El valor del dato en un espacio comĂșn
Tanto empresas privadas como organismos pĂșblicos basan, cada vez mĂĄs, sus decisiones en los datos. Poder compartirlos se convierte, pues, casi en un imperativo cuando lo que se busca es ofrecer los mejores servicios al ciudadano. Algo que tambiĂ©n plantea una serie de retos, tal y como quedĂł demostrado en un encuentro ejecutivo organizado por ByTIC en colaboraciĂłn con Cloudera y PUE
Carlos Canitrot, jefe de consultorĂa de AdjudicacionesTIC, compartĂa su visiĂłn sobre la gestiĂłn de datos en la administraciĂłn pĂșblica. SegĂșn Ă©l, en España existĂan âunos 18 000 organismos pĂșblicosâ que gestionaban âinmensas cantidades de datosâ de manera diaria. Esta tarea, que debĂa realizarse de manera âeficiente y seguraâ, representaba un desafĂo considerable. Canitrot recordaba cĂłmo, hace algunos años, cada departamento de la administraciĂłn pĂșblica trabajaba con sus propios sistemas de datos, aislados unos de otros. âCada departamento tenĂa su propia isla de informaciĂłn y compartir datos entre departamentos era complicado y lentoâ, explicaba. Sin embargo, gracias al avance de la tecnologĂa, esta situaciĂłn ha ido cambiando.
El concepto de los espacios de datos ha surgido con la idea de crear entornos en los que la informaciĂłn se pueda compartir de manera fĂĄcil y segura entre diferentes departamentos y niveles de la administraciĂłn. Canitrot lo comparaba con tener âuna gran nube donde todos los documentos estĂĄn accesibles para quien los necesite, siempre y cuando tenga los permisos adecuadosâ.
Uno de los principales motores de esta evoluciĂłn ha sido la necesidad de mejorar la eficiencia y la transparencia en la administraciĂłn pĂșblica. âCuando los datos se pueden compartir y analizar de manera mĂĄs efectiva, se pueden tomar mejores decisiones y prestar servicios mĂĄs rĂĄpidamenteâ, afirmaba Canitrot. AdemĂĄs, muchas de las normativas europeas y nacionales estĂĄn promoviendo la interoperabilidad de los sistemas de informaciĂłn y la protecciĂłn de datos, lo que obliga a las administraciones a modernizarse y adaptarse a los nuevos estĂĄndares.
En este contexto, la inteligencia artificial juega un papel crucial. âLa inteligencia artificial posibilita un potencial enorme para dinamizar acciones sobre los datosâ, decĂa Canitrot. SegĂșn Ă©l, la inteligencia artificial estĂĄ ayudando a las administraciones pĂșblicas a ser mĂĄs eficientes y a tomar decisiones mejor informadas. Pensemos en la inteligencia artificial como un ayudante superinteligente que puede analizar grandes cantidades de datos rĂĄpidamente y encontrar patrones que los humanos tardarĂamos muchĂsimo en descubrir.
Sin embargo, a pesar de los beneficios potenciales, la implementaciĂłn de los espacios de datos en las administraciones pĂșblicas es un desafĂo multifacĂ©tico. Canitrot citaba varios retos, como los problemas de interoperabilidad, la resistencia a la gestiĂłn del cambio, la ciberseguridad, la privacidad de los datos y la coordinaciĂłn entre departamentos.
A pesar de las dificultades, Canitrot concluĂa con optimismo: âLos beneficios potenciales son enormes, incluyendo una mayor eficiencia, transparencia y calidad en los servicios pĂșblicos. La clave del Ă©xito estĂĄ en la planificaciĂłn cuidadosa, la inversiĂłn en tecnologĂa y capacitaciĂłn y la comunicaciĂłn efectiva con todas las partes involucradasâ.
