Combinando los beneficios de los datos abiertos y la Inteligencia Artificial

La combinación e integración de los datos abiertos con la inteligencia artificial (IA) es un área de trabajo que cuenta con el potencial de lograr avances significativos en múltiples campos y conseguir mejoras en varios aspectos de nuestras vidas. El área de sinergia que más frecuentemente se menciona suele ser la utilización de los datos abiertos como datos de entrada para el entrenamiento de los algoritmos utilizados por la IA, ya que estos sistemas necesitan devorar grandes cantidades de datos para alimentar su funcionamiento. Esto convierte a los datos abiertos en un elemento ya de por sí esencial para el desarrollo de la IA, pero su utilización como datos de entrada conlleva además otras múltiples ventajas como una mayor igualdad de acceso a la tecnología o una mejora de la transparencia sobre el funcionamiento de los algoritmos.

Así pues, hoy en día podemos encontrar datos abiertos alimentando algoritmos para la aplicación de la IA en áreas tan variadas como la prevención de crímenes, el desarrollo del transporte público, la igualdad de género, la protección del medioambiente, la mejora de la sanidad o la búsqueda de ciudades más amigables y habitables. Todos ellos son ya objetivos más fácilmente alcanzables gracias a la adecuada combinación de ambas tendencias tecnológicas.

Sin embargo, como veremos a continuación, puestos a imaginar el futuro conjunto de los datos abiertos y la IA, el uso combinado de ambos conceptos puede dar lugar también a muchas otras mejoras en la forma en que trabajamos actualmente con los datos abiertos y a lo largo de todo el ciclo de vida de los mismos. Repasamos, paso a paso, cómo la inteligencia artificial puede enriquecer un proyecto con datos abiertos.

Utilizar la IA para descubrir fuentes y preparar conjuntos de datos

La inteligencia artificial puede ayudar ya desde los primeros pasos de nuestros proyectos de datos mediante el apoyo en la fase de descubrimiento e integración de diversas fuentes de datos, facilitando a las organizaciones encontrar y usar datos abiertos de relevancia para sus aplicaciones. Además, las tendencias futuras pueden incluir el desarrollo de estándares comunes de datos, marcos de metadatos y APIs para facilitar la integración de los datos abiertos con tecnologías de IA, lo que ampliaría aún más las posibilidades de automatizar la combinación de datos de diversas fuentes.

Además de la automatización en la búsqueda guiada de fuentes de datos, los procesos automáticos de la inteligencia artificial pueden ser de utilidad, al menos en parte, en el proceso de limpieza y preparación de los datos. De esta forma se puede mejorar la calidad de los datos abiertos al identificar y corregir los errores, rellenar los vacíos existentes en los datos y mejorar así su completitud. Esto contribuiría a liberar a los científicos y analistas de datos de ciertas tareas básicas y repetitivas para que puedan centrarse en otras tareas más estratégicas, como desarrollar nuevas ideas y hacer predicciones.

Técnicas innovadoras para el análisis de datos con IA

Una de las características de los modelos de IA es su facilidad para detectar patrones y conocimiento en grandes cantidades de datos. Técnicas de IA como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computador se pueden usar fácilmente para extraer nuevas perspectivas, patrones y conocimiento de los datos abiertos. Por otro lado, a medida que el desarrollo tecnológico continúa avanzando, podremos ver el desarrollo de técnicas de IA aún más sofisticadas y especialmente adaptadas para el análisis de datos abiertos, permitiendo a las organizaciones extraer todavía más valor de los mismos.

Paralelamente, las tecnologías de IA pueden ayudarnos a ir un paso más allá en el análisis de los datos facilitando y asistiendo en el análisis de datos colaborativo. Mediante este proceso, las múltiples partes interesadas pueden trabajar juntas en problemas complejos y darles respuesta a través de los datos abiertos. Esto daría lugar también a una mayor colaboración entre investigadores, formuladores de políticas públicas y comunidades de la sociedad civil a la hora de sacar el mayor provecho de los datos abiertos para abordar los desafíos sociales. Además, este tipo de análisis colaborativo también contribuiría a mejorar la transparencia y la inclusividad en los procesos de toma de decisiones.

La sinergia de la IA y los datos abiertos

En definitiva, la IA también se puede utilizar para automatizar muchas de las tareas involucradas en la presentación de los datos, como por ejemplo crear visualizaciones interactivas proporcionando simplemente instrucciones en lenguaje natural o una descripción de la visualización deseada.

Por otro lado, los datos abiertos permiten desarrollar aplicaciones que, combinadas con la inteligencia artificial, pueden resultar soluciones innovadoras. El desarrollo de nuevas aplicaciones impulsadas por los datos abiertos y la inteligencia artificial puede contribuir en diversos sectores como la atención sanitaria, finanzas, transporte o educación entre otros. Por ejemplo, se están utilizando chatbots para proporcionar servicio al cliente, algoritmos para tomar decisiones de inversión o coches autónomos, todos ellos impulsados por la IA. Lo que conseguiríamos además si estos servicios utilizaran los datos abiertos como fuente principal de datos sería una mayor calidad y veracidad, gracias a un mejor entrenamiento de los modelos de IA. Además, cuanta mayor sea la disponibilidad de los datos abiertos, mayor será también el número de personas que tendrán estas aplicaciones a su alcance.

Finalmente, la IA se puede utilizar también para analizar grandes volúmenes de datos abiertos e identificar nuevos patrones y tendencias que serían difíciles de detectar únicamente a través de la intuición humana. Esta información puede utilizarse luego para tomar mejores decisiones, como por ejemplo qué políticas llevar a cabo en un área determinada para poder obtener los cambios deseados.

Estas son solo algunas de las posibles tendencias futuras en la intersección de los datos abiertos y la inteligencia artificial, un futuro lleno de oportunidades pero al mismo tiempo no exento de riesgos. A medida que la IA continúa desarrollándose, podemos esperar ver aplicaciones aún más innovadoras y transformadoras de esta tecnología. Para ello será también necesaria una colaboración más cercana entre investigadores de inteligencia artificial y la comunidad de los datos abiertos a la hora de abrir nuevos conjuntos de datos y desarrollar nuevas herramientas para explotarlos. Esta colaboración es esencial para poder darle forma al futuro conjunto de los datos abiertos y la IA y garantizar que los beneficios de la IA estén disponibles para todos de forma justa y equitativa.

Contenido elaborado por Carlos Iglesias, Open data Researcher y consultor, World Wide Web Foundation.

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