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Intelligence artificielle et emploi en Afrique: Analyse des impacts de la digitalisation du travail

Ibrahim Kalil Konaté, Michel Boukar

Robert Beugré Mambé (preface)

Paris: L'Harmattan (2025), 267 pp.

"Ce livre étudie les effets de l’intelligence artificielle (IA) et de la digitalisation sur l’emploi en Afrique, en usant d’une méthodologie à deux articulations. D’une part, l’analyse des effets directs de l’IA : destruction d’emplois traditionnels dans des secteurs-clés (agricult ... more

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Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025
Deep Insights

Álvaro Soto, Rodrigo Durán, Antonia Moreno, Sebastián Adasme, Sebastián Rovira, Valeria Jordán, Laura Poveda (coord.)

Santiago de Chile: Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL); Centro Nacional de Inteligencia Artificial (2025), 195 pp.

"El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) constituye un esfuerzo pionero para medir de manera sistemática el avance de la IA en 19 países de la región. El ILIA busca no solo monitorear el grado de preparación, adopción y gobernanza, sino también difundir buenas prácticas, ... además de ser un instrumento para orientar políticas públicas que incorporen la IA al modelo de desarrollo de los países de manera integral. El índice se organiza en tres dimensiones: Factores Habilitantes (infraestructura digital, talento humano y datos), Investigación, Desarrollo y Adopción, y Gobernanza. A partir de más de cien subindicadores, el ILIA 2025 ofrece un panorama detallado sobre avances, brechas y oportunidades estratégicas en el despliegue de la IA en América Latina y el Caribe. [...] Once hallazgos principales del ILIA 2025: i) El despertar de los adoptantes tardíos. Ecuador, Costa Rica, República Dominicana y Guatemala muestran mejoras aceleradas en conectividad, talento y estrategias de IA, reduciendo distancia con los países líderes, y abriendo oportunidades que parecían improbables para una cooperación regional. ii) Código abierto: la oportunidad para América Latina y el Caribe. El alto desempeño de Honduras, El Salvador y Cuba en producción de software abierto confirma que este modelo ofrece una vía estratégica para desarrollar soluciones locales, fomentar la colaboración regional y el aprendizaje colectivo, además de promover la transparencia algorítmica. iii) Muchos datos, pero poca disponibilidad. La región produce grandes volúmenes de información, pero su apertura y estandarización siguen siendo limitadas. Esto restringe la ciencia abierta, reduce la transparencia y frena el desarrollo de soluciones locales de IA. iv) Talento humano: alfabetización, poca especialización. La alfabetización en IA duplica a la formación profesional y cuadruplica al talento especializado. Aunque se amplían programas escolares y posgrados, persiste un embudo en la formación avanzada que limita el potencial de la región para producir soluciones propias. v) Talento e infraestructura para la soberanía digital. Brasil concentra más del 90% de la capacidad de cómputo de alto rendimiento de la región. Aunque Uruguay, Costa Rica y Colombia muestran mejores indicadores per cápita en Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU por sus siglas en inglés), más de la mitad de los países carecen de infraestructura crítica, lo que refuerza asimetrías. Además, 13 de los 19 países no generan habilidades tempranas en IA en el currículo educativo y 11 no cuentan con programas de doctorado en IA en sus universidades. Sin fortalecer estas capacidades endógenas, la región corre el riesgo de generar soluciones de IA sesgadas y con baja pertinencia local. vi) IA Generativa: una oportunidad de democratización del acceso. La IA generativa ha democratizado el acceso y acelerado la adopción gracias a sus bajas barreras de entrada y a interfaces simples que permiten a no expertos usar modelos avanzados. Países como Chile, Costa Rica, Perú, Uruguay, Panamá y República Dominicana destacan en uso, y ALC es ya la tercera región del mundo en descargas de aplicaciones de IA Gen (15%–20%). Esta accesibilidad actúa como catalizador y, junto con el desarrollo de software y el código abierto, compensa déficits de cómputo, abriendo oportunidades para toda la región. vii) IA y participación ciudadana: un cambio de paradigma desaprovechado. Aunque la IA podría revolucionar la democracia digital, su uso se limita en la mayoría de los países a chatbots informativos y no en herramientas de consulta, de rendición de cuentas o de co-creación de políticas públicas. Colombia, México y Perú muestran algunos avances, pero ocho países no registran ningún caso de aplicación. viii) Investigación escasa y concentrada. Brasil y México reúnen el 68% de los investigadores activos en IA y, junto a Colombia, Chile y Argentina, concentran el 90% de las publicaciones. Solo siete países participan en conferencias internacionales de élite, con predominio de Chile y Brasil. La escasa presencia en foros académicos de alto impacto reduce la visibilidad y la transferencia de conocimiento de la IA de la región; la actividad académica sigue rezagada y requiere mayor atención en la mayoría de los países. ix) Gobernanza en IA: mucho plan y poca acción. Nueve países cuentan con estrategias nacionales de IA, pero solo unos pocos han asignado presupuesto, definido planes de implementación o establecidos indicadores de impacto. Sin mecanismos de ejecución, estas estrategias corren el riesgo de quedarse en meras declaraciones. Al mismo tiempo, mientras a nivel global avanza la apertura e interoperabilidad de datos, la región mantiene un ritmo lento, centrado en debates normativos y éticos. El verdadero desafío es equilibrar la regulación con políticas orientadas al desarrollo y a la implementación efectiva de la IA, de modo que esta tecnología genere valor sin frenar la innovación. x) Sustentabilidad: un llamado urgente. Solo cuatro países (Brasil, Chile, Colombia y México) muestran industrias de centros de datos robustas, y uno de cada cinco centros cumple con estándares internacionales de sustentabilidad. La mayoría de las políticas de IA y digitalización omite el impacto ambiental, lo que puede entrar en contradicción con los objetivos de sostenibilidad medioambiental de la región. xi) Emprendimiento en IA: una oportunidad para la región. Los 19 países ILIA concentran sólo el 1,12% de la inversión global en IA y cuenta con empresas unicornios en apenas seis países. No obstante, el ILIA muestra que no es necesaria una matriz productiva compleja para fomentar el desarrollo de empresas de IA locales y el uso de esta tecnología en el sector productivo. Entornos favorables de innovación y emprendimiento, inversión y políticas de desarrollo productivo pueden detonar dinámicas innovadoras." (Resumen ejecutivo, páginas 15-16) more

