9 nov 2021

Inteligencia Artificial para combatir la desigualdad

La desigualdad social también conocida como desigualdad económica, es un problema socioeconómico que deriva de la mala distribución del ingreso en un sector o población. En 2019, de acuerdo con Oxfam, se estimaba que 26 personas poseían la misma cantidad de riqueza que 3800 millones de personas en el mundo juntas. Si bien es normal que existan diferentes niveles de ingreso en una economía, no es normal llegar a un punto donde una minoría de la población concentra una gran cantidad de la riqueza de un país o de una región, ya que este tipo de desigualdad da pie a una amplia gama de carencias para la población menos favorecida.


Para medir la desigualdad social existen distintos métodos e indicadores, uno de los más conocidos es el índice Gini. Este indicador busca detectar la desigualdad que existe en un país basándose en la concentración de ingresos que se evidencie. El resultado que éste arroja se encuentra entre 0 y 1, dónde 0 es una economía con una igualdad perfecta y 1 representa una máxima desigualdad.

Este indicador tiene una mucho mayor fiabilidad para detectar la desigualdad de un país que el PIB per cápita o el PIB per se, ya que este último se enfoca en contabilizar los bienes y servicios finales generados por una economía en un determinado periodo de tiempo, y el PIB per cápita únicamente divide la cantidad obtenida entre el número de pobladores, mientras que el Gini gracias a la naturaleza de su fórmula, puede percibir dónde están concentrados los ingresos de la población.

México pertenece a los países con mayor desigualdad social en el mundo. De acuerdo con datos del CONEVAL en el primer trimestre de 2021 el índice Gini pasó de 0.512 a 0.503. A pesar de esta disminución, aún se coloca entre los más altos a nivel mundial, lo que refleja una alta concentración de la riqueza en el decil más alto de la población nacional. A principios de 2020 se estimaba que cerca del 40% de la riqueza nacional se concentraba en el 1% más rico de la población y que los hogares más ricos generaban por lo menos 18 veces más ingresos que los pobres (García, 2020).

De acuerdo con el Banco Mundial, en el año 2000 el índice Gini en México era de 0.537, lo que nos habla de una disminución de 0.034 unidades en 20 años; podemos decir que comparado con países en la región, los cambios son menos significativos. El Salvador y Chile lograron reducir su coeficiente en 0.160 y 0.106 respectivamente, en 16 años (2000 – 2016).

Sin duda, este tema es y ha sido sumamente comentado a lo largo de los años, siendo foco de investigación y prioridad al momento de presentar políticas públicas que buscan mejorar la distribución del ingreso y calidad de vida de las personas. Sin embargo, los datos duros arrojan evidencia de que algo está fallando porque hemos logrado reducir el índice de desigualdad en cantidades marginales que no alcanzan a contribuir a una verdadera redistribución del ingreso y la riqueza. Si el lector ha tenido oportunidad de leer el célebre libro “¿Por qué fracasan los países?, podría señalar a las instituciones como posibles responsables del poco éxito que hemos tenido frente a este fenómeno. Y si no se ha tenido la oportunidad de leerlo, invitamos a que lo haga. Sin embargo, esto va un poco más allá, de acuerdo con un estudio realizado por Oxfam México, existen siete principales razones que propician la desigualdad: el 1% de la población recibe 21% de ingresos de todo el país, los ricos se hacen más ricos, sectores privilegiados por poca competencia económica, régimen fiscal favorable a los más ricos, la población indígena es 4 veces más pobre, la educación pública vs la privada y violencia a causa de la marginación (Forbes México, 2015).

Al analizar estas razones e indagar en las soluciones que al momento se han propuesto para mitigarlas, encontramos un común denominador: los esfuerzos muchas veces se quedan cortos, ya que buscan atacar cada punto como un problema individual, en lugar de considerarlos a todos como un mismo centro del problema, y en aquellos casos que se busca atacar diferentes frentes encontramos que las variables tanto exógenas como endógenas que se deben considerar llegan a ser abrumadoras e impredecibles.

Una de las principales herramientas que es usada para combatir la desigualdad en un país es la política fiscal. En las economías avanzadas, la política fiscal compensa alrededor de una tercera parte de la desigualdad del ingreso antes de impuestos y transferencias (FMI, s.f). A través de una buena estrategía tributaria se puede lograr una redistribución eficiente del ingreso. Pero esto tiene varias limitaciones, empezando por los modelos que son usados para evaluar los efectos de los impuestos, ya que no logran representar la realidad de una economía por considerar pocas generaciones, o generaciones infinitas y comportamientos idénticos entre agentes, lo que causa la contemplación de muy pocas variables comparado con la vida real, también se enfrenta el riesgo de movimientos y alteraciones en las variables que se consideran, ya que esto no puede ser reflejado de forma certera en el modelo.

