¿Será Pete Buttigieg el primer presidente de EE. UU. Basado en datos?

Este artículo de opinión es un extracto del libro "El camino más corto a casa", escrito por el candidato a presidente de los Estados Unidos, Pete Buttigieg. Para más información como esta, vea nuestro suministro de noticias de innovación del gobierno .

Pete Buttigeig, el político estadounidense de 37 años conocido coloquialmente como "Alcalde Pete", se postula para presidente en las elecciones primarias para el Partido Demócrata. Si es elegido, se convertiría en el presidente más joven en la historia de los Estados Unidos. A medida que extrae de sus lecciones aprendidas de ser el alcalde de South Bend, Indiana (2012-presente), explica cómo los datos no son un reemplazo para las ideas humanas.

Lo siguiente es un extracto abreviado de su reciente libro, Shortest Way Home.

Las reglas para un gobierno basado en datos

Entonces, ¿cómo se asegura un alcalde orientado a la tecnología de que los datos estén al servicio de la administración, en lugar de convertirse en un fin en sí mismo? Dicho de otra manera, ¿cómo se ve a un funcionario del gobierno interesado en los datos más como Goldsmith u O'Malley, y menos como McNamara? Con el tiempo, aprendí una serie de reglas que nos han ayudado a asegurarnos de que el uso de datos tenga sentido y sea bueno.

Primero, sepa la diferencia entre informar un problema y resolverlo. En algunos casos, los dos van tan juntos que puedes perder la noción de la distinción. Por ejemplo, cuando instalamos la tecnología ShotSpotter usando micrófonos para identificar acústicamente los disparos, estábamos mejorando nuestra capacidad para lidiar con la violencia armada. Un oficial podría ser enviado inmediatamente a la escena de un tiroteo, ya sea una pelea al aire libre o un caso de violencia doméstica, ya sea que alguien lo haya llamado o no. Y esto, a su vez, ayudaría a la larga para disuadir la violencia armada. Pero en otros casos, saber más no ayuda.

En una conferencia técnica, una vez vi un lanzamiento de una empresa emergente que detectaría automáticamente patrones de uso de opioides al escanear pequeñas cantidades en las aguas residuales. La tecnología es brillante y puede hacer mucho bien en algunos lugares. Pero en South Bend, nuestro problema no era saber cuánto uso de opioides prevalecía en este vecindario en comparación con aquel; fue una falta de recursos de salud mental y adicciones para tratar el problema donde lo encontramos. El financiamiento de un proyecto para contarnos más sobre el problema podría incluso llegar a expensas de las opciones de tratamiento, que están muy poco financiadas en los sistemas de salud de nuestro condado y estado. En los casos en que tengamos medios suficientes para solucionar un problema, solo necesitamos encontrarlo. El resto del tiempo, informar un problema es necesario, pero no suficiente, para resolverlo.

La diferencia entre graffiti y baches

Una segunda regla que aprendimos rápidamente fue reconocer que la capacidad de respuesta y la eficiencia no son lo mismo; de hecho, a veces pueden enfrentarse entre sí. Considere el ejemplo de quitanieves. Lo más receptivo sería asegurarse de que cada vez que alguien llamara por una calle intransitable, se enviara inmediatamente un equipo de arado para ocuparse de esa cuadra. Sería algo atractivo poder hacer (piense en el crédito político), pero claramente tampoco es el más eficiente; Es mucho mejor usar un sistema de zona, que cubra la ciudad lo más rápido posible, comenzando por las carreteras principales y luego pasando a las calles residenciales, con información adicional de un modelo paramétrico que tiene en cuenta las tasas de temperatura y precipitación. Cualquier otro enfoque tomaría más tiempo y, en última instancia, significaría menos calidad de servicio y / o más costos.

Los funcionarios locales a menudo sienten la presión de lidiar con una rueda chirriante de inmediato, cuando retroceden y consideran una solución de gran tamaño que serviría mejor a las personas. Bajo el equilibrio incorrecto de capacidad de respuesta y eficiencia, los datos pueden empeorarnos en nuestro trabajo. Esta es una razón por la que eventualmente me alejé de mi entusiasmo por la idea de publicitar una garantía de baches de veinticuatro horas.

