ética

El concepto de data commons o bienes comunes de datos surge como un enfoque transformador para la gestión y el intercambio de datos que sirvan a fines colectivos y como alternativa al creciente número de macrosilos de datos de uso privado. Al tratar los datos como un recurso compartido, los data commons facilitan la colaboración, la innovación y el acceso equitativo a los mismos, enfatizando el valor comunal de los datos por encima de cualquier otra consideración. A medida que navegamos por las complejidades de la era digital —marcada en la actualidad por los rápidos avances en inteligencia artificial (IA) y el continuo debate sobre los retos en la gobernanza de datos— el papel que pueden jugar los data commons es ahora probablemente más importante que nunca.

¿Qué son los data commons?

Los data commons se refieren a un marco cooperativo donde los datos son recopilados, gobernados y compartidos entre todos los participantes de la comunidad mediante protocolos que promueven la apertura, la equidad, el uso ético y la sostenibilidad. Los data commons se diferencian de los modelos tradicionales de intercambio de datos, principalmente, por la prioridad que se da a la colaboración y la inclusión sobre el control unitario.

Otro objetivo común de los data commons es la creación de conocimiento colectivo que pueda ser utilizado por cualquiera para el bien de la sociedad. Esto los hace particularmente útiles a la hora de afrontar los grandes desafíos actuales, como los retos del medio ambiente, la interacción multilingüe, la movilidad, las catástrofes humanitarias, la preservación del conocimiento o los nuevos desafíos de la salud y la sanidad.

Además, también es cada vez más frecuente que estas iniciativas para compartir datos incorporen todo tipo de herramientas que faciliten su análisis e interpretación consiguiendo así democratizar no sólo la propiedad y el acceso a los datos, sino también su uso.

Por todo lo anterior, los data commons podrían considerarse hoy en día como una infraestructura digital pública crítica a la hora de aprovechar los datos y promover el bienestar social.

Principios de los data commons

Los data commons se construyen sobre una serie de principios simples que serán clave para su correcta gobernanza:

• Apertura y accesibilidad: los datos deben ser accesibles para todos los autorizados.
• Gobernanza ética: equilibrio entre la inclusión y la privacidad.
• Sostenibilidad: establecer mecanismos de financiación y recursos para mantener los datos como bienes comunes a lo largo del tiempo.
• Colaboración: fomentar que los participantes contribuyan con nuevos datos e ideas que habiliten su uso para el beneficio mutuo.
• Confianza: relaciones basadas en la transparencia y la credibilidad entre partícipes.

Además, si queremos asegurarnos también de que los data commons cumplan su papel como infraestructura digital de dominio público, deberemos garantizar otros requisitos mínimos adicionales como: existencia de identificadores únicos permanentes, metadatos documentados, acceso fácil a través de interfaces de programación de aplicaciones (API), portabilidad de los datos, acuerdos de intercambio de datos entre pares y capacidad de realizar operaciones sobre los mismos.

El importante papel de los data commons en la era de la Inteligencia Artificial

La innovación impulsada por la IA ha incrementado exponencialmente la demanda de conjuntos de datos diversos y de alta calidad, un bien relativamente escaso a gran escala que puede dar lugar a cuellos de botella en el desarrollo futuro de la tecnología y que, al mismo tiempo, hace de los data commons un facilitador muy relevante a la hora de conseguir una IA más equitativa. Al proporcionar conjuntos de datos compartidos gobernados por principios éticos, los data commons contribuyen a mitigar riesgos frecuentes como los sesgos, los monopolios de datos y el acceso desigual a los beneficios de la IA.

Además, la actual concentración de los desarrollos en el ámbito de la IA representa también un desafío para el interés público. En este contexto, los data commons cuentan con la llave necesaria para habilitar un conjunto de sistemas y aplicaciones de IA alternativos, públicos y orientados al interés general, que puedan contribuir a rebalancear esta concentración de poder actual. El objetivo de estos modelos sería demostrar cómo se pueden diseñar sistemas más democráticos, orientados al interés público y con propósitos bien definidos, basados en los principios y modelos de gobernanza de la IA pública.

Sin embargo, la era de la IA generativa también presenta nuevos desafíos para los data commons como, por ejemplo y quizás el más destacado, el riesgo potencial de una explotación descontrolada de los conjuntos de datos compartidos que podría dar lugar a nuevos desafíos éticos por el uso indebido de los datos y la vulneración de la privacidad.

Por otro lado, la falta de transparencia en cuanto al uso de los data commons por parte de la IA podría también acabar desmotivando a las comunidades que los gestionan poniendo en riesgo su continuidad. Esto se debe a la preocupación de que al final su contribución pueda estar beneficiando principalmente a las grandes plataformas tecnológicas, sin que haya ninguna garantía de un reparto más justo del valor y el impacto generados tal como se pretendía inicialmente."

Por todo lo anterior, organizaciones como Open Future abogan desde hace ya varios años por una Inteligencia Artificial que funcione como un bien común, gestionada y desarrollada como una infraestructura pública digital en beneficio de todos, evitando la concentración de poder y promoviendo la equidad y la transparencia tanto en su desarrollo como en su aplicación.

Para ello proponen una serie de principios que guíen la gobernanza de los bienes comunes de datos en su aplicación para el entrenamiento de la IA de forma que se maximice el valor generado para la sociedad y se minimicen las posibilidades de potenciales abusos por intereses comerciales:

• Compartir tantos datos como sea posible, pero manteniendo las restricciones que puedan resultar necesarias para preservar los derechos individuales y colectivos.
• Ser completamente transparente y proporcionar toda la documentación existente sobre los datos, así como sobre su uso, permitiendo además distinguir claramente entre datos reales y sintéticos.
• Respetar las decisiones tomadas sobre el uso de los datos por parte de las personas que han contribuido previamente a la creación de los datos, ya sea mediante la cesión de sus propios datos o a través de la elaboración de nuevos contenidos, incluyendo también el respeto hacia cualquier marco legal existente.
• Proteger el beneficio común en el uso de los datos y un uso sostenible de los mismos para poder asegurar una gobernanza adecuada a lo largo del tiempo, reconociendo siempre su naturaleza relacional y colectiva.
• Garantizar la calidad de los datos, lo que resulta crítico a la hora de conservar su valor como bien de interés común, especialmente teniendo en cuenta los potenciales riesgos de contaminación asociados a su uso por parte de la IA.
• Establecer instituciones fiables que se encarguen de la gobernanza de los datos y faciliten la participación por parte de toda la comunidad creada en torno a los datos, yendo así un paso más allá de los modelos existentes en la actualidad para los intermediarios de datos.

