La IA y los datos vitales que puede generar están ayudando a reducir las desigualdades en África.
Los desarrolladores están utilizando esta información para mejorar el análisis de cultivos y el diagnóstico médico.
Los expertos afirman que el conocimiento local también es fundamental para diseñar soluciones basadas en IA que funcionen.
Decidida a utilizar sus conocimientos para combatir la desigualdad, la informática sudafricana Raesetje Sefala se puso a desarrollar algoritmos que señalan los focos de pobreza, creando conjuntos de datos que, según espera, ayudarán a dirigir la ayuda, las nuevas viviendas o las clínicas.
Desde el análisis de cultivos hasta el diagnóstico médico, la inteligencia artificial (IA) ya se utiliza en tareas esenciales en todo el mundo, pero Sefala y un número creciente de desarrolladores africanos están liderando su uso para abordar los desafíos particulares de su continente.
El conocimiento local es fundamental para diseñar soluciones basadas en IA que funcionen, afirmó Sefala.
«Si no hay personas con experiencias diversas realizando la investigación, es fácil interpretar los datos de maneras que marginarán a otros», afirmó la joven de 26 años desde su casa en Johannesburgo.
África es el continente más joven y de crecimiento más rápido del mundo, y los expertos en tecnología afirman que los desarrolladores jóvenes de IA de origen local tienen un papel vital que desempeñar en el diseño de aplicaciones para abordar los problemas locales.
«Para que África salga de la pobreza, hará falta innovación, y esta puede ser revolucionaria, porque son los africanos quienes hacen cosas por África por sí mismos», afirmó Cina Lawson, ministra de Economía Digital y Transformación de Togo.
«Necesitamos utilizar soluciones de vanguardia para nuestros problemas, porque en 2022 no se resuelven problemas con métodos de hace 20 años», declaró Lawson a la Fundación Thomson Reuters en una entrevista por videoconferencia desde este país de África Occidental.
Los grupos de defensa de los derechos digitales advierten sobre el uso de la IA en la vigilancia y el riesgo de discriminación, pero Sefala afirmó que también puede utilizarse para «servir a las personas que hay detrás de los puntos de datos».
Ella trazó un mapa de cada barrio y township de Sudáfrica y, a continuación, combinó este conjunto de datos con datos satelitales y algoritmos de aprendizaje automático para captar el crecimiento de estos barrios a lo largo del tiempo.
Pronto se dio cuenta de que los algoritmos que había creado solo llegaban hasta cierto punto, porque algunos townships —incluido aquel en el que creció— no se estaban prediciendo correctamente.
Poder perfeccionar los algoritmos a partir de su experiencia vivida hizo que los datos recopilados fueran más precisos.
«Ese tipo de decisiones determinan a quién se excluye o se incluye al construir los modelos de IA», afirmó Sefala, la primera becaria de investigación en IA del instituto Distributed AI Research (DAIR) — un grupo de investigación impulsado por la comunidad.
«Prestar ayuda»
Cuando la COVID-19 se extendió por el mundo a principios de 2020, los funcionarios del Gobierno de Togo se dieron cuenta de que era necesario actuar con urgencia para apoyar a los trabajadores informales, que representan alrededor del 80 % de la fuerza laboral del país, afirmó Lawson.
«Si decides que todo el mundo se quede en casa, significa que esta persona en concreto no va a comer ese día, es así de simple», afirmó.
En 10 días, el Gobierno creó una plataforma de pago móvil, llamada Novissi, para distribuir dinero en efectivo a los más vulnerables.
El Gobierno se asoció con el centro de estudios Innovations for Poverty Action (IPA) y la Universidad de California en Berkeley para elaborar un mapa de la pobreza de Togo utilizando imágenes satelitales.
Utilizando algoritmos con el apoyo de GiveDirectly, una organización sin ánimo de lucro que utiliza la IA para distribuir transferencias de efectivo, los beneficiarios que ganaban menos de 1,25 dólares al día y vivían en los distritos más pobres fueron identificados para recibir una transferencia directa de efectivo.
«Les enviamos un mensaje de texto diciendo: si necesita ayuda económica, por favor, regístrese», afirmó Lawson, y añadió que se había dado prioridad al consentimiento de los beneficiarios y a la privacidad de sus datos.
El programa en su totalidad llegó a 920 000 beneficiarios necesitados.
«El aprendizaje automático tiene la ventaja de llegar a tantas personas en muy poco tiempo y prestar ayuda cuando más la necesitan», afirmó Caroline Teti, directora de GiveDirectly con sede en Kenia.
«Cero representación»
Con el objetivo de impulsar el debate sobre la IA en África, los informáticos Benjamin Rosman y Ulrich Paquet cofundaron el Deep Learning Indaba — una reunión de una semana de duración que comenzó en Sudáfrica — junto con otros colegas en 2017.
«Antes se llegaba a las principales conferencias de IA y no había ninguna representación de África, tanto en artículos como en personas, así que nuestro objetivo es encontrar formas rentables de crear una comunidad», afirmó Paquet en una videollamada.
En 2019, se pusieron en marcha por todo el continente 27 Indabas más pequeñas, llamadas IndabaX, y algunos eventos llegaron a reunir hasta 300 participantes.
Una de estas ramificaciones fue IndabaX Uganda, donde el fundador, Bruno Ssekiwere, afirmó que los participantes compartieron información sobre el uso de la IA para cuestiones sociales como la mejora de la agricultura y el tratamiento de la malaria.
Otro resultado del Indaba sudafricano fue Masakhane — una organización que utiliza el aprendizaje automático de código abierto para traducir lenguas africanas que normalmente no se encuentran en programas en línea como Google Translate.
En su sitio web, los fundadores hablan de la filosofía sudafricana del «Ubuntu», un término que generalmente significa «humanidad», como parte de los valores de su organización.
«Esta filosofía exige colaboración, participación y comunidad», dice su sitio web, una filosofía que Ssekiwere, Paquet y Rosman afirman que se ha convertido ahora en el valor impulsor de la investigación en IA en África.
Inclusión
Ahora que Sefala ha creado un conjunto de datos de los barrios y townships de Sudáfrica, planea colaborar con expertos en la materia y comunidades para perfeccionarlo, profundizar en la investigación sobre la desigualdad y mejorar los algoritmos.
«Hacer que los conjuntos de datos estén fácilmente disponibles abre la puerta a nuevos mecanismos y técnicas para la elaboración de políticas sobre desegregación, vivienda y acceso a oportunidades económicas», afirmó.
Los líderes africanos en IA afirman que crear conjuntos de datos más completos también ayudará a combatir los sesgos incorporados en los algoritmos.
«Imaginen implementar Novissi en Benín, Burkina Faso, Ghana, Costa de Marfil... entonces el algoritmo se entrenará para comprender la pobreza en África Occidental», afirmó Lawson.
«Si hay alguna forma de combatir el sesgo en la tecnología, es aumentando la diversidad de los conjuntos de datos... tenemos que contribuir más», afirmó.
Pero contribuir más requerirá un aumento de la financiación para proyectos africanos y un acceso más amplio a la educación en informática y a la tecnología en general, afirmó Sefala.
A pesar de estos obstáculos, Lawson afirmó que «la tecnología será la salvadora de África».
«Utilicemos lo que está a la vanguardia y apliquémoslo de inmediato, o como continente nunca saldremos de la pobreza», afirmó. «Es realmente así de simple.»