Developing an Artificial Intelligence Maturity Assessment Framework for South Africa. First Annual AI Maturity Assessment 2025

Bonn; Eschborn: Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ); FAIR Forward – Artificial Intelligence for All; University of the Western Cape (UWC) (2025), 107 pp.

"The South African AI MAF serves as a foundational tool for guiding the country’s progress towards AI maturity and is tailored to the country’s unique socioeconomic, cultural, and technological realities. It furthermore aligns with broader continental ambitions (i.e. African Union’s 2024 Conti ... nental AI Strategy), which reflects a strong commitment to leveraging AI for sustainable development. This implies the ethical and inclusive development and implementation of AI in ways that address local challenges. In South Africa, GIZ, through the FAIR Forward project, has collaborated closely with the Council for Scientific and Industrial Research (CSIR), the South African Institute of Chartered Accountants (SAICA) and researchers from the University of the Western Cape (UWC) to develop the AI Maturity Assessment Framework (AI MAF) for South Africa. A design-science methodology was applied to develop the AI MAF for South Africa. The approach involved a structured literature review process, co-design workshops with cross-sectoral stakeholders, expert interviews, validation workshops and external expert review. This first version of the AI MAF consists of eight domains: Domain 1: International and Continental Profile as AI Leader Domain 2: An Enabling Regulatory Environment Domain 3: Citizen Engagement With and Empowerment Through AI Domain 4: Education and Workforce Enablement Domain 5: Innovation and Research Domain 6: Growth of the AI Ecosystem Domain 7: Data and Digital Infrastructure Domain 8: Security and Privacy Each domain includes sub-domains with specific indicators. A total of 68 indicators are included in this 2025 instrument, aimed at reflecting the country’s unique socioeconomic, cultural, and technological realities. An assessment instrument (rubric) to measure the level of maturity of these eight domains was adapted from the maturity measurement scale set out in ISO 37004 (Governance Maturity Model – Guidance). It reflects the structured progression of the ISO standards, employing a maturity scale that ranges from Level 0 (No evidence) to Level 5 (Continual optimisation or improvement). It is grounded in the principle of evidence-based assessment, evaluating maturity through the lens of activities and inputs (Levels 1–2) that lead to measurable outcomes and impact (Levels 3–5). The application of this instrument in the first iteration of assessing AI maturity in South Africa indicated that the country is in the early stages of AI maturity, with seven of the eight domains assessed at Levels 1–2 on the maturity scale, and only one domain reaching Level 3. This suggests that all domains demonstrate some level of foundational ‘input activities’, signalling a positive intent and growing awareness of the importance and relevance of AI, with some initial movement towards demonstrating positive outcomes. Overall, the generally low maturity scores indicate that progress across the domains is fragmented. This could be attributed to still limited strategic ecosystem coordination, targeted investment and capability building. The evidence-based approach enables a reflection of the South African landscape and supports strategic alignment across government, industry, and academia. The framework and interactive dashboard – developed through this project to enable accessible visualisation of the data – serve as foundational reference points for supporting South Africa’s evolving AI ecosystem. An AI agent developed as part of the initiative facilitates regular updates, helping ensure that the AI MAF remains a relevant strategic tool." (Executive summary, pages 8-10) more