Una persona ayudada por datos puede tomar decisiones más inteligentes y justas, pero solo una persona puede sentir cuándo un factor inexplicable debería entrar en juego

Al principio parecía una gran manera de mostrar cuán receptiva era la ciudad a las preocupaciones de la carretera, y factible, porque en la temporada alta de parches ya llegamos a la mayoría de los baches en un día o dos de ellos. Pero después de revisar el concepto con ingenieros, se me hizo evidente que si instruía al personal para que se asegurara de que cada hoyo fuera resuelto tan pronto como supiéramos, podría reducir la eficiencia de la operación. Las tripulaciones en el West Side podrían tener que abandonar lo que estaban haciendo para lidiar con un bache en el North Side, y luego perseguir otra orden de trabajo en el centro de la ciudad, llegando a ellas en orden de aparición. Un vehículo costoso y un equipo de trabajo zigzaguearían por la ciudad de acuerdo con datos en tiempo real sobre los cuales los residentes fueron los primeros en llamar y quejarse, con poca consideración de si tenía más sentido que Harter Heights esperara un par de días mientras nos ocupamos sistemáticamente El área de Keller Park para la temporada.

En otras ocasiones, lo contrario es cierto y la capacidad de respuesta es más importante que la eficiencia, como en el caso del graffiti. Puede parecer que lo más eficiente sería tratar el graffiti como la nieve: tomar todos los recursos que tengamos para volver a pintar y hacer que trabajen la ciudad, calle por calle, sistemáticamente. Pero si una señal de stop se etiqueta con graffiti, dejarla allí incluso por un par de días podría motivar a alguien a etiquetar algo más cerca. Ya sea un cartel de pandillas o un conejito de dibujos animados, lo que aparece en Falcon Street puede copiarse pronto en Walnut, y cuanto más tiempo esté allí, más probabilidades hay de que alguien intente imitarlo o superarlo. Entonces, limpiarlo de inmediato es lo más importante, y el equipo trabaja para arreglar cualquier graffiti reportado casi de inmediato (excepto en una pared de graffiti dedicada frente al Restaurante Emporium, donde los artistas pueden hacer lo que quieran). El resultado es que las personas que podrían estar motivadas para desfigurar la propiedad pública encuentran que no vale la pena el esfuerzo, y ahora es menos probable que suceda en primer lugar.

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Big data hace una gran diferencia

En última instancia, el aumento de más datos y tecnología presenta una gran oportunidad para que las ciudades sean más inteligentes y eficientes en sus operaciones y, por lo tanto, se conviertan en lugares más saludables, seguros y mejores para vivir. Pero después de asumir el cargo, tan rápido como aprendí el poder de los datos, también aprendí a ser consciente de sus limitaciones y consciente de los problemas que no resolverá. Y aprendí a mantener cierto nivel de respeto por el papel de la intuición.

La buena intuición, respaldada por años de experiencia, puede hacer posible sentir cosas, como si un cliente de la basura dice la verdad cuando llama para decir que se perdió una recolección en su casa o si simplemente se olvidó de sacar la basura, a menudo con notable precisión y, a veces, incluso sin poder explicar cómo se siente. Existe un gran poder en el reconocimiento de patrones humanos, que en realidad se asemeja al análisis de big data en su característica más importante: la capacidad de saber cosas sin saber exactamente cómo las conocemos.

A menudo, las discusiones sobre la gestión del rendimiento pasan por alto esta diferencia crucial entre el análisis de datos en general y los "grandes datos" utilizados con inteligencia artificial. Usar datos en general no es nada nuevo; es simplemente la aplicación de conocimiento factual para tomar decisiones. Como acercamiento al gobierno, fue tan natural para Alejandro de Macedonia como para Robert McNamara. Para el uso de datos, lo único que cambia con la introducción de las computadoras es que podemos recopilarlas y aplicarlas de manera más rápida y precisa. "Big data" es diferente. Tiene el potencial de cambiar el gobierno, junto con el resto de nuestra sociedad y economía, de maneras categóricamente diferentes que el uso de datos en general. No todos pueden compartir mi definición, pero para mí la diferencia es esta: usar datos significa recopilar información, comprenderla y aplicarla. El uso de Big Data significa analizar información para encontrar y aplicar patrones tan complejos que es posible que nunca los comprendamos.

Robots detrás del volante

Las computadoras ahora pueden agrupar conjuntos de números tan vastos que los patrones que emergen de ellos están más allá del alcance de la mente humana, y aun así los patrones pueden ser utilizados. Las empresas de servicios públicos como nuestras obras hidráulicas están comenzando a aprovechar las capacidades informáticas que pueden predecir con precisión los puntos de falla en los sistemas de agua sin que realmente comprendamos cómo se hizo la predicción, solo que funciona.

