Academia
If the private sector has been the primary beneficiary of developments so far, a national AI strategy will pay dividends to the general public beyond protecting them from the risks highlighted above. On a practical level, governments can leverage AI to target resources and improve service delivery. If governments fall too far behind the private sector, citizens will grow more frustrated with the delivery of public services, and private actors will be exclusively setting the standards. Enquanto as tendências deste último estão começando a emergir globalmente , esse desequilíbrio corre o risco de priorizar interesses privados sem atenção cuidadosa ao bem do público. De maneira mais ampla, os governos devem impulsionar o desenvolvimento de padrões, normas e prioridades de IA - nacionalmente e globalmente - não relegar essas decisões ao setor privado. É importante ressaltar que eles devem fazê-lo proativamente para acompanhar o ritmo da inovação de IA do setor privado. Eles têm prioridades diferentes para o crescimento econômico, progresso social, desempenho educacional e assim por diante. Eles trazem tecnológicos, engenharia e outros pontos fortes únicos, bem como limitações e fraquezas. Eles também adotam abordagens diferentes para equilibrar os interesses do governo, setor privado e cidadãos individuais. Compreender seu ponto de partida e abordagem dessas trade-offs forma a base para moldar a estratégia de um país. Ao apoiar os governos nacionais em suas estratégias de IA, o BCG desenvolveu a estrutura “
ASPIRE: Framing a National AI Strategy
Countries approach AI from different starting points. They have different priorities for economic growth, social progress, educational achievement, and so on. They bring unique technological, engineering, and other strengths as well as limitations and weaknesses. They also take different approaches to balancing the interests of the government, private sector, and individual citizens. Understanding its starting point and approach to these trade-offs forms the basis for shaping a country’s strategy. In supporting national governments in their AI strategies, BCG has developed the “ASPIRE” framework which further defines and codifies six foundational elements: (1) Ambition, (2) Skills, (3) P Olicy & Regulação, (4) I NVESTENT, (5)Research & Innovation, and (6) Ecosystem.
(1) Ambição
Ambição é a semente da estratégia. Imagina o que é possível, determina os objetivos gerais e direciona a alocação de recursos. Em nossa revisão de aproximadamente 50 estratégias nacionais de IA existentes, identificamos três arquétipos centrais:
- Nacional facilitador. Os países nórdicos, pequenos, mas altamente educados, exemplificam essa abordagem. A França e a Índia estão seguindo variações dessa abordagem, com a França focada em P&D exportável e Índia atuando como uma "garagem da AI", prestando serviços terceirizados. These countries promote AI to create and nurture local champions, improve their socio-economic condition, enhance the quality of life, and pursue other national objectives primarily by encouraging responsible AI and reskilling their workforce. The Nordic countries, small but highly educated, exemplify this approach.
- Specialist. These countries develop specific expertise that they promote globally. France and India are following variations of this approach, with France focusing on exportable R&D and India acting as an “AI garage,” providing outsourced services.
- Líder da indústria. Esse arquétipo exige uma base forte, incluindo P&D avançada, infraestrutura em nuvem, grandes conjuntos de dados e um registro comprovado de comercialização. Além da China e dos EUA, o Reino Unido e a Coréia do Sul estão disputando esse reino. Beneficiários prioritários do poder transformador da IA. Essa priorização não descarta a adoção da IA em todos os setores; Em vez disso, implica uma alocação estratégica de recursos para setores de alto potencial-geralmente de 5 a 7 anos. Três critérios podem orientar essa decisão e garantir que a concentração de esforços seja otimizada: These countries aspire to be global leaders in a broad set of AI capabilities from R&D to implementation. This archetype demands a strong foundation, including advanced R&D, cloud infrastructure, large data sets, and a proven record of commercialization. In addition to China and the US, the UK and South Korea are vying to break into this realm.
Most countries fit into one of these archetypes, although strategic details and progress along their chosen AI paths vary substantially.
