La inteligencia artificial y el factor humano

La expansión exponencial del uso de la inteligencia artificial (IA) en cada vez más tipos de aplicaciones resulta innegable. Su utilidad y adaptabilidad a distintas necesidades la convierten en una herramienta cada vez más conveniente y accesible, generando mayor interés e inquietud sobre sus alcances y requerimientos. Desde Econometría Consultores pasamos a relatar una experiencia concreta que contribuya a promover los posibles usos de la IA en el campo de la investigación social y evaluación de proyectos, en especial en lo relativo al rol del “factor humano”.

En una consultoría se requería revisar 7.069 carpetas compuestas por 3.954.820 páginas en un lapso de 30 días. Se trataba de una documentación generada por instituciones del nivel municipal y departamental que permitiría “valorar de forma objetiva el avance del territorio en el compromiso por los niños, niñas y adolescentes”. Suponiendo que podría haberse recurrido a un gran número de personas para cumplir con la revisión documental en el volumen y tiempo previsto, la estandarización de criterios en la revisión de los mismos hubiese resultado difícil de lograr y de validar. Por esta razón la decisión fue utilizar la IA como una herramienta de análisis de pruebas basadas en documentos de texto.

Para presentar la experiencia es importante señalar las dos grandes características de la IA: en primer lugar está diseñada para entender el lenguaje usual o, para decirlo coloquialmente, habla en nuestro mismo idioma, por lo tanto las consultas o instrucciones se realizan mediante el lenguaje con los llamados “prompts”; por otro lado, cuenta con una arquitectura de procesamiento lógico estructurado a través de los “algoritmos”, que, a partir de una secuencia de instrucciones, -las cuales deben ser lógicas, sistemáticas y previamente definidas-, realizan una determinada tarea como: solicitudes de búsqueda e identificación, ordenamiento o análisis de la información suministrada.

La revisión documental, para evaluar las acciones realizadas en el marco del compromiso por la niñez, suponía identificar si esas acciones previamente definidas se encontraban efectivamente ejecutadas. El análisis se debía realizar a través de las distintas áreas temáticas que incluye: educación, nutrición y salud, prevención de violencias, participación de la niñez, estructura y gobierno territorial. Este trabajo que la IA debía procesar, requería del diseño de los prompts y algoritmos mencionados para lo cual se conformó un panel de expertos para la revisión de los criterios de valoración en las distintas áreas mencionadas. Su experticia permitiría no solo una mayor precisión en la redacción de los prompts, si no, también, redundaría en contemplar criterios más precisos para el diseño de los algoritmos.

Si es cierto que la IA puede hacer todo “ella” sola, ¿para qué el panel de expertos?

Un ejemplo de una de las instrucciones propuestas por la IA en la elaboración de prompts fue: “los listados de asistencia deben incluir información detallada sobre la participación de niños, niñas y adolescentes en la consulta”. Los expertos la ajustaron así: “los listados de asistencia deben incluir información del territorio, especificar o nombrar la actividad a realizarse y contener datos de identificación de quienes participan en la consulta desagregada por variables de sexo, edad, pertenencia étnica y ruralidad”.

Pero, ¿la IA no es capaz acaso de poseer un conocimiento del tema, así como de la forma o estrategia más adecuada para hacerlo? Pues en principio la respuesta es sí, y tan así es que cada vez se amplían y generan nuevos espacios de consultas especializadas en distintos temas de interés. En ese avance, la participación de los expertos no solo ocupa los espacios que la IA aún no cubre, sino que, es fundamental para la comprensión del requerimiento específico necesitado. Este punto se quiere destacar a continuación.

En el ejemplo de prompt presentado, la diferencia exacta entre las dos versiones es que mientras la primera menciona que la información requerida debe ser “detallada”, la de los expertos especifica los detalles requeridos como sexo, edad, pertenencia étnica y ruralidad. Lo anterior es relevante por cuanto el propósito del proyecto es el de “valorar de forma objetiva el avance del territorio en el compromiso por los niños, niñas y adolescentes” y, al detallar se delimita el rango de los datos a solo los que concurran en la relevancia para ello. Sin el ajuste realizado al prompt, la primera versión hubiese arrojado todo tipo de datos relacionados como fechas, nombres de participantes u otros irrelevantes para la valoración requerida, desenfocando el proceso de análisis documental.

Como se mencionó, la elaboración de un prompt requiere ser lo más específica posible, expresando la solicitud en un lenguaje sencillo y concreto. Ahí es en donde nos enfrentamos a que el lenguaje puede ser ambiguo, o a que demos por sobreentendidas las palabras, evocando significados que pueden ser mejor comprendidos por quienes participamos de un mismo contexto. Las ambigüedades, los sobrentendidos, o la evocación de significados, son aspectos íntimamente ligados al pensamiento humano. La experiencia de los expertos permite explicarlas y concretarlas en conceptos específicos para el uso de la IA.

La frase “La pregunta es más importante que la respuesta”, atribuida a Albert Einstein, es el mejor ejemplo que más allá del diseño propiamente informático de la IA, el “factor humano” entendido como “quien hace la pregunta” es fundamental, pues detrás de cada pregunta hay una necesidad (un para qué) y una voluntad (un qué) que la dirige. Ese principio, que guía y define los parámetros de cualquier investigación (el cómo), es definitivamente humano.

Econometría, desde la capacidad de aplicación de métodos de investigación y evaluación de su talento humano, en conjunto con la experticia temática de sus colaboradores, incorpora a la inteligencia artificial como herramienta al servicio de las intervenciones sociales y los procesos de desarrollo.