El uso de inteligencia artificial (IA) para la toma de decisiones políticas o el rediseño de la agenda de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) está a la vuelta de la esquina. Desde el Instituto de Investigación en Data Science and Computational Intelligence (DaSCI) de la Universidad de Granada y la Real Academia de Ingeniería han presentado un libro blanco sobre ‘Inteligencia Artificial y Tecnologías Digitales para los ODS’ que aborda el tema.
El volumen pone de manifiesto la posibilidad de usar IA a la hora de decidir la mejor ruta de actuación para cada ODS, de forma que se reduzcan los costes de los cambios, el tiempo para tratar problemas específicos o se maximicen los recursos necesarios.
¿Cómo puede la inteligencia artificial mejorar nuestros ODS?
Los ODS son complejos y se resisten más de lo esperado, en parte por el nutrido número de dimensiones que incorporan. Sumado a la complejidad específica de cada objetivo está el hecho de que muchos de ellos interaccionan entre sí. Dicho con un ejemplo: no es posible poner fin al hambre (ODS 1) si no se aborda en paralelo el cambio climático (ODS 13).
De cara a abordar el enorme reto que suponen, la inteligencia artificial se presenta como una tecnología facilitadora que puede simplificar parte del problema. Estos análisis parten de un análisis DAFO (debilidades, amenazas, fortalezas y oportunidades) de cada ODS y finalizan con cómo se puede hacer uso de la IA para guiarnos en el camino más rápido para alcanzar la solución.
Para cada objetivo, este libro blanco señala varias fórmulas tecnológicas aplicables, todas relacionadas con la inteligencia artificial de forma directa o indirecta.
Objetivo 1: Poner fin a la pobreza en todas sus formas en todo el mundo
De cara a poner fin a la pobreza parece básico incluir una gobernanza basada en blockchain para tomar decisiones transparentes. Se suma a ella el uso de herramientas de inteligencia artificial que ayuden a comprender la realidad de la pobreza empleando big data. La estadística tradicional se queda corta a la hora de analizar la envergadura del problema.
Por último, parece obvio que la automatización se dará de forma inexorable, por lo que resulta imprescindible ligar esa automatización a la seguridad económica de los trabajadores, para los que se reclama educación en competencias digitales.
Objetivo 2: Poner fin al hambre, lograr la seguridad alimentaria y la mejora de la nutrición y promover la agricultura sostenible
Asegurar el suministro de comida, proteger el medioambiente y garantizar la soberanía alimentaria pasa por digitalizar la producción agroalimentaria, dando espacio al uso de datos históricos que ayuden a estimar demandas o prevenir hambrunas. La producción y suministro de alimentos trazables bajo IA y blockchain son un paso obligado.
También lo es diseñar sistemas de alerta temprana para anticiparse a eventos que comprometan el alimento (como fenómenos climáticos adversos), así como promover una alimentación sostenible, saludable y responsable en la población. Abrazar soluciones que estabilicen la producción, como puede ser el cultivo vertical en cinturones periurbanos, es algo que se verá pronto.
Objetivo 3: Garantizar una vida sana y promover el bienestar de todos a todas las edades
La predicción y diagnóstico médico mediante macrodatos e inteligencia artificial es algo que ya puede verse en algunas áreas médicas, como cuando se detecta la COVID-19 haciendo uso de IA y algoritmos de aprendizaje automático. Todo esto pasa por homogeneizar y combinar múltiples fuentes de datos médicos. También por formar al personal médico en tecnologías digitales complementarias a sus disciplinas.
El informe de la Universidad de Granada destaca, probablemente por la cercanía de la COVID-19, el uso de soluciones digitales antipandemias, como aplicaciones de detección de focos. Y cierra con un punto crucial: los sistemas de recomendación van a jugar un papel clave a la hora de promover una vida sana. Aunque necesitan evolucionar mucho.
Objetivo 4: Garantizar una educación inclusiva y equitativa de calidad y promover oportunidades de aprendizaje permanente para todos
La educación digitalizada inclusiva es un reto de calado, especialmente cuando existen notables brechas de acceso a internet. Aquí, la inteligencia artificial entra como una herramienta de personalización del aprendizaje. Combinada con técnicas de realidad virtual y aumentada para móvil, parece que la docencia será mixta: digital y presencial, con estilos de aprendizaje heterogéneos.