One such variation lies in the economic sectors each country will select as priority beneficiaries of AI’s transformative power. This prioritization does not rule out AI adoption across all sectors; rather, it entails a strategic allocation of resources towards high-potential sectors – often 5 to 7. Three criteria can guide this decision and ensure the concentration of efforts is optimized:
- The level of proven data & AI impact globally in the sector
- The alignment of the sector with national priorities
- The readiness of the sector to adopt AI
Ao empregar essa abordagem, os países garantem que sua estratégia de IA contribua para os setores de importância nacional e onde a IA pode ser significativamente utilizada para gerar impacto. isto. Uma estratégia nacional de IA deve descrever uma abordagem para construir a base de habilidades através da educação, resgate e treinamento. Mas desenvolver e manter o talento com as habilidades de IA necessárias é um desafio global. Os países devem lidar com:
(2) Skills
A strategy is only as effective as the people possessing the proper skills to execute it. A national AI strategy should outline an approach to building the skill base through education, reskilling, and training. But developing and keeping talent with the necessary AI skills is a global challenge. Countries must deal with:
- Conhecimento limitado de dados e IA, incluindo alfabetização básica, diminuindo a adoção do ecossistema. For instance, 67% of leaders globally say their company is exploring ways of leveraging GenAI, yet 66% of them report that their employees do not have the skills to use the technology successfully
2 2 Salesforce (2023): Novo estudo revela apenas 1 em cada 10 trabalhadores globais têm habilidades de IA em demanda . As principais alavancas para abordar essa questão sistêmica incluem aprimorar o acesso, a motivação e o desenvolvimento de talentos. É importante ressaltar que governos e instituições acadêmicas em todo o mundo estão incorporando dados e IA em seus currículos formais (mais de 1.000 mestrado somente em IA e mais de 1.800 em ciência de dados e big data)3 3 Baseado em MasterSportal (AI e Sub-Disciplinas de Ciência e Big Data), recuperado em julho de 2023 . As instituições de ensino superior também estão se adaptando seus diplomas não técnicos para desenvolver talentos de IA em setores: graus que combinam ciência de dados ou IA com administração de empresas ou ciências sociais são cada vez mais populares, além de eleições compulsórias para estudantes, conforme ilustrado pela Models da Universidade Saudi Kfupm. Os esforços não se limitam ao ensino superior: a UNESCO identificou 11 países que endossaram e implementaram os currículos K-12 da AI, liderados pelo governo, que incluem Áustria, China, Índia e Emirados Árabes Unidos4 4 UNESCO “ Currículos de K-12 AI: um mapeamento de currículos de IA endorados pelo governo ”(2022) . Além disso, um número crescente de iniciativas de desenvolvimento de talentos está sendo conduzido fora dos sistemas de educação formal, com países adotando toda a gama de oportunidades de desenvolvimento além das universidades, incluindo programas de treinamento, treinamento no trabalho e auto-aprendizagem. Vemos países como o Reino Unido, Cingapura e os Emirados Árabes Unidos implementando iniciativas para construir alfabetização básica de IA em estudantes e adultos. Alguns países expandiram suas iniciativas além das fronteiras nacionais. A Finlândia, por exemplo, oferece cursos de alfabetização básica on -line gratuitos para qualquer pessoa globalmente com a meta "desmistificar a IA". Seu programa foi acessado em 170 países e 40% de seus alunos são mulheres5 5 Elementos de AI: Elementos de AI . - Um mercado de trabalho de mudança global, colocando mais de 85 milhões de empregos para deslocamento por IA e máquinas até 2025
6 6 = Fórum Econômico Mundial (WEF) “Relatório Futuro dos Empregos” (2020): O Relatório do Futuro dos Empregos 2020 . Dados e IA são as categorias de empregos que mais crescem no mundo, com 97 milhões de novas funções esperadas até 2025, excedendo o número daqueles deslocados. É fundamental para os países pressionar e fazer a transição para acomodar essas mudanças e incentivar o setor privado a participar do esforço. Countries need to raise awareness of AI and related job opportunities and develop talent through reskilling and on-the-job training. Data and AI are the world's fastest-growing job categories, with 97 million new roles expected by 2025, exceeding the number of those displaced. It is critical for countries to push retraining and transition to accommodate these shifts and incentivize the private sector to participate in the effort. - A global supply-demand talent gap. Around the world, demand for AI talent is growing faster than supply, and more than 50% is located in just three countries (USA, China, and India)
7 7 Everest Group (2022): Dados globais, análises e localizações de talentos da IA | Mercado Insights . Além das iniciativas locais, a maioria dos países também precisará atrair talentos estrangeiros, inclusive através de programas dedicados como o Tech@SG de Cingapura. É essencial reconhecer que esse talento se estende além da própria tecnologia. Uma característica frequentemente esquecida é a capacidade de preencher os mundos de profunda tecnologia e negócios. As pessoas que podem traduzir a tecnologia em termos que os executivos de negócios podem entender e converter desafios de negócios em soluções de tecnologia permanecem uma raça rara. Construir um ecossistema sustentável, por exemplo, através da política de flexibilidade e imigração do trabalho, é essencial para integrar talentos no exterior na economia local. Enquanto isso, incentivar a inovação acionada localmente, inclusive através do suporte a startups, constrói o reconhecimento mundial dos prósperos dados e do setor de IA de um país. Isso, por sua vez, torna mais fácil atrair talentos. - Global competition for leadership driving talent availability and retention challenges. Countries should focus on attracting AI talent in the context of their integrated global innovation and recognition efforts, with many using physical employment opportunities as a starting point to build their talent pools. Building a sustainable ecosystem, for example, through work flexibility and immigration policy, is key to integrating overseas talent into the local economy. Meanwhile, encouraging locally driven innovation, including through startup support, builds worldwide recognition of a country’s thriving data and AI sector. This, in turn, makes it easier to attract talent.
