INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL SECTOR PÚBLICO Ing. Andrea Valcárcel Martínez – Unidad de Planeamiento y Presupuesto de la Z.R.N°XII- Sede Arequipa
Inteligencia Artificial y Prediccione s…
Utilización de la IA y los algoritmos para la manipulación política, electoral y social. Caso Cambridge Analytica en elecciones de EEUU (Donald Trump – 2016). Utilización de la IA y big data dentro de Facebook se viralizaron transmitieron noticias falsas orientadas a movilizar determinados grupos de población.
Cuarta Revolución Industrial Vehículos Autónomos
Inteligencia Artificial 1. Inteligencia Artificial (IA): es un término genérico que se refiere a cualquier máquina que es capaz de observar su ambiente, aprender y se basa en el conocimiento y experiencia ganada para actuar y proponer decisiones. (Comisión Europea, 2018). 2. Inteligencia Artificial (IA): es una inteligencia hipotética que consiste en que una maquina tiene la capacidad entender y/o aprender (tomar de decisiones y resolver problemas) cualquier actividad intelectual que los humanos puedan hacer (razonamiento y lógica). (Edgar Alejandro Ruva) 3. Inteligencia Artificial (IA): Sistemas basados en máquinas que pueden, para un conjunto determinado de objetivos definidos por el ser humano, hacer predicciones, recomendaciones o tomar decisiones que influyen en entornos reales o virtuales. (OCDE)
Algoritmos • Algoritmo: es un conjunto de instrucciones o reglas definidas y no-ambiguas, ordenadas y finitas que permite, típicamente, solucionar un problema, realizar un cómputo, procesar datos y llevar a cabo otras tareas o actividades. Dados un estado inicial y una entrada, siguiendo los pasos sucesivos se llega a un estado final y se obtiene una solución.
• Ejemplo: Algoritmo para obtener un vaso de agua
• Tienen 3 rasgos claves • Inescrutables (Opacidad) • Ejecutables (sin intervención humana) • Performativos (Interactúan y aprenden del humano)
INICIO 1 – Tomar el vaso 2 – Abrir el caño 3 – Colocar el vaso debajo del caño 4 – Esperar que el vaso se llene 5 – Retirar el vaso 6 – Cerrar el caño FIN
Categorías de la Inteligencia Dos amplias perspectivas que ayudan a establecer las expectativas sobre cuán “inteligente” puede ser la IA. Artificial IA Fuerte
IA Débil IA Estrecha
IA General
Hoy desarrollada
IA capaz de igualar o superar la inteligencia humana en capacidad de razonamiento y deducción
Resolver problemas específicos de forma optimizada
Utópico
Máquinas nos superan visión, reconocimiento auditivo.
¿Sentimientos, capacidades cognitivas, conciencia propia y adaptabilidad?
Agentes virtuales
Resolver un conjunto de problemas con una o más tecnologías de IA
Categorías de la Inteligencia Artificial
Algoritmos de la IA Machine Learning ML (Aprendizaje Automático) Es un subconjunto de la IA que utiliza métodos estadísticos y modelos matemáticos para que las máquinas aprendan automáticamente y mejoren las experiencias. Deep Learning DL (Aprendizaje profundo) Es un Subconjunto del Machine Learning que facilita el cálculo de red neuronal multicapas, todo en base a algoritmos cada vez más complejos.
¿Qué ya hace la IA?
IA en el Sector Público GOBIERNO: Innovar y transformar.
GOBIERNO: Automatizar más tareas administrativas y de procesos, lo que aumentará la eficiencia del sector público y liberará a los funcionarios públicos para que se concentren en trabajos más significativos y de valor. Del GOBIERNO DIGITAL CLÁSICO (AUTOMATIZACIÓN Y DIGITALIZACIÓN), hacia una GOBERNANZA ALGORITMICA (INNOVACIÓN)
Rediseñar formas para el diseño y aplicación de políticas para la prestación de servicios a la población.
