enero 7, 2025
Desde la concesión de crédito a los microempresarios colombianos hasta la reducción de las tasas de morbilidad materna en Etiopía y la entrega de información que salva vidas a los refugiados de todo el mundo, el poder de la inteligencia artificial se combina con el potencial de inclusión y empoderamiento económico.
Redefiniendo cómo usar la IA para el impacto social, cinco organizaciones desarrollarán y escalarán sus soluciones como ganadoras del Desafío de Inteligencia Artificial para Acelerar la Inclusión, que recibió más de 500 presentaciones en 82 países. Los ganadores, que también incluyen una compañía social para apicultores a pequeña escala en India y una iniciativa estadounidense que conecta a los pacientes con beneficios federales infrautilizados, recibirán $ 200,000 y asistencia técnica y tutoría con Mastercard y data.org. que patrocinó el desafío.
La sala de prensa de Mastercard habló con líderes de las organizaciones ganadoras sobre los desafíos de crear soluciones de IA en el sector social, cómo están mitigando el sesgo y capacitando sus modelos para que sean inclusivos, y qué otros sectores son más prometedores para la tecnología.
En Colombia, casi 6 millones de empresas son microempresas, que operan con menos de 10 empleados y una pequeña cantidad de capital. De ellos, solo el 9 por ciento puede pedir prestado formalmente, debido a la falta de información sobre su desempeño y la ausencia de historial financiero, y esto crea una enorme brecha de financiamiento.
Quipu cierra la brecha de información en la economía informal mediante el uso de IA para evaluar con mayor precisión la solvencia de estas compañías más pequeñas a través de un modelo de puntaje que analiza datos no tradicionales, como historiales de transacciones móviles, interacciones en redes sociales, patrones de pago y SMS, y desembolso inteligente y cobro de créditos. También proporciona una plataforma de financiamiento y micropréstamos que permiten a estas compañías construir un puntaje crediticio alternativo basado en información financiera y no financiera. A través de la aplicación de Quipu, los clientes pueden aplicar en minutos capital de trabajo que se desembolsa en menos de dos días.
Hace dos décadas, Etiopía puso en marcha un nuevo modelo de atención sanitaria rural, capacitando y desplegando a miles de trabajadores de extensión sanitaria para atender a las comunidades locales, lo que dio como resultado mejoras significativas en la salud maternoinfantil y una disminución de las nuevas infecciones por VIH y de las muertes relacionadas con la tuberculosis y la malaria, por nombrar solo algunas.
Para aprovechar ese éxito, IDinsight se está asociando con Last Mile Health y el Ministerio de Salud de Etiopía en un centro de llamadas impulsado por IA con el que los trabajadores de extensión de salud pueden comunicar para obtener orientación médica en tiempo real sobre casos complejos. La solución de IA de la organización incluirá un sistema de gestión de casos y un servicio de respuesta a preguntas basado en las pautas integrales del Ministerio de Salud, brindando soporte en tiempo real a los agentes del centro de llamadas que transmitirán información crítica a los trabajadores de la salud por teléfono, lo que les permitirá concentrar en la atención al paciente y brindar atención médica de alta calidad.
Un récord de 120 millones de personas están desplazadas en todo el mundo por conflictos, desastres naturales, pobreza y violencia. Las personas afectadas por la crisis deben tomar decisiones críticas que cambian la vida a lo largo de su viaje hacia la seguridad con información limitada. En 2015, el Comité Internacional de Rescate lanzó el Proyecto Signpost, que establece centros de ayuda digital para que los usuarios encuentren información precisa y oportuna, accedan a servicios críticos y hagan preguntas directas a los moderadores locales, como, ¿Cómo puedo acceder a la vivienda? ¿Podré obtener una licencia de trabajo temporal? ¿Puedo inscribir a mis hijos en la escuela?. Signpost tiene casi 30 programas activos en todo el mundo, con más de 6 millones de usuarios de Signpost en 2024.
