Inteligencia Artificial en el gobierno – Proyectos actuales de IA en el sector público

El interés del gobierno en la IA ha aumentado en los últimos años, y muchos funcionarios del gobierno están empezando a hacer las mismas preguntas que los ejecutivos de negocios hacían hace dos o tres años. Los gobiernos y las grandes ONG están comenzando a invertir en IA, gastando presupuesto y tiempo en programas piloto para diversas aplicaciones de IA y discusiones con personas en el campo sobre las implicaciones futuras de la tecnología.

Durante el verano, nuestro fundador habló en una conferencia conjunta de ONU-INTERPOL en Singapur sobre las implicaciones de la IA para la aplicación de la ley. Más recientemente, habló en la ONU en Ginebra sobre las aplicaciones actuales de la IA, completó una gira de conferencias para el Banco Mundial en Europa y Asia durante la cual discutió cómo la IA podría ayudar a mejorar la atención médica en los países en desarrollo, y habló con generales y coroneles que estudian en la Universidad de Defensa Nacional en Washington DC.

A medida que mejoren las capacidades de aprendizaje automático, es probable que los gobiernos mundiales inviertan aún más en la investigación de IA. IDC estimó que la inversión del gobierno de EE. UU. en tecnologías cognitivas y de inteligencia artificial crecerá a una TCAC del 54,3% entre 2018 y 2021. Actualmente, los gobiernos nacionales y locales están trabajando con líderes académicos y de la industria para dar vida a proyectos de IA que van desde la coordinación del tráfico hasta la digitalización de los atrasos de documentos gubernamentales.

Investigamos el sector público para averiguar dónde la IA estaba impulsando el valor para los gobiernos de todos los tamaños y para tener una idea de lo que los funcionarios gubernamentales están pensando sobre la tecnología.

Este informe cubre los proyectos de IA que los gobiernos han probado, implementado o planificado a través de tres aplicaciones:

• Compromiso ciudadano
• Mejora de la eficiencia operativa
• Estrategias de IA para políticas y legislación

Dicho esto, las aplicaciones de IA en el gobierno están nacientes hoy en día. Los gobiernos pueden necesitar superar varios obstáculos para adoptar con éxito la tecnología:

• Los líderes gubernamentales podrían necesitar invertir en la actualización de sus sistemas de TI heredados. No hacerlo corre el riesgo de problemas de compatibilidad cuando llega el momento de integrar el software.
• Los líderes gubernamentales deben asegurarse de que sus departamentos tengan los recursos informáticos necesarios para un proyecto de IA. Las soluciones de computación en la nube pueden ser suficientes para ciertas aplicaciones de IA, pero un crujido de datos más pesado podría requerir unidades de procesamiento gráfico más caras.

• Los líderes gubernamentales deben estar preparados para contratar científicos de datos y expertos en la materia que puedan colaborar para determinar los problemas de frutas colgantes que la IA podría resolver para un departamento gubernamental determinado.

A continuación, detallamos algunos de los proyectos actuales de IA en los que los gobiernos han trabajado. Un tema común entre estos proyectos parece ser que muchos gobiernos están participando en proyectos exploratorios de IA a través de asociaciones público-privadas de colaboración con el mundo académico y la industria.

Compromiso ciudadano

Departamento de Servicios Sociales de la Ciudad de Nueva York

El Departamento de Servicios Sociales de la Ciudad de Nueva York (DSS) tiene una plantilla de alrededor de 18,000 personas y ofrece asistencia pública y servicios de empleo a más de tres millones de ciudadanos. En una de sus iniciativas, llamada Programa de Asistencia Nutricional Suplementaria (SNAP), los empleados de la agencia gubernamental necesitaban procesar alrededor de 70.000 solicitudes SNAP por mes.

Los ciudadanos que deseaban aprovechar los servicios de DSS estaban entrando en gran medida en los centros de servicio físico del gobierno para presentar sus solicitudes SNAP. Con un número tan grande de aplicaciones y recursos manuales limitados, DSS decidió digitalizar y automatizar el proceso ofreciendo un portal en línea de autoservicio llamado ACCESS HRA (AHRA).

El objetivo final del proyecto era mejorar la experiencia en línea para los visitantes del sitio web y reducir el número de personas que ingresan a sus centros de servicio físicos. El portal de AHRA supuestamente permite a los usuarios que preguntan sobre beneficios por discapacidad, apoyo a los ingresos, asistencia alimentaria y seguro médico ver el estado de su caso, los saldos de las cuentas y los notificaciones electrónicas.