Irónicamente, lo que hace que este tipo de tecnología predictiva sea más interesante es que se parece mucho a la intuición humana. Más a menudo de lo que nos damos cuenta, los humanos dependen en gran medida de saber cosas que podemos sentir, pero no explicar. Una de las razones por las que era imposible, hasta hace poco, programar un automóvil para que se manejara solo es que muchos de los procesos mentales que usamos para conducir un vehículo no se pueden definir o describir fácilmente (y, por lo tanto, no se pueden programar).

Al igual que el supervisor de mantenimiento de parques o el capataz de carreteras que toman innumerables decisiones en la parte posterior de su cabeza, cualquier persona que conduzca un vehículo depende constantemente del reconocimiento de patrones inconscientes. No puedo explicarle cómo sé el momento en que una carretera nevada se ha vuelto demasiado resbaladiza para el frenado normal, o si estoy a una distancia segura de la línea central, o si puedo vencer esa luz amarilla. Solo lo se. Si quisiera que una máquina ganara esta capacidad, tendría que hacer una de dos cosas: dominar la base precisa de este conocimiento para poder programarlo, o construir una máquina capaz de aprender de la misma manera que yo.

Esto último se está haciendo posible, y esta es la verdadera fascinación de la inteligencia artificial . Para el gobierno, hay implicaciones extraordinarias en un programa que podría anticipar fallas en la carretera con cinco años de anticipación, o predecir ataques de asma utilizando conjuntos de datos vinculados sobre hospitalizaciones, clima y emisiones de automóviles para detectar patrones tan exquisitamente complejos que nunca los comprenderemos.

Los límites de la razón

Ahora, incluso las funciones sociales explícitas, como medir la ira que causará una determinada propuesta de política , se pueden lograr cada vez más a través del análisis de las redes sociales que eventualmente superará incluso las antenas políticas humanas más afinadas. El detector de mentiras definitivo no se diseñará, como los actuales, mediante la programación de patrones conocidos de frecuencia cardíaca y transpiración. Será diseñado por el aprendizaje automático , escaneando millones de grabaciones de personas que dicen cosas verdaderas o falsas, y utilizando esto para hacer predicciones basadas en combinaciones de indicadores más allá de nuestra comprensión.

Los algoritmos avanzan cada año. Es por eso que Netflix tiene una buena idea de qué películas te gustaría, tal vez incluso haciendo un mejor trabajo para predecir tus preferencias que tú, si todo lo que tienes que hacer es un avance y una descripción. Pero estas capacidades también están todavía en su infancia. Mi dispositivo de TV por Internet todavía a veces me muestra anuncios claramente destinados a un ama de casa de mediana edad o un entusiasta de los videojuegos adolescentes.

Y no importa cuán sofisticados sean los programas, nunca aprenderán completamente nuestro sentido de la misericordia: la regla que no debe aplicarse, la eficiencia que no debe capturarse. Capaces de algo parecido a la intuición pero nada parecido a la moralidad, las computadoras y sus programas solo pueden replicar imperfectamente la función humana que llamamos juicio. Saber cuándo un reclamo válido debe ceder el paso a otro, o cuándo se debe relajar una regla para hacer lo correcto, no es programable, aunque solo sea porque no es completamente racional. Es por eso que, aunque la razón ha reemplazado en parte la intervención divina para explicar nuestro mundo, no reemplazará el liderazgo humano cuando se trata de administrarlo. Una persona ayudada por los datos puede tomar decisiones más inteligentes y justas, pero solo una persona puede sentir cuándo debe entrar en juego un factor inexplicable , cuando, por falta de una mejor expresión, "algo está pasando". Y eso, como John Voorde podría recordarme, ha sido el trabajo de los funcionarios electos todo el tiempo. - Pete Buttigieg

Este es un extracto de Shortest Way Home : el desafío de un alcalde y un modelo para el futuro de Estados Unidos ” por Pete Buttigieg, publicado el 12 de febrero de 2019 por Norton. Copyright (c) 2019 por Pete Buttigieg. Usado con permiso del editor, Liveright Publishing Corporation, una división de WW Norton & Company, Inc. Todos los derechos reservados.

"El camino más corto a casa: el desafío de un alcalde y un modelo para el futuro de Estados Unidos", 352 páginas , publicado el 12 de febrero de 2019 por Norton. Lea más sobre el libro aquí .

(Crédito de la foto: Lorie Shaull // Flickr)