Punto de partida
TĂscar Lara, quien ocupa el cargo de Directora General de TransformaciĂłn Digital en el Instituto Cervantes, compartĂa en una mesa redonda su visiĂłn sobre el proceso de transformaciĂłn digital que estaba llevando a cabo la instituciĂłn. SegĂșn ella, estaban en un proceso de âtransformaciĂłn digital de todoâ, favorecido con los fondos de recuperaciĂłn.
Dentro de este proceso, tenĂan un proyecto de bastante envergadura que tenĂa que ver con la organizaciĂłn, producciĂłn y gobernanza de los datos. Para ello, ya habĂan hecho una primera aproximaciĂłn, una estrategia del dato. DespuĂ©s, empezaron a trabajar en los datos de los sistemas actuales que tenĂan. En este punto, estaban trabajando con la plataforma de gestiĂłn del dato de la SGAD lo quetenĂa muchas ventajas, pero tambiĂ©n les obligaba a ir a su ritmo.
En ese momento, estaban esperando para poner en marcha la segunda parte del proyecto, que consistĂa en trabajar con los datos de los nuevos sistemas que tambiĂ©n estaban implementando. SegĂșn Lara, era bastante complicado manejarlo todo, porque estaban con el legacy, sistemas tradicionales que no estaban conectados, datos en silos, dispersos, que no se hablaban entre sĂ. Pero tambiĂ©n estaban cambiando eso con nuevas inversiones de gestiĂłn vectores mĂĄs centralizados, CRM, etcĂ©tera. Ese modelo de datos debĂa ser una superestructura para poder captar el dato de manera ordenada de cada uno los sistemas, de lo antiguo, y a la vez hacer el traspaso a lo nuevo que estaban montando a la vez.
Es decir, un proceso complejo pero necesario, que implicaba no solo cambios tecnolĂłgicos, sino tambiĂ©n cambios en la forma de trabajar y de gestionar los datos. A pesar de los desafĂos, el objetivo final era claro: mejorar la eficiencia y la capacidad de la instituciĂłn para adaptarse a las nuevas realidades digitales.
El caso del Ayuntamiento de Madrid
Antonio GarcĂa de la Paz, S.G. de Estrategia del Dato, D.G. de la Oficina Digital del Ayuntamiento de Madrid, asegura que estos proyectos eran necesarios. Explicaba que la oficina digital tenĂa tres partes, bĂĄsicamente, y una era justamente la estrategia de datos con un perfil claramente orientado a los datos abiertos. Pero faltaba, desde su punto de vista, una estrategia global que hiciera incorporar todo este tipo de iniciativas dentro de la casa.
Esta estrategia de datos estaba englobada a una estrategia tambiĂ©n mĂĄs ambiciosa y mĂĄs global. Con la llegada de la IA es mĂĄs evidente, segĂșn si visiĂłn, que âsin datos no era nadaâ pero tambiĂ©n que tuvieran que replantearse sus sistemas, ya sea legacy o nube y demĂĄs, para que la IA los datos tambiĂ©n tuvieran que estar preparados.
Este responsable reconocĂa que, efectivamente los silos existĂan, estaban ahĂ. âHabĂamos diseñado como un data lake inicial, pero tuvimos que darle un empujĂłn en tecnolĂłgico para todo este tipo de necesidadesâ. En estepunto, reforzaba que sin gobernanza del dato todo esto no serĂa posible. La IA, ademĂĄs, les habĂa vendido otra vez a demostrar que se necesitaba otra gobernanza adicional, que era la gobernanza de IA. Algo que, reconocĂa, estaban tambiĂ©n viendo cĂłmo lo afrontaban.
Relativo al tema de los espacios de datos, Ă©l creĂa que, por ejemplo, la AGE âlo afrontĂł correctamenteâ, con la plataforma de intervenciĂłn de datos, âun caso de Ă©xitoâ que, por su experiencia pasada, âse miraba muy bien desde el punto de vista de la UniĂłn Europeaâ.
