Innova_Ergon 2024 es una iniciativa que se inserta en la estrategia de la FUNDACION ERGON dirigida a crear espacios de reflexión, análisis y propuesta sobre el futuro del trabajo y del empleo.
Una iniciativa cuyos contenidos (informe final y vídeo de la sesión de presentación) están accesibles en https://fundacionergon.org/innova-ergon y cuyo objetivo ha sido el de determinar el impacto que la Inteligencia Artificial tendrá en la gestión del Empleo y de las Políticas Activas, y en definir las claves para su implantación.
Un trabajo que es el resultado del esfuerzo desarrollado por un conjunto de profesionales de la Fundación Ergon, y en el que hemos contado con la participación de un total de 271 profesionales, con el inestimable apoyo estructural y humano de NTTData y la colaboración de Cuatrecasas, Ideas4Innovation y Talent Tools.
Las cosas van muy rápido. Las organizaciones están explorando cada vez más el uso de algoritmos con el objetivo de mejorar sus políticas, sus estrategias y tomar decisiones informadas por datos. Existe un gran potencial para que estos sistemas ayuden a hacer más eficaz y eficiente (y específicamente para el sector público) la gestión de los recursos y la provisión de servicios. No hemos resuelto el problema de los sesgos, pero ¿no existe también este problema en la prestación de servicios en los formatos tradicionales? Cabe preguntarse si las objeciones que a menudo se plantean en este sentido, no son más que la una muestra de la voluntad mantener el status-quo y frenar una evolución que es y será imparable.
La IA puede ser un factor relevante para prestar servicios de mayor calidad, más eficientes, equitativos y transparentes.
En cualquier caso, hay que tomar en consideración que la creación de un sistema de toma y/o soporte de decisiones basado en la IA, no soluciona por sí mismo la gestión de la realidad y los problemas de carácter social. Se trata de una herramienta que facilita la gestión de la información y que permite la clasificación, la segmentación y la predicción y que puede usarse también para el soporte a la toma de decisiones y el aprendizaje automático. La OCDE describe a los sistemas de soporte de decisiones como “sistemas computacionales que pueden, (…) hacer predicciones y recomendaciones o tomar decisiones que influyen en entornos reales o virtuales.” Aunque los métodos de aprendizaje automático (AA) no son el único tipo de algoritmo que pueden utilizar los sistemas de IA, sí son los que han registrado un mayor crecimiento durante los últimos años.
Es relevante destacar que, en esta materia, debemos de estar atentos a cuestiones que, siendo claves en todos los ámbitos relacionados con las políticas públicas, adquieren incluso más relevancia en los de la Gestión del Empleo y las Políticas Activas y específicamente tomar en consideración los criterios que establece la normativa europea conocida como Ley de Inteligencia Artificial. Como en otros ámbitos también en este campo (y si se produce la presión social suficiente) es posible, aunque no está tan claro que sea probable, que consigamos entender y gestionar mejor los impactos diferenciados y reducir los sesgos humanos en torno a género, raza y etnia, clase, edad y otros datos demográficos.
En el corto plazo de tiempo en el que la IA ha pasado a formar parte de nuestras vidas (y sobre todo desde el momento que hemos empezado a convivir con aquella que denominamos como Generativa) hemos aprendido que también puede usarse para el aprendizaje automático y para actuar de soporte a la toma de decisiones. La OCDE los describe como “sistemas computacionales que pueden, para un determinado conjunto de objetivos definidos por los seres humanos, hacer predicciones y recomendaciones o tomar decisiones que influyen en entornos reales o virtuales”. En cualquier caso, no debemos olvidar que la creación de un sistema de toma y/o soporte de decisiones basado en la IA, no soluciona por sí mismo ningún problema ni resulta ser adecuada para, por sí sólo responder a las demandas de los ciudadanos.
Es una herramienta que nos proporciona información en forma de predicción, clasificación y/o segmentación, entre otras posibilidades, en el contexto de la formulación de una intervención o acción de naturaleza social. En la interrelación de estos factores es donde la IA adquiere valor.
Paralelamente debemos ser conscientes de que existen retos de carácter transversal (que pretender ser evitados por la reciente regulación de la UE sobre la materia) como los relativos a la transparencia, la gobernanza, la seguridad, la protección de datos, y la rendición de cuentas. Por último, están los relacionados con el diseño de las políticas públicas, los ámbitos y límites de la intervención y la aplicación de criterios de necesidad y proporcionalidad en su uso
La implantación de la IA y el diseño de los algoritmos han de tener como guía la de minimizar los sesgos y las discriminaciones. Cómo se realiza el proceso de recopilación de datos es, a menudo, incluso más relevante que el resultado final. Y para ello resulta clave generar directrices que garanticen que los sistemas de IA no basados en modelos directa o indirectamente discriminatorios.
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