Inteligencia artificial y gobernanza urbana (Parte II)
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La integración de la inteligencia artificial en la gestión de la información de la ciudad debe ir acompañada de una radicalmente sólida política de transparencia de los datos y gestión participativa de la información de utilidad pública
Lo abordado en la primera entrega precisa de lograr distinguir eficientemente entre el “ruido digital” –como se le conoce al conjunto de datos que no genera valor o que induce a la confusión– y la información realmente útil para aprovecharla en la toma de decisiones.
Esto precisa de refinadas estrategias de minería de datos que tengan, entre sus activos principales, canales óptimos de recolección de información, diseñados bajo el enfoque de quién aporta la información, su motivación para hacerlo y el grado de utilidad de esta.
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Lo anterior no excluye la posibilidad de aprovechar información recolectada en plataformas abiertas. Sin embargo, esto obliga a contar con mecanismos ágiles y efectivos para la depuración de datos, considerando el nulo control sobre lo que en estas se genera.
Asimismo, será necesario contar con un estructurado entrenamiento del modelo de IA que se pretenda aplicar, a efecto de garantizar que el enfoque esperado sea la línea conductora del razonamiento lógico del modelo y que su crecimiento guarde fidelidad a dicho enfoque.
La correlación estratégica de los datos recolectados en distintos momentos y contextos, aportará en tiempo real soluciones viables a problemáticas fluctuantes, que un grupo de expertos difícilmente podría generar con la rapidez necesaria para garantizar su pertinencia.
Es aquí donde encontramos un valioso activo de lo planteado. La gestión de la información urbana comienza a alejarse del tradicional monólogo de lo público desde las instancias gubernamentales, para convertirse en un permanente diálogo moderado por la tecnología.
Por supuesto, con “moderado” no me refiero a limitado o censurado, sino a adecuadamente articulado a una complejísima narrativa de ciudad, donde las y los habitantes se encontrarán a sí mismos de forma natural como sujetos activos en el codiseño de la ciudad.
Al articular el diálogo de lo urbano desde una sólida disciplina en la permanente recolección y procesamiento de datos, se prescinde, en automático, de los complejos mecanismos y requisitos para que los habitantes de la ciudad puedan realmente proponer u opinar sobre ella.
Es precisamente por esto que será importante tener en seria consideración desafíos éticos que no se pueden dejar de lado. Las preguntas sobre qué puede, qué quiere y qué debe hacer el gobierno con la información recolectada serán verdaderamente trascendentales.
Igualmente lo será definir quiénes vigilarán el adecuado uso de la información que se pone en manos de la administración pública en cualquier nivel. Claramente, la tentación de pasar de la recolección y procesamiento de datos a la vigilancia intrusiva sería un peligro latente.
Deberá cuidarse que la “gobernanza de los datos” no abra la puerta a un nada deseable control social automatizado. Teniendo el gobierno el monopolio de la fuerza, otorgarle también el monopolio de la información sería un error de consecuencias difíciles de prever.
En atención a lo anterior, la integración de la inteligencia artificial en la gestión de la información de la ciudad debe ir acompañada de una radicalmente sólida política de transparencia de los datos y gestión participativa de la información de utilidad pública.
Ahora que, si abordamos posibilidades que hasta hace poco parecían más de ciencia ficción que de realidad probable, habría que considerar también el riesgo de que la inteligencia artificial deje de ser una herramienta tecnológica para convertirse en un nuevo sujeto activo.
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Es decir, si se otorga personalidad a un ente racional no humano, con muy superiores capacidades de aprendizaje y razonamiento de datos –que difícilmente se sometería a algo parecido a las Leyes de Asimov– tendríamos que cambiar por completo la ecuación.
Esto será materia de otra colaboración. Regresando a los desafíos éticos, si no existe un seguimiento dedicado y responsable desde quienes se responsabilicen en la comentada función de vigilancia, el procesamiento de datos podría derivar en errores monumentales.
Un modelo de IA indebidamente entrenado podría, por ejemplo, determinar que la exclusión territorial de grupos vulnerables es una dinámica necesaria, sólo porque “aprendió” que la prioridad es la competitividad, dejando de lado la vital relevancia de la dignidad humana.
La IA puede procesar datos, identificar consensos y proponer soluciones eficientes, pero la decisión final, sobre qué tipo de ciudad queremos, debe seguir siendo una tarea exclusivamente humana.
Que este 2026 la vida nos permita seguir delineando un futuro posible.