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Bias in der künstlichen Intelligenz

Jonas Ditz, Elmar Lichtmeß

Bonn: Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (2025), 34 pp.

"Bias ist eine tiefgreifende Problematik für Systeme der Künstlichen Intelligenz, die eine Gefährdung für den sicheren Einsatz von solchen Systemen darstellen kann. Der richtige Umgang mit Bias ist komplex und erfordert eine umfassende Beschäftigung mit der Thematik. Diese Publikation soll Entw ... ickelnden, Anbietenden und Betreibenden von KI-Systemen eine erste Einführung in die Bias-Thematik geben. Bias-Arten weisen eine hohe Diversität auf und können in unterschiedlichen Phasen des Lebenszyklus eines KI-Systems auftreten. Eine Auswahl der relevantesten Bias-Arten sowie eine Zuordnung zur Phase des Lebenszyklus, in der diese auftreten, wird dargestellt. Die Detektion von Bias ist sowohl in Daten als auch in bereits trainierten KI-Modellen möglich. Eine Auswahl an qualitativen und quantitativen Detektionsmöglichkeiten wird präsentiert. Anschließend gibt das Manuskript eine Übersicht über Methoden, die verwendet werden können, um Bias in einem KI-System zu verhindern. Diese sind aufgeteilt in Prä-, In- und Postprozessierungsmethoden, abhängig von dem jeweiligen Zeitpunkt, zu dem sie angewendet werden können. Zum Abschluss wird die Interaktion zwischen Bias und Cybersicherheit diskutiert. Das BSI fordert von Entwickelnden, Anbietenden und Betreibenden von KI-Systemen folgende Handlungen: • Wissen hilft bei der Lösung des Problems. Es muss ein ausreichender Informationsaufbau zur Bias-Thematik stattfinden, um entscheiden zu können, welche Arten für die eigene Anwendung relevant sind. (Kapitel 2) • Zuständigkeiten müssen geklärt sein. Für verwendete Datensätze und KI-Systeme muss eine für Bias zuständige Person benannt werden. Diese Person muss in der Lage sein, potentielle Bias zu identifizieren und geeignete Gegenmaßnahmen vorzuschlagen. • Bekämpfung von Bias beginnt bei den Daten. Nach Möglichkeit müssen organisatorische und technische Maßnahmen bei der Datenerhebung etabliert werden, die potentiellen Bias in den Daten reduzieren. (Kapitel 3) • Ziel muss die Minimierung von unerwünschten Bias in KI-Modellen sein. Prä- und Inprozessierungsmaßnahmen müssen – falls anwendbar – vorrangig verwendet werden. Vor der Anwendung von vortrainierten KI-Modellen (beispielsweise KI-Systeme mit allgemeinem Verwendungszweck) muss die Notwendigkeit für Postprozessierungsmaßnahmen geprüft werden (Kapitel 4) • Bei Bias heißt es am Ball bleiben. Bias-Detektion und -Mitigation muss als Prozess verstanden werden und fester Bestandteil jeder Phase des Produktzyklus eines KI-Modells sein." (Zusammenfassung, Seite 3) more

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Inteligencia Artificial: Guía de uso para informativos en radio comunitaria
Key Guides

Tito Ballesteros López

Red de Emisoras Comunitarias del Magdalena Medio (AREDMAG) (2025), 24 pp.