(3) Política e regulamentação
Regulando a IA entrou em foco à medida que os sistemas de IA implantados colocaram usuários, empresas e governo em risco. Tanto as empresas quanto os governos têm um papel a desempenhar. Mas o mesmo estudo descobriu que apenas
- Companies are starting to self-regulate through responsible AI, hoping to create a competitive advantage. But the same study found that just 16% das empresas pesquisadas tinham programas maduros de IA responsável (RAI) . Obviamente, as empresas colocam graus variados de esforço e intenção por trás de garantir a responsabilidade de seus esforços de IA (um ponto reforçado pela rotatividade recente entre alguns dos times de ética da IA dos principais nomes). Do ponto de vista do Estado, tomar ações como controlar o fluxo de dados transfronteiriços é essencial para proteger a segurança e os interesses nacionais-uma prioridade para a China. As recentes medidas da China para o rascunho de inteligência artificial generativa é uma boa ilustração dessa prioridade com requisitos como o alinhamento da produção da Genai Systems com os valores nacionais. Enquanto isso, salvaguarda
- The central importance of governments in creating an overall national strategy, and designing AI legislation to orchestrate public, individual, and private interests is hard to overstate. From a state perspective, taking actions such as controlling cross-border data flow is key to protecting national security and interests –a priority for China. China’s recent Measures for Generative Artificial Intelligence draft is a good illustration of this priority with requirements such as the alignment of GenAI systems’ output with national values. Meanwhile, safeguarding Citizen Interesses requer foco na proteção e segurança de dados pessoais. Esse tem sido um foco de longa data para a União Europeia primeiro incorporada no Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) e, mais recentemente, na Lei da UE, a primeira lei abrangente de IA do mundo. A Lei aborda as implicações éticas da IA: define uma classificação de sistemas de IA em quatro categorias de risco, cada uma associada a um conjunto de regras e restrições, incluindo requisitos em torno da qualidade dos dados, transparência, supervisão e responsabilidade. Este ato não apenas abrange casos de uso específicos, como o reconhecimento facial, que se enquadra na categoria de risco mais alto e é efetivamente proibido pela Lei, mas também modelos de uso geral, como modelos de idiomas grandes. Finalmente, o setor privado se beneficiará mais com a legislação leve, favorecendo dados abertos e priorizando a realização do valor dos dados-como vemos nos EUA, embora a legislação em nível estadual inspirada no GDPR esteja em ascensão (por exemplo, a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia). Tome a privacidade dos dados como exemplo, pois os dados são a matéria -prima para os sistemas de IA. Se as leis de privacidade de dados forem muito negligentes, o público questionará corretamente se o valor da IA supera seus riscos. Algumas estimativas indicam que até 2,5% do PIB
8 8 OCDE: Governança de dados pode ser desbloqueado relaxando as limitações de compartilhamento de dados e incentivando o acesso aos dados, mas a exploração desse potencial socioeconômico requer uma legislação clara que promova dados como um ativo nacional. Os países abordaram o desafio de maneira diferente. Alguns, como a China, adotam uma abordagem altamente restritiva à regulamentação de dados e fluxo de dados transfronteiriço. No outro extremo do espectro, países como os EUA e o Canadá empregam uma abordagem de toque leve e incentivam os fluxos de dados gratuitos. A União Européia e Cingapura, entre outros, criaram seus modelos que aproveitam as restrições selecionadas para equilibrar os interesses entre as partes interessadas da economia de dados. Se a ética da IA e a privacidade de dados foram frequentemente citadas como algumas das áreas mais complexas e críticas da legislação, desenvolvimentos recentes em Genai também estão lançando luz sobre a questão dos direitos de propriedade intelectual. - países criaram vários órgãos governamentais para lidar com dados, Estabeleça um ambiente regulatório de apoio, mas vigilante, e crie relacionamento com o setor privado. Alguns, como a Arábia Saudita, têm autoridades governamentais altamente centralizadas. Outros, como os EUA, são muito mais descentralizados com a implementação de amplas iniciativas delegadas a várias agências. O Reino Unido se posiciona no meio termo, como destacado no whitepaper do governo de 2023 "Uma abordagem pró-innovation do regulamento da IA". Lá, o governo estabelece uma estrutura e princípios nacionais e, embora o escritório da IA desempenhe um papel de supervisão, deixa sua implementação para os reguladores setoriais. Além dos próprios dados, esses órgãos também precisam enfrentar as tecnologias que criarão valor e enfrentarão desafios cada vez mais premente. Os governos estão definindo ativamente regras, padrões, normas e princípios para promover a IA responsável? Eles estão garantindo que os algoritmos usados no país sejam compreensíveis, auditáveis e não apresentem riscos para usuários, incluindo danos e discriminação? Eles estão realizando auditorias apropriadas e outras formas de supervisão?
