Este artículo fue escrito por Mathieu Audet, empresario del Gobierno de Canadá y gerente de Empleo y Desarrollo Social de Canadá. Para más información como esta, vea nuestro suministro de noticias digital del gobierno .

El gobierno federal canadiense, como muchos otros, está tratando activamente de comprender cómo la Inteligencia Artificial (IA) dará forma a la forma en que desarrolla la política, así como a ofrecer programas y servicios a sus ciudadanos.

Por ejemplo, ¿cuál es el efecto de la automatización impulsada por IA en la fuerza laboral canadiense? ¿Qué tareas internas al gobierno puede automatizar la IA? ¿Cuándo es ético hacerlo y sabremos la diferencia? Estas preguntas son el foco de numerosos grupos de trabajo, comités y grupos de trabajo.

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Tengo el privilegio de sentarme como Emprendedor de GC en uno de los comités de nivel adjunto de Canadá, el Grupo de Trabajo sobre Innovación del Sector Público (TF-PSI). El Grupo de trabajo busca avanzar en la adopción y experimentación con IA en el servicio público canadiense. También tuve la suerte de participar en el entrenamiento de Nesta States of Change .

Respondiendo al quién y cómo

Recientemente, el TF-PSI escuchó cómo AI está mejorando los procesos comerciales y aumentando los empleados en el Gobierno de Canadá (GoC). Varios emprendedores de GC, incluido yo mismo, reconocimos que, aunque hay varios departamentos y agencias involucrados en el trabajo relacionado con la IA, en general, existe una comprensión limitada de nuestra capacidad actual, así como de cómo desarrollar, utilizar y hacer crecer la IA de la mejor manera en todo el mundo. GoC.

Por ejemplo, ¿cómo aprendieron nuestros servidores públicos a usar la IA? ¿Cuáles son sus antecedentes académicos o técnicos? ¿Qué herramientas están usando y enfrentan desafíos? Para arrojar luz sobre estas preguntas, elaboramos un análisis de IA, una descripción general de quién en el gobierno está usando AI, y fuimos directamente a quienes trabajan con AI para preguntar. Comenzamos a trabajar en el escaneo en julio de 2018 y actualmente estamos compartiendo los hallazgos y generando apoyo para implementar sus recomendaciones.

Como empresarios de GC, informando a un comité de todo el gobierno y no a un solo departamento, tenemos la oportunidad de trabajar horizontalmente y proporcionar una imagen del estado actual de la capacidad de inteligencia artificial en todo el Gobierno de China. Nuestro objetivo no era documentar lo que se hace con IA, sino comprender quién y cómo .

En este blog también me enfocaré en cómo hicimos el escaneo de IA. Si está interesado en nuestros hallazgos, nuestro análisis de IA se puede encontrar aquí . A continuación se detallan los pasos que seguimos de principio a fin. También proporcionamos enlaces a nuestros documentos de respaldo . Espero que otros puedan aprovechar nuestro trabajo para avanzar en su conocimiento y discusiones sobre IA en sus organizaciones. Divulgación completa: Debo señalar aquí que tengo un conocimiento práctico de IA, sus herramientas y sus matemáticas. Esto probablemente ayudó al flujo de las conversaciones, pero no lo consideraría un requisito previo. Encabecé el escaneo durante un período de 2 meses, dedicando la mitad de mi tiempo al esfuerzo.

Antes de comenzar, elaboramos nuestra pregunta de investigación general: ¿Quiénes son los profesionales de IA en el Gobierno de China y cómo se establecieron? Nuestra definición de trabajo de un practicante de IA era un servidor público que usaba lo último en matemáticas del aprendizaje automático (por ejemplo, redes neuronales) en los paquetes de software más reconocidos como Python y R para resolver problemas en su lugar de trabajo.

Siete preguntas para los expertos.

Para llegar al meollo de nuestra pregunta de investigación, sentimos que era crítico tener conversaciones en profundidad en forma de entrevistas uno a uno. Adoptamos un formato semiestructurado con una combinación de preguntas categóricas y abiertas para permitir cierta flexibilidad en las respuestas. No teníamos un buen sentido de lo que encontraríamos, y las entrevistas parecían mucho más adecuadas para cubrir contenido tan diverso a menudo cargado de un lenguaje técnico emergente. Como tal, nos alejamos intencionalmente de las encuestas rápidas en línea. Esto nos permitió establecer una buena relación con los profesionales de IA y tener una mejor idea de cómo es operar en este espacio.

Cuando la discusión se centró en cómo los practicantes tuvieron acceso al software y hardware de IA, sus hombros se encorvaron y dejaron escapar un largo suspiro.