Casos de uso y aplicaciones

Existen en la actualidad múltiples ejemplos reales que nos ayudan a ilustrar el potencial transformador de los data commons:

• Data commons sanitarios: proyectos como la iniciativa del National Institutes of Health en los Estados Unidos - NIH Common Fund para analizar y compartir grandes conjuntos de datos biomédicos, o el Cancer Research Data Commons del National Cancer Institute, demuestran cómo los data commons pueden contribuir a la aceleración de la investigación y la innovación en salud.

• Entrenamiento de la IA y machine learning: la evaluación de los sistemas de IA depende de conjuntos de datos de prueba rigurosos y estandarizados. Iniciativas como OpenML o MLCommons construyen conjuntos de datos abiertos, a gran escala y diversos, ayudando a la comunidad en general a ofrecer sistemas de IA más precisos y seguros.
• Data commons urbanos y de movilidad: las ciudades que aprovechan plataformas compartidas de datos urbanos mejoran la toma de decisiones y los servicios públicos mediante el análisis colectivo de datos, como es el caso de Barcelona Dades, que además de un amplio repositorio de datos abiertos integra y difunde datos y análisis sobre la evolución demográfica, económica, social y política de la ciudad. Otras iniciativas como el propio OpenStreetMaps pueden también contribuir a proporcionar datos geográficos de libre acceso.
• Preservación de la cultura y el conocimiento: con iniciativas tan relevantes en este campo como el proyecto de Common Voice de Mozilla para preservar y revitalizar los idiomas del mundo, o Wikidata, cuyo objetivo consiste en proporcionar un acceso estructurado a todos los datos provenientes de los proyectos de Wikimedia, incluyendo la popular Wikipedia.

Desafíos en los data commons

A pesar de su promesa y potencial como herramienta transformadora para los nuevos desafíos en la era digital, los data commons afrontan también sus propios desafíos:

• Complejidad en la gobernanza: llegar a conseguir un equilibrio correcto entre la inclusión, el control y la privacidad puede resultar una tarea delicada.
• Sostenibilidad: muchos de los data commons existentes libran una batalla continua para intentar asegurarse la financiación y los recursos que necesitan para mantenerse y garantizar su supervivencia a largo plazo.
• Problemas legales y éticos: abordar los retos relativos a los derechos de propiedad intelectual, la titularidad de datos y el uso ético siguen siendo aspectos críticos que todavía no se han resulto por completo.
• Interoperabilidad: asegurar la compatibilidad entre conjuntos de datos y plataformas es un obstáculo técnico persistente en casi cualquier iniciativa de compartición de datos, y los data commons no iban a ser la excepción.

El camino a seguir

Para desbloquear su pleno potencial, los data commons requieren de una acción colectiva y una apuesta decidida por la innovación. Las acciones clave incluyen:

• Desarrollar modelos de gobernanza estandarizados que consigan el equilibrio entre las consideraciones éticas y los requisitos técnicos.
• Aplicar el principio de reciprocidad en el uso de los datos, exigiendo a aquellos que se benefician de ellos compartir sus resultados de vuelta con la comunidad.
• Protección de datos sensibles mediante la anonimización, evitando que los datos puedan ser utilizados para vigilancia masiva o discriminación.
• Fomentar la inversión en infraestructura para apoyar el intercambio de datos escalable y sostenible.
• Promover la concienciación sobre los beneficios sociales de los data commons para impulsar la participación y la colaboración.

Los responsables políticos, investigadores y organizaciones civiles deberían trabajar juntos para crear un ecosistema en el que los data commons puedan prosperar, fomentando un crecimiento más equitativo en la economía digital y garantizando que los bienes comunes de datos puedan beneficiar a todos.

Conclusión

Los data commons pueden suponer una poderosa herramienta a la hora de democratizar el acceso a los datos y fomentar la innovación. En esta era definida por la IA y la transformación digital, nos ofrecen un camino alternativo hacia el progreso equitativo, sostenible e inclusivo. Al abordar sus desafíos y adoptar un enfoque de gobernanza colaborativa mediante la cooperación entre comunidades, investigadores y reguladores se podrá garantizar un uso equitativo y responsable de los datos.

De este modo se conseguirá que los data commons se conviertan en un pilar fundamental del futuro digital, incluyendo las nuevas aplicaciones de la Inteligencia Artificial, pudiendo servir además como herramienta habilitadora fundamental para algunas de las acciones clave que forman parte de la recién anunciada brújula Europea de competitividad, como la estrategia de la nueva Unión de Datos y la iniciativa de las Gigafábricas de IA.

Contenido elaborado por Carlos Iglesias, Open data Researcher y consultor, World Wide Web Foundation. Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.

En este episodio vamos a hablar de la inteligencia artificial y sus retos, tomando como base el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial que entró en vigor este año. Quédate para conocer los retos oportunidades y novedades del sector de la mano de dos expertos en la materia:

• Ricard Martínez, profesor de derecho constitucional de la Universitat de València en la que dirige la Cátedra de Privacidad y Transformación Digital Microsoft Universidad de Valencia.
• Carmen Torrijos, lingüista computacional, experta en IA aplicada al lenguaje y profesora de minería de texto en la Universidad Carlos III.

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Resumen de la entrevista

1. Está claro que la inteligencia artificial está en continua evolución. Para entrar en materia, me gustaría que nos contarais ¿cuáles son los últimos avances en la IA?

Carmen Torrijos: Surgen muchas aplicaciones nuevas. Por ejemplo, este fin de semana pasado ha tenido mucho eco una IA de generación de imagen en X, en Twitter, no sé si lo habéis seguido, que se llama Grok. Ha tenido bastante impacto, no porque aporte nada nuevo, ya que la generación de imagen es algo que estamos haciendo desde diciembre de 2023. Pero esta es una IA que tiene menos censura, es decir, teníamos hasta ahora muchas dificultades con los sistemas generalistas para hacer imágenes que tuvieran caras de famosos o tuvieran situaciones determinadas y estaba muy vigilado desde cualquier herramienta. Grok lo que hace es levantar todo eso y que cualquiera pueda hacer cualquier tipo de imagen con cualquier persona famosa o con cualquier cara conocida. Es una moda seguramente muy pasajera. Haremos imágenes durante un tiempo y luego se nos pasará.

