El valor del dato en un espacio común

Tanto empresas privadas como organismos públicos basan, cada vez más, 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 también plantea una serie de retos, tal y como quedó demostrado en un encuentro ejecutivo organizado por ByTIC en colaboración con Cloudera y PUE

Carlos Canitrot, jefe de consultoría de AdjudicacionesTIC, compartía su visión sobre la gestión de datos en la administración pública. Según él, en España existían “unos 18 000 organismos públicos” que gestionaban “inmensas cantidades de datos” de manera diaria. Esta tarea, que debía realizarse de manera “eficiente y segura”, representaba un desafío considerable. Canitrot recordaba cómo, hace algunos años, cada departamento de la administración pública trabajaba con sus propios sistemas de datos, aislados unos de otros. “Cada departamento tenía su propia isla de información y compartir datos entre departamentos era complicado y lento”, explicaba. Sin embargo, gracias al avance de la tecnología, esta situación ha ido cambiando.

El concepto de los espacios de datos ha surgido con la idea de crear entornos en los que la información se pueda compartir de manera fácil y segura entre diferentes departamentos y niveles de la administración. Canitrot lo comparaba con tener “una gran nube donde todos los documentos están accesibles para quien los necesite, siempre y cuando tenga los permisos adecuados”.

Uno de los principales motores de esta evolución ha sido la necesidad de mejorar la eficiencia y la transparencia en la administración pública. “Cuando los datos se pueden compartir y analizar de manera más efectiva, se pueden tomar mejores decisiones y prestar servicios más rápidamente”, afirmaba Canitrot. Además, muchas de las normativas europeas y nacionales están promoviendo la interoperabilidad de los sistemas de información y la protección de datos, lo que obliga a las administraciones a modernizarse y adaptarse a los nuevos estándares.

En este contexto, la inteligencia artificial juega un papel crucial. “La inteligencia artificial posibilita un potencial enorme para dinamizar acciones sobre los datos”, decía Canitrot. Según él, la inteligencia artificial está ayudando a las administraciones públicas a ser más eficientes y a tomar decisiones mejor informadas. Pensemos en la inteligencia artificial como un ayudante superinteligente que puede analizar grandes cantidades de datos rápidamente y encontrar patrones que los humanos tardaríamos muchísimo en descubrir.

Sin embargo, a pesar de los beneficios potenciales, la implementación de los espacios de datos en las administraciones públicas es un desafío multifacético. Canitrot citaba varios retos, como los problemas de interoperabilidad, la resistencia a la gestión del cambio, la ciberseguridad, la privacidad de los datos y la coordinación entre departamentos.

A pesar de las dificultades, Canitrot concluía con optimismo: “Los beneficios potenciales son enormes, incluyendo una mayor eficiencia, transparencia y calidad en los servicios públicos. La clave del éxito está en la planificación cuidadosa, la inversión en tecnología y capacitación y la comunicación efectiva con todas las partes involucradas”.

Punto de partida

Tíscar Lara, quien ocupa el cargo de Directora General de Transformación Digital en el Instituto Cervantes, compartía en una mesa redonda su visión sobre el proceso de transformación digital que estaba llevando a cabo la institución. Según ella, estaban en un proceso de “transformación digital de todo”, favorecido con los fondos de recuperación.

Dentro de este proceso, tenían un proyecto de bastante envergadura que tenía que ver con la organización, producción y gobernanza de los datos. Para ello, ya habían hecho una primera aproximación, una estrategia del dato. Después, empezaron a trabajar en los datos de los sistemas actuales que tenían. En este punto, estaban trabajando con la plataforma de gestión del dato de la SGAD lo quetenía muchas ventajas, pero también les obligaba a ir a su ritmo.

En ese momento, estaban esperando para poner en marcha la segunda parte del proyecto, que consistía en trabajar con los datos de los nuevos sistemas que también estaban implementando. Según 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 sí. Pero también estaban cambiando eso con nuevas inversiones de gestión vectores más centralizados, CRM, etcétera. Ese modelo de datos debía 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 tecnológicos, sino también cambios en la forma de trabajar y de gestionar los datos. A pesar de los desafíos, el objetivo final era claro: mejorar la eficiencia y la capacidad de la institución para adaptarse a las nuevas realidades digitales.