"La guía que aquí presentamos propone caminos prácticos para incorporar la IA en los noticieros radiales, desde la redacción automatizada hasta la interacción con los oyentes en tiempo real, pasando por la generación de contenidos sonoros, el monitoreo de fuentes y el análisis de impacto. Cad ... more

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The State of AI in Africa Report

Nairobi: Strathmore University, Centre for Intellectual Property and Information Technology Law (CIPIT) (2025), 67 pp.

"The State of AI in Africa Report 2025 offers a critical reflection on how AI ecosystems across the continent have evolved since 2023, highlighting advances in infrastructure, regulatory frameworks, capacity building, and sectoral innovation, while also surfacing enduring structural disparities. Thi ... s report reveals a continent that is no longer on the margins of AI development but actively reshaping how AI is conceived, deployed, and governed. Kenya, South Africa, Nigeria and Ghana have made notable strides in anchoring AI within national digital strategies, strengthening local innovation ecosystems, and investing in foundational infrastructure such as data centres and broadband connectivity. The growing presence of indigenous datasets, grassroots NLP initiatives, and AI models tailored to African realities reflects a broader shift from consumption to creation. Yet this progress remains uneven. While pockets of excellence are emerging, many regions continue to grapple with limited access to reliable electricity, fragmented regulation, data governance challenges, and critical skill shortages. Central Africa, in particular, still faces infrastructural and institutional constraints that hinder meaningful participation in the continental AI space. This report also documents how AI is being embedded in key sectors; agriculture, health, law, and the creative economy to address uniquely African challenges – from crop failure and disease surveillance to language preservation and cultural expression. These use cases affirm the value of locally informed, contextsensitive AI innovation. On the governance front, the adoption of the AU-AI Continental Strategy and the development of national AI policies signal a growing awareness of the need for harmonised, responsible and inclusive AI development. However, effective implementation remains a central concern, particularly around enforcement mechanisms, ethical guardrails, and regional coordination. This report presents a nuanced picture of AI in Africa: one of ambitious experimentation, uneven capacity, and deep potential. Africa’s future in AI depends not only on technological advancement but on the continent’s ability to embed equity, local relevance, and sustainability at the heart of its AI agenda." (Executive summary) more

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The AI Policy Playbook: Navigating AI Policy Development through an African and Asian Lens

Aubra Anthony, Deshni Govender, Nadine Dammaschk, Golo Rademacher, Kim Willet, Gustavo Fonseca Ribeiro, Sheila Kibughi

Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) FAIR Forward; AI Policymaker Network (2025), 70 pp.

"The AI Policy Playbook offers a practical guide for governments in Africa and Asia to develop responsible and context-specific AI policies. Drawing from real-world policymaking experiences in seven countries, Ghana, Kenya, Rwanda, South Africa, Uganda, India, and Indonesia, the playbook shares less ... more

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AI Literacy & Communication

Center for News, Technology & Innovation (CNTI), AI and Journalism Working Group (2025), 25 pp.

"This briefing focuses broadly on journalistic communication about AI. We first summarize research and frameworks that address the following questions about societal AI literacy: What does the public currently know about AI, and what does the public need to know about AI? We then move on to a synthe ... more

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Thinking with AI: Machine Learning the Humanities

Hannes Bajohr (ed.)

London: Open Humanities Press (2025), 269 pp.

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Die intelligente Täuschung: Über die Fähigkeiten Künstlicher Intelligenz

Frank Jäkel

Bielefeld: transcript Verlag (2025), 246 pp.