Y después tenemos también sistemas de creación de podcast automáticos, como Notebook LM. Ya llevamos un par de meses viéndolos y ha sido realmente una de las cosas que a mí, en los últimos meses, me ha sorprendido de verdad. Porque ya parece que todos son innovaciones incrementales: sobre lo que ya tenemos, nos dan algo mejor. Pero esto es algo realmente nuevo que sorprende. Tú subes un PDF y te puede generar un podcast de dos personas hablando de manera totalmente natural, totalmente realista, sobre ese PDF. Es algo que puede hacer Notebook LM que es de Google.

2. El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial es la primera norma jurídica del mundo sobre IA, ¿con qué objetivos se publica este documento que es ya un marco referencial a nivel internacional?

Ricard Martínez:  El Reglamento surge por algo que está implícito en lo que Carmen nos ha contado. Todo esto que Carmen cuenta es porque nos hemos abierto a la misma carrera desenfrenada a la que nos abrimos con la aparición de las redes sociales. Porque cuando esto pasa, no es inocente, no es que las compañías sean generosas, es que las compañías están compitiendo por nuestros datos. Nos gamifican, nos animan a jugar, nos animan a proporcionarles información, por eso se abren. No se abren porque sean generosas, no se abren porque quieran trabajar para el bien común o para la humanidad. Se abren porque les estamos haciendo el trabajo. ¿Qué es lo que la Unión Europea quiere frenar? Lo que aprendimos con las redes sociales. La Unión Europea plantea dos grandes enfoques que voy a tratar de explicar de modo muy sucinto. El primer enfoque es un enfoque de riesgo sistémico. La Unión Europea ha dicho: “no voy a tolerar herramientas de inteligencia artificial que puedan poner en peligro el sistema democrático, es decir, el estado de derecho y mi modo de funcionamiento o que puedan vulnerar gravemente derechos fundamentales”. Eso es una línea roja.

El segundo enfoque es un enfoque de orientación a producto. Una IA es un producto. Cuando usted fabrica un coche, sigue unas reglas que gestionan cómo produce ese coche, y ese coche llega al mercado cuando es seguro, cuando tiene todas las especificaciones. Ese es el segundo gran enfoque del Reglamento. El Reglamento dice que puede usted estar desarrollando una tecnología porque usted está investigando y casi le dejo hacer lo que quiera. Ahora, si esta tecnología va a llegar al mercado, usted catalogará el riesgo. Si el riesgo es bajo o leve, usted va a poder hacer muchas cosas y, prácticamente, con transparencia y códigos de conducta, se lo voy a dar por bueno. Pero si es un riesgo alto, usted va a tener que seguir un proceso de diseño estandarizado, y va a necesitar que un órgano notificado verifique esa tecnología, se asegure que en su documentación usted ha cumplido lo que tiene que cumplir, y entonces le darán un sello CE. Y no acabamos aquí, porque va a haber vigilancia postcomercial. De modo que, a lo largo del ciclo de vida del producto, usted debe garantizar que esto funciona bien y que se ajusta a la norma.

Por otra parte, se establece un control férreo respecto de los grandes modelos de datos, no solo LLM, también puede ser de imagen o de otro tipo de información, cuando crea que pueden plantear riesgos sistémicos.

En ese caso, hay un control muy directo por parte de la Comisión. Por tanto, en el fondo, lo que están diciendo es: "respeten los derechos, garanticen la democracia, produzcan la tecnología de modo ordenado de acuerdo con ciertas especificaciones".

Carmen Torrijos:  Sí, en cuanto a los objetivos está claro. Me he quedado con lo último que decía Ricard sobre producir tecnología de acuerdo a esta Regulación. Tenemos este mantra de que Estados Unidos hace cosas, Europa las regula y China las copia. A mí no me gusta nada generalizar así. Pero es verdad que Europa es pionera en materia de legislación y seríamos mucho más fuertes si pudiéramos producir tecnología acorde a los estándares regulatorios que estamos poniendo. Hoy por hoy todavía no podemos, quizás es una cuestión de darnos tiempo, pero creo que esa es la clave de la soberanía tecnológica en Europa.

3. Para poder producir esa tecnología, los sistemas de IA necesitan datos para entrenar sus modelos. ¿Qué criterios deberían cumplir los datos para poder entrenar correctamente un sistema de IA? ¿Los conjuntos de datos abiertos podrían ser una fuente? ¿De qué manera?

Carmen Torrijos: Los datos con los que alimentamos la IA son el punto de mayor conflicto. ¿Podemos entrenar con cualquier conjunto de datos incluso aunque estén disponibles? No vamos a hablar de datos abiertos, sino de datos disponibles.

Datos abiertos es, por ejemplo, la base de todos los modelos de lenguaje, y todo el mundo esto lo sabe, que es Wikipedia. Wikipedia es un ejemplo ideal para entrenar, porque es abierta, está optimizado para su uso computacional, es descargable, es muy fácil de usar, hay muchísimo lenguaje, por ejemplo, para entrenar modelos de lenguaje, y hay muchísimo conocimiento del mundo. Con lo cual es el conjunto de datos ideal para entrenar un modelo de IA. Y Wikipedia está en abierto, está disponible, es de todos y es para todos, se puede utilizar.

Ahora bien, ¿todos los conjuntos de datos que hay disponibles en Internet se pueden utilizar para entrenar sistemas de IA? Esa es un poco la duda. Porque el hecho de que algo esté publicado en Internet no quiere decir que sea público, de uso público, aunque tú puedas cogerlo y entrenar un sistema y empezar a generar lucro a partir de ese sistema. Tenía unos derechos de autor, una autoría y propiedad intelectual. Ese yo creo que es el conflicto más grave que tenemos ahora mismo en IA generativa porque utiliza contenidos para inspirarse y crear. Y ahí poco a poco Europa está dando pasitos. Por ejemplo, el Ministerio de Cultura ha lanzado una iniciativa para empezar a ver cómo podemos crear contenidos, conjuntos de datos licenciados, que permitan entrenar la IA de una manera legal, ética y con respecto a los derechos de propiedad intelectual de los autores.

