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El futuro de ... Datos para el bien

enero 18, 2024

 

Cómo cerrar la brecha entre los que tienen datos y los que no tienen datos

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Vicki Hyman

Director de Comunicaciones, Mastercard

En India, los pequeños agricultores están reduciendo sus pérdidas de cosecha y aumentando sus precios de venta mediante el uso de almacenamiento en frío, que está conectado a una aplicación móvil que rastrea la vida útil de los productos en tiempo real para la gestión de inventario digital.

En Mozambique, muchos trabajadores anuncian su trabajo pintando sus números de teléfono en tablones clavados en árboles. Ahora reciben información sobre el mercado laboral directamente en sus teléfonos y acceso a herramientas para mejorar sus habilidades de marketing y gestión empresarial.

Y al auditar los registros de préstamos de bancos en Colombia, México e India, los investigadores encontraron un alto riesgo de sesgo futuro contra las mujeres solicitantes. La baja representación de las mujeres en los datos existentes sesgó los algoritmos empleados para detectar solicitantes solventes. Así que construyeron uno nuevo que es justo en cuanto al género.

Nada de esto fue posible hace una década. Pero el aumento de los dispositivos conectados y el crecimiento exponencial de los datos producidos, combinados con los rápidos avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático, liberaron el potencial de la ciencia de datos. Sin embargo, hasta hace poco, los gobiernos, las organizaciones sin fines de lucro y las organizaciones cívicas carecían de las cotizaciones, el personal y la capacidad para aprovechar al máximo la ciencia de datos para ayudar a más personas.

Fundada por el Centro Mastercard para el Crecimiento Inclusivo y la Fundación Rockefeller en 2020,data.org democratiza los datos al forjar asociaciones en todo el mundo para aprovechar la ciencia de datos para abordar los problemas más apremiantes de la sociedad. Entre sus iniciativas: el Desafío de Crecimiento y Recuperación Inclusivos, que financió datos innovadores para conceptos de bien social, incluidos los tres anteriores, y la Red de Aceleradores de Capacidades, que tiene como objetivo capacitar a un millón de profesionales de datos para 2032 a través de centros en más de 20 países y contando. Mastercard continúa apoyando data.org a medida que acelera el impacto a través de la ciencia de datos a escala.

"Los datos tienen el potencial de ampliar la brecha entre los que tienen y los que no tienen", dice Shamina Singh, fundadora y presidenta del Centro para el Crecimiento Inclusivo. "Necesitamos continuar haciendo el trabajo necesario para garantizar que la ciencia de datos para el impacto social cree un crecimiento inclusivo".

La sala de prensa de Mastercard habló con Singh y Danil Mikhailov, director ejecutivo de data.org, sobre cómo abordar los desafíos que enfrenta el naciente campo de los datos para el impacto social, por qué la diversidad es crucial en el desarrollo de la cartera de talentos y dónde están teniendo éxito.

Shamina, tu trabajo en el Centro tiene como objetivo reducir la desigualdad económica y reducir la brecha digital que perpetúa esa desigualdad. También hay desigualdad de información. ¿Qué es la "brecha de datos" y cómo se manifiesta en las comunidades en las que trabaja el Centro?

Singh: Los datos son poder, y la enorme carrera que estamos viendo en torno a la IA en este momento es prueba de ello. Lo que debemos tener en cuenta es que las personas que están perdiendo la carrera también son aquellas personas que podrían beneficiarse más del acceso a los datos. La desigualdad de la información es la idea de que la información es increíblemente poderosa, increíblemente útil, y aquellos que tienen acceso a ella realmente podrían acelerar su crecimiento, mientras que aquellos que no tienen acceso o capacidad podrían quedar atrás. Esto coincide con lo que vimos en el espacio de la inclusión financiera, donde a medida que más personas ingresaron a la economía digital, vimos que más personas se quedaban atrás.

Estamos tratando de abordar estas brechas que se están formando a través de iniciativas basadas en datos y la implementación intencional de nuevas tecnologías con la inclusión a la vanguardia. Lo que estamos haciendo en el Centro es crear capacidad para que el sector social se dé cuenta del poder de sus propios datos para emplearlos para el bien social. Esa es la base de esta asociación y la creación de data.org: crear realmente una nueva institución, una nueva forma de hacer este trabajo empleando nueva tecnología y nuevos recursos de datos.

