El panel “Inteligencia artificial e ingeniería: retos y oportunidades” reunió a Gobierno, academia y gremio internacional para discutir cómo pasar de usar a producir IA en Colombia, y cómo hacerlo con talento, infraestructura y reglas claras. Participaron Kevin Fernando Henao (viceministro de Talento y Apropiación Social del Conocimiento, Minciencias), Felipe Baena Botero (rector de Áreandina Pereira), Rubén Gómez Sánchez Soto (experto internacional, UPADI) y José A. Jaramillo Villegas (docente UTP). Moderó el ingeniero Augusto Velásquez Méndez, presidente de la Comisión Técnica Permanente de TIC de la SCI.

Del uso pasivo a la creación de IA propia

El viceministro Kevin Henao fijó un reto central: migrar de usuarios pasivos a generadores de soluciones de IA. Expuso iniciativas de Minciencias orientadas a talento y producción científica:

  • Orquídeas – Mujeres en la Ciencia: meta 300 beneficiarias en 2025 (150 doctoras y 150 jóvenes investigadoras) con proyectos de IA de impacto social.
  • 168 proyectos de I+D+i apoyados por cerca de $64.000 millones, con casos como sensores avanzados para medición de perfiles (con potencial de integración con IA) en aplicaciones productivas y de salud.
  • Marco regulatorio ético de IA en trámite legislativo: estándares mínimos, foco “humano en el centro”, salvaguardas laborales y apropiación social.

Llamado a infraestructura nacional (supercómputo y data centers): hoy, ~70% de los datos públicos del país están alojados en centros de datos fuera de Colombia; es también un asunto de soberanía.

Academia: rediseñar planes, personalizar la enseñanza y masificar la adopción

Desde la UTP, José A. Jaramillo advirtió que el aporte actual del país a la inversión global en IA es mínimo, por lo que se requiere compromiso presupuestal sostenido. Detalló avances:

  • Renovación curricular: la Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación transita a Maestría en IA y Ciencia de Datos; la IA será línea de foco.
  • Docencia apoyada por IA: sistemas para personalización del aprendizaje que superan la clase “para el promedio”.
  • Agentes de IA en ingeniería: automatizan tareas, reducen tiempos y costos; quien no adopte IA perderá competitividad.

El rector Felipe Baena complementó con una visión amplia de adopción:

  • Capacitación de más de 1.500 docentes en IA generativa para llevarla al aula con propósito pedagógico.
  • Programas transversales en todas las carreras y oferta para pymes (“IA generativa para líderes y gerentes”), ante brechas de productividad e innovación.
  • Evidencias de impacto: tareas que tomaban meses hoy pueden resolverse en días con agentes de IA; riesgo y oportunidad coexisten, exigiendo pensamiento crítico y uso responsable.

Ética, empleo y regulación: la “triple E”

El moderador sintetizó tres ejes de la discusión regulatoria: Ética, Educación y Empleo. Hubo consenso en que la IA:

  • Transformará perfiles laborales (parcial o totalmente, según el oficio) y desplazará tareas cognitivas repetitivas, mientras eleva el listón de abstracción y diseño.
  • Debe enseñarse desde básica y media (programa de ecología robótica) y transversalizarse en la educación superior.
  • Requiere reglas claras que no inhiban la innovación, pero sí gobernanza con humano-en-el-circuito, criterios de calidad de datos y señales de confianza.

Mirada internacional: diseño, confiabilidad y confianza social

El experto de UPADI, Ing. Rubén Gómez, mostró casos reales de fallas en infraestructura (edificios, puentes, centros comerciales) para enfatizar que muchas tragedias se incuban por diseño deficiente o operación y mantenimiento. Propuso:

  • Integrar IA + AMEF/FMEA para detectar modos de falla y parar a tiempo proyectos de alto riesgo.
  • Invertir más en la fase de diseño (hoy cercana al 3% en ciertos contextos): es la vía más costo-efectiva para prevenir colapsos.
  • Recuperar la confianza ciudadana en la ingeniería y avanzar hacia el modelo de “universidad de tercera misión” (investigación con impacto económico y social), citando referentes internacionales.

Preguntas del público: datos, energía y cooperación regional

En el diálogo abierto surgieron alertas y tareas:

  • Calidad y certificación de datos: necesidad de indicadores de confiabilidad para fuentes y modelos.
  • Energía e infraestructura de data centers: planificar consumo y capacidad si se quiere escalar IA.
  • Cooperación regional: sumar esfuerzos de ciudades y países para competir en talento, cómputo y estándares.

Conclusión: oportunidad histórica si hay decisiones hoy

El panel coincidió en un mensaje nítido: Colombia debe dar el salto de la adopción a la creación de IA, con inversión sostenida en talento, infraestructura local de datos y cómputo, y reglas éticas que habiliten innovación y cuiden el empleo. La ingeniería, apoyada en IA, mejora productividad, calidad y seguridad de proyectos; el desafío es masificar su uso responsable, cerrar brechas y construir confianza. La invitación final: participar activamente en las audiencias públicas del proyecto de ley de IA y llevar esta conversación más allá de la academia, hacia empresas, pymes, colegios y ciudadanía.