Raúl Flores Martos, director técnico de la Fundación FOESSA

Daniel Rodríguez de Blas, miembro del comité técnico de la Fundación FOESSA

Introducción a la Inteligencia Artificial y su impacto

La Inteligencia Artificial (IA) ha emergido como una fuerza dominante en el panorama tecnológico actual. Aunque sus fundamentos teóricos se remontan al siglo XX, cuando pioneros como Alan Turing comenzaron a explorar la idea de máquinas capaces de pensar, ha sido en las últimas décadas cuando la IA ha experimentado un crecimiento exponencial y ha empezado a integrarse profundamente en nuestras vidas. Desde asistentes virtuales en nuestros hogares hasta algoritmos que personalizan la publicidad en nuestras redes sociales, la IA está en todas partes moldeando nuestras interacciones, decisiones y comportamientos.

Esta tecnología está revolucionando una amplia gama de sectores. En la medicina, la IA facilita diagnósticos precisos y tratamientos personalizados; en la agricultura, optimiza la producción y reduce el desperdicio; en la educación, ofrece experiencias de aprendizaje adaptativas y accesibles. Cada avance parece confirmar que estamos en el umbral de una transformación sin precedentes donde la IA no solo optimiza procesos existentes, sino que también abre la puerta a innovaciones que antes eran inimaginables.

La IA como herramienta para mitigar la pobreza y la exclusión

La IA se presenta como una herramienta poderosa en la lucha contra la pobreza y la exclusión social. Al aprovechar las capacidades de la IA para analizar datos y prever tendencias, esta tecnología puede resultar de gran utilidad para identificar patrones y ofrecer soluciones innovadoras que aborden tanto las causas profundas como los síntomas inmediatos de estos problemas.

Predicción y prevención: anticiparse a la pobreza

Una de las mayores fortalezas de la IA es su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y descubrir patrones que no son evidentes a simple vista. En el contexto de la pobreza y la exclusión, la IA puede utilizarse para identificar patrones a varios niveles que pueden resultar útiles para mitigar realidades de vulnerabilidad.

A nivel macro, la IA puede analizar datos económicos y sociales para anticipar eventos que incrementan la pobreza tales como recesiones económicas, aumentos en el desempleo o desastres naturales. Por ejemplo, el análisis combinado de datos de empleo e ingresos, de precios de bienes básicos y de tasas de inflación puede ayudar a prever periodos de recesión o de dificultades para el acceso a bienes y servicios de determinados colectivos. Esto permitiría tanto a administraciones públicas como a organizaciones del tercer sector a diseñar políticas y respuestas adecuadas antes de que los problemas se agraven.

A nivel individual, la IA puede identificar a personas y familias en riesgo de caer en la pobreza antes de que esto ocurra. Algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar datos sobre ingresos, gastos, niveles de deuda y otros factores personales para predecir quiénes podrían necesitar asistencia y en qué momento. Por ejemplo, ya se han desarrollado sistemas de IA que pueden predecir el riesgo de desahucio con semanas de antelación, lo que permite a las autoridades intervenir y ofrecer apoyo antes de que las familias pierdan sus hogares.

Mejora de la eficiencia en los programas de ayuda

La predicción y prevención de la pobreza y exclusión serían elementos deseables para evitar que familias cayesen en situaciones críticas, pero la IA también puede suponer un buen apoyo para mejorar las medidas e intervenciones con las familias que ya se encuentran en situación de pobreza. La eficiencia es clave cuando se trata de distribuir recursos limitados para combatir la pobreza y la IA puede desempeñar un papel crucial en la optimización de los programas de ayuda, asegurando que los recursos lleguen a quienes más los necesitan.

En nuestro país existen muchos tipos de intervenciones destinadas a paliar las situaciones de pobreza y exclusión. Algunos actúan o pretenden actuar con la intención de resolver la carestía o insuficiencia de ingresos como los programas de empleo, el Ingreso Mínimo Vital o las rentas de inserción autonómicas. Otros en cambio buscan mejorar las condiciones de vida de las personas desde la reducción del gasto en partidas fundamentales como los programas de acceso a vivienda. Los sistemas de IA pueden ofrecer modelos de medición del impacto de todas estas intervenciones y programas de forma individual o incluso de manera combinada de tal forma que se gane en eficiencia y eficacia.

Por otro lado, la IA también permite la personalización de los acompañamientos adaptando los programas a las necesidades específicas de las personas. Por ejemplo, plataformas de IA pueden recomendar qué tipo de apoyo (financiero, educativo, laboral, de salud, etc.) es más apropiado para cada individuo o familia basándose en sus circunstancias particulares. Esto asegura que cada persona acompañada reciba el tipo de ayuda específica que le permitirá mejorar su situación.

Por tanto, la aplicación de la IA en la lucha contra la pobreza y la exclusión social en nuestro país puede ofrecer un potencial significativo para mejorar la calidad de vida de las personas más vulnerables. Al permitir una predicción precisa y una respuesta proactiva a las crisis y al optimizar la distribución y efectividad de los recursos, la IA podría transformar la forma en que como sociedad estamos abordando estos desafíos complejos.

IA y empleo: luces y sombras en el futuro del trabajo

La Inteligencia Artificial (IA) está transformando el mundo del trabajo a una velocidad sin precedentes, ofreciendo tanto oportunidades como desafíos. En este epígrafe, exploraremos las luces y sombras de esta revolución tecnológica en el ámbito del empleo, analizando cómo la IA está creando nuevos puestos de trabajo y redefiniendo los existentes, mientras que también plantea amenazas de desplazamiento y reubicación de empleos. Al considerar tanto los beneficios como los riesgos, es crucial reflexionar sobre el impacto de la IA en diferentes grupos sociales y la necesidad de políticas que mitiguen los efectos adversos.