Danil, hace un año data.org publicó un reporte sobre las principales tendencias y tensiones a medida que madura el campo de los datos para el impacto social. ¿Cuáles son algunos de los desafíos a los que aún se enfrentan las organizaciones? ¿Hubo algún progreso? ¿Surgió alguna novedad desde que la IA generativa se afianzó en el último año?

Mikhailov: Shamina, me encanta tu encuadre de la desigualdad de la información: los que tienen datos y los que no tienen. Eso sigue siendo una realidad. La brecha no se está reduciendo. La brecha está aumentando. Estamos avanzando para tratar de reducir la velocidad a la que aumenta la brecha. Estuvimos usando datos en diferentes campos durante décadas, siglos. La generación actual de tecnologías de ciencia de datos, incluida la IA de generación, es tan nueva y está cambiando tan rápido, que conduce a un campo muy fragmentado. Todo el mundo está lanzando sus nuevas compañías o sus nuevas herramientas y enfoques, lo que significa que es difícil unir el campo en torno a algunos de los desafíos comunes. Y la definición de lo que son los datos para el impacto social, o la IA de impacto, son términos nuevos y el campo aún no se unió en torno a lo que queremos decir con eso. Lo que data.org está haciendo es reunir a muchos de los actores en el espacio: organizaciones de impacto social, compañías tecnológicas y nuevas compañías, instituciones académicas, etc., en torno a lo que queremos decir con ellos.

¿Puedes darme un ejemplo?

Mikhailov: Trabajamos mucho en la definición de un rol que creemos que falta en el campo: un diseñador de ecosistemas de datos. Creemos que, fundamentalmente, lo que necesitamos para crear ecosistemas de datos mucho más saludables es encontrar personas que se centren en unir a las organizaciones en torno a ciertos principios. Al igual que en la planeación urbana —construir una ciudad saludable que cuente con buenos espacios públicos y privados, un buen equilibrio arquitectónico— se necesita a alguien que esté al mando. Por eso estuvimos trabajando con otras organizaciones para unirnos en torno a este concepto de diseño ético de ecosistemas de datos. Entonces necesitamos solucionar el problema de la financiación. Esto requiere mucho trabajo, y Mastercard estuvo creando fuentes de financiación sostenibles para este tipo de proyectos. La tecnología es cara. No hay forma de evitarlo. Al desarrollar técnicas de ciencia de datos, compites con otras grandes compañías tecnológicas del mundo. Lo que estuvimos haciendo es darle la vuelta a esto asociándonos con grandes compañías tecnológicas para conectarlas con el sector del impacto social, proporcionándoles un canal para ayudar al sector y para que empleen su influencia para ayudar a otros.

Con el apoyo del Centro Mastercard para el Crecimiento Inclusivo, data.org El Acelerador de Inclusión Financiera de EE. UU. avanza en los planes de estudio sobre datos para el impacto social a través de un consorcio que incluye colegios y universidades históricamente negros, instituciones que atienden a hispanos y colegios comunitarios.

El reporte también señaló la necesidad de más científicos de datos, particularmente en los países en desarrollo donde el trabajo puede tener un gran impacto, pero también donde quizás no exista la infraestructura educativa para capacitar a los científicos de datos. ¿Qué estás haciendo para abordar esto?

Mikhailov: Necesitamos más científicos de datos. Necesitamos que sean diferentes. Los necesitamos en diferentes lugares. En primer lugar, los números. No estamos capacitando suficientes científicos de datos para la nueva economía, ni en el sector privado ni en el sector de impacto social. Por lo tanto, necesitamos más inversión en universidades, más formación informal, más formación profesional para aquellos que ya tienen trabajos para reciclar y agregar las habilidades deseadas a sus habilidades existentes. Pero también necesitamos que esas personas sean diferentes. Por lo tanto, debemos invertir más para cerciorarnos de que haya más mujeres científicas de datos y que haya más científicas de datos de diferentes orígenes, actualmente privados de derechos, particularmente en el Sur Global. También necesitamos las habilidades para ser diferentes. Entonces, en este momento, estamos mostrando ciencia de datos solo como una disciplina técnica: matemáticas, codificación, que son muy importantes. Pero a menudo, para resolver problemas y crear impacto social, es necesario comprender el tema. Por lo tanto, debe comprender, por ejemplo, cuando habla de clima, salud o desigualdad financiera, ¿cuáles son las causas detrás de esos problemas? Si solo tiene habilidades técnicas, a menudo puede hacer más daño que bien cuando intenta crear soluciones. Por lo tanto, mostrar a los científicos de datos a tener las habilidades interdisciplinarias tanto del conocimiento tecnológico como de la comprensión del tema es algo en lo que nos enfocamos en nuestra Red de Aceleradores de Capacidad.