El caso del Ayuntamiento de Madrid

Antonio García 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 tenía tres partes, básicamente, 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 también más ambiciosa y más global. Con la llegada de la IA es más evidente, según si visión, que “sin datos no era nada” pero también que tuvieran que replantearse sus sistemas, ya sea legacy o nube y demás, para que la IA los datos también tuvieran que estar preparados.

Este responsable reconocía que, efectivamente los silos existían, estaban ahí. “Habíamos diseñado como un data lake inicial, pero tuvimos que darle un empujón en tecnológico para todo este tipo de necesidades”. En estepunto, reforzaba que sin gobernanza del dato todo esto no sería posible. La IA, además, les había vendido otra vez a demostrar que se necesitaba otra gobernanza adicional, que era la gobernanza de IA. Algo que, reconocía, estaban también viendo cómo lo afrontaban.

Relativo al tema de los espacios de datos, él creía que, por ejemplo, la AGE “lo afrontó correctamente”, con la plataforma de intervención de datos, “un caso de éxito” que, por su experiencia pasada, “se miraba muy bien desde el punto de vista de la Unión Europea”.

Por eso, se mostraba partidario de “sacar pecho, como administración y como país, porque hemos dado un paso muy fuerte”, añadiendo que la carpeta ciudadana era un éxito. Es más, hay servicios del Ayuntamiento de Madrid que estaban integrados en la carpeta ciudadana. “El gran reto de esos espacios de datos son las empresas”, explicaba, poniendo como ejemplo a la EMT. “TIene todos los servicios publicados en internet para que cualquiera pudiera consultar las paradas, tiempos de espera, las líneas, 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 información que podría ser muy útil para las administraciones públicas”, denunciaba.

Por eso, considera que hay que hacer un esfuerzo también para que eso se produjera. “En el espacio de datos se mira siempre a las administraciones públicas, pero hay un win-win, o un acuerdo de colaboración que debería ser también en sentido contrario”, sobre todo todos en aspectos como movilidad o seguridad,

Además, exponía que trabajn en proyectos de la Unión Europea, como Mobilities que permitía con corrobación entre ciudades establecer proyectos comunes, en su caso era con la ciudad de Leslin. Así, han diseñado un espacio donde había aspectos de energía, aspectos de movilidad y como elemento común a todo esto, lo que iban a crear era un espacio de datos donde se iban a mezclar consumos y emisiones de CO₂ con lo que se trataba de que fuera un espacio neutro.

“Es un espacio para la descarbonización de la movilidad de mercancías, con un tema también de residuos, de movilidad, energía, producción y consumo de energía, movilidad autónoma…”, enumeraba.

Optimismo por barrios

Ildefonso Vera Gomez, Director de Innovación, Procesos y Transformación Digital en Isdefe, “no era tan optimista como Antonio en cuanto al tema de estrategia de datos” ya que considera que había determinadas cosas dentro de la transformación digital, que tenían más de emitir de eslogan o de postulado de lo que luego había en realidad.

En Isdefe, estaban en un proceso digital en el que estaban cambiando muchas cosas. Y sí que se habían dado cuenta que tener una estrategia de dato único era importante. Pero se habían dado cuenta también que tenían 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 tenían los mismos datos.

“Tres secciones del mismo Ministerio me han pedido el mismo dato tres veces”, ponía como ejemplo de que “cuando hablamos de estrategia, a lo mejor la estrategia está escrita, pero luego, muchas veces no se aplica”.

Por eso, se habían dado cuenta que la única manera de mantener esa estrategia de dato único era analizar el ciclo de vida del dato: Primero, ver por dónde entraba el dato a Isdefe. Y luego cómo se repartían al resto de los sistemas. Algo era difícil, también por el tema del legacy y de ver cómo trasladaban esos datos luego a los nuevos sistemas.

Vera enumeraba como otro reto la resistencia al cambio y que tampoco tenían profesionales que supieran cómo sacar valor a ese dato. En su opinión “la seguridad es fundamental. Aunque en Isdefe no manejamos datos directamente de los ciudadanos, sí a través de las personas que tenían trabajando en otras entidades, por lo que entendemos que es muy importante” puesto que la privacidad se había convertido ya en un derecho fundamental. “A los ciudadanos no les queda claro, desde el punto de vista de la administración pública, dónde están sus datos al final, qué se hace con ellos”. Por eso, es “importante fijarse también esos margen de privacidad”

“Todos estos documentos, todas estas normativas, todas estas estrategias que vienen desde Unión Europea o desde cualquier organismo que ayudaran las empresas de la Administración Pública a poner en marcha esos mecanismos, son muy importantes2, reforzaba.

