Herramientas digitales para las políticas de desarrollo

Una gama de tecnologías digitales ofrece la promesa de facilitar la implementación de la toma de decisiones basada en evidencia en los países en desarrollo. Por ejemplo, predecir cosechas con imágenes satelitales, detectar fraudes fiscales con algoritmos de aprendizaje automático o rastrear la pobreza mediante el procesamiento de imágenes y el aprendizaje profundo a nivel de calle. Como explica esta columna, las organizaciones internacionales están bien posicionadas para actuar como diseñadores y curadores de estas soluciones digitales. Tienen la oportunidad de redefinir el papel de la capacidad estadística global, convirtiéndose no solo en proveedores de estadísticas e informes de políticas como un bien público, sino también en proveedores de algoritmos y herramientas relacionadas como “bienes públicos digitales”.

“Son los cambios rápidos e impredecibles en los precios de los alimentos los que causan estragos en los mercados, la política y la estabilidad social”, señaló Homi Kharas de la Institución Brookings hace casi una década.  Durante los últimos 20 años, numerosos países se han enfrentado a revueltas y estallidos provocados por su incapacidad para responder a los aumentos repentinos de los precios de los alimentos. 

Una mejor previsión de las cosechas mediante el seguimiento por satélite podría ayudar a los países en desarrollo a mitigar los aumentos de precios o abordar la escasez de alimentos de manera más eficaz. Las tecnologías actuales ofrecen la posibilidad de mitigar estos riesgos.

Por ejemplo, Canadá ahora usa la combinación de imágenes satelitales y reconocimiento de imágenes (con un algoritmo de aprendizaje profundo) para monitorear los rendimientos, pronosticar cosechas e integrar los resultados en las estadísticas nacionales con mayor rapidez. Esto reduce la incertidumbre, aumenta la granularidad y la velocidad de la información y permite a los responsables de la toma de decisiones tomar decisiones más inteligentes y adaptar sus políticas a las especificidades locales.

De hecho, la agricultura es una de las muchas áreas donde los países en desarrollo comparten problemas comunes y donde existen soluciones tecnológicas. El seguimiento de la pobreza a un nivel granular, la predicción de la cosecha, la identificación de fraudes, y la previsión de patrones migratorios son otros ejemplos en los que los “macro datos” y las herramientas analíticas son útiles. Varios países han implementado con éxito estas herramientas digitales, pero no se han adoptado a gran escala.  

Entonces, ¿por qué los países en desarrollo no las están adoptando? La respuesta radica en las altas barreras de entrada, especialmente en la fase de desarrollo. Los algoritmos deben ser capacitados y actualizados por científicos de datos calificados; las máquinas que utilizan inteligencia artificial requieren una gran potencia informática y un suministro eléctrico constante; las bases de datos por satélite necesitan grandes infraestructuras de tecnología de la información (TI) y tienen altos costes de mantenimiento. Por lo que los países en desarrollo en general no pueden afrontar estos costos.

Debido a que también es más rentable centralizar el desarrollo de tales herramientas, las organizaciones internacionales están bien posicionadas para actuar como diseñadoras y curadoras de estas soluciones digitales. Con economistas y analistas talentosos, tienen la experiencia necesaria en políticas de desarrollo para seleccionar cuidadosamente qué herramientas podrían ser las más beneficiosas. A diferencia de los gobiernos de los países en desarrollo, las organizaciones internacionales tienen la capacidad de atraer talentos de universidades líderes, ofreciéndoles desafíos intelectuales y salarios competitivos.

Algunas organizaciones internacionales ya lo hacen para las estadísticas globales: el Banco Mundial selecciona, recopila, limpia y centraliza los Indicadores de Desarrollo Mundial, mientras que el Fondo Monetario Internacional (FMI) hace lo mismo para la Base de Datos de Perspectivas de la Economía Mundial.  

Proporcionar algoritmos y otras herramientas digitales como bienes públicos globales podría ser su próximo paso lógico. En cuanto a sus estadísticas y su informe de políticas, los organismos internacionales podrían ofrecerlos gratuitamente, permitiendo que los funcionarios públicos o investigadores los utilicen para sus fines. Al igual que con las estadísticas, organizaciones como el Banco Mundial ni siquiera necesitarían desarrollar todas las herramientas digitales internamente, sino que podrían recopilarlas de otras organizaciones y garantizar su solidez, coherencia y precisión.

Ya han surgido iniciativas en este sentido, pero siguen siendo raras y dispersas. La herramienta de crecimiento en riesgo del FMI está alojada en GitHub, mientras que todas las herramientas digitales presentadas en la Quinta Conferencia Internacional sobre Big Data para Estadísticas Oficiales de las Naciones Unidas se alojaron en diferentes plataformas. Saber que existe un repositorio central de herramientas digitales seleccionadas ayudaría a los servidores públicos, investigadores y otras comunidades.

La decisión de las Naciones Unidas de crear un repositorio de algoritmos a través de su plataforma de macro datos es quizás la más cercana a este enfoque. Permite a las organizaciones internacionales implementar algoritmos como servicio web y ofrecerlos a los usuarios. Es posible que se requieran más pasos en la conservación, mantenimiento y pruebas para que los servicios ofrecidos sean “a prueba de balas” y visibles para el público.

Si las barreras para crear tales herramientas son altas, las barreras para el uso son significativamente menores. Dado que las organizaciones internacionales albergan estos bienes públicos digitales, el cálculo y el procesamiento se realizarían en sus servidores. No se requeriría que las economías emergentes invirtieran mucho en infraestructuras de TI y el impacto de las conexiones inestables a Internet sería mínimo.

Esto tampoco requeriría habilidades altamente especializadas, ya que los funcionarios públicos y los estadísticos solo necesitarían habilidades básicas de programación para usar herramientas digitales. Con un poco de conocimiento de codificación y una conexión a Internet, los servidores públicos podrían seleccionar una interfaz de programación de aplicaciones (API) del Banco Mundial y alimentarla con sus datos nacionales. Los lenguajes y herramientas de programación comunes son de código abierto (incluidos TensorFlow, R y Python), e Internet abunda con lecciones y tutoriales de TI gratuitos.

Por ejemplo, un funcionario público podría seleccionar “Detección de fraude del Banco Mundial en declaraciones de impuestos”, cargar declaraciones de impuestos anónimas, ejecutar algoritmos del Banco Mundial y obtener valores atípicos detectados, aliviando los costos de detección de posibles fraudes fiscales.

Hasta la fecha, las organizaciones internacionales han estructurado principalmente su producción de conocimiento en torno a estadísticas e informes de políticas. Las herramientas digitales podrían ser su próximo bien público. Desarrollar y centralizar los bienes públicos digitales (y ofrecerlos de forma gratuita) podría empoderar a los tomadores de decisiones locales, permitiendo una mayor creación de conocimiento y permitiéndoles tomar decisiones mejores y más inteligentes.

 

Autor:

Arnaud Pincet es científico de datos en la OCDE.