Cuando la IA se pone del lado del desarrollo sustentable: “La tecnología no nos salvará, pero puede ayudar” | América Futura

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Cuando Helena Suárez Val Pensé en darle forma a una metodología creada con IA capaz de facilitar el trabajo de las activistas feministas, se lo pensó dos veces. “¿Puede una herramienta como esta ser feminista?”, se cuestionó. “Tenía muchos miedos, pero si no lo hacemos nosotras estará sólo en manos de otros, con intereses muy diferentes”, zanjó en su cabeza. Así nació Datos Contra Feminicidio, un resaltador de datos relevantes para la documentación de feminicidios en el mundo. Gracias a este complementoel nombre de la víctima, la fecha, el lugar y si ha habido denuncias anteriores será más fácil de encontrar en un reportaje. Este trabajo que activistas como ella llevan años haciendo a cuentagotas será ahora algo más fácil. Diana Mosquera, cofundadora de Diversa, una plataforma que trabaja con imágenes satelitales del pueblo yaqui, en México, también se cuestionó si la IA podría impulsar su lucha por la soberanía hídrica. Ambos llegaron a la misma conclusión: “La tecnología no nos va a salvar, pero puede ayudar”.

Un bot para orientar a familias de personas desaparecidas, una tecnología para acercar a las personas al mundo digital, ONU cuadro de chat para conversar con mujeres víctimas de violencia machista en momentos críticos y que sirva de registro frente a una futura denuncia. Cada vez son más los proyectos de desarrollo sostenible y justicia social que convierten la inteligencia artificial en un aliado de la Agenda 2030. Paloma Lara-Castro, directora de políticas públicas de Derechos Digitales, tiene claro que es posible: responder a las necesidades de las comunidades y, por ende, esté a su servicio y no a las lógicas del norte global y de visiones machistas”. “Para nosotras este tipo de aplicaciones son más responsables porque trabajan sobre una demanda base, no como plataformas como ChatGpt, que nadie las pidió”, explica Suárez Val.

La investigadora en Inteligencia Artificial en Diversa, una ONG con sede en Quito, Ecuador, insiste en que existe mucho “desconocimiento” alrededor de esta tecnología. “No sólo en Latinoamérica, sino en el norte global, que es donde se produce principalmente. Para tener los algoritmos y herramientas que utilizamos actualmente, detrás hay una cadena de valor invisibilizada, que está respaldada por los países del sur del mundo, que entregan recursos naturales y mano de obra a bajo precio. Acá nos estamos enfrentando a un montón de preguntas. Por ejemplo, si es necesario construir un modelo de lenguaje con nuestros propios datos y contexto latinoamericano y para qué”. Todas esas preguntas de las que habla, narra, fueron respondidas de un poco con las personas del pueblo yaqui, ubicado en Sonora.

Esta comunidad lleva dos siglos resistiendo en un territorio del que la han intentado expulsar mil y una veces. En ocasiones con bombardeos, con masacres, con deportaciones masivas y extorsiones. Actualmente, siguen resistiendo a pies del Río Yaque, sin apenas acceso a los recursos hídricos. “No tiene sentido llegar y querer solución como nosotros pensamos”, cuenta por teléfono. “Parte de lo que hacemos es crear soluciones de IA centradas en el ser humano y el medio ambiente que se adaptan al contexto y los derechos de las comunidades. Sin eso, todo sentido pierde”.

Así, codificaron varias fases del proceso. Primero, volcaron a estudiar la red hidrográfica del Río Yaqui, que mide unos 320 kilómetros, y en hablar con las comunidades para entender qué necesitaban ellos de la tecnología. Por otro lado, recogieron imágenes históricas satelitales abiertas y se compartieron con los líderes de la comunidad, quienes no habían visualizado todos estos datos antes. La IA entró entonces en la tercera fase: en la segmentación y reconocimiento del territorio. “Nos daba un detalle la información de lo que veíamos y de cómo se había ido modificando el suelo con los años. Sabemos en qué fechas ha habito más o menos agua, cuándo ha habido menos vegetación o sequía…”, explica. “Esto es importante porque letó que las autoridades ambientales focalicen esfuerzos”.

Por último, facilitaron una base de datos (apoyada también con IA) en la que constaba toda la legislación mexicana que concierne a los pueblos originarios y los recursos hídricos. “Como sabemos que no todos tienen acceso a internet, lo hicimos para que descargarlo sea muy sencillo. A eso es a lo que nos referimos cuando hablamos de que ellos codicen los proyectos”, zanja.

Estos pasos fueron similares a los que tomaron en Datos contra Feminicidios. El primer paso fue conversar con las activistas, decidir de qué forma querian estandarizar la información recopilada y, por último, crear un resaltador de datos que en ninguna circunstancia el trabajo de ellas. “La idea era reducir el desgaste emocional de quienes trabajamos en esto”, explica Suárez Val. El objetivo más ambicioso es calar en los medios de comunicación. “Estamos trabajando en una tecnología que identifique cuándo es una noticia sensacionalista o más respetuosa. Y ya existen muchas guías internacionales de buenas prácticas para periodistas, haremos que la IA aprenda en base a eso”, dice. “Queremos explorar las posibilidades de que la tecnología mejore este tipo de coberturas”.

Como explica Mosquera, su intención es “darle la vuelta” a esta tecnología. “Entrenar un algoritmo nos va a costar un montón, pero creo que hay maneras de hackearlo. En la mayoría de las cosas que hacemos, utilizamos datos y modelos abiertos. Esto significa que puede acceder al código fuente y ver cómo se entrenó, incluida su modificación. Y eso es una oportunidad gigante”. “La IA puede tener una potencialidad positiva cuando se busca la reapropiación de nuestros saberes y comunidades”, concluye Lara-Castro.