En Argentina se ha comenzado a utilizar la inteligencia artificial en políticas públicas con aplicaciones e impactos concretos a partir de la tecnología disponible.
La introducción de nuevas tecnologías en el Estado aparece como un vector clave para avanzar hacia una transformación pública que haga más eficiente su capacidad de respuesta frente a las múltiples demandas de la población.
Los datos muestran que la calidad de la Administración Pública y el crecimiento económico van de la mano: los países con PBI per cápita más alto obtienen los mejores resultados en índices de efectividad del Gobierno, como el elaborado por el Banco Mundial. El promedio para los países de altos ingresos, dentro de la OCDE y fuera de ella, los ubica alrededor de los 80 puntos, en una escala de 0 (el peor ubicado) a 100 (el de mejores resultados). En comparación, Argentina obtiene la mitad: 41,98 puntos.
Esto visibiliza los importantes desafíos que tenemos para construir un Estado más eficaz no solo para brindar mejores servicios públicos, sino también para fortalecer la confianza de la ciudadanía en las instituciones.
Nuevas tecnologías
En el último tiempo, la inteligencia artificial (IA) ha tomado fuerza en la discusión pública como una herramienta innovadora y con potencial hacia el interior de las administraciones públicas. Desde la optimización de los procesos burocráticos hasta la personalización de servicios clave como la educación y la salud, la IA transforma la relación entre el Estado y la ciudadanía, aporta a un funcionamiento más ágil y puede contribuir a tener una mayor capacidad de respuesta.
A pesar de lo mucho por hacer, en Argentina se ha comenzado a utilizar la IA en políticas públicas con aplicaciones e impactos concretos a partir de la información y tecnología disponible, tanto a nivel nacional como en las provincias. Un ejemplo claro de esto son los Sistemas de Alerta Temprana (SAT) que funcionan en múltiples provincias argentinas para abordar uno de los problemas acuciantes del sistema educativo: el abandono escolar.
El abandono escolar no es un evento aislado y único. Es resultado de un proceso en donde intervienen e interactúan múltiples factores contextuales, escolares y familiares del estudiante. Las escuelas y los sistemas de información educativa van registrando datos de los estudiantes y de su escolaridad que encierran un gran valor para detectar quienes presentan una exclusión latente. De esa manera, se puede intervenir de forma oportuna y preventiva antes que se concrete el abandono escolar.
Los SAT son una herramienta que permite identificar a los estudiantes con mayor riesgo de abandono para promover acciones que fortalezcan sus trayectorias educativas y así evitar que dejen la escuela. Se apoya en los sistemas nominales de información y en el seguimiento de variables como las inasistencias, calificaciones y otros datos de contexto para generar alertas tempranas que activen intervenciones que atiendan la problemática específica de cada estudiante. Así, los SAT tienen un componente de detección y uno de intervención.
Para la detección de los estudiantes en riesgo de abandono, la IA puede ser una gran aliada. Los modelos predictivos del abandono escolar basados en IA utilizan distintos algoritmos para anticipar el comportamiento de estudiantes en función del análisis de grandes volúmenes de información. Aquí tenemos una primera condición para que la IA pueda desplegar su potencial: la existencia de una alta cantidad y calidad de datos nominalizados. La pandemia ha dado un impulso importante al registro de datos nominalizados de los estudiantes argentinos, pero existe todavía una deuda en la cobertura de variables clave y en la frecuencia de su carga.
Mendoza es una de las provincias pioneras en la utilización de la IA para política educativa a través de su SAT. Desde 2017, la provincia cuenta con un sistema de gestión escolar digital denominado GEM (Gestión Educativa Mendoza) que se consolidó como la única plataforma que registra información administrativa y pedagógica de las más de 3400 escuelas mendocinas. Esta memoria acumulada en términos de datos permitió el desarrollo de un modelo predictivo del abandono escolar basado en aprendizaje automático con capacidad de recibir datos y aprender por sí mismos.
Gracias a la riqueza de datos del GEM, el modelo, desarrollado por el Laboratorio de Inteligencia Artificial de la UBA con apoyo de la CAF, contiene variables de orden individual de los estudiantes, familiares escolares y comunitarias que resultan clave para el entrenamiento del algoritmo y la precisión de las predicciones. En su primer año de implementación, durante 2023, mostró resultados auspiciosos en Mendoza: 4500 estudiantes con riesgo alto de abandono continuaron sus estudios, mientras que la tasa de abandono interanual cayó del 7,1 al 6,4. Hoy distintas provincias, como Salta, Jujuy, Misiones, Entre Ríos, Santa Fe y Córdoba, entre otras, están desarrollando o implementando los SAT y se espera en 2025 un impulso del Estado Nacional en esa dirección.
Los SAT son un claro ejemplo de las oportunidades que las nuevas tecnologías, y en particular la IA, presentan para fortalecer las capacidades estatales en pos de mejorar la calidad de vida de la ciudadanía. Para ello, es indispensable avanzar en la construcción de un Estado inteligente, que utilice la información disponible para el diseño e implementación de políticas públicas.
