Tecnología para resolver los ‘problemas país’, empezando por las ‘frutas maduras’
Todos parecen coincidir en que los tres principales problemas que sufre Costa Rica son –no necesariamente en este orden– educación, seguridad y salud. Como he dicho en otras ocasiones, la tecnología no resuelve todo, pero sí ayuda. Siempre es buena idea empezar por las “frutas maduras”.
Recientemente, vi una entrevista que Katty Kay, de la BBC, le hizo a Salman Khan, fundador del Khan Academy. La entrevista es fascinante y Khan, muy optimista, compara la utilización de la inteligencia artificial (IA) en el aula con “tener 6 o 7 estudiantes de posgrado ayudándole a cada docente”. Lo hace de manera muy convincente y creíble; hasta lo hace verse fácil, pero no creo que lo sea.
Yo sugiero empezar con “la fruta más madura”; por ejemplo, la maraña de formularios que los docentes tienen que estar llenando constantemente.
Es cierto que la cantidad y variedad de formularios que los docentes del sector público deben llenar tiene su origen en los sistemas de información desintegrados y desactualizados que respaldan la labor cotidiana del Ministerio de Educación (MEP), y una solución razonable es reemplazar todos esos sistemas antiguos por uno nuevo debidamente integrado, como está haciendo Hacienda (desde hace unos cinco años). Muy difícil, muy caro y riesgoso. Construir y entrenar un conjunto de IA que llene formularios me parece mucho más sencillo e inmediato.
Probablemente, debido a la desintegración de sistemas, haya que construir y entrenar una IA por cada formulario; no importa. No es difícil y, ciertamente, no es caro, si se utiliza software de código abierto. Incluso si algún día se implementa un sistema integrado, se podrían desechar las IA que llenan formularios, pero mientras tanto y de manera casi inmediata, se liberarían enormes cantidades de tiempo de los docentes que urge para que lo inviertan en los estudiantes.
Médicos y EDUS
Los médicos que atienden consulta externa sufren un problema parecido: pasan la mayor parte del tiempo de la consulta digitando en el teclado.
Ese no parece ser un buen uso del tiempo de los galenos, menos si son ya mayores (en mi generación, nunca aprendimos a digitar de manera ágil o eficiente), pero, por suerte, la tecnología de convertir voz en texto es una tecnología bien conocida (hoy, todos los teléfonos la tienen). Entonces ¿por qué no permitir que los doctores le hablen al EDUS? Y, ¿por qué no conectar los teléfonos al EDUS para que los usuarios se puedan autentificar con sus datos biométricos (huella digital o reconocimiento fácil) en vez de la inconveniencia de la firma digital?
Seguridad
Me complace la noticia de que van a compartir datos biométricos de malhechores buscados por la justicia para que sean detectados en las fronteras y no puedan ingresar al país. La tecnología de reconocimiento facial está muy adelantada, sobre todo en ambientes controlados, como la fila de Migración o la fila de un banco.
También es buena noticia la habilitación de cámaras para emitir multas de tránsito. En esto, hay muchísima experiencia alrededor del mundo. Yo le agregaría al reconocimiento de número de placa (NPR, por sus siglas en inglés) el control de vehículos sin marchamo al día, sin revisión técnica, o robados. A ninguno de esos se le debería vender combustible (la cámara inhibe a la bomba) ni se le debería permitir pasar por los peajes (la cámara inhibe la aguja).
Mejor uso de los datos
Transversal a todo el sector público, está el análisis de datos para la toma de decisiones. La cantidad de datos disponibles es abrumadora, pero todas las instituciones (algunas más que otras) parecen estar paralizadas por la privacidad de los datos (o, tal vez, es solo una excusa para no hacer nada). Cierto, casi todos los datos son datos personales de ciudadanos. Hay de todo: datos médicos, datos judiciales, datos bancarios, la cantidad de análisis útiles que se puede realizar es casi infinita. Por suerte, la tecnología de anonimización de datos existe hace como 20 años; la inventaron las tarjetas de crédito.
El proceso de anonimización consiste en aplicar una función no reversible a los datos personales de la transacción (número de cédula, nombre, número de teléfono etcétera), que produce un resultado que no se puede revertir, pero que siempre es el mismo, de manera que se sabe que todas estas transacciones pertenecen a la misma persona, aunque no se sabe quién es. Con bases de datos anonimizadas, se podría hacer investigación médica, análisis de comportamiento bancario (monedas, plazos, etcétera) análisis de movilidad y otros; la imaginación es el límite.
Ahora bien, no me consta demasiado, pero tengo motivos para creer que la calidad de los datos deja bastante qué desear. Mis datos están repetidos en un montón de lugares y uno pensaría que en todos lados el número de cédula es el mismo, la fecha de nacimiento, el número de teléfono, son todos iguales, pero eso no es necesariamente cierto.
Los procesos de limpiar datos (data cleansing) antes eran tareas enormes, caras y complejas. Pero hoy se pueden hacer, y de hecho se hacen, con IA. Siempre se requiere alguna intervención humana cuando no es obvio cuál es el dato correcto, pero todo el proceso toma una fracción del tiempo y del dinero que se necesitaba antes.
Si se limpian y anonimizan todos los datos del sector público, el valor que se puede extraer de ese acervo de información es enorme. Y lo único que hace falta es entenderlo, para proceder a hacerlo.
Roberto Sasso es ingeniero, presidente del Club de Investigación Tecnológica y organizador del TEDxPuraVida.