No geral, regulando a IA - seja simplesmente definindo os princípios da ética central ou através da introdução de mecanismos de proteção proativamente - é necessária para garantir o desenvolvimento sustentável do ecossistema de inovação da IA, maximização de valor a partir de soluções de IA e proteção de cidadãos contra danos, uso indesejado de IA e discriminação. Tanto as empresas privadas quanto o governo têm papéis para desempenhar nos princípios e ética em desenvolvimento em torno da IA. A UNESCO desenvolveu recomendações sobre a ética da IA focada nos direitos humanos e na inclusão e foi adotada por todos os 193 Estados membros. Regulando um campo de mudança de rápido como a IA é um processo contínuo. Os principais países normalmente iniciaram sua jornada com uma legislação suave focada nos princípios para orientar os jogadores de IA e permitir um rápido crescimento dos dados e da economia da IA. Em seguida, à medida que a compreensão e as aplicações se tornam mais sofisticadas, jurisdições maduras como EUA, UE e China avançaram em direção a modelos mais restritivos, juntamente com iniciativas pró-innovatórios, como caixas de areia dedicadas (ambientes de alto risco de baixo riscos, por meio de sinais de renda, como a inovação repentina). mundialmente. Enquanto certos países, como a Itália, escolheram uma proibição temporária como medida de precaução, outros, como Portugal, aproveitaram rapidamente a oportunidade de integrar essa tecnologia em seus serviços governamentais. Em tempos de inovação em ritmo acelerado, os governos geralmente se encontram em uma postura reativa em relação aos avanços do setor privado. Uma forte estratégia nacional de IA pode equipar os formuladores de políticas e legisladores com direções, princípios e orientações sobre os principais compensações que podem promover a tomada de decisão eficiente e harmonizada diante de avanços tecnológicos rápidos. Desenvolvimento de IA. Os governos, por exemplo, podem estimular a atividade de investimento por meio de mecanismos fiscais e regulatórios de apoio. Isso ajuda estabelece uma cultura que incentiva o apoio ao crescimento do ecossistema de dados e da IA e atrai o interesse internacional e doméstico. Os principais países utilizam diversos veículos de financiamento e suporte estruturado para ativar seus dados e ecossistemas de IA. Os veículos de financiamento incluem dívida (por exemplo, cargas, linhas de crédito etc.), patrimônio líquido e gastos diretos. Coletivamente, esses instrumentos abrangem toda a cadeia de valor de pré-semente a financiamento de compra / estágio posterior, garantindo um pipeline financeiro contínuo saudável para os participantes do ecossistema. Bloomberg (2023):
Recent disruptions, like the suddenly accelerated adoption of GenAI systems, have triggered different reactions worldwide. While certain countries, like Italy, have chosen a temporary ban as a precautionary measure, others, like Portugal, have swiftly seized the opportunity to integrate this technology into their government services. In times of fast-paced innovation, governments often find themselves in a reactive stance towards private sector advancements. A strong national AI strategy can equip policymakers and legislators with directions, principles, and guidance on key trade-offs that can promote efficient and harmonized decision-making in the face of rapid technological advancements.
(4) Investment
A nation’s willingness to invest in AI needs to match its ambition.
- National governments have allocated extensive budgets for AI development. Examples include China, France, South Korea, the UK, and the US which have each announced and committed to investing more than USD 1 billion in AI, leaving other nations far behind. Governments, for example, can stimulate investment activity through supportive fiscal and regulatory mechanisms. This help establishes a culture that incentivizes support for data and AI ecosystem growth and attracts international and domestic interest. Leading nations utilize diverse funding vehicles and structured investment support to activate their data and AI ecosystems. Funding vehicles include debt (e.g., loads, credit lines, etc.), equity, and direct spending. Collectively, these instruments span the entire value chain from pre-seed to buyout / later-stage funding, ensuring a healthy ongoing financial pipeline for ecosystem participants.