Sin embargo, las necesidades de información aumentan a la par que el número de personas desplazadas. Durante la crisis de 2023 en Afganistán, una publicación en Facebook generó 30.000 mensajes en un mes, desbordando al equipo local de Signpost, compuesto por seis moderadores. En 2024, el proyecto Signpost, liderado por el IRC, lanzó Signpost AI para mejorar la entrega de información crítica a través de agentes de IA y supervisión humana. Este sistema tiene como objetivo reducir la carga de los moderadores, permitiéndoles centrar en casos más complejos, al tiempo que garantiza respuestas oportunas y precisas que mejoren el acceso a los recursos y servicios para las poblaciones desplazadas a nivel mundial.
India sigue siendo un dínamo agrícola mundial, pero una cadena de valor agrícola carece de entusiasmo: la apicultura. Hay 400.000 apicultores a pequeña escala en la India, muchos de los cuales luchan por mantener sus medios de vida, y mucho menos por mejorar el potencial económico de la polinización por insectos para mejorar el rendimiento de los cultivos. En la India, la polinización por insectos contribuye con $ 22.52 mil millones al año, superando con creces el tamaño del mercado de miel y productos de colmena, sin embargo, el potencial sigue siendo muy infrautilizado para cultivos esenciales para la economía y la nutrición de la India.
Así que Buzzworthy Ventures creó Beekind, una aplicación móvil impulsada por IA para empoderar a los apicultores a pequeña escala, en individuo a las mujeres, los pequeños terratenientes, los agricultores sin tierra y las poblaciones tribales en comunidades rurales y marginadas. Proporciona información en tiempo real y análisis predictivos, lo que ayuda a los apicultores a gestionar la salud de su colmena, diagnosticar enfermedades, mejorar la producción de miel y adaptar a las condiciones climáticas cambiantes.
El médico de emergencias Alister Martin a menudo veía que la pobreza era el factor impulsor detrás de las visitas de los pacientes al departamento de emergencias. Se dio cuenta de que "el dinero como medicina", ayudar a los pacientes a acceder a asistencia en efectivo y beneficios federales, podría abordar las causas fundamentales de la mala salud al cerrar la brecha entre la salud y la riqueza.
Esto llevó a la creación de Link Health, un programa que conecta a los pacientes con programas de ayuda federal no empleados, como SNAP, WIC y Lifeline, para aliviar la presión financiera que agrava las desigualdades en salud. La plataforma de inscripción con inteligencia artificial y el chatbot tienen como objetivo desbloquear 10 millones de dólares en beneficios estatales y federales para aliviar la pobreza, reducir el estrés financiero y mejorar el bienestar.
“El mayor desafío fue conseguir la primera cantidad de capital para empezar a conceder préstamos y así mejorar nuestras calificaciones crediticias. Crear una nueva solución de subscripción es como el problema del huevo y la gallina: necesitas capital para construir la solución, pero no lo consigues hasta que la probaste.
“El primer desafío es técnico. En el ámbito sanitario, los tratamientos y las recomendaciones deben ser 100% precisos; no hay lugar para las alucinaciones. Esto requiere un enfoque diferente al de la popular arquitectura de generación aumentada por recuperación. Necesitamos construir un gráfico que refleje con precisión los tratamientos y los protocolos de diagnóstico.
"El segundo desafío es crear puntos de referencia representativos y conjuntos de validación. Antes de iterar y mejorar el modelo, necesitamos un conjunto de datos de preguntas frecuentes que es probable que hagan estos trabajadores. Este conjunto de datos debe abarcar todos los temas sobre los que pueden preguntar y dar cuenta de cómo pueden preguntar, empleando taquigrafía, términos coloquiales, emojis, etc. Construir un conjunto de datos de referencia de alta calidad es costoso, ya que a menudo requiere anotación humana".
"Uno de los mayores desafíos fue desarrollar herramientas de IA que sean inclusivas y contextualmente precisas. Capacitar a la IA para comprender las lenguas minoritarias, los dialectos regionales y el contenido culturalmente matizado requiere una amplia curación de datos, experiencia humana y pruebas. Además, garantizar que las respuestas generadas por IA defiendan los principios humanitarios y no perpetúen el sesgo requirió la creación de salvaguardas estables, como la supervisión humana y las reescrituras constitucionales para obtener resultados éticos. Equilibrar la innovación con estos rigurosos estándares fue exigente pero esencial".