Singh: En Mastercard, siempre dijimos que el cliente está en el centro de nuestra innovación, pero la verdad es que si programas o creas tecnologías o soluciones, lo harás basándote en lo que sabes, quién eres y tus experiencias de vida. Lo que intentamos hacer intencionadamente con la Capacity Accelerator Network es ampliar la reservación de talento tecnológico en la fase de desarrollo para garantizar que las aportaciones representen la diversidad de las comunidades, países y regiones en las que operamos.

Queremos garantizar que las tecnologías emergentes, como la IA generativa, formen parte del desarrollo desde el principio. Esa inclusión se prioriza desde el principio.

Shamina Singh

Para lograr esto, estamos trabajando para cerciorarnos de brindar capacitación y desarrollar diversidad en la ciencia de datos a través de compromisos con cosas como redes HBCU e instituciones que sirven a los hispanos para cerciorarnos de que estamos construyendo con, no solo para, aquellos a quienes estas soluciones están destinadas a apoyar. Esto supone una divergencia con respecto a la norma, donde quienes poseen los datos o la tecnología suelen obtener el acceso primero, y luego la tecnología se extiende al resto de la población, que tiene que interactuar con algo que no necesariamente se diseñó pensando en ellos. Queremos garantizar que las tecnologías emergentes, como la IA generativa, formen parte del desarrollo desde el principio. Esa inclusión se prioriza desde el principio.

Cuando piensas en las iniciativas que apoyaste a través de data.org, ¿Cuál es uno que cree que personifica el poder de los datos para el bien?

Mikhailov: Haré trampa e iré por dos. Un ejemplo es realmente de alta gama y global, y el otro es mucho más local. En el nivel más alto, encontramos Epiverse, una colaboración global que desarrolla un ecosistema de análisis de datos que puede ayudar a todos a anticipar a la próxima crisis de salud pública. Se trata de crear un conjunto de herramientas de código abierto para analistas de salud pública, científicos de datos, epidemiólogos y ese tipo de comunidad. Obviamente, está inspirado en la pandemia; necesitamos actuar a nivel mundial y necesitamos poder compartir información rápidamente. Actualmente está presente en media docena de países y se prevé que en los próximos años se extienda a otros 10 o 20 países. Después, me decantaría por nuestro Desafío de Crecimiento y Recuperación Inclusivos, en el que apoyamos nueve grandes proyectos en todo el mundo, cada uno de ellos en un entorno local muy específico, impulsado por las comunidades locales y con un impacto duradero. Por ejemplo, ayudar a las comunidades de Estados Unidos a emplear datos sobre terrenos industriales abandonados en sus ciudades para regenerar esos terrenos.

Singh: Permítanme construir sobre eso. La importancia del Desafío de Crecimiento y Recuperación Inclusivos fue que queríamos crear la demanda y la oferta de ciencia de datos para el impacto social, un concepto relativamente nuevo. Nuestra intención es emplear el respaldo financiero en los ganadores seleccionados para ayudarlos a crecer y obtener más inversiones, haciendo crecer su misión y la nuestra al mismo tiempo. La forma en que sabe que tiene éxito es si ese premio produce aún más inversión. Y nos entusiasmó ver que esto se hizo realidad, donde cabe destacar que los ganadores del desafío generaron aproximadamente 30 millones de dólares en inversiones adicionales. Cuando otros se involucran en el desarrollo de capacidades, es cuando sabes que el cambio está ocurriendo.

Foto del encabezado: En Mozambique, los trabajadores informales pueden registrar en la plataforma empresarial Biscate, que los conecta con los clientes. Una iniciativa de datos financiada en parte a través del Desafío de Crecimiento y Recuperación Inclusivos de data.org emplea este tipo de datos de mercado para brindar información que ayude a construir sus negocios.