IBM y DSS participaron en una asociación público-privada para desarrollar el portal. El equipo de IBM Watson Health Government tuvo la tarea de encontrar una solución escalable para maximizar el alcance a la base de clientes. IBM pudo acceder a los datos de los bancos de PC en 15 de los centros de servicio físico de DSS. Esto permitió a IBM acceder a los comentarios de los usuarios que iluminaron las tendencias en lo que la gente deseaba ver del programa.

La asociación estableció un equipo multidisciplinario con una mezcla de expertos en empresas y tecnología de los sectores público y privado. El equipo trabajó desde el estudio de diseño DSS, donde se desarrollaron elementos del portal de autoservicio conjuntamente.

Según Lauren Aaronson, Comisionada Adjunta de la Oficina de Innovación de Procesos de Negocio de DSS, después del proyecto con IBM, más del 75% de las solicitudes SNAP se presentaron en línea, y el tráfico peatonal en los centros de servicio físico se redujo en un 30%.

El DSS de Nueva York no fue explícito en cómo aprovecharon las capacidades de aprendizaje automático de IBM Watson, pero Watson se basa en la IA. Como resultado, podemos inferir el uso del producto. Watson puede haber permitido al DSS establecer un portal digital con capacidades de búsqueda basadas en el procesamiento del lenguaje natural. Detallamos un caso de uso para esta capacidad en la banca en nuestro informe sobre el procesamiento del lenguaje natural en la banca.

Además, IBM Watson puede haber permitido a NYC DSS digitalizar sus documentos en papel utilizando visión artificial. Al hacerlo, el DSS teóricamente podría buscar en sus escaneos de documentos varias palabras clave relacionadas con el caso como si fueran documentos más estructurados que se hubieran introducido digitalmente para empezar.

Servicios de Ciudadanía e Inmigración de EE. UU.

En 2015, el Servicio de Ciudadanía e Inmigración de EE. UU. (USCIS) anunció el lanzamiento de achatbot llamado Emma. Según se informa, Emma puede responder preguntas sobre inmigración y llevar a los visitantes a la página correcta del sitio web de USCIS. El USCIS estaba recibiendo un alto volumen de consultas de clientes, con más de 14 millones de llamadas sobre temas de inmigración cada año.

Los usuarios pueden hacer clic en “Hacer una pregunta” y “¿Necesita ayuda? Pregunte a Emma” en la esquina superior derecha de la página web de USCIS. En los casos en que Emma no puede encontrar la información correcta, el software redirige automáticamente al cliente a un agente humano.

No pudimos encontrar ningún estudio de caso robusto que informara sobre el éxito con el chatbot. Sin embargo, podemos inferir que el chatbot utiliza el procesamiento del lenguaje natural y la generación del lenguaje natural para funcionar. El algoritmo detrás del chatbot probablemente se alimentó con miles de mensajes de texto que involucraban varias preguntas y solicitudes de servicios comunes de inmigración, como solicitudes de estado de las solicitudes de visa de uno.

Estos mensajes habrían sido etiquetados por los seres humanos como varios tipos de consultas, como “solicitud de un formulario de solicitud” o algún otro. Esto habría entrenado al algoritmo para discernir las cadenas de texto que componen un mensaje que involucra uno de estos tipos de consultas cuando se le presenta un mensaje que no estaba etiquetado. Los chatbots generarían entonces una respuesta al usuario.

Autoridad de Desarrollo Infocomm de Singapur

El gobierno de Singapur anunció recientemente una asociación con Microsoft para desarrollar interfaces conversacionales para su Iniciativa Smart Nation. Vivian Balakrishnan, Ministra de Relaciones Exteriores y jefa de la Iniciativa Smart Nation, anunció los planes del gobierno para explorar el uso de chatbots para determinados servicios públicos. Con este fin, la Autoridad de Desarrollo de Infocomm de Singapur (IDA) está trabajando junto con Microsoft para incorporar inteligencia conversacional en los servicios públicos existentes como un proyecto de prueba de concepto. El objetivo del proyecto es hacer que los sitios web de servicio público en línea sean más accesibles y atractivos para todos los ciudadanos.

