Fomento de la IA verde:
Incentivar el desarrollo de IA con bajo impacto ambiental. Esto incluye promover el uso de algoritmos eficientes energéticamente y financiar proyectos de IA orientados a la sostenibilidad, como la gestión de recursos naturales y el monitoreo del cambio climático.

Además, sería interesante explorar el uso de tecnologías de inferencia de IA como Groq, debido a su capacidad para reducir significativamente el consumo energético y la generación de calor en su hardware. A diferencia de otras unidades de procesamiento, como las GPU (Unidades de Procesamiento Gráfico), Groq optimiza el uso de recursos al enfocarse en la inferencia de IA de manera más eficiente. Las GPU, diseñadas principalmente para el procesamiento paralelo masivo, consumen más energía debido a su versatilidad y potencia.

Por otro lado, las LPU (Unidades de Procesamiento de Lógica) como Groq están optimizadas específicamente para la inferencia de IA, logrando un menor consumo energético y una mejor eficiencia térmica.

Marco ético más robusto:
Ampliar el marco ético para fortalecer el derecho a una IA justa y equitativa, estableciendo lineamientos específicos que prioricen la reducción de sesgos algorítmicos y garanticen la transparencia y justicia en las decisiones automatizadas.

Es importante entender que la legislación es una consecuencia del derecho, y por ello, estos lineamientos deberían ser la base para futuras normativas. Se podrían realizar auditorías periódicas y crear un consejo ético de IA que asesore en temas regulatorios y de derechos fundamentales.

Accesibilidad y democratización de la IA:
Sería importante delinear y diseñar un plan de inclusión transversal en la sociedad, ya que el impacto al que se enfrenta la humanidad debe ser gestionado de forma equitativa.

En particular, la educación y la salud son dos pilares fundamentales que deben ser controlados cuidadosamente para asegurar un funcionamiento ético de la IA en la sociedad.

La IA tiene el potencial de transformar la educación mediante la personalización del aprendizaje y el acceso a recursos educativos, mientras que en la medicina puede mejorar el diagnóstico, el tratamiento y la gestión de la atención sanitaria, asegurando un acceso equitativo y de calidad para todos los ciudadanos.

Ecosistema de innovación inclusiva:
Crear laboratorios de innovación que reúnan startups, universidades, ONGs y organismos públicos para experimentar y desarrollar proyectos de IA, con un despliegue nacional para llegar a cada rincón del territorio.

Estos entornos de prueba permitirían recibir retroalimentación y materializar ideas innovadoras, fortaleciendo el ecosistema de innovación en todas las capas de la sociedad.

Alianzas internacionales:
Potenciar acuerdos con otras naciones o regiones que desarrollen políticas de IA para facilitar la transferencia tecnológica y la inversión conjunta.

Específicamente, sería importante explorar alianzas con Europa, dado que actualmente posee una visión avanzada y estructurada sobre la regulación y el uso ético de la IA.

Esta colaboración podría permitir a Uruguay beneficiarse de su enfoque en derechos fundamentales y sostenibilidad, accediendo también a fondos internacionales y compartiendo mejores prácticas, manteniendo al país conectado a la conversación global sobre IA.