- Technology companies’ debt ratios have been rising (more than 100% over the last year for European technology startups)
9 9 Bloomberg (2023): As startups de tecnologia da Europa dobraram o financiamento da dívida na mudança de captação de fundos mostrando um aumento de apetite por veículos de dívida, incluindo empréstimos de inicialização, empréstimos de investimento do projeto, microfinanciamento e garantem que os países oferecem a oportunidade de ativar seus dados e o setor de IA. Eles são facilitados por vários fornecedores, incluindo bancos e instituições financeiras, empréstimos do governo e ONGs, além de instituições privadas não financeiras (especificamente nos EUA). Os países implementaram iniciativas específicas usando veículos de dívida direcionados para desenvolver dados e IA, com foco específico no tamanho da empresa (por exemplo, Microfinance Ireland, que fornece empréstimos de curto prazo às startups), em um mandato, em indústrias ou localização. Começa com a atração de empresas e financiadores por meio de incentivos fiscais, financeiros e regulatórios, acesso ao mercado local e promoção do ecossistema. Os países também podem aumentar a facilidade de iniciar negócios e estabelecer proteções de investimento para criar um clima de investimento pró. Eles podem oferecer consultoria de negócios e apoio legal. Finalmente, eles devem facilitar as conexões entre as partes interessadas, a construção de um ambiente pró-parceria e desenvolvendo caminhos claros para investidores e abordagens eficientes para a criação de correspondências.
It is important to note that investment support extends well beyond the monetary. It starts with attracting businesses and funders through fiscal, financial, and regulatory incentives, local market information access, and ecosystem promotion. Countries can also increase the ease of starting businesses, and establish investment protections to create a pro-investment climate. They can offer business advisory and legal support. Finally, they should facilitate connections among stakeholders, building a pro-partnership environment, and developing clear paths for investors and efficient approaches to match-making.
- O financiamento de ações também continuou crescendo nos últimos anos, apesar de uma desaceleração recente. Entre 2013 e 2022, os investimentos corporativos na IA cresceram globalmente por um fator de 13, atingindo uma alta de todos os tempos em 2021 com aproximadamente US $ 275 bilhões investidos
10 10 Universidade de Stanford HAI "Relatório do índice AI 2023":= Medindo tendências em inteligência artificial (isso inclui a M&A, participação minoritária, investimentos particulares e ofertas públicas) . Espera -se que avanços recentes de IA, como a Genai11 11 Pitchbook (2023): Startups de IA generativas jóquei para dólares em VC . Notavelmente, grandes empresas de tecnologia têm se comprometendo a investimentos em startups da Genai: é o caso do Salesforce, que está dobrando o tamanho de seu fundo de IA generativo de US $ 250 milhões para 500m12 12 Salesforce (2023): Salesforce Ventures dobra sobre o fundo generativo da IA . Os investimentos em ações são provenientes de entidades públicas e privadas, com níveis variando por país. Os EUA e o Reino Unido são principalmente setores privados: em 2022, os EUA estavam liderando investimentos privados na IA em todo o mundo, com aproximadamente US $ 47 bilhões investidos por atores privados. China e Cingapura recebem as contribuições mais públicas, inclusive por meio de fundos soberanos e capitais de empreendimento governamental (VCS). Países como França e Alemanha empregam um modelo híbrido, incluindo iniciativas de co-investimento e investimentos do governo em VCs. Estes podem ser complementados por incentivos para empresas com foco em incentivos fiscais, subsídios e zonas econômicas especiais: Cingapura, por exemplo, fornece isenções fiscais de até 100% para os projetos qualificados de P&D. Finalmente, o crescimento do ecossistema pode ser facilitado pelos orçamentos nacionais alocados a ministérios específicos, conforme ilustrado pela estratégia nacional da IA canadense, que permitiu financiamento direto de 3 centros de excelência nacionais de IA. - Leading countries also provide direct funding including growth and innovation grants, seed and startup support, as well as individual and employee support such as for hiring and training. These can be complemented by incentives for businesses focusing on tax breaks, subsidies, and special economic zones: Singapore for instance provides tax exemptions of up to 100% to qualifying R&D projects. Finally, ecosystem growth can be facilitated by national budgets allocated to specific ministries as illustrated by the Canadian national AI strategy which allowed direct funding of 3 national AI centers of excellence.
