La inteligencia artificial (IA) está emergiendo como una herramienta innovadora para combatir la pobreza, facilitando la identificación y distribución de ayudas a las comunidades más vulnerables. Proyectos piloto como el implementado en Togo han demostrado que la IA puede agilizar la asistencia, aunque su uso plantea desafíos éticos y técnicos.
A medida que millones de personas en el mundo viven con menos de 2,15 dólares al día, según el Banco Mundial, la búsqueda de métodos más eficientes para identificar y asistir a quienes más lo necesitan se ha vuelto urgente. La IA promete revolucionar este campo, pero ¿es realmente la solución definitiva para erradicar la pobreza?
IA para identificar la pobreza: el caso de Togo
A finales de 2020, en plena pandemia de COVID-19, miles de habitantes pobres de zonas rurales en Togo recibieron un mensaje inesperado en sus teléfonos móviles: su ayuda económica estaba disponible. Gracias a la inteligencia artificial, estas personas fueron seleccionadas para recibir aproximadamente 10 dólares cada dos semanas, enviados directamente a sus cuentas de dinero móvil. Aunque la suma pueda parecer modesta, era suficiente para evitar que muchas familias pasaran hambre.
El programa, llamado Novissi (que significa “solidaridad” en la lengua local Éwé), fue liderado por la ministra de Economía Digital y Transformación de Togo, Cina Lawson, en colaboración con científicos de la Universidad de California, Berkeley, y la ONG GiveDirectly. La iniciativa combinó imágenes satelitales y datos de telefonía móvil para estimar el nivel de riqueza de diferentes regiones e individuos. “Necesitábamos un enfoque quirúrgico”, explica Lawson, quien considera el proyecto como un momento clave para el uso de la IA en la lucha contra la pobreza.
La ventaja de esta tecnología radica en su rapidez y capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, algo que los métodos tradicionales, basados en encuestas presenciales, no podían ofrecer durante la pandemia. Según Joshua Blumenstock, investigador que colaboró en Novissi, el uso de IA permitió optimizar los limitados recursos disponibles para ayudar a más personas en menos tiempo.
¿Cómo mide la IA la pobreza?
La inteligencia artificial puede identificar la pobreza analizando patrones invisibles a simple vista. Un ejemplo es el uso de imágenes satelitales, que pueden revelar diferencias en la iluminación nocturna, la densidad de las edificaciones o la presencia de infraestructuras como carreteras. Estos datos, combinados con la actividad de telefonía móvil —como la frecuencia de llamadas o transacciones de dinero móvil—, permiten estimar el nivel de riqueza de una comunidad.
Este enfoque fue pionero en 2016, cuando investigadores de la Universidad de Stanford lograron predecir la pobreza en África analizando imágenes satelitales con algoritmos de aprendizaje automático. Los resultados mostraron una alta correlación entre las predicciones del modelo y las mediciones realizadas con encuestas tradicionales.
“Aunque parezca algo simple, una máquina puede identificar patrones en las imágenes que los humanos pasarían por alto”, explica Marshall Burke, coautor del estudio. Desde entonces, este tipo de análisis ha ido mejorando, reduciendo costos y tiempo para identificar comunidades vulnerables.
Limitaciones y desafíos éticos
A pesar de su potencial, el uso de la IA para combatir la pobreza no está exento de críticas. Uno de los principales problemas es la falta de datos digitales entre las personas más pobres. “Los modelos de IA pueden ser tan malos como las encuestas tradicionales si no incluyen a quienes no tienen acceso a teléfonos móviles o tecnología digital”, advierte Ola Hall, geógrafo de la Universidad de Lund, en Suecia.
Otro desafío es la posibilidad de que los algoritmos reproduzcan sesgos raciales, de género o socioeconómicos. Estos sistemas dependen de los datos con los que son entrenados, lo que puede llevar a que excluyan a ciertos grupos sociales.
Además, los expertos señalan que la IA no puede medir directamente algunas dimensiones de la pobreza, como la malnutrición infantil o la falta de acceso a la educación. “Ningún país puede medir la pobreza multidimensional solo con imágenes satelitales y datos administrativos”, sostiene Sabina Alkire, directora de la Iniciativa sobre Pobreza y Desarrollo Humano de la Universidad de Oxford.
¿Es la IA la solución definitiva?
A pesar de sus limitaciones, muchos investigadores creen que la IA podría ser una herramienta complementaria a los métodos tradicionales. “No se trata de enfrentar una tecnología contra otra, sino de combinar ambas para maximizar el impacto”, afirma Burke.
Un ejemplo reciente es la colaboración entre Google.org y GiveDirectly, que utilizó predicciones de inundaciones basadas en IA para distribuir ayuda económica anticipada a agricultores en Mozambique y Nigeria. Aunque el sistema no acertó con precisión todos los lugares afectados, permitió que miles de familias reforzaran sus hogares antes de que ocurrieran las inundaciones.
El Banco Mundial también ha comenzado a desarrollar modelos de IA para predecir crisis alimentarias y conflictos violentos, con el objetivo de mejorar la planificación y distribución de ayudas humanitarias.
El futuro de la IA contra la pobreza
La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar la lucha contra la pobreza, pero su éxito dependerá de la calidad de los datos, la transparencia de los algoritmos y la participación de las comunidades afectadas. “La IA no puede reemplazar las encuestas presenciales, pero sí puede ayudar a tomar decisiones más rápidas y basadas en evidencia”, concluye Blumenstock.
A medida que los gobiernos y organizaciones humanitarias adopten estas tecnologías, será crucial establecer estándares éticos y mecanismos de evaluación para evitar que las herramientas digitales perpetúen las desigualdades existentes.
La IA promete ser una aliada en la lucha contra la pobreza, pero solo si se utiliza con responsabilidad y con un enfoque centrado en las personas más vulnerables.
—Fuente: Lawson, C., Koudeka, M., Cárdenas Martínez, A. L., Alberro Encinas, L. I., & Karippacheril, T. G. (2023). Novissi Togo: Harnessing Artificial Intelligence to Deliver Shock-Responsive Social Protection. Social Protection and Jobs Discussion Papers; 2306. Banco Mundial, Washington, DC. Disponible en: http://hdl.handle.net/10986/40405
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