sandbox
Zúrich se ubica en el norte de Suiza y es un importante centro financiero de este país. La convergencia de diferentes factores como la radicación de empresas, la oferta cultural y artística, su gastronomía, entre otros, hicieron posible que se convierta en un destino llamativo para muchas personas.
Además de sus atractivos turísticos, en esta ciudad emergen la innovación y la tecnología. Por quinta vez consecutiva, la ciudad obtuvo el primer puesto en el Índice de Ciudades Inteligentes del Instituto Internacional para el Desarrollo Gerencial (IMD). Algunas dimensiones que se evalúan en el Índice son salud, seguridad, movilidad, oportunidades de trabajo y educativas, actividades culturales y espacios verdes.
El sector público local se encuentra liderando una agenda de innovación y transformación de la ciudad. Una de sus innovaciones fue el Sandbox de Inteligencia Artificial (IA). Se trata de un entorno de prueba para la implementación de proyectos de IA donde se aclaran cuestiones regulatorias y se proporcionan datos del ecosistema de administración.
En una entrevista para +COMUNIDAD, Raphael Von Thiessen, el responsable de este proyecto nos cuenta de qué se trata, cómo lo implementaron y cuáles son los beneficios de su aplicación.
━ Si tuvieras que explicarle a alguien que no sabe qué es un sandbox o cómo funciona, ¿cómo describirías el Sandbox de Innovación de Zurich?
━ El término “sandbox” puede significar diferentes cosas según el contexto. Para quienes tienen una formación técnica, suele referirse a una infraestructura tecnológica utilizada para probar código o nuevas características de un producto digital. Los expertos en normativas, por otro lado, ven un sandbox como un espacio para explorar cuestiones legales.
Para nosotros, el sandbox es un entorno de pruebas donde podemos experimentar, validar y desarrollar soluciones de IA en la intersección de la administración pública, la economía y la investigación. Tiene tres aspectos principales: primero, el sandbox proporciona un entorno controlado para la innovación en IA (temporalmente limitado); segundo, existe una supervisión de lo que sucede dentro del sandbox (por parte de expertos legales); tercero, todos los aprendizajes se comparten abiertamente (a través de las mejores prácticas).
━ ¿Cómo pudieron desarrollar el sandbox desde el sector público? ¿Se enfrentaron a alguna barrera burocrática o regulatoria?
━ En nuestro caso, varias autoridades públicas de la administración regional lanzaron el sandbox junto con entidades del sector privado e institutos de investigación. Esta amplia configuración nos permitió comenzar rápidamente y sin muchas barreras burocráticas. Solo pasaron cinco meses desde el inicio oficial hasta el lanzamiento de la primera convocatoria de proyectos. Como el sandbox representa un enfoque de abajo hacia arriba, la velocidad y la agilidad son aspectos cruciales de una iniciativa de este tipo. Está destinado a complementar marcos estratégicos e integrales de arriba hacia abajo (por ejemplo, marcos de gobernanza de IA para toda la administración pública).
━ ¿Podrías contarnos algún proyecto que haya utilizado el sandbox y haya generado un impacto positivo?
━ Hemos completado con éxito cinco proyectos dentro del sandbox. Un gran ejemplo es la solución de estacionamiento inteligente que probamos utilizando el reconocimiento de imágenes en espacios públicos. Dado que se trata de un tema delicado, reunimos una gran cantidad de información valiosa sobre cómo implementar dicha tecnología de manera responsable y de conformidad con los requisitos de protección de datos. Esto dio como resultado un enfoque de mejores prácticas que otras ciudades suizas están utilizando ahora para implementar sistemas similares. Lo más importante es que se trataba de una solución muy tangible para el público en general, ya que la población obtuvo acceso a datos de estacionamiento en tiempo real en una ciudad suiza. Esto podría reducir el tráfico de búsqueda y las consecuencias negativas, como las emisiones innecesarias (por ejemplo, contaminación, ruido, tráfico) a largo plazo.
Otro ejemplo interesante fue el uso de IA para detectar automáticamente grietas y daños en la infraestructura pública. Junto con IBM Research, utilizamos imágenes de drones de alta calidad de la pista de un aeropuerto militar para probar y validar el estado actual de los algoritmos de IA en las inspecciones visuales. Los aprendizajes también son relevantes para otras infraestructuras civiles como represas, puentes y redes eléctricas. Hoy en día, la mayoría de estas inspecciones se realizan manualmente, lo que requiere mucho tiempo, no es confiable y, en algunos casos, incluso es peligroso.
Un tercer ejemplo sería el uso de IA en la educación pública en las escuelas primarias. Los maestros están bajo mucha presión debido a sus grandes cargas de trabajo. Si existen soluciones de IA útiles que puedan respaldar la enseñanza, a menudo adoptan estas nuevas tecnologías. Sin embargo, las consideraciones legales y éticas no siempre son claras para las partes interesadas involucradas, como padres, estudiantes, maestros y representantes escolares.
Probamos una aplicación que utiliza el reconocimiento de imágenes para corregir automáticamente las respuestas escritas a mano en áreas como matemáticas o ortografía. Con base en estas experiencias de la vida real, pudimos aclarar temas legales (por ejemplo, establecer una colaboración de este tipo entre una empresa emergente de tecnología educativa y las escuelas) y casos límite que podrían cambiar por completo la naturaleza de una aplicación de IA de este tipo (por ejemplo, detectar mediante algoritmos discapacidades de aprendizaje como la dislexia). Los resultados ahora sirven como guía para los proveedores de tecnología educativa sobre cómo desarrollar e implementar dichos sistemas en el sistema escolar.
━ ¿Cómo se beneficia una ciudad al tener un sandbox?
━Los beneficios se crean en cuatro niveles. Primero, los aprendizajes regulatorios permiten que una ciudad o gobierno obtenga acceso a conocimientos legales y se mantenga actualizado con las últimas tendencias tecnológicas. Segundo, fomentar la innovación respalda la adopción de tecnologías de IA, particularmente en el sector público. Tercero, la transferencia de conocimiento garantiza que otras instituciones también puedan beneficiarse de los conocimientos generados en el sandbox. Existen muchos proyectos paralelos que enfrentan desafíos similares en el ámbito de la IA. Por último, también brindamos información regulatoria para aplicaciones específicas de IA (por ejemplo, sistemas autónomos) y para entornos de prueba de IA en general (por ejemplo, el Parlamento suizo está tratando de implementar un enfoque de sandbox similar a nivel nacional basado en nuestro modelo).
━ ¿Qué recomendaría a un equipo de gobierno local en una ciudad que quiera implementar un sandbox?
━ Una recomendación clave es trabajar de manera iterativa, lo que es un gran cambio para la mayoría de las autoridades públicas. Un sandbox no se puede planificar con todos los detalles de antemano y en un horizonte a largo plazo. Recomendamos comenzar rápido y optimizar el concepto en función de los aprendizajes. Una segunda recomendación es contar con un equipo de sandbox interdisciplinario y un órgano de gobernanza que represente a instituciones del sector público, el sector privado y la investigación. La innovación, especialmente en IA, siempre se basa en múltiples áreas de especialización. Es necesario que confluyan los conocimientos jurídicos, técnicos, comunicativos y organizativos. Por último, un sandbox debe reflejar la cultura de innovación y regulación local: no existe un modelo único que funcione a nivel mundial.
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Imagen principal compartida por Raphael Von Thiessen.