El cuestionario que utilizamos se desarrolló en colaboración con uno de los principales expertos en temas de GoC en IA. Creamos el cuestionario en Google Forms. Esta plataforma gratuita y fácil de usar nos permitió recopilar información en vivo durante las entrevistas. Accedí a la encuesta en línea a través de una computadora portátil conectada a un punto de acceso Wi-Fi local que alojé desde mi teléfono.

El cuestionario constaba de siete secciones:

  1. El equipo: Explora la educación, las habilidades y las experiencias del equipo que le han permitido convertirse en profesionales de la IA.
  2. ¿Por qué usar AI ?: Recopila los diversos casos de uso de AI, como el soporte de decisiones administrativas.
  3. Herramientas del oficio : mapea las técnicas específicas de IA utilizadas por el equipo, como el aprendizaje de refuerzo mediante redes neuronales.
  4. Software y hardware: explore las diversas configuraciones de software y hardware y las necesidades de los profesionales de IA.
  5. Adquisición de servicios de IA : explora las experiencias de los profesionales de IA con los proveedores de IA.
  6. Ecosistema de IA : explora la conectividad de los profesionales de IA dentro y fuera del GoC.
  7. Habilitadores y obstáculos: explora el apoyo organizacional percibido por los profesionales de IA.

Con el fin de buscar y reclutar participantes, nos dirigimos a las comunidades de ciencia de datos en los foros y foros de mensajes internos del GoC, invitando a los equipos de profesionales a una entrevista donde pudieran compartir sus historias y, finalmente, escuchar a los diputados en el TF-PSI.

Hubo un apetito saludable para que los profesionales de IA compartieran sus experiencias mientras nuestra llamada de entrevista se disparaba rápidamente en sus redes.

Orgullo y suspiros

Inicialmente habíamos anticipado que las entrevistas durarían unos 20-30 minutos; sin embargo, descubrimos rápidamente que muchos estaban ansiosos por hablar sobre sus experiencias, prolongando nuestras discusiones a unos 45 minutos.

La naturaleza conversacional de nuestras entrevistas nos permitió recopilar respuestas que fueron una mezcla de anécdotas interesantes, divertidas y desalentadoras. Lo que me sorprendió fue el lenguaje corporal de mis entrevistados durante nuestra conversación.

Cuando describieron cómo usaban la IA en su lugar de trabajo, se llenaron de emoción y orgullo. Sin embargo, cuando la discusión se centró en cómo obtuvieron acceso al software y hardware de IA, sus hombros se encogerían y dejarían escapar un largo suspiro. Aquí es donde me enteraría de sus dificultades para instalar software gratuito de código abierto en sus estaciones de trabajo.

Verá, los servicios de tecnología de la información (TI) tienen procesos de aprobación interminables que parecen estar diseñados para disuadir a los empleados de desviarse del status quo. Además de una serie de formularios que justifican el uso del software, las tiendas de TI a menudo requieren más de 6 meses para aprobar una solicitud. Curiosamente, los equipos de TI también pueden ser prisioneros de sus propias reglas.

¿Cómo paga por el software libre?

Una historia que me quedó grabada fue sobre un practicante de IA que había desarrollado una fuerte relación con su contraparte de servicios de TI, lo que resultó en una solución inteligente a una regla estricta. El practicante de IA estaba buscando acceder a R, un paquete de software estadístico gratuito de código abierto. A pesar de su disposición a otorgar este acceso, el equipo de TI no pudo hacerlo debido a una regla que requería que todo el software instalado tuviera un comprobante de compra .

Puede ver lo difícil que es enviar un recibo de compra por algo que es gratis. Para evitar esto, el practicante de IA donó su propio dinero a la fundación R para proporcionar un recibo a TI. Este tipo de ingenio y resistencia surgió rápidamente como una característica definitoria de todos los profesionales que entrevisté.

Recuerdo a un analista en particular que describió la falta de apoyo que estaba recibiendo de su organización. Esto lo llevó a pagar de su propio bolsillo para desarrollar un modelo de inteligencia artificial en Amazon Web Services para poder demostrar su valor en su lugar de trabajo. Constantemente recurro a ejemplos como estos cuando presento el escaneo de IA. Proporcionan una imagen clara de cómo nuestro entorno existente no permite el crecimiento de la IA en el gobierno.

Después de 25 entrevistas, aparecieron las mismas historias y, francamente, podríamos haber terminado el escaneo después del primer puñado que realizamos. Una vez que nuestros hallazgos se resumieron en una presentación, los enviamos de vuelta a todos los participantes para obtener sus comentarios y asegurarnos de que sus historias se reflejaran bien en el documento. Desde su finalización, el escaneo de IA se ha presentado en varios foros en todo el GoC. Este trabajo continúa socializando las oportunidades y los desafíos de la IA y está elevando las discusiones sobre las mejores formas de apoyarlo. - Mathieu Audet.

(Crédito de la foto: Muerte a la foto de stock / JULIEN TSUJIMOTO)