Todo esto está generando muchísima fricción. Porque si seguimos así, nos ponemos en contra a muchos ilustradores, traductores, escritores, etc. (todos los creadores que trabajan con el contenido), porque no van a querer que se desarrolle esta tecnología a costa de sus contenidos. De alguna manera hay que encontrar el equilibrio en la regulación y en la innovación para que las dos cosas ocurran. Desde los grandes sistemas tecnológicos que se están desarrollando, sobre todo en Estados Unidos, se repite una idea que es que solo con contenidos licenciados, con conjuntos de datos legales que están libres de propiedad intelectual, o que se ha pagado los rendimientos necesarios por su propiedad intelectual, no se puede llegar al nivel de calidad de las IA's que tenemos ahora. Es decir, solamente con conjuntos de datos legales no hubiéramos tenido ChatGPT al nivel que está el ChatGPT.

Eso no está escrito en piedra y no tiene por qué ser así. Tenemos que seguir investigando, o sea, tenemos que seguir viendo cómo podemos lograr una tecnología de ese nivel, pero que cumpla con la regulación. Porque lo que han hecho en Estados Unidos, lo que ha hecho GPT-4, los grandes modelos del lenguaje, los grandes modelos de generación de imagen, es enseñarnos el camino. Esto es hasta dónde podemos llegar. Pero lo habéis hecho cogiendo contenido que no es vuestro, que no era lícito coger. Tenemos que conseguir volver a ese nivel de calidad, volver a ese nivel de rendimiento de los modelos, respetando la propiedad intelectual del contenido. Y eso es un papel que yo creo que corresponde principalmente a Europa

4. Otra de las cuestiones que le preocupa a la ciudadanía respecto al rápido desarrollo de la IA es el tratamiento de los datos personales. ¿Cómo deberían protegerse y qué condiciones establece el reglamento europeo para ello?

Ricard Martínez: Hay un conjunto de conductas que se han prohibido esencialmente para garantizar los derechos fundamentales de las personas. Pero no es la única medida. Yo le concedo muchísima importancia a un artículo en la norma al que seguramente no le vamos a dar muchas vueltas, pero para mí es clave. Hay un artículo, el cuarto, que en inglés se ha titulado AI Literacy, y en castellano “Formación en inteligencia artificial” que dice que cualquier sujeto que está interviniendo en la cadena de valor tiene que haber sido adecuadamente formado. Tiene que conocer de qué va esto, tiene que conocer cuál es el estado del arte, tiene que conocer cuáles son las implicaciones de la tecnología que va a desarrollar o que va a desplegar. Le concedo mucho valor porque significa incorporar en toda la cadena de valor (desarrollador, comercializador, importador, compañía que despliegue un modelo para su uso, etc.) un conjunto de valores que suponen lo que en inglés se llama accountability, responsabilidad proactiva, por defecto. Esto se puede traducir en un elemento que es muy sencillo, sobre el que se habla hace dos mil años en el mundo del derecho, que es el ‘no hacer daño’, es el principio de no maleficencia.

Con algo tan sencillo como eso, "no haga usted daño a los demás, actúe de buena y garantice sus derechos",  no se deberían producir efectos perversos o efectos dañosos, lo cual no significa que no pueda suceder. Y precisamente eso lo dice el Reglamento muy particularmente cuando se refiere a los sistemas de riesgo alto, pero es aplicable a todos los sistemas. El Reglamento te dice que tienes que garantizar los procesos de cumplimiento y las garantías durante todo el ciclo de vida del sistema. De ahí que sea tan importante la robustez, la resiliencia y el disponer de planes de contingencia que te permiten revertir, paralizar, pasar a control humano, cambiar el modelo de uso cuando se produce algún incidente.

Por tanto, todo el ecosistema está dirigido a ese objetivo de no lesionar derechos, no causar perjuicios. Y hay un elemento que ya no depende de nosotros, depende de las políticas públicas. La IA no solo va a lesionar derechos, va a cambiar el modo en el que entendemos el mundo. Si no hay políticas públicas en el sector educativo que aseguren que nuestros niños y niñas desarrollen capacidades de pensamiento computacional y de ser capaces de tener una relación con una interfaz-máquina, su acceso al mercado de trabajo se va a ver significativamente afectado. Del mismo modo, si no aseguramos la formación continua de los trabajadores en activo y también las políticas públicas de aquellos sectores condenados a desaparecer.

Carmen Torrijos: Me parece muy interesante el enfoque de Ricard de formar es proteger. Formar a la gente, informar a la gente, que la gente tenga capacitación en IA, no solamente la gente que está en la cadena de valor, sino todo el mundo. Cuanto más formas y capacitas, más estás protegiendo a las personas.

Cuando salió la ley, hubo cierta decepción en los entornos IA y sobre todo en los entornos creativos. Porque estábamos en plena efervescencia de la IA generativa y no se estaba regulando apenas la IA generativa, pero se estaban regulando otras cosas que dábamos por hecho que en Europa no iban a pasar, pero que hay que regular para que no puedan pasar. Por ejemplo, la vigilancia biométrica: que Amazon no pueda leerte la cara para decidir si estás más triste ese día y venderte más cosas o sacarte más publicidad o una publicidad determinada. Digo Amazon, pero puede ser cualquier plataforma. Eso, por ejemplo, en Europa no se va a poder hacer porque está prohibido desde la ley, es un uso inaceptable: la vigilancia biométrica.

Otro ejemplo es la puntuación social, el social scoring que vemos que pasa en China, que se dan puntos a los ciudadanos y se accede a servicios públicos a partir de estos puntos. Eso tampoco se va a poder hacer. Y hay que contemplar también esta parte de la ley, porque damos muy por hecho que esto no nos va a ocurrir, pero cuando no lo regulas es cuando ocurre. China tiene instalados 600 millones de cámaras de TRF, de tecnología de reconocimiento facial, que te reconocen con tu DNI. Eso no va a pasar en Europa porque no se puede, porque también es vigilancia biométrica. Entonces hay que entender que la ley quizá parece que va más despacio en lo que ahora nos tiene embelesados que es la IA generativa, pero se ha dedicado a tratar puntos muy importantes que había que cubrir para proteger a las personas. Para no perder derechos fundamentales que ya teníamos ganados.

