La Inteligencia Artificial (IA), especialmente en sus aplicaciones generativas, genera entusiasmo y preguntas en cómo se puede aprovechar desde organizaciones de sociedad civil. Aunque la adopción aún es emergente, las organizaciones sociales encuentran nuevas posibilidades en herramientas como ChatGPT y Perplexity para optimizar procesos, ahorrar tiempo y mejorar la eficiencia de ciertas tareas.

Para conocer más a profundidad sobre casos de uso de estas herramientas, conversamos con el equipo de Servicios de Inclusión Integral y Derechos Humanos A.C. (SEIINAC), quienes nos compartieron sus experiencias en el uso de estas tecnologías en su trabajo diario, incluyendo los beneficios y desafíos que han encontrado al integrar IA generativa en sus flujos de trabajo.

SEIINAC es una organización social mexicana enfocada en promover vidas libres de violencia para niñas, niños, adolescentes, mujeres, personas de la diversidad sexogenérica y quienes viven con VIH.

Herramientas de IA utilizadas por SEIINAC

ChatGPT: sistema de chat con Inteligencia Artificial desarrollado por OpenAI. Conversa de manera natural, responde preguntas, genera textos y resuelve problemas diversos. También es útil en el análisis, visualización y presentación de datos.

Perplexity: buscador conversacional de Inteligencia Artificial conectado a internet que ofrece respuestas actualizadas con fuentes verificables. También ayuda con la generación de citas en formato APA, reduciendo errores y agilizando la redacción de informes académicos.

Usos de ChatGPT y Perplexity desde sociedad civil para el trabajo con datos

Compartimos algunas de las formas en que estas herramientas están siendo exploradas y aplicadas específicamente en el trabajo con datos, así como sus posibles beneficios en el sector social.

  1. Generación de gráficos y tablas automáticamente. Anteriormente, SEIINAC realizaba un proceso manual de generación de gráficos en hojas de cálculo o en distintas plataformas de visualización en línea. Ahora han utilizado herramientas generativas de IA, como ChatGPT, para automatizar y simplificar el proceso.
  2. Limpieza de datos: Una parte importante del trabajo con bases de datos es asegurarse de que los datos sean precisos. ChatGPT les ha ayudado a identificar y corregir errores, como registros duplicados o formatos incorrectos. 
  3. Análisis estadístico avanzado: Quizás una de las aplicaciones más interesantes de la IA generativa ha sido en el análisis de datos más sofisticados. Ya no solo integran análisis de estadísticas descriptivas básicas, ChatGPT les ha permitido explorar relaciones entre diferentes variables y realizar cálculos más avanzados, como correlaciones. 
  4. Redacción y corrección de textos: Estas herramientas no solo les ayudan con los datos, también ha sido útil para mejorar la calidad de los textos que producen. Al utilizar ChatGPT pueden redactar informes y corregir sintaxis en textos extensos, algo que ahorra tiempo y asegura consistencia.
  5. Otras herramientas. Además de ChatGPT, también han integrado otras herramientas de IA, como Perplexity, que les facilita la generación de citas en formato APA de manera automática. Esto reduce errores y acelera el proceso de redacción en informes académicos.

Retos del uso de ChatpGPT en el trabajo diario

Como cualquier tecnología, ChatGPT no está exenta de desafíos. Si bien ofrece muchas ventajas, también requiere de cuidados y ajustes para asegurar que su uso sea efectivo y libre de problemas. Aquí algunos de los retos más importantes que han enfrentado:

