Tiendas, supermercados y sondeos privados son de gran valía.
La combinación de tecnología y ayuda social se volvió más visible e importante a raíz de la pandemia, ya que el manejo de datos gestionados a través de soluciones de Inteligencia Artificial (IA) facilita los procesos y el diseño de políticas públicas, pero no sólo de datos tradicionalmente obtenidos de censos oficiales, sino también de fuentes no gubernamentales denominados los “otros datos”.
Los datos tradicionales son obtenidos mediante encuestas y datos administrativos del gobierno, los no tradicionales provienen de fuentes no gubernamentales, como por ejemplo de tiendas, supermercados, sondeos sobre el tipo de alimentos que se vende, qué cantidad se vende, entre otros explicó Alex Sandy Pentland, profesor del MIT y director del MIT Connection Science.
En un foro virtual sobre el Uso de la Inteligencia Artificial (IA) para el bien social. Presente y futuro para América Latina y el Caribe, explicó que durante la pandemia fue muy importante preguntar a las compañías de transporte sobre la movilidad de las personas, con lo que comprobaron que dueños de restaurantes o tintorerías que trabajaban en los distritos financieros pararon actividades porque la gente de finanzas estaba trabajando en casa.
“Son datos que están fuera de lo que llamaríamos el campo gubernamental normal, pero, datos de los teléfonos celulares también muestran dónde va la gente, cómo se hablan entre sí; puede sonar algo difícil de aceptar, pero si lo agregamos y vemos los censos son como los datos de censos pero más ricos”.
El científico de datos comentó que se ha utilizado información de ese tipo en Estados Unidos, así como en otras grandes ciudades, con lo que se ha podido identificar varios problemas, sitios álgidos sin poner en peligro la privacidad de los individuos.
Pero también hay técnicas para la IA y Machine Learning que no mueven los datos, no se tiene acceso a datos individuales, sino que uno pregunta en el vecindario sobre un tema y lo que se obtiene son ideas o perspectivas sobre la venta de vegetales o de bebidas alcohólicas, por ejemplo.
Ante la duda de si esos datos son confiables y los prejuicios y sesgos que pueden generarse, Pentland explicó que hay casos en los que se usan datos no tradicionales con los que se puede evaluar el sesgo rápidamente, calibrando con datos oficiales.
Los departamentos que hacen los censos para las estadísticas oficiales normalmente diferencian entre las estadísticas oficiales y las estimaciones, y estas últimas, normalmente incluyen datos que ellos no pueden controlar, de manera que no es una información garantizada, explicó.
Sin embargo, esa información “uno la puede calibrar comparada con datos oficiales con la suficiente frecuencia como para saber si hay sesgos, cuáles son, cuáles son los errores si en general es posible hacer un buen trabajo, y es crítico esto sobre todo en casos como emergencias, pandemias o cualquier tipo de cambio en las circunstancias”.
Respecto a qué se necesita en América Latina y el Caribe para adoptar esquemas de datos abiertos, el experto consideró que lo primero es un compromiso de realizar la captura de censos con alta frecuencia y quizá proyectos piloto, y además utilizar otras fuentes, no sólo del sector privado sino también datos públicos, de hospitales, de consumos de productos obtenidos de cadenas de ventas al por menor, incluso encuestas online.
Uno de esos casos es el del trabajo de Alejandro Noriega-Campero, fundador de Prosperia, quien destacó que en Costa Rica la plataforma evalúa el programa social “Bono Proteger”, que ha mostrado un impacto reduciendo la pobreza en 3.4 por ciento, el cual se evalúa periódicamente y en la misma se publican los resultados.
Con la pandemia, afirmó, se está usando para estudiar la transición de las políticas de la emergencia a la nueva realidad. En Honduras se utilizó con mucho éxito no sólo para el Covid-19, sino para evaluar políticas alternativas ante el paso de los huracanes Eta e Iota. La velocidad y flexibilidad de la plataforma, subrayó, fueron elementos importantes para hacerlo en un periodo corto y ayudar a la gente más afectada.
La Plataforma Interactiva de Prosperia es un sistema de análisis de datos, visualización y soporte al diseño de políticas sociales, enfocada en el diseño y desarrollo de sistemas de IA para la focalización justa y eficiente de las políticas sociales. Se ha implementado en Colombia, Costa Rica, El Salvador, Honduras, México, Panamá y Uruguay.
“En especial, hemos logrado mejorar la equidad y reducir los errores de exclusión e inclusión en 39 por ciento en Costa Rica, 29 por ciento en Panamá y 18 por ciento en Colombia. Actualmente, estamos trabajando en Honduras y juntos en estos países hemos logrado un impacto positivo a gran escala, mejorando políticas sociales que apoyan a millones de ciudadanos en América Latina y el Caribe”.
Otro proyecto, comentó, es la identificación de pobreza extrema urbana, con base en fotos satelitales e IA, en colaboración con el BID en un par de países. “Ese tipo de información nos puede decir que áreas de la ciudad son las que tienen mayor pobreza extrema y pobreza extrema no atendida, y esa información se convierte en un input más para la plataforma, para la toma de decisiones”.
C$T-EVP