La AIF tenía experiencia previa en el desarrollo de un asistente virtual llamado “Pregunte a Jamie” que podría implementarse en los sitios web de otras agencias gubernamentales para responder preguntas en dominios específicos. Cuando los usuarios visitan el sitio web de la agencia, se abre automáticamente una ventana de chat, y Jamie puede responder a las consultas de los usuarios a través de la generación de lenguaje natural.

La AIF afirma que Ask Jamie también puede ser entrenado para hacer preguntas de seguimiento en caso de que la consulta de búsqueda de un usuario sea demasiado amplia. Si la pregunta no es algo para lo que Jamie pueda encontrar una respuesta, el chatbot supuestamente transfiere al usuario a un representante humano en la agencia gubernamental.

En cuanto a la Smart Nation Initiative, Microsoft tiene como objetivo completar la prueba de concepto en tres pasos:

1. Los chatbots de primera generación tendrán como objetivo buscar y recuperar información de las bases de datos existentes utilizando el procesamiento del lenguaje natural. Por ejemplo, un usuario podría encontrar la página web adecuada para presentar un formulario de visa dentro del sitio web de una agencia gubernamental.
2. Los chatbots de segunda generación tendrán características añadidas que permiten a los usuarios completar tareas sencillas, como reservar una cita o realizar una transacción en un sitio web gubernamental. Estos chatbots podrían reservar una cita con un consulado y permitir a los usuarios pagar cualquier tarifa involucrada en el proceso.
3. Los chatbots de tercera generación tienen como objetivo ser personalizados, donde los usuarios pueden hacer preguntas y recibir información altamente individualizada. Por ejemplo, el usuario podría recibir información sobre qué documentos podría tener que presentar a la agencia en función de los registros existentes para ese usuario en particular.

Según el comunicado de prensa, Microsoft también trabajará con el gobierno de Singapur para abrir un Centro de Excelencia (CoE) para el Liderazgo en Transformación Digital para el Gobierno y la Industria. El Consejo de Europa también apoyará la prueba de concepto con la AIF para desarrollar capacidades que puedan servir a las poblaciones multilingües y a personas de diferentes edades.

Mejora de la eficiencia operativa

Control de tráfico automatizado

Ciudad de Pittsburgh

La ciudad de Pittsburgh colaboró con Rapid Flow Technologies para desarrollar SURTRAC (Scalable Urban Traffic Control), un software automatizado de optimización y control de tráfico. Los departamentos de control de tráfico de la ciudad pueden usar SURTRAC para administrar los flujos de tráfico a través de varias intersecciones y usar IA para optimizar los sistemas de tráfico hacia tiempos de viaje reducidos, reducción del número de paradas de tráfico y tiempos de espera reducidos.

El Departamento de Transporte de Pittsburgh trabajó con Rapid Flow Technologies en 2012 para instalar el sistema en un proyecto piloto en el barrio East Liberty de Pittsburgh. Surtrac estaba conectado a una red de nueve señales de tráfico en tres carreteras principales en Pittsburgh (Penn Circle, Penn Avenue y Highland Avenue).

Surtrac recibió datos de sensores o cámaras integrados en las señales de tráfico y calculó las proyecciones de asignación de tráfico del número de automóviles que fluyen en cada intersección. El software también volvió a calcular esta proyección cada 1-2 segundos continuamente para hacerla altamente reactiva a cambios repentinos en las condiciones del tráfico.

Podemos inferir que esto fue posible gracias a la tecnología de visión artificial. El algoritmo de aprendizaje automático detrás del software probablemente se alimentó con imágenes etiquetadas de automóviles en varios ángulos, en varios relámpagos, yendo a varias velocidades y en varios volúmenes de tráfico. Esto habría entrenado al algoritmo para discernir el volumen de tráfico cuando se le presenta material de tráfico que no estaba etiquetado.

Rapid Flow afirma que SURTRAC ayudó a la ciudad a reducir el tiempo de viaje en un 25%, las paradas de tráfico en un 30%, el tiempo de espera en un 40% y las emisiones generales en un 21% durante el curso del piloto. Rapid Flow luego colaboró con la administración local de Pittsburg para expandir la solución a otras partes de la ciudad, llevando el total de señales de tráfico instaladas por SURTRAC a alrededor de 50.