El calor de los datos en la política pública

Ignacio García Fenoll, Subdirector de Coordinación de la Innovación en el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, compartía en una mesa redonda su visión sobre el valor de los datos en el desarrollo de políticas públicas. Según él, “estaban muy preocupados por el valor de los datos, en el sentido de qué iban a hacer con estos datos, no tanto con cómo se trataban, sino con qué podían hacer con ellos”.

García Fenoll destacaba la importancia de desarrollar lo que denominaban “science for policy”, es decir, utilizar esos datos para construir unas políticas públicas mejores, basadas en la evidencia, en el desarrollo de un esquema de datos que fuera de calidad. Según él, “la información que utilizaban para diseñar su política pública debía ser una serie de datos que estaban bien tratados, que bebían de fuentes bien localizadas, bien estructuradas y bien diagnosticadas”.

Hablaba también de la importancia de la evaluación de políticas públicas basadas en datos, porque si no, era imposible saber si una política había funcionado o no. Puso como ejemplo el ingreso mínimo vital, una política muy importante, sobre todo a raíz de la pandemia, que tenía ahora mismo una vigencia muy importante. En esa unidad se había hecho un ejercicio muy interesante.

García Fenoll explicaba que “se había hecho un ejercicio anterior a la implementación del ingreso mínimo vital para saber de qué población estaban hablando, qué familias podían acogerse a eso y qué canales de información se podían utilizar para que el impacto de esa medida fuera el mayor posible”. Y una vez que se empezó a rodar la medida, se habían ido haciendo análisis iterativos a ver qué pasaba.

Se habían 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 habían ido midiendo cuál era el impacto de todas esas medidas.

Finalmente, García Fenoll destacaba que “para muchísimas cosas el poder del dato estaba ahí y la Administración Pública no podía ser ajena a todo este tipo de cosas”. En el Ministerio de Ciencia, como Ministerio encargado de todo lo que tenía que ver con el conocimiento, estaban fomentando con mucha decisión todo lo que tenía que ver con el desarrollo de políticas públicas basadas en el conocimiento. Y así se había creado en la presidencia del Gobierno, la Oficina Nacional de Asesoramiento Científico, que no solo se iba a dedicar a resolver problemas puntuales o problemas más urgentes que pudieran ir surgiendo, sino también para desarrollar una oficina que diera soporte a los ministerios y a la Administración General del Estado en general para el diseño y el desarrollo de políticas públicas.

Educación superior

Sin abandonar la educación, 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 cómo habían desarrollado muchas cuestiones a lo largo de más de casi 15 años de desarrollo.

El director del Centro de Inteligencia Institucional de la Universidad destacaba la importancia de los datos abiertos. Según él, “los datos abiertos implicaban un alto cumplimiento de la privacidad de los estudiantes”. Explicaba que cada vez que subían un data set, lo trataban, lo anonimizaban, lo pixelizaban.

Arbues también hablaba de cómo se ponían en común con más universidades y publicaban los mismos conjuntos de datos con la misma estructura. Según él, “pasaban a ser comparables”. De hecho, su proyecto, llamado Universidata, había sido reconocido por la Comisión Europea como el segundo mayor proyecto de impacto social de toda Europa.

Arbues también mencionaba la lucha interna dentro de la Universidad. Según él, “publicaban los presupuestos previos y los ejecutados con un visor que decía el mismo qué partidas se habían ido de madre”. Estaban peleando porque iban a hacer una reutilización ellos mismos de lo que publicaban en la plataforma de contratación.

Finalmente, Arbues destacaba que “el tema de las competencias profesionales de la educación superior era un tema clave”. Según él, “eso lo que hacía era unir el mercado laboral con el mercado educativo”. Eso no lo tenían en Educación Superior. Según él, “eso era una cuestión clave, porque ellos sí que cruzaban sus datos internos con el SIU, con el sistema integral de información universitaria del ministerio, que alimentaban todas las universidades, pero tenían que dar ese giro de tubería”.

