Cómo la IA puede ayudar a abordar la toma de decisiones colectivas

La toma de decisiones colectivas no es una ciencia exacta. Los procesos rotos, la sobrecarga de datos, la asimetría de información y otras inequidades solo agravan los desafíos que surgen cuando grandes y dispares facciones con diferentes objetivos intentan trabajar juntas. Y las herramientas que a menudo ayudan con la toma de decisiones (análisis de datos, planificación de escenarios, árboles de decisión, etc.) pueden flaquear ante la magnitud y la complejidad de los problemas más grandes a los que se enfrentan los grupos y los líderes.

Aquí es donde la IA puede ayudar, y está ayudando. Con su capacidad para analizar grandes cantidades de datos, la IA puede ser una herramienta poderosa para todos los líderes que enfrentan decisiones complejas, especialmente aquellas que deben tomarse de manera colaborativa.

Un campo que ya está aprovechando el apoyo de la IA en la toma de decisiones colectivas es la planificación urbana. Hace tres años, comenzamos a trabajar con la Conferencia de Alcaldes de Estados Unidos para comprender cómo la IA está ayudando a las ciudades a resolver sus desafíos más apremiantes. En el camino, estudiamos la historia de la ciudad alemana de Hamburgo, que ha afrontado una crisis de vivienda agravada por la llegada masiva de refugiados.

En 2016, Hamburgo se asoció con MIT Media Lab, creador de una plataforma de IA llamada CityScope. La plataforma permite a los planificadores urbanos recopilar y asimilar las necesidades y preferencias de grandes grupos de residentes, simular cientos de escenarios de construcción, identificar oportunidades ocultas y encontrar puntos en común entre facciones en conflicto.

LA CRISIS EN HAMBURGO

En 2016, Alemania decidió acoger a 1 millón de refugiados de Medio Oriente, y Hamburgo se encargó de encontrar vivienda para unas 80,000 familias en una ciudad con menos de 2 millones de habitantes. En ese momento, la ciudad había estado atrapada durante décadas en conversaciones improductivas sobre leyes de zonificación, luchando por construir suficientes viviendas para sus propios residentes.

Tres desafíos tienden a salir a la luz en situaciones de toma de decisiones colectivas, y Hamburgo no fue la excepción:

1. LOS PROCESOS Y LOS INCENTIVOS ESTÁN ROTOS.

El proceso tradicional para lograr algo (en este caso, construir nuevas viviendas) implica docenas de pasos e instituciones, cada una con su propia lógica procedimental y cultura interna. Las partes interesadas no tienen incentivos para unirse. En Hamburgo, la ciudad luchaba por construir algo porque cada proyecto requería la aprobación de una docena de burocracias, a menudo escleróticas y opacas.

2. LA INFORMACIÓN ES CADA VEZ MÁS ABUNDANTE Y NO SE DISTRIBUYE POR IGUAL.

Cada decisión (en este caso, sobre desarrollos específicos o leyes de zonificación) involucra enormes cantidades de información en diferentes ámbitos: desde las preferencias de los residentes y documentos técnicos hasta métricas de tráfico y uso. Además, los procesos a menudo se expresan en documentos extensos, detallados y técnicos que la persona promedio no puede comprender.

3. OTRAS INEQUIDADES.

Los actores dominantes poseen una amplia gama de herramientas para bloquear las transformaciones. En este caso, los propietarios pueden detener los desarrollos urbanos mediante regulaciones de preservación histórica, requisitos de tamaño mínimo de lote, restricciones de altura, etc.

CÓMO AYUDÓ CITYSCOPE

La IA puede ayudar a resolver estos desafíos y mejorar la forma en que los grupos toman decisiones juntos. Ariel Noyman, uno de los ingenieros clave detrás de CityScope, nos dijo que su equipo diseñó la plataforma para cumplir con cuatro funciones clave:

-- INSIGHT (PERSPECTIVA): Construir un modelo dinámico de las condiciones sociales, económicas y ambientales mediante recopilación integral de datos, escaneo ambiental, análisis de transacciones, análisis de opiniones y visualización con retroalimentación.

-- PREDICCIÓN: Identificar necesidades y simular el impacto de intervenciones alternativas evaluando miles de escenarios hipotéticos.

-- TRANSFORMACIÓN: Iterar posibles intervenciones en caminos de acción validados.

-- CONSENSO: Involucrar a las partes interesadas en un proceso de toma de decisiones compartido y facilitado para alcanzar una visión unificada del futuro.