Lo que resulta incuestionable es que la educación necesita ser abierta, gratuita y fomentar el aprendizaje ubicuo (no dependiente de la ubicación). En este punto la IA antes mencionada, quizá representada mediante asistentes conversacionales, puede cubrir un nicho relevante. Todo ello vigilando la privacidad y protección digital de los menores.
Objetivo 5: Lograr la igualdad de género y empoderar a todas las mujeres y las niñas
La formación básica y especializada en tecnología, orientada a niñas y mujeres, es un punto necesario si se aspira a cerrar algunas brechas de género. Especialmente en materia de barreras de entrada, la inteligencia artificial puede ayudar a la hora de detectar sesgos en procesos de selección u otras decisiones.
Donde ya se ha mostrado útil es a la hora de detectar comportamientos denigrantes o ataques deliberados y discriminatorios, tanto hacia las mujeres como hacia otros colectivos. De hecho, ya se están moderando foros haciendo uso de datos, y aunque la tecnología necesita mejorar (y librarse de otros sesgos descubiertos por el camino), avanza a un ritmo interesante.
Objetivo 6: Garantizar la disponibilidad y la gestión sostenible del agua y el saneamiento para todos
La monitorización de instalaciones, redes y ecosistemas hídricos mediante IoT (sensorización) es un punto básico de cualquier aproximación al problema de la calidad del agua y su preservación. Una herramienta complementaria son los gemelos digitales de estas infraestructuras y ecosistemas, de forma que puedan ser estudiados y se experimente antes de realizar adecuaciones.
Con respecto a la gestión de estos canales hídricos, ya se está haciendo uso de blockchain, RV/RA o redes neuronales con el fin de abordar diferentes retos como la transparencia en la concesión de agua, el diseño de la red o la detección de roturas, respectivamente.
Objetivo 7: Garantizar el acceso a una energía asequible, fiable, sostenible y moderna para todos
La energía va a jugar un papel central en los ODS. Cómo se consume, también. Es por ello que se aconseja hacer uso de tecnología de compresión de datos y de computación distribuida para reducir el consumo, así como de big data largoplacista de cara a estabilizar la demanda de las renovables.
De cara a las smart grids, estas necesitarán contar con blockchain para su gestión. Una tecnología que también se usará a la hora de trazar los flujos financieros de las energías limpias. Y tanto estas como las que aún emiten carbono necesitarán un impulso en la robotización para su mantenimiento.
Objetivo 8: Promover el crecimiento económico sostenido, inclusivo y sostenible, el empleo pleno y productivo y el trabajo decente para todos
El crecimiento económico supone un reto debido al impacto no siempre positivo en otros indicadores, como los ambientales o las brechas sociales derivadas de una mala distribución del beneficio. De hecho, el informe parte de actualizar los sistemas educativos y luchar contra la brecha digital en formación.
Junto con esta medida se fomenta el acceso universal a internet y a la computación, de cara a crear y consolidar nuevos modelos de negocio soportados sobre el valor añadido. Todo ello bajo un marco en el que la tecnología no sea fabricada con mano de obra esclava o infantil.
Objetivo 9: Construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible y fomentar la innovación
La industria es una de las infraestructuras que más abrazan la inteligencia artificial y el análisis de datos, aunque no siempre de forma particularmente eficiente. Precisamente aplicar la IA a la eficiencia es uno de los puntos destacables. Esto llevará a diseñar infraestructuras y desarrollos urbanísticos basados en datos, así como digitalizar la economía.
La monitorización continua de emisiones de la industria destaca como medida necesaria junto con incrementar la inversión en I+D pública y privada para dar con soluciones innovadoras. Muchos países ya están haciendo esfuerzos en esto último, que consideran una inversión en las próximas generaciones.
Objetivo 10: Reducir la desigualdad en los países y entre ellos
Acortar las desigualdades es complejo porque a menudo estas se expanden a medida que se trabaja en otros objetivos, como la generación de riqueza o la digitalización. Pero destacan algunas estrategias horizontales como el análisis y la lucha contra la polarización social, con foco en las redes sociales.
La banca digital personalizada no discriminatoria y las tecnologías para fomentar la participación ciudadana (también no discriminatorias) serán dos pilares clave de este escenario futuro. A este se suma el apoyo a las pymes en materia de transformación digital o globalización.