Por eso, se mostraba partidario de âsacar pecho, como administraciĂłn y como paĂs, porque hemos dado un paso muy fuerteâ, añadiendo que la carpeta ciudadana era un Ă©xito. Es mĂĄs, hay servicios del Ayuntamiento de Madrid que estaban integrados en la carpeta ciudadana. âEl gran reto de esos espacios de datos son las empresasâ, explicaba, poniendo como ejemplo a la EMT. âTIene todos los servicios publicados en internet para que cualquiera pudiera consultar las paradas, tiempos de espera, las lĂneas, el estado, incidencias.. Son datos que usan, por supuesto, todos los operadores privados que daban servicios para las personas, como Google, por ejemplo. Pero no veo el caso contrario, a las empresas publicando informaciĂłn que podrĂa ser muy Ăștil para las administraciones pĂșblicasâ, denunciaba.
Por eso, considera que hay que hacer un esfuerzo tambiĂ©n para que eso se produjera. âEn el espacio de datos se mira siempre a las administraciones pĂșblicas, pero hay un win-win, o un acuerdo de colaboraciĂłn que deberĂa ser tambiĂ©n en sentido contrarioâ, sobre todo todos en aspectos como movilidad o seguridad,
AdemĂĄs, exponĂa que trabajn en proyectos de la UniĂłn Europea, como Mobilities que permitĂa con corrobaciĂłn entre ciudades establecer proyectos comunes, en su caso era con la ciudad de Leslin. AsĂ, han diseñado un espacio donde habĂa aspectos de energĂa, aspectos de movilidad y como elemento comĂșn a todo esto, lo que iban a crear era un espacio de datos donde se iban a mezclar consumos y emisiones de COâ con lo que se trataba de que fuera un espacio neutro.
âEs un espacio para la descarbonizaciĂłn de la movilidad de mercancĂas, con un tema tambiĂ©n de residuos, de movilidad, energĂa, producciĂłn y consumo de energĂa, movilidad autĂłnoma…â, enumeraba.
Optimismo por barrios
Ildefonso Vera Gomez, Director de InnovaciĂłn, Procesos y TransformaciĂłn Digital en Isdefe, âno era tan optimista como Antonio en cuanto al tema de estrategia de datosâ ya que considera que habĂa determinadas cosas dentro de la transformaciĂłn digital, que tenĂan mĂĄs de emitir de eslogan o de postulado de lo que luego habĂa en realidad.
En Isdefe, estaban en un proceso digital en el que estaban cambiando muchas cosas. Y sĂ que se habĂan dado cuenta que tener una estrategia de dato Ășnico era importante. Pero se habĂan dado cuenta tambiĂ©n que tenĂan muchas como los silos o la interoperabilidad. Un ejemplo muy claro s la sanidad, con 13 sistemas de sanidad y entre ellos, digamos que no se hablaban ni tenĂan los mismos datos.
âTres secciones del mismo Ministerio me han pedido el mismo dato tres vecesâ, ponĂa como ejemplo de que âcuando hablamos de estrategia, a lo mejor la estrategia estĂĄ escrita, pero luego, muchas veces no se aplicaâ.
Por eso, se habĂan dado cuenta que la Ășnica manera de mantener esa estrategia de dato Ășnico era analizar el ciclo de vida del dato: Primero, ver por dĂłnde entraba el dato a Isdefe. Y luego cĂłmo se repartĂan al resto de los sistemas. Algo era difĂcil, tambiĂ©n por el tema del legacy y de ver cĂłmo trasladaban esos datos luego a los nuevos sistemas.