"Der Einzug von Künstlicher Intelligenz (KI) in unser Leben wird gleichermaßen von Heils- und Unheilserwartungen begleitet: Die einen erhoffen sich Produktivitätssteigerungen, die anderen befürchten, dass Europa den Wettlauf mit den USA und China längst verloren hat. Autohersteller setzen auf a ... more

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Humans and AI: differences, opportunities, threats. Reflections around the Note Antiqua et Nova

Dariusz Kowalczyk

Christianity – World - Politics, issue 29 (2025), pp. 139-157

"The article, drawing on the Vatican document Antiqua et nova and Leo XIV’s proclamation of his intention to confront the challenge of new digital technologies, addresses the relationship between natural intelligence, notably human intelligence, and artificial intelligence. In this context, the au ... more

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Considerations and Practical Applications for Using Artificial Intelligence (AI) in Evaluations

D. Cekova, L. Corsetti, S Ferretti, S. Vaca

Rome: CGIAR Independent Advisory and Evaluation Service (IAES) (2025), 42 pp.

" Guided by the CGIAR-wide Evaluation Framework, integrating AI tools requires a governance approach to balance innovation with ethical responsibility, ensuring transparency, fairness, accountability, and inclusivity. This Technical Note encourages and guides CGIAR evaluators to ethically explore, n ... egotiate, and experiment with AI tools: Explore: Evaluators are invited to discover how AI, especially GenAI, can enhance evaluation efficiency, from scoping and data analysis to reporting. The Note provides practical guidance on AI applications and examples to support creative yet responsible exploration. Negotiate: Integrating AI should be openly discussed with commissioners, stakeholders, and teams. The Note prioritizes jointly defining boundaries, expectations, and ethical parameters (transparency, accountability, and data sensitivity) at each phase of evaluation. Use AI Responsibly: While AI tools are evolving, evaluators are encouraged to pilot and iterate their use. The document supports experimentation through practical tips, prompt examples, and tool selection criteria, all while emphasizing documentation and learning from each use case. Effective AI governance is grounded in core principles: Transparency requires clear documentation of AI tool usage, data sources, model limitations, and decision-making processes. Accountability involves assigning responsibility for AI decisions and outputs and establishing oversight and redress mechanisms. Fairness and inclusion must proactively mitigate bias and discrimination, with particular attention to underrepresented groups and data gaps. Data privacy and security must align with applicable data protection regulations and ensure secure handling practices. Human oversight ensures that evaluators retain control over processes and can intervene as needed. In operationalizing ethical AI governance in CGIAR evaluations, due diligence is required in assessing AI tools for ethical alignment before deployment: reviewing the transparency of vendors, the documentation of models, and their intended use cases. Where relevant, components involving AI—especially those engaging human subjects or sensitive data—should undergo ethics review. AI applications must be adapted to the local and cultural contexts in which evaluations are conducted, as what is suitable in one setting may be inappropriate in another. Additionally, participants should be informed about the use of AI systems and the implications of data collection or processing to ensure informed consent. Ethical AI governance should be embedded in the entire evaluation lifecycle. During the design phase, evaluators should define AI tools to use, why they are selected, and assess risks. In data collection, AI tools should be used in ways that uphold data privacy and protection standards and avoid reinforcing harmful stereotypes or excluding groups. During the analysis phase, the role of AI in supporting interpretation should be documented, with an acknowledgment of limitations or biases. In dissemination, documentation, and reporting, AI’s contribution, limitations, and human validation should be disclosed. By rapid adaptation of content across formats, languages, and complexity levels, AI opens possibilities for broader, more inclusive communication of findings. Finally, the follow-up phases should include a reflection on the ethical implications observed and how these lessons can improve future evaluations." (Executive summary) more

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Zwischen Wertschätzung und Widerstand: Algorithmische Kompetenz junger Menschen am Beispiel der Kurzvideoplattform TikTok

Leonie Alatassi, Sascha Hölig, Philipp Kessling

Hamburg: Hans-Bredow-Institut (2025), 64 pp.