"El principal desafío radicaba en cerrar la brecha entre la tecnología avanzada de IA y su adopción en entornos rurales de base. Si bien la conectividad a Internet en India creció exponencialmente, con más de 700 millones de usuarios de Internet en 2023, impulsada en gran medida por teléfonos inteligentes asequibles, el acceso sigue siendo desigual. Esta brecha digital, junto con la cobertura de red irregular en bosques y aldeas remotas, planteó un obstáculo significativo para implementar soluciones impulsadas por IA que requieren conectividad e interacción de usuario consistentes".
"Navegar y acceder a los beneficios públicos puede ser un obstáculo para muchas familias. Sin embargo, el mayor desafío fue integrar la intervención de Link Health sin problemas en entornos de atención médica donde los proveedores ya están abrumados. Esto requirió generar confianza entre los trabajadores de la salud, cerciorando que los navegadores no interrumpieran la atención al paciente y mostraran beneficios medibles para los pacientes y los sistemas de atención médica".
Mercedes Bidart, Quipu: "Para mitigar el sesgo, empleamos diversos conjuntos de datos, auditamos de manera regular nuestros modelos de IA y aplicamos la validación human-in-the-loop para garantizar evaluaciones crediticias justas y equitativas. Nuestros algoritmos se prueban rigurosamente para prevenir prejuicios raciales y de género, y los monitoreamos y actualizamos continuamente para alinearlos con los estándares éticos. También proporcionamos a los usuarios procesos de reparación accesibles, lo que les permite impugnar o apelar las decisiones de IA".
Sid Ravinutula, IDinsight: "Primero, estamos construyendo esto como una solución de código abierto. Esperamos que esto acelere el despliegue de herramientas similares en otros contextos al permitir que las organizaciones se basen en ellas para sus necesidades específicas. En segundo lugar, nos cercioramos de que se pueda personalizar y ampliar fácilmente para los contextos locales. Esto incluye adherir a las pautas locales, cambiar los modelos de IA o agregar nuevas barandillas. Al crear un modelo común que se puede ajustar para cada contexto, nos cercioramos de que la solución sea ampliamente aplicable respetando los requisitos únicos de cada entorno".
André Heller, Signpost: "Signpost AI se capacita empleando datos seleccionados y verificados de fuentes confiables y ONG locales. Esto garantiza que la IA refleje los dialectos regionales, las normas culturales y los idiomas minoritarios, llenando vacíos críticos para las poblaciones desatendidas. Los agentes de IA admiten entradas de voz y texto, lo que permite la accesibilidad para personas con bajo nivel de alfabetización. Las herramientas se prueban y refinan con hablantes nativos y moderadores de la comunidad para validar la precisión y la inclusión. Nuestra Constitución de IA establece democráticamente reglas éticas, incluida la no discriminación y el lenguaje sensible al trauma, con auditorías continuas para mitigar el sesgo".
Monika Shukla, Buzzworthy Ventures: "Beekind adapta sus soluciones tecnológicas y táctiles a condiciones regionales, ecológicas y de cultivos específicas, integrando factores hiperlocales como el clima, la flora y las prácticas agrícolas. Para lograr esto, involucramos activamente a apicultores locales, investigadores, expertos agrícolas y líderes comunitarios en el codiseño de prácticas, modelos y estrategias de implementación, cerciorando que la solución se alinee con las realidades vividas por las personas a las que sirve. Damos prioridad a las mujeres y a los pequeños agricultores, contribuyentes clave pero desatendidos al ecosistema agrícola de la India. Por ejemplo, al brindar capacitación con perspectiva de género y crear espacios inclusivos para el diálogo, empoderamos a las mujeres para que participen activamente y se beneficien de la cadena de valor de la apicultura. La inclusión no es solo un principio; es una piedra angular práctica de nuestro enfoque".
