En Espoo, la segunda ciudad m\u00e1s grande de Finlandia, se implement\u00f3 un software destinado a identificar los factores de riesgo asociados con la necesidad de servicios sociales y m\u00e9dicos entre los ni\u00f1os, un sistema con unos costos \u00e9ticos dudosos (Algorithm Watch, 2019). El modelo, desarrollado por una empresa llamada Tieto, analiz\u00f3 datos an\u00f3nimos de atenci\u00f3n m\u00e9dica y atenci\u00f3n social de la poblaci\u00f3n de la ciudad y datos de clientes de educaci\u00f3n infantil. Produjo resultados preliminares, descubriendo “aproximadamente 280 factores que podr\u00edan anticipar la necesidad de servicios de bienestar infantil” (ib\u00edd.).<\/p>\n
El sistema no ten\u00eda precedentes en Finlandia; ning\u00fan otro programa hab\u00eda utilizado el aprendizaje autom\u00e1tico para integrar y analizar datos de servicio p\u00fablico (ibid). La pr\u00f3xima iteraci\u00f3n del sistema buscar\u00e1 “utilizar IA para asignar servicios de manera preventiva e identificar posibles socios relevantes para cooperar con ese objetivo” (ibid).<\/p>\n
Las autoridades finlandesas se est\u00e1n tomando en serio las cuestiones \u00e9ticas y legales, pero el uso de algoritmos predictivos por parte de administraciones p\u00fablicas encargadas de asignar beneficios sociales ha obtenido, en otros casos, unos pobres resultados, incluyendo errores de discriminaci\u00f3n. Adem\u00e1s, el hecho de que se recurra a empresas privadas para que se encarguen del gran peso de los datos (almacenamiento, procesamiento y an\u00e1lisis) a\u00f1ade una capa de preocupaci\u00f3n a la situaci\u00f3n. Dada la naturaleza propietaria del software que producen, pueden surgir problemas relacionados con la transparencia algor\u00edtmica.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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