Nueva guía práctica: ‘Conectando IA a datos gubernamentales’

En la Open Knowledge Foundation (OKFN), llevamos más de dos décadas promoviendo las tecnologías y los estándares abiertos en beneficio del interés público. Nuestro trabajo más reciente, en el marco de la iniciativa AI Learning Labs, plantea una pregunta apremiante: ¿cómo podemos utilizar la inteligencia artificial para hacer que los datos públicos sean más accesibles sin sacrificar la precisión ni la confianza?

Los datos públicos son esenciales para la rendición de cuentas, la participación y la toma de decisiones informadas. Sin embargo, con demasiada frecuencia, la ciudadanía, las personas investigadoras y periodistas deben navegar por portales complejos y dominar consultas técnicas simplemente para obtener respuestas. Por eso creamos una guía práctica para compartir lo que hemos aprendido sobre cómo integrar la inteligencia artificial con los datos gubernamentales de manera responsable.

Hoy publicamos los resultados: The Tech We Want | AI Learning Labs — Conectando IA a datos gubernamentales

Esta guía forma parte de la serie The Tech We Want, nuestro diálogo continuo sobre la creación de herramientas digitales que sean sencillas, duraderas y verdaderamente útiles, como contrapunto a las soluciones excesivamente complejas de las grandes empresas tecnológicas.

Entre los contenidos clave de la guía se incluyen:

🧑🏽‍🍳 Una ‘receta’ piloto — el equipo, la infraestructura y el cronograma necesarios para ayudarte a replicar nuestro enfoque, desde la alineación de objetivos hasta las pruebas y la reflexión.

📋 6 pasos para crear un marco de procedencia de datos para agentes de IA, que garantice que cada respuesta tenga un rastro claro que conduzca al registro de origen.

🤗 Recomendaciones prácticas para personas y máquinas, que abarcan desde cómo distinguir los hechos de las interpretaciones hasta cómo validar los cálculos aritméticos.

⏸️ Una sección reflexiva en la que se reconocen los límites de la experimentación, incluido el problema del «chat en blanco».

El mensaje principal es sencillo: una procedencia clara ayuda a mejorar el acceso a los datos públicos con la ayuda de la IA, aunque no existe un enfoque único que sirva para todos los casos. Las herramientas que usamos para publicar y consultar datos abiertos deben evolucionar para adaptarse a la forma en que las personas y los sistemas formulan preguntas hoy en día, ¡pero es necesario saber cuáles son esas preguntas!

Nos encantaría saber: ¿cómo han abordado la procedencia de los datos en sus proyectos de IA de interés público? Compartan sus reflexiones con nosotros en info@okfn.org y únanse a la conversación en el Open Knowledge Forum.

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Agradecimientos

Queremos expresar nuestro especial agradecimiento a los equipos de la Contraloría General de la República (CGU) de Brasil y de la Agencia para el Gobierno Electrónico y la Sociedad de la Información de Uruguay (AGESIC) por su colaboración en los proyectos pilotos.

Agradecemos el apoyo de la Patrick J. McGovern Foundation. Obtén más información sobre sus programas de financiamientohaquí.