Repensando la pobreza, repensando la tecnología

¿Puede la tecnología ser una poderosa herramienta para luchar contra la pobreza de una forma innovadora y disruptiva? Hay que probar en el terreno. 

Usualmente tendemos a ver la realidad social como fenómenos agregados, con estadísticas, proyecciones y gráficos que buscan explicar de manera simplificada una realidad por demás compleja. El mundo del trabajo, las estadísticas de desempleo, el porcentaje de pobreza o los coeficientes que miden la desigualdad tienen el objetivo de volver medible una realidad que muchas veces nos desborda.

Una de las grandes promesas de las disrupciones tecnológicas que llegaron con la cuarta revolución industrial es mejorar radicalmente la precisión y el contenido específico de esas estadísticas para que ese supuesto conocimiento de la realidad que nos brindan sea más exacto. Pero ya volveremos inmediatamente a estas técnicas, como la inteligencia artificial o mediante la ciencia de datos.

Esta forma de abordar la realidad social, tal como advierten en su libro Repensar la pobreza Abhijit Banerjee y Esther Duflo, trae consigo un problema: a medida que agregamos variables complejas de la realidad social mediante la estadística, nos vamos alejando de los elementos específicos que están causando ese determinado problema social, como puede ser la pobreza, pero también el desempleo juvenil, la informalidad o la deserción escolar, por mencionar algunos de tantos.

Dicho de otro modo, el número dos es igual en Burundi y en Estados Unidos. Sin embargo, las características de la pobreza, la experiencia de vida y las necesidades de una persona en situación de vulnerabilidad en esos dos países son radicalmente distintas. Si enfocamos la cuestión de la pobreza en las estadísticas, muy probablemente vayamos a tender a comparar dos realidades que son incomparables, como las de la pobreza en Burundi y Estados Unidos.

El problema con esto sería, entonces, creer que una persona pobre tiene la misma experiencia de vida y las mismas necesidades en dos contextos totalmente distintos y que, en consecuencia, se podrían implementar programas sociales enlatados que solucionaran el problema en todos lados.

¿Cómo solucionamos la pobreza? Hasta acá solo tenemos un diagnóstico sobre cómo no se deberían encarar los problemas sociales. Pero si la pregunta es “entonces, ¿qué hacemos?”, el enfoque presentado por los autores de este libro tiene también una noción para aportar en ese sentido.

El enfoque experimental aplicado a los problemas sociales tiene la ventaja de que nos permite conocer mucho mejor la realidad específica de cada terreno y quitar de nuestra caja de herramientas los programas enlatados. Esta visión nos obliga también a tener nuestra mente abierta a nuevas posibilidades y alternativas para abordar los problemas sociales, y estar dispuestos a poner en cuestionamiento aquellas cosas que damos por hecho en términos teóricos.

Además, por otro lado, el enfoque económico conductual agrega un componente novedoso a la forma en que entendemos o podemos trabajar en solucionar los problemas sociales, poniendo el foco en la forma en que los distintos actores perciben la realidad y actúan en consecuencia. Así, por ejemplo, los autores descubrieron que es más factible que la comunidad decida aportar para la solución del problema de la pobreza cuando se le presenta un caso puntual de una persona que si se le presenta una estadística con un problema global. Parafraseando otras situaciones, podríamos decir que una persona en situación de vulnerabilidad representa una tragedia, mientras que millones de personas en esa situación son vistas como estadística.

¿Cómo puede ayudarnos la tecnología? Este enfoque, sin duda novedoso, sobre la cuestión de la pobreza puede llevarnos a reflexionar sobre el rol de la tecnología como una herramienta que podría ayudarnos a profundizar esta nueva forma de afrontar la cuestión social. Como decíamos, las disrupciones tecnológicas que llegaron con la cuarta revolución industrial, tales como machine learning, big data e inteligencia artificial, ayudan a mejorar la precisión y el contenido específico de esas estadísticas para que ese supuesto conocimiento de la realidad que nos brindan sea más exacto.

Utilizando IA, por ejemplo, podríamos desarrollar algoritmos que permitan identificar con alto grado de precisión aquellas familias que tienen más posibilidad de sufrir deserción escolar o deficiencia alimentaria, por mencionar algún ejemplo. Sin ir más lejos, en la provincia de Salta, desde el Ministerio de Primera Infancia, esto se viene aplicando en conjunto con Microsoft desde el año 2017.

Daría la impresión que, en línea con lo que plantean los autores en 2012, y aun más dinamizado por la disrupción tecnológica que trae la cuarta revolución industrial, el conocimiento en mayor profundidad del terreno y de los ciudadanos en situación de vulnerabilidad nos permite aplicar políticas sociales mucho más focalizadas y generar mayor impacto con menos recursos.

La gran pregunta que se despierta de esta reflexión es: ¿puede entonces la tecnología ser una poderosa herramienta para luchar contra la pobreza de una forma innovadora y disruptiva? En principio, parecería que sí. Pero, como dirían Abhijit Banerjee y Esther Duflo, será cuestión de probar cómo funcionan estas ideas en el campo.