Esta semana la ciudad de Medellín acogió, por primera vez para América Latina, el Foro Mundial de Datos de la ONU en su quinta edición, un evento que recibió expertos internacionales en el Centro de Convenciones Plaza Mayor para estudiar cómo los datos pueden impulsar el desarrollo sostenible en el siglo XXI.
Con líderes en áreas como la ciencia de datos, tecnología y política, el objetivo del foro era elaborar un documento integral que trace un mapa de las áreas prioritarias, estrategias y acciones necesarias para potenciar el uso de los datos en favor de la sostenibilidad, con especial énfasis en la implementación de herramientas impulsadas por inteligencia artificial, tecnología en auge por el surgimiento, semana a semana, de nuevas plataformas y chatbots de IA generativa.
En el evento, el Banco Mundial presentó un prototipo de IA implementada en su sitio web de datos abiertos, diseñada para facilitar la búsqueda y el acceso en tiempo real a toneladas de información en áreas como salud pública, educación y economía, lo que eventualmente ayudará a gobiernos de todo el mundo a mejorar sus políticas públicas.
Alvin Solatorio, científico de datos senior del Banco Mundial, explicó el potencial de la IA, no solo para mejorar la producción y la calidad de los datos, sino también para facilitar su documentación y publicación, haciendo que esta información, muchas veces de difícil acceso, se convierta en un recurso más comprensible para investigadores y tomadores de decisiones.
Para el Banco Mundial, esta tecnología debe actuar en dos dimensiones complementarias, “IA para los datos y datos para la IA”, explicó. La primera implica el uso de inteligencia artificial para optimizar procesos como la generación y monitoreo de calidad de los datos, mientras que la segunda se centra en la preparación de estos para que sean comprendidos y utilizados de forma óptima por la IA, asegurando que estén estructurados y documentados de manera que las máquinas puedan interpretarlos sin ambigüedades.
IA para encontrar más y mejores datos
Olivier Dupriez, subdirector de estadística del Banco Mundial, abordó los detalles técnicos de ese proyecto pionero y mencionó que la organización busca desarrollar una plataforma modular de fácil acceso a través de internet.
Hasta ahora, el Banco Mundial pone a disposición del público, de manera gratuita, una gran cantidad de datos a través de múltiples plataformas, pero estas “presentan desafíos de accesibilidad y de organización”.
“Estamos muy, muy cerca de que nuestras plataformas de datos tengan un montón de contenido que no siempre es fácil de descubrir”, afirmó. Ese desafío radica en que los motores de búsqueda actuales en dichas plataformas aún no cuentan con la capacidad semántica necesaria para interpretar de manera precisa y contextualizada las búsquedas de los usuarios, y ahí es donde entran en juego las capacidades de la IA.
La solución a estos dolores de cabeza estaba en ChatGPT. Tras el lanzamiento del popular chatbot en 2022, Dupriez y su equipo se apresuraron a usarlo con sus bases de datos, pero en un primer intento no hubo buenos resultados.
Esto los llevó a repensar su enfoque, centrándose en la necesidad de mejorar los metadatos, es decir, la información que describe el contenido y estructura de los datos para hacer las búsquedas más precisas.
El proyecto en desarrollo, que Dupriez definió como un “catálogo de datos” más que un sistema de chat, tiene como objetivo crear un motor de búsqueda semántico que permita a los usuarios localizar datos específicos, relevantes y contextualizados sin generar respuestas verbales o interpretativas, igual que funciona actualmente el buscador Google o lo que ocurre con un chatbot.
En el catálogo, el usuario podría buscar temas como “crecimiento económico en Nepal” y recibir tablas, gráficos y documentos altamente específicos y relacionados con esa búsqueda, gracias a un motor de búsqueda que emplea modelos de IA de bajo recurso y técnicas de embeddings (incrustaciones) semánticos.
Este sistema no solo ofrecerá resultados precisos, sino que también permitirá ver por qué un documento o conjunto de datos es relevante para una búsqueda específica. “Básicamente, la Inteligencia Artificial nos puede decir por qué cree que un documento es relevante para una búsqueda”, explicó Dupriez, lo que añade una capa de transparencia en los resultados de búsqueda fundamental para aumentar la confianza en los datos proporcionados.
