El pasado 16 de noviembre participe en la Diada de les TIC a Catalunya, organizada por GrausTic, liderando, como presidenta de Iniciativa Barcelona Open Data, la mesa de debate “IA FOR GOOD: Igualdad y Acción Social”.
“IA FOR GOOD: Igualdad y Acción Social”, un espacio de debate a partir de las experiencias de aplicar las tecnologías de datos y la inteligencia social en este ámbito social y desde la experiencia de Iniciativa Barcelona Open Data respecto a la innovación social digital para superar barreras y brechas.
Ideas clave a partir de las experiencias:
- Enfocar el desarrollo a las necesidades de las personas atendidas y las personas trabajadoras, no presuponer las necesidades ni el uso de aplicativos.
- Poder interpretar datos en los contextos correctos requiere disponer de datos de calidad y de confianza, bien documentados – metadatos – para poder cruzarlos y verificarlos.
- Disponer de datos desagregados por sexo, y evitar bases de datos que generen sesgos sexistas.
- Añadir la inclusión en el núcleo y diseño inicial de los proyectos para que ya esté pensada para todas las personas, sin exclusión de diversos colectivos.
- Asegurar los datos de calidad para entrenar algoritmos de IA. Si no entrenamos los algoritmos con BBDD correctas desde el punto de vista inclusivo, tenemos el riesgo de radicalizar los extremos y dejar colectivos excluidos de las soluciones, quedando fuera o perjudicando a colectivos.
- Diálogo entre ámbito social y tecnológico para diseñar según las necesidades y prioridades de las personas por la potencia de las tecnologías.
- El papel de los datos abiertos públicos de calidad, confiables y creíbles y actualizados resultan más relevanten que nunca, es unas de las fuentes para entrenar los algoritmos de IA y de proyectos de datos.
- Compromiso por parte de las AAPP – especialmente en el ámbito social y de salud – que se recojan y publiquen datos de forma ordenada y estandarizadas entre diferentes ámbitos para que puedan ser comparables y reutilizadas, y nos ofrezcan un contexto correcto en los proyectos de datos.
- Los datos deben poderse relacionar para poder generar información y después poder deducir conocimiento. Datos deben producirse y publicarse con su taxonomía y documentados.
Os comparto el vídeo sobre la mesa de debate:
