Suiza está probando un nuevo algoritmo que podría impulsar el empleo de refugiados hasta en un 30%. Basado en grandes datos del seguimiento de refugiados anteriores, la herramienta analiza las características de los solicitantes de asilo para recomendar la región donde es más probable que encuentren trabajo . Lanzado en el verano de 2018, el programa es el primero de su tipo en el mundo.

Tal como están las cosas, solo el 15% de los solicitantes de asilo en Suiza logran encontrar trabajo después de tres años. Aumentar este número tendría "consecuencias sociales dramáticas", dijo Dominik Hangartner, profesor de ETH Zurich que cocreó el algoritmo. Incluso un solo refugiado que está trabajando le ahorra al estado suizo un promedio de $ 35,000 en un año.

Desde que estalló la crisis de refugiados en 2015, los países europeos han estado buscando formas de reasentar e integrar a los refugiados . Aunque es temprano, el algoritmo tiene el potencial de ser utilizado de manera mucho más amplia, incluso a nivel de la Unión Europea, sugiere Hangartner.

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Entonces, ¿cómo funciona el algoritmo y qué tipo de resultados podemos esperar realmente?

Construyendo la máquina

El algoritmo fue construido y probado en datos históricos por un equipo de ETH Zurich y la Universidad de Stanford, utilizando el aprendizaje automático para unir los resultados de empleo geográficos con las características personales de los refugiados, como el género, la edad y la nacionalidad.

Los investigadores comenzaron reuniendo datos de más de 30,000 refugiados reasentados en los EE. UU. Entre 2011 y 2016. Descubrieron que usar el algoritmo habría llevado a un 41% más de refugiados a encontrar trabajo, en comparación con las prácticas de asignación actuales. Se repitió un proceso similar para Suiza y los resultados fueron aún más impresionantes : el algoritmo habría aumentado la tasa de empleo en un 73% para los que llegaron en 2013.

"No estamos cambiando la ley, solo estamos tratando de ser más eficientes dentro de ella"

Junto con la Secretaría de Estado de Migración de Suiza (SEM), el equipo de investigación ahora está traduciendo ese estudio en un piloto de la vida real. El algoritmo ubicará a unos 1,000 solicitantes de asilo en los 26 cantones o estados de Suiza. Sus resultados se compararán con un grupo de control, distribuido de acuerdo con el sistema existente de cuotas aleatorias. Es importante destacar que el algoritmo se alimentará con nuevos datos con frecuencia: la relación entre las características de los refugiados y las ubicaciones puede cambiar con el tiempo, explicó Hangartner.

La decisión final sobre dónde van los refugiados seguirá siendo humana, tomada por el personal de SEM; El algoritmo es una herramienta para ayudarlos. Los miembros de la familia aún se reunirán, y los solicitantes de asilo con condiciones médicas especiales aún coincidirán con los cantones de los hospitales universitarios correspondientes. Y lo que es más importante, los refugiados seguirán siendo distribuidos proporcionalmente a los cantones del país, de acuerdo con una clave legalmente definida basada en el número de población. "No estamos cambiando la ley, solo estamos tratando de ser más eficientes dentro de ella", dijo Lukas Rieder, portavoz de SEM.

La caja negra

El uso del aprendizaje artificial en las políticas públicas plantea importantes cuestiones de transparencia y equidad. ¿Deberían los gobiernos poder usar una " caja negra " en una sala para tomar decisiones sobre el futuro de las personas? En este caso, Hangartner argumenta que es "fácil de explicar lo que entra y sale" del algoritmo: entran datos de refugiados anteriores y sale una recomendación de las mejores oportunidades de empleo del solicitante de asilo. En aras de la total transparencia, el código del algoritmo está disponible en línea.

Algunos también tienen reservas sobre el diseño del algoritmo, como por qué el lenguaje no está incluido. Sin embargo, la mayoría de los solicitantes de asilo no hablan un idioma suizo, y podría chocar con la ley suiza para evitar la guetización: los refugiados del mismo país se distribuyen a diferentes cantones para que no se concentren en un solo lugar. Esta ley de la regla de origen reduce su efectividad para impulsar el empleo en aproximadamente un 20%. SEM y el equipo académico también están explorando cómo introducir el logro educativo y la trayectoria al algoritmo, pero esto requiere una mayor recopilación de datos.

¿Un modelo para Europa?

Las expectativas para el impacto laboral del piloto son más bajas que los resultados del estudio académico. Además de las restricciones legales sobre el país de origen, el piloto incluye a los solicitantes de asilo con buenas posibilidades de derecho a quedarse, algunos de los cuales pueden ser rechazados, mientras que el estudio original se centró exclusivamente en personas admitidas provisionalmente. Además, el estudio se basó en datos de 2013, pero desde 2015 la gran afluencia de refugiados de Suiza ha dificultado aún más la búsqueda de empleo.

"No hay mucho que perder"

Pero cualquier aumento en el empleo de solicitantes de asilo probablemente valdría la pena. "No hay mucho que perder", dijo Rieder. Además del tiempo que lleva dar al personal capacitación básica y usar el software, que toma solo unos segundos, el único costo asociado con el piloto es el tiempo de investigación, que es cubierto por las universidades. A gran escala, es poco probable que el software sea gratuito, pero no sería necesario que muchos refugiados encuentren empleo para que esa inversión se pague sola.

Además, el algoritmo es completamente escalable. Los formuladores de políticas pueden elegir qué características y resultados desean, y el algoritmo puede reconstruirse en cualquier país. El único límite son los datos: Suiza tiene un conjunto de datos particularmente rico sobre refugiados, que no es el caso en todo el continente. En países ricos en datos como Suecia, que ha aceptado más refugiados per cápita que cualquier otra nación europea, el algoritmo podría implementarse fácilmente dentro de las estructuras institucionales existentes.

Y el potencial para usar esta herramienta a través de las fronteras es aún mayor. "Cuanto mayores son las diferencias entre los lugares de reasentamiento", dicen entre los países europeos en comparación con los cantones suizos, explicó Hangartner, "mayores serán las ganancias potenciales de asignar refugiados a esos lugares". Si la Unión Europea, u otro organismo supranacional, alguna vez fuera Para alcanzar un acuerdo de reasentamiento más sustancial para los solicitantes de asilo, el algoritmo podría tener implicaciones dramáticas para la integración de los refugiados.

(Crédito de la imagen: Flickr / Sebastian)

Jack Graham

jack.graham@apolitical.co