Objetivo 11: Lograr que las ciudades y los asentamientos humanos sean inclusivos, seguros, resilientes y sostenibles
Las ciudades pronto contendrán a prácticamente toda la población mundial, por lo que herramientas como gemelos digitales y RV/RA van a convertirse en indispensables para alcanzar una urbanización aún más eficiente y responsable. Pero, además, las ciudades tienen retos sociales de calado.
La gestión unificada de los datos urbanos será tratada mediante machine learning e IA para evitar brechas urbanas, el IoT sensorizará todas las actividades y blockchain permitirá una participación ciudadana en su entorno. Todo por una ciudad más naturalizada, limpia e inclusiva.
Objetivo 12: Garantizar modalidades de consumo y producción sostenibles
La sostenibilidad ambiental pasa por la tecnología IoT en producción de todo tipo de productos y bienes (comida incluida), combinado con técnicas de IA y análisis de datos que optimicen dicha producción. En muchos casos se pueden usar gemelos digitales para plasmar futuribles o tomar decisiones.
Algunos desarrollos ya han llegado al consumidor, que hace uso de la realidad aumentada para ver cómo quedarían los muebles en su casa o la ropa sobre ellos mismos. Junto a estos están los sistemas de ayuda a la decisión, sin olvidar el etiquetado ambiental o los sellos ecológicos.
Objetivo 13: Adoptar medidas urgentes para combatir el cambio climático y sus efectos
Adaptarse al cambio climático va a suponer un hito para muchas ciudades, que ya trabajan en predicción de catástrofes naturales basadas en big data e IA. En la captación de estos datos el IoT será básico, y las matemáticas una pieza fundamental del diseño de modelos predictivos.
Para luchar contra la causa del cambio climático, por ejemplo el tráfico urbano o las crecientes emisiones SUV, se espera usar IA que mejore el tráfico y, en su momento, movilidad autónoma, sin duda más eficiente que la humana. Aunque para ello hay que resolver problemas éticos de calado.
Objetivo 14: Conservar y utilizar sosteniblemente los océanos, los mares y los recursos marinos para el desarrollo sostenible
Los océanos son un tesoro poco valorado hasta la fecha. Su preservación va a necesitar todo tipo de herramientas tecnológicas. Desde la detección y recogida de microplásticos y otros contaminantes, a la monitorización oceánica satelital. La IA, el big data y el blockchain pueden ayudar a gestionar esa información, así como a mejorar su transparencia, rendición de cuentas incluida.
Objetivo 15: Proteger, restablecer y promover el uso sostenible de los ecosistemas terrestres, gestionar sosteniblemente los bosques, luchar contra la desertificación, detener e invertir la degradación de las tierras y detener la pérdida de biodiversidad
La protección de ecosistemas será otro de los grandes retos a los que enfrentarse, especialmente si se tiene en cuenta que casi todos han sido antropizados y será difícil retornarlos a un estado ecosistémico estable. En esta lucha la IA puede ayudar a detectar incendios o enfermedades en cultivos, pero también a monitorizar niveles de insumos, agua, contaminación, etc. El IoT y la digitalización de ecosistemas contribuirán a ello.
Objetivo 16: Promover sociedades pacíficas e inclusivas para el desarrollo sostenible, facilitar el acceso a la justicia para todos y construir a todos los niveles instituciones eficaces e inclusivas que rindan cuentas
El uso de blockchain de cara a mejorar la transparencia social se manifiesta como indispensable, aunque también se hará uso de herramientas de más recorrido, como el machine learning en anticipación de incidencia de crimen. Eso sí, trabajando por eliminar los sesgos algorítmicos basados en datos con tintes racistas o focalizados en zonas pobres que tanto daño han hecho.
Objetivo 17: Fortalecer los medios de implementación y revitalizar la Alianza Mundial para el Desarrollo Sostenible
El objetivo 17 es uno de esos puntos horizontales que unifican el planeta y sus naciones. Y aquí la inteligencia artificial o la definición de la ética asociada resulta fundamental. No parece coherente que cada país o región tenga su propia ética de las máquinas. Estos esfuerzos internacionales buscan crear alianzas con las que compartir códigos de conducta y tecnología.
De hecho, parece poco probable el alcance de los Objetivos de Desarrollo Sostenible sin la participación activa de toda la sociedad. No solo herramientas como la inteligencia artificial serán imprescindibles: también lo serán la unidad mundial y la toma de decisiones globales conjuntas. Tecnológicas o no.
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