Alister Martin, Link Health: "Los navegadores se encuentran con los pacientes donde están, física y emocionalmente, a menudo en las salas de espera, y adaptan su enfoque a las necesidades específicas de los pacientes, como inscribir a los adultos mayores en beneficios como los Programas de Ahorros de Medicare. Al diseñar sistemas que priorizan la accesibilidad y emplean mensajeros comunitarios confiables, el programa garantiza que sirva a diversas poblaciones de manera efectiva, especialmente a las comunidades desatendidas".
Mercedes Bidart, Quipu: “La pieza más importante a la hora de construir modelos de IA es el conjunto de datos. Un buen modelo es aquel que produce un resultado justo y equitativo, y la única forma de lograrlo es capacitando modelos con conjuntos de datos diversos que representen las particularidades de cada región. La otra pieza importante del rompecabezas es la persona o el equipo que construye el modelo. Solo el 20% de los trabajos relacionados con la IA son realizados por mujeres, lo que significa que los resultados no se están analizando desde una perspectiva de género. Necesitamos más mujeres liderando soluciones de IA.”
Sid Ravinutula, IDinsight: "Fiabilidad. En el cuidado de la salud, un diagnóstico incorrecto o un tratamiento incompleto pueden tener consecuencias catastróficas. Sin embargo, los modelos de IA exhiben inherentemente aleatoriedad. Por ejemplo, hacerle a una IA la misma pregunta varias veces puede producir respuestas ligeramente diferentes. Del mismo modo, reformular una pregunta puede producir respuestas variables. Si bien es probable que la mayoría de las respuestas transmitan el mismo mensaje, algunas pueden ser incompletas o engañosas, lo que podría causar daño. Las barreras estables son esenciales para garantizar que todas las respuestas sean correctas, completas y respetuosas".
André Heller, Signpost: "La mayor preocupación es el potencial de la IA para causar daño a través del sesgo, la desinformación o la exclusión. Para las poblaciones vulnerables, la información incorrecta puede tener consecuencias que alteran la vida. Garantizar que la IA sea contextualmente precisa, transparente y ética requiere supervisión, pruebas y colaboración constantes con expertos locales. Abordamos esto mediante la implementación de una supervisión humana para el control de calidad, auditorías de sesgo y revisiones éticas para refinar las respuestas, y marcos transparentes como la Constitución de IA, que rige los resultados y mitiga los riesgos dañinos. Seguimos atentos para equilibrar la innovación de IA con la responsabilidad y la confianza".
Monika Shukla, Buzzworthy Ventures: "Cuando los modelos de IA se capacitan empleando datos que no son completamente representativos de las comunidades a las que pretenden servir, existe el riesgo de reforzar las desigualdades existentes. Por ejemplo, muchos sistemas de IA se capacitan empleando datos en los principales idiomas, lo que deja a los dialectos locales y los idiomas orales subrepresentados. En la India, numerosas comunidades tribales y regionales hablan idiomas que a menudo carecen de conjuntos de datos digitales estables. Esta falta de representación puede conducir a modelos que no interpretan o responden con precisión a las necesidades de estas comunidades. Además, los acentos regionales, los patrones de habla y las prácticas vividas a menudo se pasan por alto, lo que hace que las soluciones de IA sean menos efectivas o incluso dañinas para estos grupos".
Alister Martin, Link Health: "La mayor preocupación es el potencial de los sistemas de IA para perpetuar los sesgos existentes, particularmente cuando trabajan con poblaciones desatendidas. Sin una supervisión cuidadosa, los algoritmos pueden excluir inadvertidamente a los más necesitados o no tener en cuenta las desigualdades sistémicas que enfrentan. Garantizar la transparencia, la rendición de cuentas y el uso ético de la IA en la toma de decisiones es fundamental para evitar exacerbar las disparidades. Esta es también la razón por la que mantenemos a los humanos informados en coyunturas críticas del proceso, y por qué continuaremos manteniendo a los humanos informados a medida que evolucionamos nuestras herramientas de IA".