Por último, la ética tiene un componente muy incómodo, que nadie quiere mirar, que es que a veces hay que revocar. A veces hay que quitar algo que está en funcionamiento, incluso que está dando un beneficio, porque está incurriendo en algún tipo de discriminación, o porque está trayendo algún tipo de consecuencia negativa que viola a los derechos de un colectivo, de una minoría o de alguien vulnerable. Y eso es muy complicado. Cuando ya nos hemos acostumbrado a tener una IA funcionando en determinado contexto, que puede ser incluso un contexto público, parar y decir que esto está discriminando a personas, entonces este sistema no puede seguir en producción y hay que quitarlo. Ese punto es muy complicado, es muy incómodo y cuando hablamos de ética, que hablamos muy fácil de ética, hay que pensar también en cuántos sistemas vamos a tener que parar y revisar antes de poder volver a poner en funcionamiento, por muy fácil que nos hagan la vida o por muy innovadores que parezcan.

5. En este sentido, teniendo en cuenta todo lo que recoge el Reglamento, algunas empresas españolas, por ejemplo, tendrán que adaptarse a este nuevo marco. ¿Qué deberían estar haciendo ya las organizaciones para prepararse? ¿Qué deberían revisar las empresas españolas teniendo en cuenta el reglamento europeo?

Ricard Martínez: Esto es muy importante, porque hay un nivel corporativo empresarial de altas capacidades que a mí no me preocupa porque estas empresas entienden que estamos hablando de una inversión. Y del mismo modo que invirtieron en un modelo basado en procesos que integraba el compliance desde el diseño para protección de datos. El siguiente salto, que es hacer exactamente lo mismo con inteligencia artificial, no diré que carece de importancia, porque posee una importancia relevante, pero digamos que es recorrer un camino que ya se ensayó. Estas empresas ya tienen unidades de compliance, ya tienen asesores, y ya tienen unas rutinas en las que se puede integrar como una parte más del proceso el marco de referencia de la normativa de inteligencia artificial. Al final lo que va a hacer es crecer en un sentido el análisis de riesgos. Seguramente va a obligar a modular los procesos de diseño y también las propias fases de diseño, es decir, mientras que en un diseño de software prácticamente hablamos de pasar de un modelo no funcional a picar código, aquí hay una serie de labores de enriquecimiento, anotación, validación de los conjuntos de datos, prototipado que exigen seguramente más esfuerzo, pero son rutinas que se pueden estandarizar.

Mi experiencia en proyectos europeos en los que hemos trabajado con clientes, es decir, con las PYMES, que esperan que la IA sea plug and play, lo que hemos apreciado es una enorme falta de capacitación. Lo primero que deberías preguntarte no es si tu empresa necesita IA, sino si tu empresa está preparada para la IA. Es una pregunta previa y bastante más relevante. Oiga, usted cree que puede dar un salto a la IA, que puede contratar un determinado tipo de servicios, y nos estamos dando cuenta que es que usted ni siquiera cumple bien la norma de protección de datos.

Hay una cosa, una entidad que se llama Agencia Española de Inteligencia Artificial, AESIA y hay un Ministerio de Transformación Digital, y si no hay políticas públicas de acompañamiento, podemos incurrir en situaciones de riesgo. ¿Por qué? Porque yo tengo el enorme placer de formar en grados y posgrados a futuros emprendedores en inteligencia artificial. Cuando se enfrentan al marco ético y jurídico no diré que se quieren morir, pero se les cae el mundo encima. Porque no hay un soporte, no hay un acompañamiento, no hay recursos, o no los pueden ver, que no le supongan una ronda de inversión que no pueden soportar, o no hay modelos guiados que les ayuden de modo, no diré fácil, pero sí al menos usable.

Por lo tanto, creo que hay un reto sustancial en las políticas públicas, porque si no se da esa combinación, las únicas empresas que podrán competir son las que ya tienen una masa crítica, una capacidad inversora y un capital acumulado que les permite cumplir con la norma. Esta situación podría conducir a un resultado contraproducente.

Queremos recuperar la soberanía digital europea, pero si no hay políticas públicas de inversión, los únicos que van a poder cumplir la norma europea son las empresas de otros países.

Carmen Torrijos: No porque sean de otros países sino porque son más grandes.

Ricard Martínez: Sí, por no citar países.

6. Hemos hablado de retos, pero también es importante destacar oportunidades. ¿Qué aspectos positivos podríais destacar a raíz de esta regulación reciente?

Ricard Martínez: Yo trabajo en la construcción, con fondos europeos, de Cancer Image EU que pretende ser una infraestructura digital para la imagen de cáncer. En estos momentos, hablamos de un partenariado que engloba a 14 países, 76 organizaciones, camino de 93, para generar una base de datos de imagen médica con 25 millones de imágenes  de cáncer con información clínica asociada para el desarrollo de inteligencia artificial. La infraestructura se está construyendo, todavía no existe, y aún así, en el Hospital La Fe, en Valencia, ya se está investigando con mamografías de mujeres que se han practicado el screening bienal y que después han desplegado cáncer, para ver si es capaz de entrenar un modelo de análisis de imagen que sea capaz de reconocer preventivamente esa manchita que el oncólogo o el radiólogo no vieron y que después acabó siendo un cáncer. ¿Significa que te van a poner quimioterapia cinco minutos después? No. Significa que te van a monitorizar, que van a tener una capacidad de reacción temprana. Y que el sistema de salud se va a ahorrar doscientos mil euros. Por mencionar alguna oportunidad.

Por otra parte, las oportunidades hay que buscarlas, además, en otras normas. No solo en el Reglamento de Inteligencia Artificial. Hay que irse a Data Governance Act, que quiere contrarrestar el monopolio de datos que tienen las empresas norteamericanas con una compartición de datos desde el sector público, privado y desde la propia ciudadanía. Con Data Act, que pretende empoderar a los ciudadanos para que puedan recuperar sus datos y compartirlos mediante consentimiento. Y finalmente con el European Health Data Space que quiere crear un ecosistema de datos de salud para promover la innovación, la investigación y el emprendimiento. Ese ecosistema de espacios de datos es el que debería ser un enorme generador de espacios de oportunidad.

Y además, yo no sé si lo van a conseguir o no, pero pretende ser coherente con nuestro ecosistema empresarial. Es decir, un ecosistema de pequeña y mediana empresa que no tiene altas capacidades en la generación de datos y lo que le vamos a hacer es a construirles el campo. Les vamos a crear los espacios de datos, les vamos a crear los intermediarios, los servicios de intermediación y esperemos que ese ecosistema en su conjunto permita que el talento europeo emerja desde la pequeña y media empresa. ¿Que se vaya a conseguir o no? No lo sé, pero el escenario de oportunidad parece muy interesante.

