Investigadores exploran el uso de IA para identificar y asistir a poblaciones vulnerables
Notipress.- En 2020, en plena pandemia de COVID-19, miles de habitantes de Togo recibieron un mensaje informándoles que tenían disponible una ayuda económica. A través del programa Novissi, que en lengua ewé significa “solidaridad”, se entregaron aproximadamente 10 dólares cada dos semanas a personas identificadas mediante inteligencia artificial (IA). La iniciativa, liderada por Cina Lawson, ministra de Economía Digital y Transformación de Togo, junto con la Universidad de California, Berkeley y la ONG GiveDirectly, utilizó imágenes satelitales y datos de telefonía móvil para estimar la riqueza de determinadas regiones e individuos. “Necesitábamos un enfoque quirúrgico”, afirmó Lawson.
Según el Banco Mundial, alrededor de 700 millones de personas en el mundo viven en extrema pobreza, definida como subsistir con menos de 2,15 dólares al día. Medir la pobreza es un desafío debido a los costos y dificultades para recopilar datos en comunidades vulnerables. La inteligencia artificial surgió como una herramienta con potencial para optimizar la distribución de recursos y evaluar el impacto de los programas de asistencia.
El papel de la IA en la medición de la pobreza
Históricamente, la pobreza se midió a través de encuestas y recopilación de datos manuales. En el siglo XIX, Charles Booth y Seebohm Rowntree clasificaron poblaciones según sus ingresos. En la década de 1960, Mollie Orshansky estableció un umbral de pobreza basado en el ingreso mínimo necesario para cubrir necesidades básicas. En 2008, Sabina Alkire y James Foster desarrollaron el Índice de Pobreza Multidimensional (IPM), que mide privaciones en nutrición, acceso a agua potable, educación y vivienda.
El Banco Mundial desarrolló modelos de IA para pronosticar crisis alimentarias y conflictos, analizando grandes volúmenes de datos. En su informe “Pobreza, Prosperidad y Planeta” de 2024, concluyó que los trabajos contra la pobreza “deben centrarse en aprovechar el aprendizaje automático y los modelos de inteligencia artificial para cerrar las brechas de datos y permitir un seguimiento más oportuno”.
Sin embargo, algunos expertos advierten sobre los riesgos de depender de la IA para medir la pobreza y distribuir ayuda. Ola Hall, geógrafo de la Universidad de Lund, señaló que estos sistemas pueden perpetuar sesgos y excluir a quienes no tienen una huella digital. “No son lo suficientemente precisos para determinar quién califica para recibir ayuda o subsidios en efectivo y quién no”, afirmó.
Desafíos y futuro del uso de IA en la lucha contra la pobreza
Desde 2015, investigadores intentaron mejorar la identificación de la pobreza con IA. Marshall Burke, David Lobell y Stefano Ermon, de la Universidad de Stanford, desarrollaron modelos basados en imágenes satelitales para predecir la riqueza en distintas regiones de África. Burke explicó que la IA analiza patrones en carreteras, edificios y espacios verdes para estimar la pobreza. “Una máquina puede clasificar todos esos datos y determinar qué aspectos son los más relevantes”, indicó Burke.
En 2020, estos investigadores probaron su modelo con datos de 20.000 aldeas y encontraron que la IA podía igualar la precisión de las encuestas tradicionales con una fracción del costo y esfuerzo. Proyectos como los de GiveDirectly y Google.org utilizaron IA para distribuir ayuda en África, aunque algunas predicciones no fueron precisas y ciertos beneficiarios quedaron fuera del programa.
Sabina Alkire sostuvo que “ningún país del mundo puede actualmente realizar una medición multidimensional de la pobreza a partir de registros administrativos y datos satelitales”. Ola Hall señaló que la IA aún está lejos de reemplazar los métodos tradicionales y calificó su nivel de madurez con un “dos sobre diez”.
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