Así fue como estas funciones se desarrollaron en el proceso de trabajo con residentes y planificadores en Hamburgo para avanzar.

El primer paso consistió en recopilar la mayor cantidad de datos posible. CityScope recurrió a datos sobre vivienda y leyes de zonificación, pero también sobre desarrollo económico, patrones de compra, eventos y servicios de la ciudad, transporte e infraestructura, oportunidades de empleo, diversidad demográfica, impacto ambiental, seguridad y más. También aplicó encuestas a los residentes para recopilar sus preferencias.

Para ofrecer perspectiva, la plataforma correlacionó las dimensiones centrales de la vivienda (densidad y diversidad de personas) con indicadores de desempeño como consumo de energía, seguridad, preferencias de los residentes y más. Con esos datos, la plataforma analizó la relación entre vivienda y calidad de vida en el statu quo.

Luego, la plataforma pasó a hacer predicciones sobre las tendencias actuales y transformaciones hipotéticas, identificando restricciones que podría ser valioso modificar en el camino. CityScope destacó, por ejemplo, la infrautilización sistemática de propiedades comerciales. También señaló las áreas donde los servicios públicos tenían más probabilidades de verse afectados y aquellas con la mayor capacidad para recibir a nuevos residentes.

Una vez realizado el análisis, CityScope mostró los resultados en un diagrama simple y fácil de entender para ayudar a los ciudadanos y a otros participantes a ver fácilmente cómo los posibles cambios afectarían los indicadores clave que reflejan las prioridades comunes de los residentes de la ciudad.

HACIENDO QUE LA TOMA DE DECISIONES SEA MÁS DEMOCRÁTICA

Mediante su uso de IA, CityScope aborda los principales desafíos que identificamos en la planificación urbana, y en la toma de decisiones colectivas en general:

Primero, sortea los lentos procesos burocráticos. Al agregar todos los datos relevantes en un modelo dinámico, CityScope analiza compensaciones mejor de lo que los funcionarios de la ciudad podrían hacerlo por sí mismos, porque integra todas las perspectivas y prueba miles de alternativas. El resultado es un proceso considerablemente más ágil, y además uno que toma en cuenta más perspectivas con mayor precisión.

Segundo, resuelve el problema de la sobrecarga y la asimetría de información. Al recopilar y procesar grandes cantidades de datos, y luego proporcionar visualizaciones claras y métodos para interactuar y compartirlos, CityScope elimina las barreras informativas que favorecen a quienes tienen más recursos sobre aquellos que carecen de dinero, tiempo o experiencia, brindando a cualquiera la oportunidad de comprender y proponer cambios.

Tercero, CityScope permite que toda la comunidad encuentre un camino hacia el consenso, no solo la élite. Los residentes pueden no estar de acuerdo sobre este o aquel proyecto de vivienda, pero pueden encontrar puntos en común en torno a prioridades compartidas. Al cambiar el enfoque de la deliberación de proyectos o leyes específicas a prioridades más amplias para la ciudad, CityScope replantea la discusión hacia una visión más global.

Dieciocho meses después de que comenzara la asociación con CityScope, Hamburgo no solo había alojado a miles de refugiados: los había distribuido estratégicamente a lo largo de la ciudad para maximizar la cohesión social, la oportunidad económica y la resiliencia comunitaria. Desde entonces, la ciudad ha estado integrando CityScope en sus procesos de toma de decisiones de manera más amplia para transporte, uso de energía y regulación ambiental.

MÁS ALLÁ DE CITYSCOPE

Los humanos no somos especialmente buenos para procesar grandes cantidades de información y traducirla en políticas. CityScope muestra que la IA puede ayudar.

Sin embargo, por sí solas, las plataformas como CityScope no pueden resolver problemas conflictivos. La mayoría de las decisiones colectivas siguen siendo inevitablemente propensas al conflicto, y aunque la IA puede ayudarnos a comprender y gestionar las concesiones, no puede hacer que desaparezcan. Ningún algoritmo, por muy sofisticado que sea, puede reemplazar una cultura de desacuerdo saludable y respeto mutuo. En Hamburgo, fueron los residentes y sus líderes quienes hicieron que esta conversación fuera productiva, no solo la plataforma en sí.

Lejos de ser un sustituto de la toma de decisiones humanas, estas plataformas ofrecerán un complemento poderoso: una manera de aprovechar los datos al servicio de objetivos comunes.