Vera enumeraba como otro reto la resistencia al cambio y que tampoco tenĂan profesionales que supieran cĂłmo sacar valor a ese dato. En su opiniĂłn âla seguridad es fundamental. Aunque en Isdefe no manejamos datos directamente de los ciudadanos, sĂ a travĂ©s de las personas que tenĂan trabajando en otras entidades, por lo que entendemos que es muy importanteâ puesto que la privacidad se habĂa convertido ya en un derecho fundamental. âA los ciudadanos no les queda claro, desde el punto de vista de la administraciĂłn pĂșblica, dĂłnde estĂĄn sus datos al final, quĂ© se hace con ellosâ. Por eso, es âimportante fijarse tambiĂ©n esos margen de privacidadâ
âTodos estos documentos, todas estas normativas, todas estas estrategias que vienen desde UniĂłn Europea o desde cualquier organismo que ayudaran las empresas de la AdministraciĂłn PĂșblica a poner en marcha esos mecanismos, son muy importantes2, reforzaba.
El calor de los datos en la polĂtica pĂșblica
Ignacio GarcĂa Fenoll, Subdirector de CoordinaciĂłn de la InnovaciĂłn en el Ministerio de Ciencia, InnovaciĂłn y Universidades, compartĂa en una mesa redonda su visiĂłn sobre el valor de los datos en el desarrollo de polĂticas pĂșblicas. SegĂșn Ă©l, âestaban muy preocupados por el valor de los datos, en el sentido de quĂ© iban a hacer con estos datos, no tanto con cĂłmo se trataban, sino con quĂ© podĂan hacer con ellosâ.
GarcĂa Fenoll destacaba la importancia de desarrollar lo que denominaban âscience for policyâ, es decir, utilizar esos datos para construir unas polĂticas pĂșblicas mejores, basadas en la evidencia, en el desarrollo de un esquema de datos que fuera de calidad. SegĂșn Ă©l, âla informaciĂłn que utilizaban para diseñar su polĂtica pĂșblica debĂa ser una serie de datos que estaban bien tratados, que bebĂan de fuentes bien localizadas, bien estructuradas y bien diagnosticadasâ.
Hablaba tambiĂ©n de la importancia de la evaluaciĂłn de polĂticas pĂșblicas basadas en datos, porque si no, era imposible saber si una polĂtica habĂa funcionado o no. Puso como ejemplo el ingreso mĂnimo vital, una polĂtica muy importante, sobre todo a raĂz de la pandemia, que tenĂa ahora mismo una vigencia muy importante. En esa unidad se habĂa hecho un ejercicio muy interesante.
GarcĂa Fenoll explicaba que âse habĂa hecho un ejercicio anterior a la implementaciĂłn del ingreso mĂnimo vital para saber de quĂ© poblaciĂłn estaban hablando, quĂ© familias podĂan acogerse a eso y quĂ© canales de informaciĂłn se podĂan utilizar para que el impacto de esa medida fuera el mayor posibleâ. Y una vez que se empezĂł a rodar la medida, se habĂan ido haciendo anĂĄlisis iterativos a ver quĂ© pasaba.
Se habĂan puesto en marcha diversas iniciativas, desde mandar autobuses a zonas degradadas con problemas, hasta poner anuncios en radio, hasta poner anuncios en redes sociales, y se habĂan ido midiendo cuĂĄl era el impacto de todas esas medidas.
Finalmente, GarcĂa Fenoll destacaba que âpara muchĂsimas cosas el poder del dato estaba ahĂ y la AdministraciĂłn PĂșblica no podĂa ser ajena a todo este tipo de cosasâ. En el Ministerio de Ciencia, como Ministerio encargado de todo lo que tenĂa que ver con el conocimiento, estaban fomentando con mucha decisiĂłn todo lo que tenĂa que ver con el desarrollo de polĂticas pĂșblicas basadas en el conocimiento. Y asĂ se habĂa creado en la presidencia del Gobierno, la Oficina Nacional de Asesoramiento CientĂfico, que no solo se iba a dedicar a resolver problemas puntuales o problemas mĂĄs urgentes que pudieran ir surgiendo, sino tambiĂ©n para desarrollar una oficina que diera soporte a los ministerios y a la AdministraciĂłn General del Estado en general para el diseño y el desarrollo de polĂticas pĂșblicas.
