02826nam a22003617i 4500 00008792 ES-MaONT 20260308234718.0 260308s2026 fr a|||| |||| 00| 0 eng d ES-MaONT Hobbs, Hamish autor 10298 Exploring possible AI trajectories through 2030 / Hamish Hobbs, Dexter Docherty, Luis Aranda, Kasumi Sugimoto, Karine Perset, Rafał Kierzenkowski [Francia] : OECD , GPAI ;2026 74 páginas , 1 documento PDF isbdcontent texto (visual) isbdmedia electrónico rdacarrier recurso en línea OECD ARTIFICIALINTELLIGENCE PAPERS February 2026 No. 55 "El informe analiza distintos escenarios de evolución de la inteligencia artificial (IA) hasta 2030, con el objetivo de anticipar sus posibles impactos económicos, sociales y regulatorios. El documento plantea que el desarrollo de la IA no seguirá una trayectoria lineal, sino que dependerá de factores como la inversión, la disponibilidad de datos, la capacidad computacional y la gobernanza internacional. Se sitúa en un contexto de aceleración tecnológica y creciente atención política a la regulación de sistemas inteligentes. El análisis identifica varios escenarios que combinan distintos niveles de adopción, avance técnico y coordinación internacional. El informe subraya que la IA puede impulsar significativamente la productividad y la innovación, pero también generar riesgos relacionados con desigualdades, concentración de mercado y seguridad. Se destaca la importancia de políticas públicas adaptativas que acompañen la evolución tecnológica y fomenten una difusión amplia y responsable. El documento concluye que los gobiernos deben prepararse para diferentes futuros posibles mediante estrategias flexibles y cooperación internacional. Recomienda invertir en capacidades digitales, fortalecer marcos regulatorios y promover estándares comunes. Este enfoque permitirá maximizar los beneficios de la IA, reducir riesgos sistémicos y avanzar hacia una economía digital más inclusiva y resiliente." 4348 Inteligencia Artificial 8546 Gobernanza 9065 Productividad 8654 Políticas públicas 5186 Innovación 10299 Docherty, Dexter autor 8804 Aranda, Luis autor 10300 Sugimoto, Kasumi autor 7343 Perset, Karine autor Kierzenkowski, Rafał autor 10302 https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/02/exploring-possible-ai-trajectories-through-2030_b6fb75d9/cb41117a-en.pdf 0 Acceso a publicación z INF 8793 8793 0 0 0 3 1 9728 01 01 online 2026-03-08 0 1000020178916 2026-03-08 00:00:00 2026-03-08 INF