Greg Barlow es CTo en Rapid Flow Technologies. Tiene un doctorado en Robótica de la Universidad Carnegie Mellon.

Predicción del riesgo de incendio en edificios

Departamento de Rescate de Incendios de Atlanta

Investigadores de IA del Instituto de Tecnología de Georgia, la Universidad de Emory y la Universidad de California, Irvine, trabajaron con el Departamento de Rescate de Incendios de Atlanta (AFRD) para desarrollar un software de análisis predictivo destinado a identificar edificios que tienen una mayor probabilidad de incidentes de incendio.

Los investigadores desarrollaron Firebird, que supuestamente utiliza datos históricos para 58 variables puestas a su disposición por la AFRD. Esto incluye datos como la ubicación de la propiedad, la incidencia de incendios, el tamaño del edificio, la estructura del edificio y el año de construcción para el período 2010-2014. Los datos se alimentaron a un software de análisis predictivo de IA y los algoritmos se ajustaron para pronosticar las puntuaciones de riesgo de incendio para 5.000 edificios. Según la universidad, el software predijo con precisión el 73% de los incidentes de incendio en el edificio.

En el siguiente video de 2 minutos, investigaciones universitarias explican cómo el software Firebird predice el riesgo de incendio en los edificios de Atlanta:

Estrategia de IA para Políticas y Legislación

La proliferación de IA en el gobierno podría justificar la necesidad de una estrategia a nivel macro para los gobiernos mundiales, simplemente debido al potencial disruptivo de la IA. Los gobiernos deben asegurarse de que sus políticas y legislaciones sean coherentes con la forma en que podría evolucionar la IA en la próxima década. A continuación proporcionamos instantáneas de algunas de las iniciativas más amplias de los gobiernos mundiales que detallan sus estrategias. Estas iniciativas son relativamente incipientes y la información sólida sobre ellas es limitada.

Alemania

El Gobierno Federal de Alemania anunció que estaba redactando una Estrategia sobre Inteligencia Artificial (IA) que se presentará en la Cumbre Digital 2018 en Nuremberg en diciembre.

En su comunicado de prensa, el Gobierno Federal Alemán declaró que consultará a varios expertos sobre el espacio de posibilidad de aplicación y las regulaciones que podrían ser necesarias. Estos expertos eran de la industria social y el mundo académico de toda Alemania y sus ideas servirán como base para el desarrollo de la estrategia. Este panel de consultores también ayudará a definir objetivos y campos de acción para la Estrategia que finalmente será adoptada por el Gabinete Federal Alemán.

Japón

El Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología Industrial Avanzadas (AIST) y el Ministerio de Economía, Comercio e Industria del METI han anunciado una colaboración destinada a atraer a los mejores investigadores de IA para el desarrollo y la comercialización de tecnologías de IA japonesas. Con este fin, la Agencia Meteorológica de Japón, la Oficina de Patentes de Japón, las autoridades de Electricidad, Tráfico y Transporte están llevando a cabo proyectos de IA que pueden ayudar a aumentar las capacidades de las operaciones humanas en tareas como el examen de patentes y marcas, la gestión y previsión del tráfico, y el desarrollo de capacidades predictivas para respuestas de emergencia.

India

En nuestro informe de investigación de IA en la India, notamos que los expertos que entrevistamos parecían estar de acuerdo en que podría ser necesario tener una política formal de IA con una declaración de misión sobre cómo debería evolucionar la IA en el país para mejorar la conciencia entre los ciudadanos. En junio de 2018, el grupo de reflexión del gobierno, National Institution for Transforming India (NITI) Aayog (Comisión Hindi para Políticas), presentó su Estrategia Nacional para la Inteligencia Artificial. Además, el Departamento de Comercio e Industria del gobierno indio también lanzó un Grupo de Trabajo sobre Inteligencia Artificial para la Transformación Económica de la India en 2017.

Parece haber alguna evidencia de que los gobiernos estatales indios ya están aplicando la IA para ciertas aplicaciones, como la participación ciudadana. Por ejemplo, el gobierno de Andhra Pradesh anunció una asociación con Microsoft para desarrollar la aplicación Kaizala. Kaizala se está utilizando para recopilar comentarios de los ciudadanos de las redes sociales y los portales web existentes anteriormente por el gobierno. Los comentarios de los clientes se ordenan automáticamente y se enrutan al departamento apropiado para su consideración.