- É importante observar que O suporte ao investimento se estende muito além do monetário. Os países também podem aumentar a facilidade de iniciar negócios e estabelecer proteções de investimentos, que são dois dos principais fatores de decisão para os investidores ao medir se um país tiver um clima de investimento pró. A oferta de consultoria de negócios e apoio jurídico também é comum em países líderes, incluindo Alemanha, Coréia do Sul, Canadá e Cingapura. Finalmente, eles devem facilitar as conexões entre as partes interessadas, construir um ambiente pró-parceria e desenvolver caminhos claros para investidores e abordagens eficientes para a fabricação de correspondências. Hubs suportados pelo governo, como o Hub71 nos Emirados Árabes Unidos e a estação F na França, fornecem uma plataforma para todas as partes interessadas relevantes, combinando entidades de financiamento com empreendimentos, entre outros. desafios prementes. O arquétipo de ambição de uma nação - facilitador nacional, especialista ou líder da indústria - moldará amplamente o escopo e as prioridades de sua agenda de P&D da AI. Ele também orientará os respectivos papéis do governo, academia e jogadores particulares e como suas contribuições são orquestradas. Não existe um tamanho único para definir prioridade nacional. Os principais países seguem diversas abordagens. Alguns, como a Suíça, já são líderes em P&D em geral, então incluem a IA organicamente em estratégias nacionais auxiliares. Outros, como Cingapura, têm uma estratégia de IA dedicada com um forte foco de P&D. Finalmente, países como os EUA fazem de P&D de AI um domínio prioritário específico com sua própria estratégia extensa, concentrando -se nas iniciativas da lua e exigindo investimentos pesados. It starts with attracting businesses and funders through fiscal, financial, and regulatory incentives, local market information access, and ecosystem promotion. Countries can also increase the ease of starting businesses and establish investment protections which are two of the primary decision factors for investors when gauging if a country has a pro-investment climate. Offering business advisory and legal support is also common across leading countries including Germany, South Korea, Canada, and Singapore. Finally, they should facilitate connections among stakeholders, build a pro-partnership environment, and develop clear paths for investors and efficient approaches to match-making. Government-supported hubs, such as Hub71 in the UAE and Station F in France, provide a platform for all relevant stakeholders, matching funding entities with ventures, among others.
(5) Research & Innovation
Governments can also deploy their R&D budget and agenda in support of AI by targeting areas that play to the nation’s strengths or are critical to addressing its most pressing challenges. A nation’s ambition archetype – national enabler, specialist, or industry leader – will largely shape the scope and priorities of its AI R&D agenda. It will also guide the respective roles of government, academia, and private players, and how their contributions are orchestrated. There is no one-size-fits-all for national priority-setting. Leading countries follow diverse approaches. Some, like Switzerland, are already leaders in general R&D, so include AI organically in auxiliary national strategies. Others, like Singapore, have a dedicated AI strategy with a strong R&D focus. Finally, countries like the US make AI R&D a specific priority domain with its own extensive strategy, focusing on moonshot initiatives and requiring heavy investments.
Geralmente, os países devem se concentrar em apoiar pesquisas básicas, parceria público-privada e colaboração com organizações globais de IA. Academia. e fornecer financiamento. A academia é responsável pela pesquisa, transferência de conhecimento, desenvolvimento de talentos e atração internacional de partes interessadas. O setor privado desenvolve sua própria pesquisa, promove colaborações, financia P&D e captura valor. A orquestração dessas partes interessadas assume diferentes formas entre os países líderes. Alguns favorecem um ecossistema auto-orquestrador, outros delegam organização para campeões específicos da área. Todos os países líderes, no entanto, buscam maneiras de desenvolver proativamente seus ecossistemas ao longo do ciclo de P&D da AI. Como tal, a cooperação de IA tornou-se um facilitador essencial para países em todo o mundo. As plataformas críticas de alinhamento para os países abordam em conjunto os desafios ética da IA e desenvolverem princípios, padrões e estruturas compartilhados a serem implementados em nível nacional. Por exemplo, a UNESCO publicou sua "recomendação sobre a ética da inteligência artificial" em 2021, que define princípios e políticas que orientam a formulação de políticas de IA em todo o mundo. Da mesma forma, a OCDE estabeleceu seu Observatório de Políticas de IA e publicou recomendações de IA que serviram de base para os princípios da AI da G20 adotados em 2019.
- Specialist governmental bodies should go a step further in creating a research and innovation infrastructure by developing centers for basic and applied research, investing in technology infrastructure, and strengthening collaboration between industry and academia.
- Meanwhile, industry leaders should invest heavily in applied research, integrating innovation and industrialization, and commercializing innovation in advanced sectors. Regardless of a country’s ambition, collaboration between the public and private sectors and between companies and universities is key.
Typically the public sector can kick-start R&D by creating demand for AI innovation and providing financing. Academia is responsible for research, knowledge transfer, talent development, and international stakeholder attraction. The private sector develops its own research, fosters collaborations, funds R&D, and captures value. The orchestration of these stakeholders takes different forms across leading countries. Some favor a self-orchestrating ecosystem, others delegate organization to area-specific champions. All leading countries, however, seek ways to proactively develop their ecosystems throughout the AI R&D cycle.
(6) Ecosystem
International Ecosystems: Global Cooperation Efforts
Despite countries competing to become global AI leaders, cooperation between one another has never been more critical to address the global challenges raised by AI and better capitalize on its opportunities. As such, AI cooperation has become a key enabler for countries around the world.