EducaciĂłn superior
Sin abandonar la educaciĂłn, Jose Arbues, Director del Centro de Inteligencia de la Universidad Complutense de Madrid, explicaba que su sistema de datos era muy maduro, con cerca de 1500 usuarios directos de los paneles de control, que eran todos cargos de la universidad. Hablaba de cĂłmo habĂan desarrollado muchas cuestiones a lo largo de mĂĄs de casi 15 años de desarrollo.
El director del Centro de Inteligencia Institucional de la Universidad destacaba la importancia de los datos abiertos. SegĂșn Ă©l, âlos datos abiertos implicaban un alto cumplimiento de la privacidad de los estudiantesâ. Explicaba que cada vez que subĂan un data set, lo trataban, lo anonimizaban, lo pixelizaban.
Arbues tambiĂ©n hablaba de cĂłmo se ponĂan en comĂșn con mĂĄs universidades y publicaban los mismos conjuntos de datos con la misma estructura. SegĂșn Ă©l, âpasaban a ser comparablesâ. De hecho, su proyecto, llamado Universidata, habĂa sido reconocido por la ComisiĂłn Europea como el segundo mayor proyecto de impacto social de toda Europa.
Arbues tambiĂ©n mencionaba la lucha interna dentro de la Universidad. SegĂșn Ă©l, âpublicaban los presupuestos previos y los ejecutados con un visor que decĂa el mismo quĂ© partidas se habĂan ido de madreâ. Estaban peleando porque iban a hacer una reutilizaciĂłn ellos mismos de lo que publicaban en la plataforma de contrataciĂłn.
Finalmente, Arbues destacaba que âel tema de las competencias profesionales de la educaciĂłn superior era un tema claveâ. SegĂșn Ă©l, âeso lo que hacĂa era unir el mercado laboral con el mercado educativoâ. Eso no lo tenĂan en EducaciĂłn Superior. SegĂșn Ă©l, âeso era una cuestiĂłn clave, porque ellos sĂ que cruzaban sus datos internos con el SIU, con el sistema integral de informaciĂłn universitaria del ministerio, que alimentaban todas las universidades, pero tenĂan que dar ese giro de tuberĂaâ.
Por su parte, Alfredo RodrĂguez Langa, Gerente de Ărea de Smart Products en INECO, explicaba que en INECO, estaban colaborando con los clientes y haciendo el trabajo que les pedĂan, mientras que internamente estaban ayudando a tomar decisiones en torno al dato, destacando la importancia de cambiar la forma en que se manejaban los datos. SegĂșn Ă©l, âhabĂa que estandarizarlos, a tener el dato Ășnico a explotarâ, detallando cĂłmo habĂan establecido la metodologĂa y ahora estaban ampliando.
RodrĂguez Langa tambiĂ©n mencionaba el reto de integrar los sistemas y analizarlos. SegĂșn Ă©l, âestamos en esa labor, ya tenemos datos Ășnicos en torno a datos de personal, econĂłmicos, calidadâ. Hablaba de cĂłmo INECO estaba en todo el ciclo de vida de lo que es infraestructura, a travĂ©s de los planes para hacer una ampliaciĂłn, hasta el mantenimiento, pasando por la ejecuciĂłn de la obra.
Finalmente, RodrĂguez Langa destacaba que âestamos tanto internamente como externamente colaborando con los clientes y son retosâ. SegĂșn Ă©l, âen las empresas mĂĄs de administraciĂłn al final, se estĂĄn poniendo las pilas por temas de privacidadâ.
La calidad del dato
A partir de ahĂ, se sucedieron diferentes debates, como la importancia de la calidad del dato. Antonio GarcĂa de la Paz destacaba que âlos datos estĂĄn como estĂĄnâ y que la inteligencia artificial (IA) es âun reto en todos los sentidosâ. Hablaba de cĂłmo las empresas deben empezar a explicar cĂłmo van a implementar la IA, especialmente cuando se trata de contratos o licitaciones pĂșblicas. SegĂșn Ă©l, âcuando tĂș haces un anĂĄlisis o tienes un dato y te da una estrategia de decisiĂłn que la cumplasâ es crucial.