Tecnologías IA de mayor impacto en el Sector Público
Ámbitos de Aplicación en el Sector Público • •
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ADMINISTRACIÓN PÚBLICA
DETECCIÓN DE FRAUDES Y PAGOS INDEBIDOS
Procesamiento del lenguaje natural /prestación flexible de servicios públicos. Agentes Virtuales (Chatbots conversacionales) basados en conocimientos personales garantizan servicios las 24/7. Automatización inteligente para mejorar la eficiencia de las tareas administrativas.
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TRANSPORTE PÚBLICO
La visión por ordenador permite el transporte autónomo. Simulación de eventos del mundo real para una planificación optimizada del tráfico.
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SALUD PÚBLICA
Aprendizaje profundo basado en información personal/tratamiento específico. Reconocimiento de imágenes aumenta la precisión de los diagnósticos. Reconocimiento de voz /enrutamiento automatizado de la atención sanitaria para aumentar la eficiencia.
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Aprendizaje profundo enseñar a los sistemas a detectar valores atípicos en los datos.
SEGURIDAD PÚBLICA
Vigilancia masiva, reconocimiento facial, algoritmos que podrán analizar microexpresiones de transeúntes para anticipar situaciones delictivas, disturbios, accidentes de tránsito.
Oportunidades de la IA en el Sector Público Simplificación Administración: Automatización de procesos y transacciones/Mayor productividad/Aumento de eficacia en prestación de servicios.
Cambio en el Modelo de Administración Pública: Del gobierno digital clásico (Automatización y digitalización) a una gobernaza algoritmica (Innovación).
Racionalización de Costos: Destinar muchos menos recursos para la obtención no sólo de los mismos resultados, sino incluso de mejores.
Valor añadido en los servidores públicos: Liberación de servidores públicos de realizar trabajos repetitivos y mecánicos pero necesarios para otros y nuevos servicios.
Retos de la IA en el Sector Público 1. Política y sociedad: aceptación/confianza en la IA, transformación y sustitución del empleo y cambio en las relaciones entre humanos/máquinas. 2. Normativa y regulación: privacidad, responsabilidad y rendición de cuentas, implicaciones de los sistemas autónomo inteligentes. 3. Implantación tecnológica: calidad e integración de datos/sistemas, disponibilidad presupuestaria, especialización y expertise 4. Ética: Discriminación, sesgos, dilemas morales (videovigilancia), compatilidad de los juicios morales humanos/máquinas.
Casos de Aplicación de la Inteligencia Artificial Extracción inteligente automatizada de datos no INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL COLEGIO DE REGISTRADORES
DE
LA
PROPIEDAD
MERCANTILES DE ESPAÑA
Reducción de Costes Ahorro económico y reducción del tiempo dedicado a procesar documentos. Reducción de carga de trabajo de los servidores públicos / dedicación de más tiempo a tareas de mayor valor añadido.
Y
estructurados
Técnicas de Procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático que transforman documentos PDF no estructurados en un formato estructurado. Implementar una aplicación de administración que lea la información estructurada y la incluya en una base de datos.
Solución de Inteligencia Artificial Propuestas para la Sunarp Chatbot Conversacional/Agente Virtual para la Gestión del Servicio al Ciudadano Intercambiar mensajes entre el ciudadano y un bot, simulando un diálogo natural. Capaz de decodificar el mensaje del ciudadano/respuesta precisa / aprendizaje progresivo. ¿Cómo? implementación y combinación de algoritmos de ML, Procesamiento, Comprensión y Generación del Lenguaje Natural. Calidad de datos de entrada.
Atención al ciudadano 24/7. Alternativa a call center Disminución de quejas por falta de atención. Mejora de la imagen de la institución. Servidores de Orientación dedicados a tareas de valor añadido.
1.
CONCLUSIO NES La IA no va a solucionar todos los problemas que puedan existir en la gestión pública. La creatividad y la empatía, tan necesarias para la mejora del servicio público, son características propias del ser humano, quien podrá apoyarse en la IA para abrir nuevas formas de trabajo y mejorar la prestación de los servicios públicos y ofrecer a la sociedad mayor valor.
2. La Sunarp, comprometida con el proceso de simplificación de trámites y la digitalización de sus servicios, puede hacer uso de la IA para mejorar la atención al ciudadano, respondiendo a sus consultas de manera más eficaz y con disponibilidad 24/7 (agentes virtuales).
GRACIAS.