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La IA al servicio del bien social

BOSTON – La inteligencia artificial está cada vez más presente en la toma de decisiones corporativa y gubernamental. Y aunque las herramientas de IA todavía están mayoritariamente en manos de instituciones que anteponen las ganancias al sentido de lo que hacen, estas nuevas tecnologías podrían ser igualmente poderosas para la promoción del bien social.

Es por eso que MIT Solve y la Fundación Patrick J. McGovern han emprendido un esfuerzo conjunto para mostrar ejemplos del uso de la IA en beneficio de grupos económicamente marginados. Ya hay emprendedores que exploran la aplicación de estas herramientas a algunos de los problemas más complicados del planeta, en formas estudiadas, creativas y antes imposibles.

El uso más interesante de la IA pasa por el análisis de grandes cantidades de datos y la identificación de correlaciones (diagnósticos) más exactas, dejando las conclusiones causales y la toma de decisiones final a los seres humanos. Esta interacción entre el humano y la máquina es particularmente importante para los proyectos de impacto social, donde las derivaciones éticas son grandes y el éxito se mide por la mejora de las vidas de personas marginadas.

Además, los algoritmos sólo son tan buenos como los datos con que se entrenan, y la elección de los datos que se incluirán en un modelo de IA es inherentemente sesgada. O como dice el dicho: “si entra sesgo, sale sesgo”.

Tomemos por ejemplo la cuestión de la inclusión financiera y la calificación crediticia. Para una persona sin cuenta bancaria es casi imposible obtener un préstamo o una tarjeta de crédito. Pero en muchos casos, esa persona podría demostrar que es digna de crédito por otros modos, por ejemplo si siempre paga a tiempo las facturas de teléfono y otros servicios.

Destácame, una plataforma basada en IA que ya da servicio a 1,3 millones de personas en Chile y México, usa un algoritmo para asignar a sus clientes una puntuación crediticia alternativa, a partir de datos no informados a las agencias de crédito; al probar que son capaces de devolver un préstamo, la plataforma ayuda a reducir los obstáculos que frecuentemente les impiden obtener crédito de las instituciones financieras.

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En tanto, en las áreas de la educación y la salud, la IA puede reducir enormemente el costo de la provisión de servicios de calidad y mejorar los resultados. Por ejemplo, la plataforma educativa de Century Tech aumenta la productividad de los docentes mediante la automatización de tareas repetitivas y administrativas, y analiza el modo de aprender de cada alumno para crear trayectorias de aprendizaje personalizadas que mejoran su desempeño.

Otro ejemplo es Ada Health, una plataforma para pacientes y trabajadores de la salud, cuya interfaz de diálogo basada en procesamiento del lenguaje natural ofrece a los pacientes en forma inmediata orientación médica personalizada. Además, cuenta con un motor de IA y una base de conocimiento médico verificado que proveen a profesionales sanitarios semicualificados (trabajadores de salud comunitarios, farmacéuticos, enfermeros, auxiliares de parto, etc.) herramientas de apoyo a la toma de decisiones clínicas. En la provisión de servicios sanitarios en lugares donde hay gran escasez de personal, ese apoyo puede ser la diferencia entre la salud y la enfermedad.

Pero los bots no pueden hacerlo todo. La IA puede categorizar y priorizar pedidos de atención al cliente o poner ayuda psicológica al alcance de más personas, pero para establecer una conexión verdaderamente profunda se necesita un toque humano.

Por ejemplo, la plataforma ISeeChange combina el procesamiento del lenguaje natural con datos generados por los usuarios y redes de sensores para ofrecer a los ayuntamientos información crucial para la mejora de la resiliencia climática, el diseño de infraestructuras y la seguridad pública. Los vecinos envían a la plataforma relatos y datos detallados sobre lo que ocurre en sus barrios, y la plataforma genera modelos climáticos a partir de la consolidación de esas experiencias individuales.

Otro ejemplo es Crisis Text Line, que analiza mensajes de texto mediante aprendizaje automático, en busca de palabras y frases típicas de jóvenes en situaciones críticas, y los prioriza para que los usuarios en riesgo obtengan ayuda lo antes posible. El procesamiento de inmensas cantidades de datos permitió a la organización identificar algunos de los indicadores más probables de la necesidad de una respuesta de emergencia. Por ejemplo, descubrió una alta correlación entre la palabra “ibuprofeno” y las conductas autodestructivas; y ahora el motor de IA de la plataforma asigna más prioridad a mensajes que contengan esa palabra. Pero el contacto con la persona en problemas siempre está a cargo de voluntarios humanos.

Estos ejemplos muestran de qué manera nuevos modelos de negocios ayudan a extraer valor adicional de las tecnologías de análisis de datos masivos e IA, lo que beneficia a personas antes excluidas de la economía de datos. Por eso MIT Solve y la Fundación Patrick J. McGovern se han unido para dar apoyo a emprendedores tecnológicos dedicados a resolver problemas globales. Seguiremos identificando emprendimientos prometedores en sus primeras etapas; los ayudaremos a crecer, escalar y diversificarse; y promocionaremos sus historias, para reforzar el uso de la IA en pos del bien social. Y en las próximas rondas de finalistas del programa, los jurados de MIT Solve seleccionarán una nueva cohorte de emprendedores tecnológicos.

La IA puede mejorar las vidas de miles de millones de personas, pero sólo en la medida en que cree valor y lo entregue directamente a los más necesitados, en vez de engordar los resultados financieros de empresas que ya sirven a los más privilegiados. El uso de estas tecnologías en pos del bien social permitirá a los nuevos emprendedores producir cambios radicales y duraderos.

Crisis Text Line es un proyecto subsidiado por la Fundación Patrick J. McGovern y finalista para el programa MIT Solve. La inclusión en este artículo no influye en la probabilidad de selección para el programa.

Traducción: Esteban Flamini

Read more about the changing nature of value in the age of Big Data, artificial intelligence, and automation.

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