Ildefonso Vera Gomez, por su parte, hablaba de un proyecto de innovaciĂłn en el mantenimiento del F-8 que no funcionĂł âprecisamente por los datosâ. SegĂșn Ă©l, los datos tienen que estar muy bien estructurados y es mĂĄs complicado aplicar la IA en zonas de acero restringido. Vera GĂłmez tambiĂ©n destacaba la importancia de conocer los retos de la gente y de entender primero quĂ© se necesita antes de montar cualquier cosa.
En este sentido, JosĂ© Luis MartĂnez De La Cruz, Director Ejecutivo de Cuentas en Cloudera, considera que parte del problema es que se ha perdido tiempo valioso en estrategias sin acciĂłn efectiva. En cuanto al uso de datos descriptivos frente a los predictivos e inferenciales, destacĂł que hay mucho por avanzar y abordĂł las dificultades para implementar proyectos innovadores debido a la falta de garantĂas y la necesidad de expertos especializados.
Finalmente, Jose Arbues enfatizaba que hay una conciencia general en las organizaciones pĂșblicas sobre la importancia de la apertura de informaciĂłn y la transparencia. SegĂșn Ă©l, âtodos los proyectos de apertura de informaciĂłn y transparencia de informaciĂłnâ son fundamentales y todos los tienen. Arbues tambiĂ©n mencionaba que estaban muy interesados en el tema del turismo y que habĂan presentado un par de proyectos en ese sentido.
TambiĂ©n se abordaron cuestiones como la importancia de la gestiĂłn de datos, incluyendo la necesidad de medir el uso de los datos y tener una estrategia para su manejo, la necesidad de regulaciĂłn en ĂĄreas como la IA y la discriminaciĂłn (aunque fueron muchas las voces que manifestaron la dificultad de regular algo que aĂșn se estĂĄ desarrollando y evolucionando, como la IA), asĂ como la preocupaciĂłn por la sostenibilidad medioambiental en relaciĂłn con la IA, especialmente en tĂ©rminos de consumo de agua y energĂa.
Los ponentes tambiĂ©n abordaron cuestiones como la aplicaciĂłn de la IA en el ĂĄmbito militar, y se menciona que la regulaciĂłn actual excluye esta ĂĄrea, la necesidad de adaptaciĂłn y cambio de mentalidad para mantenerse al dĂa con los avances tecnolĂłgicos y se subrayĂł la importancia de la colaboraciĂłn entre la administraciĂłn pĂșblica y la empresa privada para avanzar en la tecnologĂa y la innovaciĂłn.
Sergio RodrĂguez de GuzmĂĄn, Chief Technology Product Officer & Cofundador en PUE, expresaba su preocupaciĂłn por el desajuste entre demanda y oferta en el mercado laboral tecnolĂłgico. Criticaba la superficialidad con que se trata el tema del talento y subrayaba la importancia del conocimiento prĂĄctico mĂĄs allĂĄ del teĂłrico: âHay que tener gente preparada,â insistĂa. Para Ă©l, no basta con herramientas tecnolĂłgicas; se necesita personal cualificado que entienda realmente los datos y el negocio. RodrĂguez de GuzmĂĄn destacĂł la importancia de la formaciĂłn en IA. SegĂșn Ă©l, âen la parte de inteligencia artificial tenemos tambiĂ©n una parte de formaciĂłnâ. Este enfoque de formaciĂłn y capacitaciĂłn es esencial para especializar a las personas en ĂĄreas que normalmente no estĂĄn cubiertas en la empresa. AdemĂĄs, RodrĂguez de GuzmĂĄn enfatizĂł el papel de las universidades en este proceso. SegĂșn Ă©l, la formaciĂłn en IA es âun nexo con la parte de las universidadesâ. Este vĂnculo entre la academia y la industria es crucial para el desarrollo de habilidades especializadas en IA.