"In der vorliegenden Studie wurde untersucht, was Jugendliche und junge Erwachsene über die Funktionsweise des algorithmischen Empfehlungssystems (AES) von TikTok wissen, inwiefern sie damit interagieren und welche Emotionen dabei involviert sind. Dazu wurden sechs Fokusgruppen (n=31) in drei deuts ... chen Großstädten mit jungen Menschen im Alter zwischen 16 und 24 Jahren sowie Follow-up-Einzelinterviews (n=12) durchgeführt. Es zeigt sich ein übergreifend hohes Bewusstsein für algorithmische Empfehlung bei TikTok als erlebter Zustand („knowing“), der sich aus der eigenen Nutzungserfahrung ergibt. Es gibt altersbezogene Unterschiede beim Wissen um Einflussfaktoren und insgesamt ein begrenztes Wissen zur Datensammlung und -verarbeitung sowie damit einhergehend geringe Bedenken und Reflexionen über die Preisgabe personenbezogener Daten. Such-, Video-, Profil- und Sozialinteraktionen sind in die alltägliche Nutzung der Plattform eingebettet und finden größtenteils unbewusst, ohne explizite Steuerungsabsicht, statt. Die Teilnehmenden können innerhalb der von der Plattform vorgegebenen Strukturen agieren und Handlungsziele durchsetzen, erleben die (technischen) Grenzen jedoch als kaum beeinflussbar. Häufig fehlen Wissen und Motivation, um tiefergehende Einstellungen, etwa zum Datenschutz, der personalisierten Suche oder Profileinstellungen, aktiv zu verändern. Emotionen spielen in der Interaktion mit der For-You-Page (FYP) eine große Rolle. Die Teilnehmenden erleben positive Gefühle der Wertschätzung, indem der Algorithmus als personalisierter Begleiter erlebt wird, der individuelle Vorlieben erkennt, inspiriert und das Nutzungserlebnis angenehm gestaltet. Gleichzeitig entstehen negative Emotionen wie Genervtheit, Unbehagen oder Kontrollverlust, insbesondere bei unpassenden Inhalten, einer wahrgenommenen Übersteuerung durch den Algorithmus oder der eigenen Nutzungsdauer. Diese Gefühle führen teils zu Widerstand in Form von aktiven Interaktionshandlungen oder zu selbstregulativen Strategien (z. B. Löschen der App) und sind Ausdruck eines Autonomiestrebens. Die Unterscheidung zwischen passiven Kontakten mit politischen Informationen auf TikTok (push: „ich schaue mir politische Videos an, die mir gezeigt werden“) und aktiven Informationshandlungen durch Kuratierungspraktiken wie das Liken von Videos, das Folgen und Nachschauen von Profilen oder die Nutzung der Suchfunktion (pull: „ich nutze die Plattform, um mich zu informieren“) ist essenziell. Grundsätzlich empfinden es die meisten Teilnehmenden als praktisch, wenn Nachrichten oder politische Themen in Form von kurzen Videos auf der FYP angezeigt werden, weil das passive Scannen dieser Inhalte das Gefühl erzeuge „auf dem aktuellsten Stand“ zu sein. Die wenigsten Teilnehmenden konsumieren gezielt politische Inhalte, indem sie nach Themen suchen, politische Videos favorisieren oder politische Profile anschauen und diesen folgen. Die Beschäftigung mit Nachrichten und Politik im Kontext der TikTok-Nutzung widerspricht dem Eskapismus- und Unterhaltungsbedürfnis vieler Teilnehmender. Es gibt eine Grundskepsis gegenüber TikTok, die sich zum einen auf das Image der Plattform, „nicht vertrauenswürdig“ zu sein, stützt, und zum anderen auf die Angst vor „falschen Informationen“ und die damit zusammenhängende Wahrnehmung, dass es sich bei TikTok nicht um eine „seriöse“ Quelle, sondern eine reine Unterhaltungsplattform handle." (Überblick über die wichtigsten Ergebnisse, Seite 5) more

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LAO P.D.R. Artificial Intelligence Readiness Assessment Report

Paris: UNESCO (2025), 72 pp.

