Por Alexis Aliendre – Estudiante investigador
La inteligencia artificial puede definirse como sistemas digitales capaces de reemplazar en trabajos específicos a la inteligencia humana, logrando una mayor cantidad de resultados en un menor tiempo en aquellos trabajos repetitivos debido a la capacidad que poseen las máquinas de almacenar y analizar patrones, tendencias y asociaciones de un gran volumen de datos con velocidad.
La principal función de esta tecnología radica en su capacidad para actuar como un valioso complemento en la toma de decisiones, ya que automatiza aquellas tareas repetitivas y libera a las personas para concentrarse en actividades que demandan mayor atención y enfoque.
Las actividades que realiza el Estado suelen presentar dos características mencionadas recientemente: tareas repetitivas y grandes volúmenes de datos. La adopción de la Inteligencia Artificial en el funcionamiento del gobierno podría significar una notable agilización de dichas tareas. Además, la implementación de la IA podría facilitar la reducción de trámites burocráticos para los ciudadanos y revolucionar la forma en que los servicios públicos son entregados y percibidos.
A continuación, se presentan casos recopilados por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) donde los gobiernos han implementado el uso de esta tecnología en diferentes áreas:
- Mejora en la toma de decisiones:
- La Oficina de Estadísticas Laborales del Departamento de Trabajo (DOL) utilizó la IA para codificar encuestas de enfermedades y accidentes laborales, acelerando el proceso y permitiendo a los empleados centrarse en tareas más valiosas. La IA codifica en un día lo que a un empleado le tomaría un mes, con mayor precisión. Se enfatizó que la IA no buscaba reemplazar a los empleados, sino mejorar su eficiencia.
- Atención Médica
- Google y Northwestern Medicine en Chicago desarrollaron un algoritmo de Inteligencia Artificial (IA) de «aprendizaje profundo» para diagnosticar cáncer pulmonar mediante ecografías. El algoritmo se mostró tan preciso como los radiólogos con experiencia y, en ocasiones, superó sus predicciones. Esto podría mejorar la detección temprana de la enfermedad, evitando demoras en el tratamiento y aumentando la eficacia de las intervenciones médicas.
- Transporte:
- Hangzhou, una ciudad con una población metropolitana de aproximadamente 6 millones de habitantes, se asoció con Alibaba para lanzar el proyecto «Cerebro de la ciudad» (City Brain). Utiliza cámaras para recopilar datos viales en tiempo real, que son procesados por un «hub de IA». El sistema toma decisiones en 128 cruces de la ciudad, no solo para gestionar el tráfico, sino también para identificar y despejar rutas de emergencia para ambulancias, reduciendo su tiempo de viaje en un 50%.
- Atención a la ciudadanía:
- En febrero de 2019, el Gobierno de Portugal lanzó ePortugal, un Portal de servicios públicos con Sigma, un bot de asistencia virtual. Sigma responde preguntas frecuentes 24/7, derivando a agentes humanos si es necesario. Hasta julio de 2019, registró más de 46.250 interacciones, ofreciendo una alternativa conveniente a visitas o llamadas.
- Seguridad:
- Tailandia está utilizando la IA para vigilar el tráfico de la red y realizar análisis de big data para detectar comportamientos sospechosos de los usuarios, por ejemplo, dos inicios de sesión inusuales con los mismos datos de acceso, pero a cientos de kilómetros de distancia.
Varios países han aprovechado la ventaja de esta tecnología y se prevé que en el futuro aumenten aún más, y se extienda a otros países con menos recursos. No obstante, también existen desventajas o mínimamente potenciales riesgos acerca del uso de esta tecnología.
El CAF – Banco de Desarrollo de América Latina presenta en un estudio estos potenciales riesgos y los detallamos a continuación:
- Privacidad y confidencialidad:
- Los datos personales y colectivos son esenciales para el funcionamiento de la Inteligencia Artificial (IA). Sin embargo, su análisis, divulgación, uso y reutilización pueden llevar a resultados o conclusiones que los propietarios de la información no desean que se compartan o utilicen para ciertos fines.
- Transparencia y explicabilidad:
- Los algoritmos de IA, especialmente los modelos sofisticados como las redes neuronales profundas o los algoritmos genéticos, tratan grandes volúmenes de datos de manera compleja y difícil de entender para los seres humanos. Algoritmos más simples, como las redes bayesianas y los árboles de decisión, son relativamente más comprensibles. Sin embargo, con los modelos más avanzados, se vuelve difícil determinar qué parámetros utilizan para tomar decisiones, lo que los convierte en una «caja negra» incluso para sus programadores.
- Inclusión y representatividad:
- Los algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) pueden generar resultados imprecisos o equivocados, lo que conlleva el riesgo de generar discriminación o exclusión. Esto puede ocurrir debido a diversas razones. Una de ellas es que los datos utilizados para entrenar el algoritmo presentan sesgos, lo que significa que pueden omitir información relevante o reflejar prejuicios sociales que se incorporan durante la recolección o etiquetado de los datos. Además, estos datos pueden no ser representativos y, por lo tanto, no ser adecuados para hacer generalizaciones precisas.
La tecnología de la Inteligencia Artificial ha emergido en diversos escenarios, presentando un potencial tanto positivo como negativo, siempre dependiendo de su aplicación y propósito.
De manera similar a la llegada del internet, que inicialmente fue una novedad y en la actualidad se ha vuelto fundamental en la vida cotidiana de familias, empresas y gobiernos, la IA también podría alcanzar un papel protagónico en el futuro.
Referencias
CAF – Banco de desarrollo de América Latina. (2022). Conceptos fundamentales y uso responsable de la inteligencia artificial en el sector público. CAF.
La Organización para la Cooperación y el Desarrollo. (2020). HOLA, MUNDO: La inteligencia artificial y su uso en el sector público. OCDE.