  1. Calidad de los datos: la efectividad de ChatGPT depende en gran medida de la calidad de los datos que se le proporcionan. Si los datos no están bien organizados o presentan errores, los resultados que arroja pueden no ser los esperados. Esto ha enseñado al equipo a verificar y limpiar los datos antes de pedir análisis o gráficos.
  2. Interpretación errónea: ChatGPT necesita instrucciones muy claras. Cuando las solicitudes son vagas, esta IA puede generar gráficos o análisis que no tienen sentido. Este aprendizaje ha llevado al equipo a ser mucho más específico en sus peticiones para asegurarse de obtener resultados útiles.
  3. Sesgos en la IA: un reto clave es el sesgo inherente que puede tener la IA. Esto es especialmente notorio cuando se utilizan herramientas de generación de imágenes, donde la IA tiende a seguir estereotipos. Por ejemplo, cuando se le pide que genere imágenes de adolescentes, a menudo presenta personas con rasgos europeos, lo que no refleja principios de diversidad.
  4. Supervisión constante: aunque la IA automatiza tareas, la revisión humana sigue siendo imprescindible. El equipo siempre revisa los resultados para asegurarse de que sean coherentes con sus objetivos y que reflejen los valores de la organización. Esta supervisión es crucial para evitar errores que, si no se corrigen, pueden afectar la calidad y sentido del trabajo final.

Aprendizajes sobre el uso de ChatGPT

La organización ha recogido varios aprendizajes que pueden ser útiles para otros grupos que quieran incorporar IA en su trabajo:

  1. Aprender mientras se usa la IA: el equipo ha aprendido sobre análisis estadístico y otros conceptos complejos al interactuar con la IA, lo que les ha permitido desarrollar nuevas habilidades.
  2. Aumento en la eficiencia: al dejar que ChatGPT se encargue de tareas repetitivas, el equipo puede enfocarse en aspectos más estratégicos. 
  3. Innovación en la visualización de datos: al experimentar con ChatGPT, han explorado nuevas maneras de presentar la información. Esto ha mejorado la claridad de sus informes y ha hecho que los datos sean más accesibles para quienes los leen.
  4. Personalización es clave: aunque la inteligencia artificial ofrece un amplio potencial, siempre es fundamental adaptar los resultados al contexto específico. El equipo ha aprendido que, si bien ChatGPT puede proporcionarles puntos de partida, es esencial ajustar los textos y gráficos para que no solo reflejen la identidad y objetivos específicos de la organización, sino también para responder de manera adecuada a las complejidades de los problemas sociales que buscan resolver.

Reflexiones éticas

En la mayoría de las organizaciones, la discusión sobre los aspectos éticos del uso de la inteligencia artificial aún está en una etapa inicial. Cuestiones como el impacto ambiental, los sesgos en los algoritmos o la seguridad de los datos suelen quedar en segundo plano frente a los beneficios que estas tecnologías ofrecen en términos de eficiencia y presentación de tareas.

No obstante, es fundamental integrar una perspectiva crítica y ética que permita comprender tanto las oportunidades como los riesgos de su implementación; especialmente, en la ideación y ejecución de proyectos dateros que busquen detonar el cambio social desde la sociedad civil en América Latina.

Recomendaciones para organizaciones que quieran implementar IA

Para quienes están pensando en dar el salto al uso de IA en sus organizaciones, estos son algunos consejos prácticos que pueden marcar la diferencia:

  1. Cuestiona los resultados y revisión constante: Nunca tomes lo que te da la IA como verdad absoluta. Revisa y verifica los datos antes de utilizarlos, especialmente si son para decisiones estratégicas y de impacto.
  2. Mantén la esencia de tu organización: Asegúrate de que, aunque la IA te facilite el trabajo, los aspectos humano y los valores de tu organización deben estar en el centro del proceso.
  3. Usa la IA como una herramienta de aprendizaje: la inteligencia artificial facilita la automatización de ciertas tareas y puede ser una vía para aprender nuevas habilidades y conceptos. Compartir aprendizajes y experiencias de uso, promueve el uso crítico de la IA.

Y tú…

¿Has considerado implementar la IA en tu trabajo de datos? ¿Ya la estás implementando o conoces algún caso de éxito desde tus contextos y causas particulares? Déjanos tu comentario, échanos un grito en nuestro Facebook y Twitter o mándanos un correo-e a escueladedatos@socialtic.org