A pesar de las preocupaciones sobre la automatización, aquellas personas que ven la botella medio llena en este tema hacen referencia a dos elementos clave: la generación de oportunidades laborales y el empoderamiento de determinados perfiles que pueden valerse de la IA para liberarse de tareas repetitivas. Con respecto al primer argumento, parece obvio que a medida que las empresas adoptan tecnologías avanzadas, surgen necesidades de habilidades específicas que impulsan la creación de empleos en sectores sobre todo vinculados a la tecnología y al manejo de datos. Es segundo gran argumento que se esgrime para defender la IA es que, además de crear nuevos empleos, la IA está liberando a los trabajadores existentes de cargas poco creativas o satisfactorias. Es decir, al automatizar tareas repetitivas y sin valor añadido, estos perfiles liberan una buena parte de su tiempo, permitiéndoles así que se concentren en trabajos más creativos y de alto valor.

Sin embargo, junto con la creación de oportunidades, la IA también plantea serios desafíos. La automatización a buen seguro desplazará a trabajadores y trabajadoras, especialmente en roles rutinarios y repetitivos, eliminando buena parte de estos puestos de empleo.

El debate está abierto y son múltiples las estimaciones optimistas que dicen que la IA terminará generando más empleo del que destruya, pero también se reiteran las estimaciones en el sentido contrario que dicen que se destruirá más empleo del que se cree. Lo que parece evidente es que el empleo se trasformará y, más allá del saldo final, se generarán empleos en unos sectores y/o territorios y se perderán en otros. Lo que parece claro es que habrá perdedores, como en todas las crisis y transformaciones, y habrá que pensar y diseñar itinerarios de inclusión para aquellas personas a las que la moneda les salga cruz. Un enfoque proactivo de políticas e intervenciones ayudaría a mitigar los riesgos y aprovechar los beneficios.

Retos y Desafíos de la IA

1. Sesgos algorítmicos y su impacto

Los sesgos algorítmicos representan uno de los mayores desafíos en la implementación justa y equitativa de la IA. Estos sesgos pueden perpetuar y amplificar desigualdades existentes, afectando a individuos y grupos vulnerables.

Por ejemplo, los sistemas de IA que diagnostican enfermedades de la piel han sido criticados por su menor precisión en personas con tonos de piel más oscuros debido a conjuntos de datos de entrenamiento que contienen principalmente imágenes de personas con piel clara. De manera similar, el software COMPAS utilizado en los tribunales de EE. UU. tiende a predecir con mayor probabilidad la reincidencia de personas afroamericanas en comparación con personas blancas, reflejando y reforzando prejuicios raciales preexistentes en el sistema de justicia penal.

Los sesgos de interacción en redes sociales pueden llevar a la creación de cámaras de eco donde se refuerzan las opiniones existentes y se excluyen otras perspectivas. Abordar estos sesgos mediante la implementación de estrategias de diseño y evaluación éticas es fundamental para asegurar que la IA sirva a la sociedad de manera equitativa.

2. El riesgo de la concentración de la IA

El desarrollo y la implementación de la IA requieren recursos significativos, incluyendo acceso a grandes cantidades de datos, capacidades de procesamiento computacional avanzadas y talento especializado. Actualmente, solo un número limitado de empresas tecnológicas poseen estos recursos a una escala tal que les permite liderar el campo de la IA.

La concentración del poder de la IA en manos de unas pocas corporaciones puede aumentar la brecha de ingresos entre las empresas tecnológicas y otras industrias, situándolas en una posición privilegiada para influir en los marcos regulatorios y en las políticas económicas. Además, si el acceso a tecnologías avanzadas se limita a quienes pueden permitírselas, las desigualdades en el acceso a servicios críticos como la educación y la atención médica pueden aumentar.

3. Gobernanza ética y políticas públicas

Para que la IA sea beneficiosa y equitativa, es esencial una gobernanza ética y políticas públicas que aborden sus impactos. La adquisición y el desarrollo de las nuevas herramientas para la humanidad encuentran su valor y su riesgo en el para qué se utilicen y en el cómo se implementen. Por ello los sistemas de gobernanza de la esfera pública, especialmente de las administraciones estatales y supra estatales, tienen que asumir un papel crucial en la orientación de esta nueva herramienta y en la generación de políticas públicas que acompañen a la inteligencia artificial en su servicio a la humanidad.

En este sentido, la UNESCO[1] enfatiza la necesidad de una brújula ética en la IA, recomendando marcos regulatorios y medidas que promuevan la justicia, la equidad y la inclusión.

Conclusión

La IA representa una de las innovaciones más potentes y transformadoras de nuestra era, con el potencial de definir el curso de nuestro futuro colectivo. Para que esta tecnología cumpla verdaderamente el sueño de mejorar nuestra sociedad, es crucial diseñarla y desplegarla basándonos en una visión de futuro que refleje nuestros valores y aspiraciones más elevados, en lugar de simplemente replicar los patrones del pasado. Crear sistemas de IA que miren hacia adelante nos daría la oportunidad de reconfigurar nuestras estructuras sociales y económicas para beneficiar a todos, no solo a unos pocos. Este es el reto y la oportunidad que tenemos ante nosotros, y la visión de un futuro mejor debe guiarnos en cada paso del camino.

[1] UNESCO, Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. Paris, 2022.

Número 17, 2024