Carmen Torrijos: Si preguntas por oportunidades, oportunidades todas. No solamente la inteligencia artificial, sino todo el avance tecnológico, es un campo tan grande que puede traer oportunidades de todo tipo. Lo que hay que hacer es bajar las barreras, que ese es el problema que tenemos. Y barreras las tenemos también de muchos tipos, porque tenemos barreras técnicas, de talento, salariales, disciplinares, de género, generacionales, etc.

Tenemos que concentrar las energías en bajar esas barreras, y luego también creo que seguimos viniendo del mundo analógico y tenemos poca conciencia global de que tanto lo digital como todo lo que afecta a la IA y a los datos es un fenómeno global. No sirve de nada mantenerlo todo en lo local, o en lo nacional, o ni siquiera a nivel europeo, sino que es un fenómeno global. Los grandes problemas que tenemos vienen porque tenemos empresas tecnológicas que se desarrollan en Estados Unidos trabajando en Europa con datos de ciudadanos europeos. Ahí se genera muchísima fricción. Todo lo que pueda llevar a algo más global va a ir siempre en favor de la innovación y va a ir siempre en favor de la tecnología. Lo primero es levantar las barreras dentro de Europa. Esa es una parte muy positiva de la ley.

7. Llegados a este punto, nos gustaría realizar un repaso sobre el estado en el que nos encontramos y las perspectivas de futuro. ¿Cómo veis el futuro de la inteligencia artificial en Europa?

Ricard Martínez: Yo tengo dos visiones: una positiva y una negativa. Y las dos vienen de mi experiencia en protección de datos. Si ahora que tenemos un marco normativo, las autoridades reguladoras, me refiero desde inteligencia artificial y desde protección de datos, no son capaces de encontrar soluciones funcionales y aterrizadas, y generan políticas públicas desde arriba hacia abajo y desde una excelencia que no se corresponde con las capacidades y las posibilidades de la investigación -me refiero no solo a la investigación empresarial, también a la universitaria-, veo el futuro muy negro. Si por el contrario, entendemos de modo dinámico la regulación con políticas públicas de soporte y acompañamiento que generen las capacidades para esa excelencia, veo un futuro prometedor porque en principio lo que haremos será competir en el mercado con las mismas soluciones que los demás, pero responsive: seguras, responsables y confiables.

Carmen: Sí, yo estoy muy de acuerdo. Yo introduzco en eso la variable tiempo, ¿no? Porque creo que hay que tener mucho cuidado en no generar más desigualdad de la que ya tenemos. Más desigualdad entre empresas, más desigualdad entre la ciudadanía. Si tenemos cuidado con eso, que se dice fácil, pero se hace difícil, yo creo que el futuro puede ser brillante, pero no lo va a ser de manera inmediata. Es decir, vamos a tener que pasar por una época más oscura de adaptación al cambio. Igual que muchos temas de la digitalización ya no nos son ajenos, ya están trabajados, ya hemos pasado por ellos y ya los hemos regulado, la inteligencia artificial necesita su tiempo también.

Llevamos muy pocos años de IA, muy pocos años de IA generativa. De hecho, dos años no es nada en un cambio tecnológico a nivel mundial. Y tenemos que dar tiempo a las leyes y tenemos también que dar tiempo a que ocurran cosas. Por ejemplo, pongo un ejemplo muy evidente, la denuncia del New York Times a Microsoft y a OpenAI no se ha resuelto todavía. Llevamos un año, se interpuso en diciembre de 2023, el New York Times se queja de que han entrenado con sus contenidos los sistemas de IA y en un año no se ha conseguido llegar a nada en ese proceso. Los procesos judiciales son muy lentos. Necesitamos que ocurran más cosas. Y que se resuelvan más procesos de este tipo para tener precedentes y para tener madurez como sociedad en lo que está ocurriendo, y nos falta mucho. Es como que no ha pasado casi nada. Entonces, la variable tiempo creo que es importante y creo que, aunque al principio tengamos un futuro más negro, como dice Ricard, creo que a largo plazo, si mantenemos claros los límites, podemos llegar a algo brillante.

Clips de la entrevista

Como cada año, desde el equipo de datos.gob.es te deseamos unas felices fiestas. Si esta Navidad te apetece regalar o autorregalarte conocimiento, te traemos nuestra tradicional carta navideña con ideas para pedir a Papá Noel o a los Reyes Magos.

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Maniac de Benjamín Labatut

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• ¿A quién va dirigido? Esta novela de ciencia ficción está dirigida a toda persona interesada en la historia de la ciencia, la tecnología y sus implicaciones filosóficas y sociales. Es ideal para quienes disfrutan de narrativas que combinan el thriller con profundas reflexiones sobre el futuro de la humanidad y el avance tecnológico. También es adecuado para aquellos que buscan una obra literaria que se adentre en los límites del pensamiento, la razón y la inteligencia artificial.

Toma el control de tus datos, de Alicia Asin

• ¿De qué va? Este libro recopila recursos para comprender mejor el entorno digital en el que vivimos, utilizando ejemplos prácticos y definiciones claras que facilitan que cualquiera pueda entender cómo las tecnologías afectan nuestra vida personal y social. Además, nos invita a ser más conscientes de las consecuencias del uso indiscriminado de nuestros datos, desde el rastro digital que dejamos o el manejo de nuestra privacidad en las redes sociales, hasta el comercio en la dark web. También alerta sobre el uso legítimo, pero a veces invasivo que muchas empresas hacen de nuestros comportamientos en línea.
• ¿A quién va dirigido? La autora de este libro es CEO de la empresa reutilizadora de datos Libelium que participó en uno de nuestros Encuentros Aporta y es una experta referente en privacidad, uso apropiado de los datos y espacios de datos, entre otros.  En este libro ofrece una perspectiva empresarial a través de una obra dirigida al público general.