Por su parte, Alfredo Rodríguez Langa, Gerente de Área de Smart Products en INECO, explicaba que en INECO, estaban colaborando con los clientes y haciendo el trabajo que les pedían, 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. Según él, “había que estandarizarlos, a tener el dato único a explotar”, detallando cómo habían establecido la metodología y ahora estaban ampliando.

Rodríguez Langa también mencionaba el reto de integrar los sistemas y analizarlos. Según él, “estamos en esa labor, ya tenemos datos únicos en torno a datos de personal, económicos, calidad”. Hablaba de cómo INECO estaba en todo el ciclo de vida de lo que es infraestructura, a través de los planes para hacer una ampliación, hasta el mantenimiento, pasando por la ejecución de la obra.

Finalmente, Rodríguez Langa destacaba que “estamos tanto internamente como externamente colaborando con los clientes y son retos”. Según él, “en las empresas más de administración al final, se están poniendo las pilas por temas de privacidad”.

La calidad del dato

A partir de ahí, se sucedieron diferentes debates, como la importancia de la calidad del dato. Antonio García de la Paz destacaba que “los datos están como están” y que la inteligencia artificial (IA) es “un reto en todos los sentidos”. Hablaba de cómo las empresas deben empezar a explicar cómo van a implementar la IA, especialmente cuando se trata de contratos o licitaciones públicas. Según él, “cuando tú haces un análisis o tienes un dato y te da una estrategia de decisión que la cumplas” es crucial.

Ildefonso Vera Gomez, por su parte, hablaba de un proyecto de innovación en el mantenimiento del F-8 que no funcionó “precisamente por los datos”. Según él, los datos tienen que estar muy bien estructurados y es más complicado aplicar la IA en zonas de acero restringido. Vera Gómez también destacaba la importancia de conocer los retos de la gente y de entender primero qué se necesita antes de montar cualquier cosa.

En este sentido, José Luis Martínez De La Cruz, Director Ejecutivo de Cuentas en Cloudera, considera que parte del problema es que se ha perdido tiempo valioso en estrategias sin acción efectiva. En cuanto al uso de datos descriptivos frente a los predictivos e inferenciales, destacó que hay mucho por avanzar y abordó las dificultades para implementar proyectos innovadores debido a la falta de garantías y la necesidad de expertos especializados.

Finalmente, Jose Arbues enfatizaba que hay una conciencia general en las organizaciones públicas sobre la importancia de la apertura de información y la transparencia. Según él, “todos los proyectos de apertura de información y transparencia de información” son fundamentales y todos los tienen. Arbues también mencionaba que estaban muy interesados en el tema del turismo y que habían presentado un par de proyectos en ese sentido.

También se abordaron cuestiones como la importancia de la gestión de datos, incluyendo la necesidad de medir el uso de los datos y tener una estrategia para su manejo, la necesidad de regulación en áreas como la IA y la discriminación (aunque fueron muchas las voces que manifestaron la dificultad de regular algo que aún se está desarrollando y evolucionando, como la IA), así como la preocupación por la sostenibilidad medioambiental en relación con la IA, especialmente en términos de consumo de agua y energía.

Los ponentes también abordaron cuestiones como la aplicación de la IA en el ámbito militar, y se menciona que la regulación actual excluye esta área, la necesidad de adaptación y cambio de mentalidad para mantenerse al día con los avances tecnológicos y se subrayó la importancia de la colaboración entre la administración pública y la empresa privada para avanzar en la tecnología y la innovación.

Sergio Rodríguez de Guzmán, Chief Technology Product Officer & Cofundador en PUE, expresaba su preocupación por el desajuste entre demanda y oferta en el mercado laboral tecnológico. Criticaba la superficialidad con que se trata el tema del talento y subrayaba la importancia del conocimiento práctico más allá del teórico: “Hay que tener gente preparada,” insistía. Para él, no basta con herramientas tecnológicas; se necesita personal cualificado que entienda realmente los datos y el negocio. Rodríguez de Guzmán destacó la importancia de la formación en IA. Según él, “en la parte de inteligencia artificial tenemos también una parte de formación”. Este enfoque de formación y capacitación es esencial para especializar a las personas en áreas que normalmente no están cubiertas en la empresa. Además, Rodríguez de Guzmán enfatizó el papel de las universidades en este proceso. Según él, la formación en IA es “un nexo con la parte de las universidades”. Este vínculo entre la academia y la industria es crucial para el desarrollo de habilidades especializadas en IA.