- The ethical implications of AI, ranging from data privacy and algorithmic bias to autonomous decision-making, transcend national borders: effectively addressing them demands close international cooperation. This priority was reflected by recent efforts from international organizations and intergovernmental forums which constitute critical alignment platforms for countries to jointly address AI ethic challenges and develop shared principles, standards, and frameworks to be implemented at the national level. For instance, UNESCO published its "Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence" in 2021, which defines principles and policies guiding AI policy-making worldwide. Similarly, the OECD established its AI Policy Observatory and published AI recommendations that served as a basis for the G20 AI Principles adopted in 2019.
- A cooperação também sustenta o potencial econômico da IA. Ao promover a cooperação da IA, os países podem facilitar o desenvolvimento de sistemas de IA interoperáveis, harmonizar estruturas regulatórias e promover o compartilhamento de dados aberto. Para capitalizar seu potencial econômico, os países agora estão incorporando especificamente a IA em acordos comerciais digitais (por exemplo, Acordo Econômico Digital UK-Singapura). A aproveitando efetivamente a IA para abordar essas questões requer uma estreita cooperação internacional para permitir o agrupamento de recursos e conhecimentos, transferências de conhecimento e compartilhamento de dados. As organizações internacionais podem novamente fornecer uma plataforma importante para promover essa cooperação; É o caso da IA da ITU para o bom fórum focado na identificação de soluções inovadoras de IA para promover os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS). No entanto, passar do diálogo para a ativação exigirá um envolvimento próximo de jogadores acadêmicos, privados e sem fins lucrativos. Muitos dos aplicativos de IA mais eficazes não são autônomos, mas dependem de uma infraestrutura do ecossistema interconectado. Os carros autônomos, por exemplo, possuem sensores internos e unidades de processamento, câmeras e conectividade sem fio construídas por empresas separadas que devem funcionar perfeitamente juntas. Esses ecossistemas variam em complexidade, dependendo das ambições de uma nação, mas todos envolverão desenvolvimento de startups, adoção industrial, infraestrutura, acesso a dados e apoio do governo. Como na pesquisa e inovação, a colaboração é o cimento que mantém os ecossistemas unidos. Collaborative initiatives that foster AI cooperation can create a level playing field, enhance market access, and promote fair trade practices, thereby unlocking new avenues for economic collaboration and driving innovation across borders. To capitalize on its economic potential, countries are now specifically embedding AI in digital trade agreements (e.g., UK-Singapore Digital Economic Agreement).
- As a multi-purpose technology, AI has the potential to help address key global challenges such as climate change, poverty, and public health. Effectively leveraging AI to address these issues requires close international cooperation to enable the pooling of resources and expertise, knowledge transfers, and data sharing. International organizations can again provide an important platform to foster such cooperation; it is the case of the ITU’s AI for Good forum focused on identifying innovative AI solutions to advance the Sustainable Development Goals (SDGs). However, moving from dialogue to activation will require close involvement of academic, private, and non-profit players.
Local Ecosystems: Fulfilling Infrastructure Needs
Beyond international cooperation, the presence of a local ecosystem adjacent to AI is crucial. Many of the most effective AI applications are not stand-alone but rather depend on an interconnected ecosystem infrastructure. Self-driving cars, for example, have built-in sensors and processing units, cameras, and wireless connectivity built by separate companies that must work seamlessly together. These ecosystems vary in complexity, depending on a nation’s ambitions, but will all involve startup development, industrial adoption, infrastructure, data access, and government support. As with research and innovation, collaboration is the cement that holds ecosystems together.