Mercedes Bidart, Quipu: "El sector educativo. Creo que la educación cambió y tenemos la oportunidad de hacerla más democrática. Lo que hicimos en Quipu en torno a la educación es un asistente de IA de generación en WhatsApp que apoya a nuestros clientes con su gestión empresarial. No es necesario tener un consultor por compañía. Con un bot podemos apoyar la educación y el crecimiento de millones de personas".
Sid Ravinutula, IDinsight: "IDinsight es independiente del sector. Si bien este proyecto se centra en la salud, desarrollamos soluciones de IA en educación y protección social. Los agricultores enfrentan barreras similares a la información que los trabajadores de salud comunitarios. Necesitan conocer los mejores cultivos para cultivar en su región y las mezclas óptimas de fertilizantes, y ayuda para diagnosticar enfermedades y tratamientos de cultivos. En educación, los casos de uso de IA incluyen tutores personalizados, planes de lecciones generados por IA y evaluaciones impulsadas por IA. Empleamos la IA para identificar a las niñas que no asisten a la escuela en la India para una ONG que trabaja para aumentar la matrícula de las niñas en las escuelas. Finalmente, la IA puede ayudar a los ciudadanos a acceder a los beneficios del gobierno. Puede ayudar a identificar la elegibilidad y navegar por el complejo proceso de solicitud".
André Heller, Signpost: "Con los avances en IA, es difícil pensar en un sector que no se transforme. La pregunta es cuándo, ¿dos años o cinco? Desde las operaciones comerciales hasta el análisis de datos, el diagnóstico en el cuidado de la salud y la investigación en prácticamente cualquier campo, todo avanzará a un ritmo que aún no vimos. Es solo una cuestión de cuándo la gente podrá hacer un uso efectivo de él. Un ejemplo práctico: la vinculación entre la meteorología y la gestión de desastres. Las alertas meteorológicas y los sistemas de alerta temprana de desastres, como inundaciones, huracanes, sequías y fenómenos meteorológicos extremos, tienen un inmenso potencial para beneficiarse de la IA. Los modelos avanzados de IA pueden analizar datos meteorológicos e hidrológicos en tiempo real para pronosticar desastres con mayor precisión y proporcionar alertas tempranas para una respuesta más holística que incluya a personas vulnerables, compañías locales, cadenas de suministro y gobierno. Signpost ya comenzó a aprovechar la IA para la respuesta a las inundaciones a través de FloodHub, combinando predicciones de IA con actualizaciones procesables en tiempo real para ayudar a las comunidades a preparar y mitigar el impacto de las inundaciones".
Monika Shukla, Buzzworthy Ventures: "El sector de la atención médica se beneficiará significativamente de la IA, particularmente en diagnóstico, medicina personalizada y optimización de las cadenas de suministro de atención médica, especialmente en áreas rurales. Las herramientas impulsadas por IA pueden ayudar con la detección temprana de enfermedades como la malaria y la tuberculosis a través de imágenes médicas o pruebas de diagnóstico. Por ejemplo, los modelos de IA pueden analizar radiografías de tórax o muestras de sangre para detectar signos tempranos de enfermedad, incluso en entornos de bajos recursos. Esto puede conducir a diagnósticos y tratamientos más rápidos, lo que en última instancia salva vidas y reduce los costos de atención médica en regiones desatendidas. La IA también puede agilizar la logística en los sistemas de atención médica remotos, cerciorando la entrega oportuna de suministros médicos y vacunas a áreas desatendidas, lo cual es crucial para los países con grandes poblaciones rurales".
Alister Martin, de Link Health: “La educación tiene mucho que ganar con la IA, especialmente en lo que respecta a la personalización de las experiencias de aprendizaje para los estudiantes desfavorecidos. La IA puede ayudar a identificar lagunas en el aprendizaje, proporcionar apoyo personalizado y ofrecer recursos multilingües a estudiantes y familias de maneras que los modelos tradicionales no pueden. Al abordar las desigualdades en el acceso a una educación de calidad, la IA podría tener un impacto transformador en los resultados socioeconómicos y de salud futuros.”