Inteligencia artificial en América Latina y el Caribe: Contexto, tendencias. actuales y retos desde el diseño y la implementación de políticas públicas 16. Síntesis del capítulo 17. Contexto, tendencias actuales y retos desde el diseño e. implementación de políticas públicas 19. Diseño de políticas públicas y estrategias nacionales de inteligencia artificial 36. Elementos metodológicos para el diseño de políticas públicas y estrategias. nacionales de inteligencia artificial 41. Actividades preparatorias 41. Elaboración del diagnóstico 54. Definición de objetivos 57. Definición de acciones 60. Definición de mecanismos de financiación 61. Definición de mecanismos de seguimiento 61. Elementos sustanciales: temáticas a considerar en el diseño políticas públicas. y estrategias nacionales de inteligencia artificial 63. Acompañamiento técnico de CAF a países de la región: Resultados, logros. y lecciones aprendidas 72. República Dominicana 72. Uruguay 75. Lecciones aprendidas de las experiencias de República Dominicana y Uruguay 79. Recursos para profundizar 81. ¿Qué te llevas de este capítulo? 82. Marcos institucionales para la inteligencia artificial 84. Síntesis del capítulo 85. Elementos clave de la herramienta de análisis sobre marcos institucionales. para la inteligencia artificial 87. Mandato y funciones 88. Estructura y composición 88. Recursos 91. Entorno político y jurídico 93. Acompañamiento técnico de CAF a Uruguay en la adaptación de su marco. institucional para la inteligencia artificial 94. Necesidad u oportunidad identificada 94. Entidad pública que lideró el proceso 94. Principales resultados y logros 95. Lecciones aprendidas 96. Recursos para profundizar 99. ¿Qué te llevas de este capítulo? 100. Regulación de la inteligencia artificial 102. Síntesis del capítulo 103. Elementos clave de la herramienta para el desarrollo de sandboxes regulatorios. sobre inteligencia artificial 105. Justificación 106. Análisis jurídico 109. Características de diseño 110. Acompañamiento técnico de CAF a la Autoridad Nacional de Protección de Datos. (Autoridade Nacional de Proteção de Dados – ANPD) de Brasil 112. Necesidad u oportunidad identificada 112. Entidad pública que lideró el proceso 113. Principales resultados y logros 113. Lecciones aprendidas 115. Recursos para profundizar 117. ¿Qué te llevas de este capítulo? 118. Ética de la inteligencia artificial 121. Síntesis del capítulo 122. Elementos clave del modelo conceptual para el diseño de un laboratorio. para el uso ético y responsable de la inteligencia artificial 125. Definición de objetivos 126. Definición de la ubicación del laboratorio dentro de la institucionalidad. subnacional o local 127. Definición de la oferta de servicios 130. Identificación de clientes potenciales 136. Definición de recursos 136. Definición de mecanismos de seguimiento y monitoreo 139. Acompañamiento técnico de CAF a gobiernos locales de la región en el diseño. de laboratorios para el uso ético y responsable de la inteligencia artificial 140. Municipio de Vicente López, Argentina 140. Estado de Jalisco, México 142. Lecciones aprendidas de las experiencias del municipio de Vicente López. y el Estado de Jalisco 144. Recursos para profundizar 146. ¿Qué te llevas de este capítulo? 147. 8 9. Diseño de políticas públicas de inteligencia artificial. Desarrollo de habilitadores Cómo usar y navegar esta guía. para su implementación en América Latina y el Caribe. Guía Práctica. Talento para la inteligencia artificial 149. Síntesis del capítulo 150. Elementos clave de la herramienta para el desarrollo de una política integral. de talento para la inteligencia artificial 153. Características fundamentales 154. Áreas de enfoque 158. Intervenciones potenciales 163. Acompañamiento técnico de CAF a Chile en la definición de las bases para una. futura política pública integral en materia de talento para la inteligencia artificial 170. Necesidad u oportunidad identificada 170. Entidad pública que lideró el proceso 171. Principales resultados y logros 171. Lecciones aprendidas 172. Recursos para profundizar 174. ¿Qué te llevas de este capítulo? 175. Datos para la inteligencia artificial 178. Síntesis del capítulo 179. Elementos clave del modelo conceptual para el diseño de data trusts. o fideicomisos de datos 181. Aproximación conceptual 182. Elementos clave de diseño 185. Recursos para profundizar 193. ¿Qué te llevas de este capítulo? 194. Conclusiones y recomendaciones 196. Diseño de políticas públicas y estrategias de inteligencia artificial 197. Marcos institucionales para la inteligencia artificial 203. Regulación de la inteligencia artificial 206. Ética de la inteligencia artificial 209. Talento para la inteligencia artificial 211. Datos para la inteligencia artificial 214. Bibliografía 218.