In addition to cross-cutting ecosystem infrastructure providing security and interoperability, the following three overarching layers of infrastructure are particularly important in driving leading countries’ AI success:
- Computing and Cloud: Sophisticated data and AI projects require scalable cloud infrastructure with hyperscalers. But global hyperscale cloud resources are failing to meet the growing demand. To address this, Nações principais estão estabelecendo hubs de nuvens e expandindo a presença de provedores de nuvem em escala de hiperescala no país para executar os dados e a carga de trabalho da IA localmente. Por exemplo, o host de computação em nuvem de Dublin hosts 70 data centers operados pela Hyperscale
13 13 University College Cork (UCC): Data Centers: uma visão da Europa Provedores de nuvem, com infraestrutura de TI de última geração, redes de velocidade de fibra óptica e telecomunicações de tecnologia avançada. Hoje, aproximadamente 45% das aplicações de cidades inteligentes exigem dados consolidados entre indústrias, e as organizações perdem em média US $ 15 milhões anualmente devido ao mau gerenciamento de dados - Data: Limited data accessibility and low data quality are key challenges in data and AI enablement. Today, approximately 45% of Smart City applications require cross-industry consolidated data, and organizations lose on average USD 15 million annually due to poor data management
14 14 Gartner: Como criar um caso de negócios para melhoria da qualidade dos dados . Os países podem abordar isso fornecendo acesso aberto a plataformas de dados nacionais, consolidando dados específicos do setor, desenvolvendo especificações e diretrizes padronizadas para aprimorar a qualidade e classificação dos dados e fornecer kits de ferramentas para entidades em sua jornada de dados. Um exemplo é o Data.gov.sg de Cingapura, um portal de uma parada, incluindo big data de 70 agências governamentais. Esses dados variam de RAW (por exemplo, lista de táxis em uma cidade) a estatísticas de alto nível (por exemplo, estatísticas de transporte público). Os países podem abordar isso avançando recursos de análise setorial, consolidando repositórios de ferramentas de IA e alavancando as melhores plataformas automatizadas da categoria. A Marinha dos EUA, por exemplo, colaborou com o Google Automl1 em um esforço de 6 meses para alavancar suas ferramentas de IA, acelerando o desenvolvimento de uma plataforma de detecção de corrosão com 90% de precisão - Data and AI Application Enablement: Sophisticated data and AI projects require automation and acceleration tools. Countries can address this by advancing sectoral analytics capabilities, consolidating AI tool repositories, and leveraging best-in-class automated platforms. The US Navy, for example, collaborated with Google AutoML1 on a 6-month effort to leverage their AI tools, accelerating the development of a corrosion detection platform with 90% accuracy
15 15 Google Cloud: Cinco dicas para priorizar investimentos em tecnologia do governo .
da aspiração à ação
Uma estratégia é tão boa quanto sua execução. Como os países podem colocar uma estratégia nacional de IA em ação? Nossa recomendação é começar com quatro etapas concretas antes de se envolver com as dimensões específicas da estrutura do Aspire. instância. Seu mandato inclui mobilizar todas as máquinas do governo e garantir a experiência técnica necessária para apoiar o desenvolvimento da estratégia. Redação da estratégia para garantir o alinhamento em nível nacional. Para que a estratégia reflita as aspirações sociais mais amplas de um país, ela deve ser inclusiva. Para conseguir isso e garantir que os interesses especiais não tenham uma influência indevida,
First and foremost, governments need to establish a clear and dedicated ownership structure that possesses the authority and capacity to lead the national AI strategy. This entity could be a central coordinating body, a specialized department, or an empowered agency for instance. Its mandate includes mobilizing the entire government machinery and ensuring the necessary technical expertise to support the strategy's development.
Secondly, the designated entity should foster collaboration and engagement with a wide range of local stakeholder groups: technology, communications, labor, education, financial, and economic development, as well as key national sectors, who will be involved in the drafting of the strategy to ensure alignment at the national level.
This wider group of stakeholders is key to the third step. For the strategy to reflect a country’s broader societal aspirations, it must be inclusive. To achieve this and ensure special interests do not have an undue influence, As consultas devem ser priorizadas, envolvendo academia, empresas, organizações da sociedade civil e especialistas da lei, da sociologia e de outros campos adjacentes. padrões. Consultations should also go beyond national borders, capturing inputs from international experts, leading countries, and prospective partners, and aligning the strategy with global trends and standards.
Por fim, à medida que a estratégia atingir a maturidade, a consciência se tornará uma prioridade tanto no nível local, garantindo que todas as partes entendam não apenas as aspirações de seu país, mas também o que elas se beneficiarão com esses esforços e qual o papel que desempenharão. Essa conscientização também deve ser aumentada em nível internacional para promover a agenda do país, acelerar a participação nos esforços globais de cooperação da IA e estabelecer o país como "aberto para negócios" quando se trata de dados e IA. Além disso, dado que a IA é uma tecnologia em rápida evolução, é fundamental para os governos possuir a agilidade revisitar e refinar periodicamente suas estratégias de IA nacionais. Proposições e pontos fortes neste espaço. Embora os governos nacionais possam criar ambientes de inovação propícios, é a colaboração proativa com o setor privado e o mapa mais amplo de partes interessadas que levará a IA a florescer com responsabilidade nos anos 2020 e além. Inscreva -se As advancements occur and more insights are garnered, updating the strategy becomes pivotal to stay relevant to the latest global trends, build upon earlier accomplishments, and refine the nation’s unique value propositions and strengths in this space.
These steps constitute an integral part of the strategy activation journey and will be critical to making AI aspirations a reality. As emphasized across this piece, the public sector can play a catalytic role by providing the necessary ingredients for success. While national governments can create conducive innovation environments, it’s the proactive collaboration with the private sector and the broader stakeholder map that will drive AI to flourish responsibly in the 2020s and beyond.