"• In the legal context, Lao PDR’s regulatory framework for AI is still nascent. While the government is drafting a National AI Strategy, there are currently no laws addressing core AI issues such as transparency, accountability, or algorithmic redress. Existing frameworks like the Cybercrime La ... w, Data Protection Law and the Digital Government Decree cover general data and computing use but lack AI-specific provisions. AI is referenced in recent constitutional amendments and draft digital transformation policies, but there’s room for improvement in transforming those acknowledgements to clear legal mechanisms to protect citizens and bolster innovation. • For the sociocultural domain, despite progress in gender inclusivity, rural communities in Laos still face limited access to digital technologies due to infrastructure gaps, affordability, and low digital literacy. Successful collaborations with international organizations highlight what’s possible but also stress the need for ongoing investment in local capacity, outreach, and trust-building. Digital initiatives in health and efforts addressing concerns about technology’s environmental impact are evident, but they have not been specifically focused on AI. Digital transformation must also prioritize cultural preservation, including the development of culturally-aware datasets and NLP tools. Currently, most Lao language datasets and NLP tools are lagging participation from native Lao researchers, risking linguistic sovereignty and underrepresenting local dialects, norms, and values. • AI talent and innovation development in Laos needs strong support from its education and research ecosystems. University departments like Computer Science and Software Engineering are small and often siloed, with little crossdisciplinary collaboration. Research output needs some improvement. Promising developments in AI/ICT curricula in K-12 level are welcome, although their effectiveness must be closely monitored. • Laos’s digital economy remains small, constrained by a large informal sector, limited digital infrastructure, and low ICT investment, factors that hinder AI adoption and innovation. While some private companies in sectors such as telecom, banking, logistics, and manufacturing are beginning to use AI tools, and urban populations are gradually adopting app-based lifestyles, broader progress is limited by lagging human capital pipelines, minimal domestic investment, and an underdeveloped startup ecosystem. Foreign-developed platforms still continue to dominate the market, which if continued can limit local developers from developing capabilities and use cases. Aside from that, most Foreign Development Investment (FDI) remains concentrated in resource extraction, and budget shortfalls undermine the sustainability of e-government initiatives. • There is a critical need for a strong commitment to funding both the hard and soft infrastructure that supports AI. This includes enhancing cybersecurity capacity, reliable networks, and data centers and ensuring affordable access to computing infrastructure for AI practitioners and stakeholders." (Executive summary) more

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AI-Generated Disinformation in Europe and Africa: Use Cases, Solutions and Transnational Learning

Karen Allen, Christopher Nehring

Johannesburg: Konrad-Adenauer-Stiftung (KAS), Media Programme Sub-Sahara Africa (2025), xii, 158 pp.

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L'uomo è un algoritmo? Il senso dell'umano e l'intelligenza artificiale

Paolo Benanti

Castelvecchi (2025), 60 pp.

"Il mito di Ulisse ci insegna che la ricerca umana di senso è guidata dall’intelligenza, nelle sue due declinazioni: νοῦς e μῆτις, intuizione e pratica. Dalla sinergia di queste facoltà sono nate le grandi invenzioni che segnano la nostra specie, a partire dalla «grande invenzione de ... more

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Artificial Humanities: A Fictional Perspective on Language in AI

Nina Beguš

Ann Arbor: University of Michigan Press (2025), 283 pp.

"Artificial Humanities explores how the humanities-literature, history, and art-can deepen our understanding of artificial intelligence and its development. By examining fictional representations of AI in parallel with actual technological developments, Nina Beguš presents a novel interdisciplinary ... more

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Künstliche Intelligenz in politischen Kampagnen: Akzeptanz, Wahrnehmung und Wirkung

Simon Kruschinski, Pablo Jost, Hannah Fecher, Tobias Scherer

Frankfurt am Main: Otto Brenner Stiftung (2025), 108 pp.

"Im ersten Teil geben wir einen Überblick über den Einsatz von generativer KI in der politischen Kampagnenkommunikation. Insbesondere die generativen KI-Tools ChatGPT und Midjourney werden zunehmend in politischen Kampagnen eingesetzt, um menschenähnliche Texte beziehungsweise fotorealistische Bi ... more

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Key Questions for AI in Public Institutions: Prompts and Resources to Spark Critical Conversation
Key Guides

Tanja Dreher, Georgia van Toorn

Sydney: University of New South Wales (UNSW), UARC Centre of Excellence for Automated Decision-Making and Society. (2025), 30 pp.

""In this think piece we sketch the impacts and implications of corporate AI for institutions with a public interest orientation. We focus on public universities and social services as vital public institutions that have been widely understood as essential to democracy and social justice. Through a ... more

Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025 Deep Insights

Inteligencia Artificial: Guía de uso para informativos en radio comunitaria Key Guides

Key Questions for AI in Public Institutions: Prompts and Resources to Spark Critical Conversation Key Guides

Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025
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