Es aquí donde la Inteligencia Artificial (IA) llega, con el propósito de revolucionar la creación de políticas públicas y económicas.


El uso de IA para el diseño de políticas tiene la ventaja de poder englobar muchas variables y considerar el efecto de sus fluctuaciones en el resultado final. Esta tiene diversas formas de implementación. Por un lado, al igual que en redes sociales se logra a través de algoritmos mostrarnos publicidad enfocada a nuestros gustos y preferencias, en varios lugares del mundo se están comenzando a usar para mejorar la asignación de recursos; por ejemplo, dónde poner más cámaras de seguridad o alumbrado público, también se ha usado para agilizar procedimientos gubernamentales o incluso para determinar sentencias y fianzas (Abdala, Lacroix & Soubie, 2018).

Por otro lado, se cuenta con programas que involucran reinforcement learning, una rama de machine learning que se enfoca en contestar la pregunta: ¿cómo los agentes inteligentes deben tomar decisiones? Estos programas logran, por medio de simuladores, crear políticas fiscales óptimas para alcanzar un determinado equilibrio entre equidad y productividad dentro de una economía. En estos, la persona a cargo de diseñar la política fiscal, puede establecer la meta que se busca cumplir con base en el punto inicial en el que se encuentra la economía, de esta forma el simulador trabaja para generar sugerencias de: cobro de impuestos, subsidios y formas de redistribuir la riqueza, siempre en función de alcanzar la meta que se le asignó.

Salesforce cuenta con un sistema como el descrito, llamado AI economist, impulsado por códigos en Python. Su simulador permite a los economistas a cargo de diseñar políticas fiscales, representar millones de años y diferentes economías, con lo que se pretende optimizar los resultados que se obtienen en la vida real, disminuyendo la desigualdad en los lugares que lo usen.

Es interesante ver como la correcta implementación de la tecnología puede beneficiar a la sociedad sirviendo como una herramienta de apoyo en diversas industrias. La inteligencia artificial y todo su entorno aún se encuentra con una parte de incertidumbre que muchas veces predispone a la población a tenerle un poco de desconfianza. Introducir IA en la generación de políticas públicas y económicas, es sin duda un gran paso que refleja la velocidad y relevancia que la transformación digital está teniendo mundialmente.

Este tipo de programas y servicios nos muestran que el ser humano debe trabajar en favor de una tecnología al servicio de la sociedad, y vemos que es posible lograr una digitalización humanizada. Estos sistemas parecen ser una gran opción para contribuir al combate contra la desigualdad social, un problema que llevamos años intentando mitigar, sin obtener grandes resultados que se vean reflejados en la calidad de vida de las personas. Pero no olvidemos que si bien la IA y la tecnología son grandes herramientas, siguen siendo susceptibles a las fallas de sus creadores, por lo que algunos sesgos y errores pueden ser transmitidos a los códigos (Espejismo. Cómo el ser humano toma decisiones basadas en mentiras). Por esto, es siempre importante considerar todos los factores que forman parte de un proceso de transformación digital, con la finalidad de obtener siempre los mejores resultados.



Fuentes de Consulta:

https://www.significados.com/desigualdad-social/

https://blog.oxfamintermon.org/desigualdad-social-ejemplos-en-la-vida-cotidiana/#Definicion_de_desigualdad_social

https://www.coneval.org.mx/Medicion/Paginas/ITLP-IS_resultados_a_nivel_nacional.aspx

https://datos.bancomundial.org/indicador/SI.POV.GINI?end=2018&locations=MX&start=1984&view=chart

https://www.eleconomista.com.mx/economia/5-graficos-sobre-la-desigualdad-en-Mexico-20200223-0001.html

https://www.forbes.com.mx/7-datos-que-muestran-la-desigualdad-extrema-en-mexico/

https://www.cippec.org/publicacion/la-politica-de-la-inteligencia-artificial-sus-usos-en-el-sector-publico-y-sus-implicancias-regulatorias

https://www.bbva.com/es/coeficiente-gini-detector-la-desigualdad-salarial/

https://blog-dialogoafondo.imf.org/?p=8430

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