Inteligencia Artificial, Traductores Analíticos y Casos de Uso en Ciudades y Territorios Inteligentes.

En un momento donde la Ciudades del Futuro están  en tela de juicio y se convierte en utopías, también debemos reflexionar sobre el exceso tecnológico al que sometemos a la ciudadanía y  que puede provocar el rechazo en la sociedad del desarrollo y transformación digital  de nuestras ciudades y territorios.

Con la democratización e impulso de la Inteligencia Artificial un término que inicialmente se hizo muy popular en el ámbito del marketing  por allá en el  2018 , que ahora genera grandes  expectativas, se debe ser cauto a la hora de aterrizar su aplicación a la ciudades y territorios. Y todo esto y  sin olvidar que es un concepto tecnológico paraguas que engloba varias tecnologías como catalizador, que dota de sentido a tecnologías emergentes como la IoT (internet de las cosas), la 5G o la de datos masivos y desbloquea el potencial de transformación que tienen en conjunto.

Es obvio que la inteligencia artificial permitirá a los gestores públicos a una adecuada toma de decisiones, más allá del análisis de la información derivada de la visualización de los datos y permitirá la anticipación y el desarrollo en la aplicación de las políticas públicas, es evidente que también puede provocar sobre todo en entornos urbanos, un cambio radical en la gestión pública. La Inteligencia Artificial vive en la actualidad un esnobismo de aplicaciones y quizás le falta relato. Nos queda que aún se haga más accesible (teniendo en cuenta que es el cambio disruptivo más grande, tras la aparición de los smartphones) y por ellos las ciudades deben prepararse en ese camino. El uso de la inteligencia artificial va más allá del uso de los chatbots y de herramientas que incorporan la predictiva como opción al uso.  Las ciudades se preparan para la gestión de los lagos de datos, para la federación de los datos, se organizan en espacio comunes de datos y con ello, se preparan para una nueva forma de gestionar la ciudad y de dar respuesta al impacto de la Inteligencia Artificial.

1.-La Analítica Avanzada y los Traductores Analíticos.

La Analítica Avanzada aplicada a las ciudades y territorios, no sólo requiere grandes científicos de datos y soluciones potentes que monopolicen la planificación estratégica de las ciudades. Deben ser abiertas, que permitan la incorporación de equipos ágiles, multifuncionales, que por supuesto incorporen a expertos en la ciencia de datos y en la visualización, pero sobre todo necesitan Traductores y Vertebradores Analíticos de Ciudades y Territorios.

El traductor de datos, la figura oculta del desarrollo de los casos de uso. Por ello no sólo es necesario la capacitación tecnológica de profesionales en los ámbitos técnicos y científico sino también en el área de interpretación de la ciudad o del territorio. Que se convierten en fundamentales para que la generación de valor diferencial a través de la inteligencia artificial sea un hecho. La capacidad de comprender profundamente cada necesidad de cada ciudad y saber trasladarlo a los equipos técnicos encargados de aplicar la IA es el verdadero reto de todas las empresas, también de las proveedoras de este servicio.

Según McKinsey ,

“Los traductores no son arquitectos de datos ni ingenieros de datos. Ni siquiera son necesariamente profesionales analíticos dedicados, y no poseen una gran experiencia técnica en programación o modelado.

En cambio, los traductores desempeñan un papel fundamental al unir la experiencia técnica de los ingenieros de datos y los científicos de datos con la experiencia operativa de los gerentes de marketing, cadena de suministro, fabricación, riesgo y otros gerentes de primera línea. En su función, los traductores ayudan a garantizar que los conocimientos profundos generados a través de análisis sofisticados se traduzcan en un impacto a escala en una organización. Para 2026, el McKinsey Global Institute estima que la demanda de traductores solo en los Estados Unidos puede llegar a dos o cuatro millones.”

El papel de los traductores de análisis en las ciudades y los territorios.

En cada paso de la iniciativa de análisis, el traductor tiene un papel importante que desempeñar:

  • Paso 1. Identificar y priorizar los casos de uso. Función de traductor: trabaja con los líderes de las áreas municipales o territoriales para identificar y priorizar los problemas que la analítica puede resolver.
  • Paso 2: Recopilar y preparar datos. Función de traductor: ayuda a identificar los datos necesarios para producir las ideas más útiles.
  • Paso 3: crear el motor de análisis. Función de traductor: garantiza que la solución resuelve el problema de la forma más eficaz e interpretable para los ciudadanos, gestores públicos o empresas.
  • Paso 4: Validar y derivar implicaciones. La función del traductor: sintetiza conocimientos complejos derivados de análisis en recomendaciones prácticas y fáciles de entender que los usuarios empresariales pueden extraer y ejecutar fácilmente.
  • Paso 5: Implementar la solución y ejecutar en función de Insights. El papel del traductor: impulsa la adopción en la ciudad o territorio.

Los traductores aportan un conjunto de habilidades únicas para ayudar a las empresas a aumentar el retorno de la inversión de sus iniciativas de análisis. Juegan un papel decisivo en la identificación, de la miríada de oportunidades posibles, cuáles son las correcto oportunidades que perseguir y pueden ayudar a garantizar que todos los participantes, desde profesionales de datos hasta ejecutivos de empresas, trabajen en armonía para cumplir la promesa que ofrecen estas tecnologías.