Gobierno, gestión y calidad de la inteligencia artificial de Mario Geraldo Piattini

• ¿De qué va? La inteligencia artificial está cada vez más presente en nuestra vida diaria y en la transformación digital de empresas y organismos públicos ofreciendo tanto beneficios como posibles riesgos. Para aprovechar correctamente las ventajas de la IA y evitar problemáticas es muy importante contar con sistemas éticos, legales y responsables. En este libro se ofrece una visión general de las principales normas y herramientas para gestionar y asegurar la calidad de los sistemas inteligentes. Para ello, aporta ejemplos claros sobre las mejores prácticas disponibles. 
• ¿A quién va dirigido? Aunque cualquier persona puede leerlo, el libro proporciona herramientas para ayudar a las empresas a afrontar los desafíos de la IA, creando sistemas que respeten principios éticos y se alineen con las mejores prácticas ingenieriles.

Nexus, de Yuval Noah

• ¿De qué va? En esta nueva entrega, uno de los escritores de moda, analiza cómo las redes de la información han moldeado la historia humana, desde la Edad de Piedra hasta la era actual. Este ensayo explora la relación entre la información, la verdad, la burocracia, la mitología, la sabiduría y el poder, y cómo diferentes sociedades han utilizado la información para imponer orden, con consecuencias tanto positivas como negativas. En este contexto, el autor plantea las urgentes decisiones que debemos tomar frente a las amenazas actuales, como el impacto de la inteligencia no humana en nuestra existencia.
• ¿A quién va dirigido? Es una obra mainstream, es decir, cualquier persona puede leerlo y lo más probable es que disfrute de su lectura. Es una opción especialmente atractiva para lectores que buscan reflexionar sobre el papel de la información en la sociedad moderna y sus implicaciones para el futuro de la humanidad, en un contexto donde las tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial, están desafiando nuestra forma de vida.

Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play de David Foster (segunda edición 2024)

• ¿De qué va? Este libro práctico nos sumerge en el fascinante mundo del aprendizaje profundo generativo, explorando cómo las máquinas pueden crear arte, música y texto. A través de sus páginas, Foster nos guía por las arquitecturas más innovadoras como VAEs, GANs y modelos de difusión, explicando cómo estas tecnologías pueden transformar fotografías, generar música e incluso escribir textos. El libro comienza con los fundamentos del deep learning y progresa hacia aplicaciones de vanguardia, incluyendo la creación de imágenes con Stable Diffusion, la generación de texto con GPT y la composición musical con MuSEGAN. Es una obra que combina el rigor técnico con la creatividad artística.
• ¿A quién va dirigido? Este manual técnico está pensado para ingenieros de machine learning, científicos de datos y desarrolladores que quieran adentrarse en el campo del aprendizaje profundo generativo. Es ideal para aquellos que ya tienen una base en programación y machine learning, y desean explorar cómo las máquinas pueden crear contenido original. También resultará valioso para profesionales creativos interesados en entender cómo la IA puede amplificar sus capacidades artísticas. El libro encuentra el equilibrio perfecto entre la teoría matemática y la implementación práctica, haciendo accesibles conceptos complejos mediante ejemplos concretos y código funcional.

Information is beautiful, de David McCandless

• ¿De qué va? Esta guía visual en inglés nos ayuda a entender cómo funciona el mundo a través de impactantes infografías y visualizaciones de datos. Esta nueva edición ha sido completamente revisada, con más de 20 actualizaciones y 20 nuevas visualizaciones. Presenta la información de una manera que se puede hojear fácilmente, pero que también invita a una exploración más profunda.
• ¿A quién va dirigido? Este libro está dirigido a cualquier persona interesada en ver y comprender la información de una manera diferente. Es perfecto para aquellos que buscan una forma innovadora y visualmente atractiva de entender el mundo que nos rodea. Además, es ideal para quienes disfrutan de explorar datos, hechos y sus interrelaciones de una forma entretenida y accesible.

Collecting Field Data with QGIS and Mergin Maps, de Kurt Menke y Alexandra Bucha Rasova.

• ¿De qué va? Este libro en inglés te enseña a dominar la plataforma Mergin Maps para recopilar, compartir y gestionar datos de campo utilizando QGIS. La obra abarca desde los conceptos básicos, como la configuración de proyectos en QGIS y la realización de encuestas de campo, hasta flujos de trabajo avanzados para personalizar proyectos y gestionar colaboraciones. Además, se incluyen detalles sobre cómo crear mapas, configurar capas de encuesta y trabajar con formularios inteligentes para la recolección de datos.
• ¿A quién va dirigido? Aunque es una opción algo más técnica que las propuestas anteriores, el libro está dirigido a nuevos usuarios de Mergin Maps y QGIS. También es útil para quienes ya estén familiarizados con estas herramientas y buscan profundizar en flujos de trabajo más avanzados.

Un verdor terrible de Benjamin Labatut

• ¿De qué va? Este libro es una fascinante mezcla de ciencia y literatura, que narra descubrimientos científicos y sus implicaciones, tanto positivas como negativas. A través de historias impactantes, como la creación del azul de Prusia y su conexión con la guerra química, las exploraciones matemáticas de Grothendieck y la lucha entre científicos como Schrödinger y Heisenberg, el autor, Benjamín Labatut, nos lleva a explorar los límites de la ciencia, las locuras del conocimiento y las consecuencias imprevistas de los avances científicos. La obra convierte la ciencia en literatura, presentando a los científicos como personajes complejos y humanos.
• ¿A quién va dirigido? El libro está dirigido a un público general interesado en la ciencia, la historia de los descubrimientos y las historias humanas detrás de ellos, con un enfoque en aquellos que buscan una aproximación literaria y profunda a temas científicos. Es ideal para quienes disfrutan de obras que exploran la complejidad del conocimiento y sus efectos en el mundo.

Designing Better Maps: A Guide for GIS Users, de Cynthia A. Brewer.

• ¿De qué va? Es una guía en inglés escrita por la experta cartógrafa que enseña a crear mapas exitosos utilizando cualquier herramienta GIS o de ilustración. A través de sus 400 ilustraciones a todo color, el libro cubre las mejores prácticas de diseño cartográfico aplicadas tanto a mapas de referencia como a mapas estadísticos. Los temas incluyen planificación de mapas, uso de mapas base, manejo de escala y tiempo, explicación de mapas, publicación y compartición, uso de tipografía y etiquetas, comprensión y uso del color, y personalización de símbolos.
• ¿A quién va dirigido? Este libro está dirigido a todos los usuarios de sistemas de información geográfica (GIS), desde principiantes hasta cartógrafos avanzados, que deseen mejorar sus habilidades en diseño de mapas.

