Inteligencia artificial para la recuperación pospandemia

Este informe, publicado por CAF en 2022, examina cómo los gobiernos y organizaciones de América Latina y otras regiones utilizaron la inteligencia artificial durante la pandemia de COVID-19. A partir del monitoreo de 54 experiencias preseleccionadas, el informe analiza cinco casos en profundidad: Entelai Pic (diagnóstico con IA), Exscientia (desarrollo de vacunas y medicamentos), Consultorio Virtual COVID Misiones (telemedicina), Rakning C-19 (rastreo de contactos) y e-Rueca (proyectos solidarios). Los datos se relevaron en enero de 2021 mediante canales oficiales y entrevistas con los equipos desarrolladores.

El informe detecta tres grandes dilemas transversales a todas las experiencias: la protección de datos personales y la privacidad en contextos de rastreo de contactos y geolocalización; los sesgos involuntarios introducidos en los datos de entrenamiento; y la brecha digital que limitó el alcance de las soluciones en poblaciones vulnerables. El análisis compara enfoques centralizados y descentralizados de rastreo, y evalúa la tensión entre eficacia epidemiológica y derechos de privacidad.

El informe cierra con recomendaciones de política orientadas a las agencias digitales de los países socios de CAF: priorizar técnicas de IA explicables y trazables (caja blanca), adoptar enfoques de privacidad desde el diseño, garantizar participación ciudadana en el diseño de las soluciones, y establecer estándares mínimos de políticas de privacidad para cualquier sistema de IA desplegado en contextos de crisis.

1. La IA en pandemia amplió capacidades de diagnóstico, rastreo y atención, pero expuso dilemas no resueltos: la mayoría de las experiencias no informaron con transparencia las técnicas de IA utilizadas ni cómo gestionaron los riesgos para los derechos de las personas.
2. La privacidad desde el diseño es condición de legitimidad, no restricción técnica: los sistemas de rastreo con mayor adopción fueron los que garantizaron consentimiento informado, minimización de datos y plazos claros de almacenamiento.
3. La participación ciudadana y la explicabilidad son las variables críticas para la confianza pública: sin ellas, la eficacia técnica de un sistema de IA no alcanza para lograr la adopción masiva que requieren las respuestas a crisis sanitarias.

¿Qué riesgos de privacidad y sesgos identificó el informe en el uso de IA durante la pandemia?

El informe documenta dilemas concretos: sistemas de diagnóstico por imagen entrenados con datos no representativos, plataformas de rastreo de contactos que comprometieron datos personales sin marcos claros de consentimiento, y sesgos en la selección de poblaciones beneficiarias. Su valor está en visibilizar estos riesgos para que no se repitan en futuras crisis sanitarias.

¿Qué experiencias analiza en profundidad?

Entelai Pic (diagnóstico por imagen con IA), Exscientia (diseño de fármacos con IA), Consultorio Virtual COVID Misiones (telemedicina pública en Argentina), Rakning C-19 (rastreo de contactos en Islandia) y e-Rueca (plataforma solidaria de diseño colaborativo). Cada una es analizada por sus técnicas de IA, políticas de privacidad, participación ciudadana y sesgos involuntarios.

¿Se puede descargar gratis?

Sí. Está disponible en el repositorio Scioteca de CAF bajo licencia CC BY-NC-ND 4.0.