Ciudades Inteligentes e Inteligencia Artificial
2.- Las Ciudades Inteligentes y la Inteligencia Artificial Esto va de personas y datos, no sólo de tecnología

 Sin lugar a duda la inteligencia artificial aportará grandes oportunidades para la gestión de las ciudades y territorios. Resiliencia, Movilidad, Turismo, Gobernanza, entre otras áreas, la anticipación y el aumento de la velocidad y calidad de los servicios pueden tener y ser la consecuencia. Pero no hay que olvidar que debemos encontrar las necesidades, el para qué , como valor oculto en el desarrollo de la ciudad inteligente en general y será interesante en el contexto del desarrollo de un gobierno cognitivo.

Debemos ser cautos y adaptativos, no es posible confiar una misma solución para diferentes ciudades y además hay que diseñarla desde el respecto al contexto además de la privacidad y la transparencia de los datos. Por ello y aunque hay un claro marco de referencia y enfoque europeo ante la inteligencia artificial el cambio se convierte en un gran reto ¿Qué pueden hacer las ciudades para aprovechar las ventajas que ofrecen las tecnologías de IA a los ciudadanos y al gobierno municipal?

Hay dos grandes cuestiones que están posicionando la inteligencia artificial, su potencial crecimiento y el ahorro de costes que puede provocar. Pero hay una pregunta clave, ¿para qué usaremos la inteligencia artificial? ¿Para realizar un control de los ciudadanos, para practicar el “esnobing” Smart City o realmente para dotar de beneficios y confort a la ciudadanía?.

Y otra cuestión importante serán los datos, hacer el despliegue de la tecnología sin poner un foco en el resultado, sin cartografiar y analizar los datos, no lleva hacia el rechazo. A la hora de seleccionar una Caso de Uso de aplicación de la Inteligencia Artificial la ciudad o el territorio deben disponer de conjuntos de datos de calidad dando respuesta al enfoque que Nicolaus Henke, Jordan Levine, y Paul McInerney  aplican:

    1. Identificar varios casos de uso y priorizarlos.
    2. Recoger los datos que se necesiten como entrada y prepararlos.
    3. Realizar el desarrollo analítico.
    4. Validar el modelo y derivar las implicaciones hacia su escalabilidad.
    5. Implementar la aplicación.

Conclusiones
  1.  Como indica Steven Van Belleghem  se recomienda empezar con las necesidades reales de los ciudadanos, con sus quejas, molestias e incomodidades  que la ciudad le provoca en los ciudadanos. Parece que los ciudadanos están dispuestos a abordar problemas de movilidad, problemas ambientales , energéticos , agua o de atención sanitaria o social. Esto nos minimiza el esfuerzo pedagógico de los ciudadanos ; de manera que hay potencial para poner en valor la inteligencia artificial.
  2. Volvemos al apartado anterior, hace falta un equipo multidisciplinar y “ágil”, donde los tecnólogos trabajen estrechamente con el negocio y el desarrollo del Caso de Uso. Tendrían que formar parte traductores analíticos, científicos de datos, arquitectos de información, ingenieros de datos, expertos en visualización de datos y expertos en el cambio.
  3. El resto la hibridación de la Inteligencia Artificial: utilizar la potencialidad de la tecnología, acompañado de la visión y experiencia del equipo y de la Ciudad o el Territorio. La capacidad de aprendizaje dependerá de cada ciudad, de cada equipo, evitemos el proyecto en serie, pues nos sentiremos esclavos de la solución tecnológica. Cualquier proyecto debe ser adaptativo, la toma de decisiones también requiere una evaluación, un análisis y una adaptación.
  4. La infrautilización de la IA se considera una gran amenaza. No aprovechar las oportunidades que ofrece la Inteligencia Artificial supondría la pérdida de ventaja competitiva La infrautilización podría deberse a la desconfianza de la ciudadanía y las ciudades y territorios,   una infraestructura deficiente, la falta de iniciativa, la inadecuada aplicación o el  uso excesivo es también problemático. Existe el riesgo de invertir en aplicaciones inútiles o usar la IA en tareas que no la requieren.
  5. Enfocarlo hacia las personas, no sólo a la mejora analítica  del servicio público. El éxito en la gestión del cambio  en la tecnología es disponer de embajadores de la implementación tecnológica, los ciudadanos y los usuarios serán los mejores.

 

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Bibliografía
  1. No tiene que ser científico de datos para desempeñar este papel imprescindible de análisis. Nicolaus Henke, Jordan Levine, y Paul McInerney
  2. Enfoque europeo de la Inteligencia Artificial
  3. Inteligencia artificial: oportunidades y desafíos
  4. La inteligencia artificial en las ciudades. Joan Batlle-Montserrat, Martine Delannoy, Sally Kerr, Els Van Cleemput
  5. City resilience profiling tool
  6. El acceso digital en las ciudades, entendido como algo más que un derecho fundamental

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