Aunque en el post vinculamos muchos enlaces de compra. Si te interesa alguna opción, te animamos que preguntes en la librería de tu barrio para apoyar al pequeño comercio durante las fiestas. ¿Conoces algún otro título interesante? Escríbelo en comentarios o envíanoslo a dinamizacion@datos.gob.es. ¡Te leemos!

2023 fue un año cargado de novedades en materia de inteligencia artificial, algoritmos y tecnologías relacionadas con los datos. Por ello, estas fiestas navideñas se configuran como un buen momento para aprovechar la llegada de los Reyes Magos y pedirles un libro para disfrutar de su lectura en los días de fiesta, el descanso merecido y la vuelta a la rutina tras el periodo vacacional. 

Tanto si estás buscando una lectura que haga mejorar tu perfil profesional, conocer novedades y aplicaciones tecnológicas ligadas al mundo de los datos y la inteligencia artificial, como si quieres ofrecer a tus seres más queridos un regalo didáctico e interesante, desde datos.gob.es queremos proponerte algunos ejemplos. Para la elaboración de la lista hemos contado con la opinión de expertos en la materia.  

¡Coge papel y lápiz porque todavía estás a tiempo de incluirlos en tu carta a los Reyes Magos!  

1. Inteligencia Artificial: Ficción, Realidad y... sueños, Nuria Oliver, Real Academia de Ingeniería GTT (2023)  

¿De qué trata?: El libro tiene su origen en el discurso de ingreso en la Real Academia de Ingeniería de la autora. En él, explora la historia de la IA, sus implicaciones y desarrollo, describe su impacto actual y plantea diversas perspectivas.  

¿A quién va dirigido?: Está pensado para personas con interés en introducirse en el mundo de la Inteligencia Artificial, conocer su historia y aplicaciones prácticas. También se dirige a aquellas personas que quieren adentrarse en el mundo de la IA ética y aprender cómo utilizarla para un bien social.  

 2. A Data-Driven Company. 21 Claves para crear valor a través de los datos y de la Inteligencia Artificial, Richard Benjamins, Lid Editorial (2022)   

¿De qué trata?: A Data-Driven Company analiza 21 decisiones clave a las que tienen que hacer frente las compañías para convertirse en una empresa orientada hacia los datos y la IA. En él se abordan las típicas decisiones organizativas, tecnológicas, empresariales, de personal y éticas que las organizaciones deben afrontar para empezar a tomar decisiones basadas en datos, incluyendo cómo financiar su estrategia de datos, organizar equipos, medir los resultados y escalar.   

¿A quién va dirigido?: Sirve tanto para profesionales que empiezan a trabajar con datos, como para aquellos que ya tienen experiencia, pero necesitan adaptarse para trabajar con big data, analítica o inteligencia artificial.  

3. Digital Empires: The Global Battle to Regulate Technology, Anu Bradford, OUP USA (2023)  

¿De qué trata?: Ante los avances tecnológicos en todo el mundo y la llegada de gigantes empresariales repartidos en las potencias internacionales, Bradford examina tres enfoques regulatorios que compiten entre sí: el modelo estadounidense donde lo que prima es el mercado, el modelo chino condicionado por el Estado y el modelo regulatorio europeo, centrado en los derechos. A través de sus páginas, se analiza cómo los gobiernos y las empresas tecnológicas navegan por los inevitables conflictos que surgen cuando estos enfoques regulatorios chocan en el ámbito internacional.   

¿A quién va dirigido?: Es un libro pensado para quienes desean conocer más sobre el enfoque regulador de las tecnologías alrededor del mundo y cómo afecta al ámbito empresarial. Está redactado de manera clara y comprensible, a pesar de la complejidad del tema. Sin embargo, el lector deberá saber inglés, porque aún no se ha traducido a nuestro idioma.  

4. El mito del algoritmo, Richard Benjamins e Idoia Salazar, Anaya Multimedia (2020) 

¿De qué trata?: La inteligencia artificial y su uso exponencial en múltiples disciplinas está provocando un cambio social sin precedentes. Con ello, empiezan a surgir pensamientos filosóficos tan profundos como la existencia del alma o debates relacionados con la posibilidad de que las máquinas tengan sentimientos. Se trata de un libro para conocer los desafíos, retos y oportunidades de esta tecnología.  

¿A quién va dirigido?: Está dirigido a personas con interés en la filosofía de la tecnología y el desarrollo de avances tecnológicos. Al usar un lenguaje sencillo y esclarecedor, es un libro al alcance de un público generalista.  

5. ¿Cómo sobrevivir a la incertidumbre?, de Anabel Forte Deltell, Next Door Publishers 

¿De qué trata?: Explica de forma sencilla y con ejemplos cómo la estadística y la probabilidad están más presentes en la vida diaria. El libro parte de la actualidad, en la que datos, números, porcentajes y gráficos se han adueñado del día a día y se han convertido en indispensables para tomar decisiones o para comprender el mundo que nos rodea. 

¿A quién va dirigido?: A un público general que quiere entender cómo el análisis de los datos, la estadística y la probabilidad van configurando buena parte de las decisiones políticas, sociales, económicas...  

6. Análisis espacial con R: Usa R como un Sistema de Información Geográfica, Jean François Mas, European Scientific Institute 

¿De qué trata?: Se trata de un libro más técnico, en el que se realiza una breve introducción de los principales conceptos para el manejo del lenguaje y entorno de programación R (tipos de objetos y operaciones básicas) para posteriormente acercar al lector al uso de la librería o paquete sf, para datos espaciales en formato vector a través de sus principales funciones para lectura, escritura y análisis. El libro aborda, desde una perspectiva práctica y aplicativa con un lenguaje de fácil entendimiento, los primeros pasos para iniciarse con el manejo de R en aplicaciones de análisis espacial; para ello, es necesario que los usuarios tengan conocimientos básicos de Sistemas de Información Geográfica. 

¿A quién va dirigido?: A un público con algún conocimiento en R y conocimientos básicos de GIS que desean introducirse en el mundo de las aplicaciones de análisis espacial.  

Esta es solo una pequeña muestra de la gran variedad de literatura existente relacionada con el mundo de los datos. Seguro que nos dejamos algún libro interesante sin incluir por lo que, si tienes alguna recomendación extra que quieres hacer, no dudes en dejarnos tu título favorito en comentarios. Quienes formamos el equipo de datos.gob.es estaremos encantados de leer vuestras recomendaciones.