¿Cómo está evolucionando la pobreza en el mundo?
¿Son necesarios nuevos enfoques en el desarrollo internacional y cuáles son las principales innovaciones en este momento?
¿Puede la tecnología ayudar a aliviar la pobreza y puede darnos algunos ejemplos de este tipo de soluciones?
En un artículo en la revista Time, Ray Offenheiser, presidente de Oxfam América, comentaba que, si bien la ayuda internacional sigue siendo tan importante como siempre, el motor de desarrollo es la combinación de ciudadanos activos y gobiernos efectivos y responsables. ¿Está de acuerdo con esta idea?
¿Cómo puede ayudar la tecnología en este sentido?
La Universidad de Stanford está utilizando el aprendizaje automático para entender y predecir la producción de los cultivos de soja en EE.UU. Según, Marshall Burke, profesor de Stanford: "Si nuestro modelo funciona para la soja de EE. UU., quizás podamos entrenarlo para áreas con menos datos ". ¿Cómo de eficiente puede ser la inteligencia artificial para mitigar la pobreza y mejorar la vida de las personas?
Kam Morshed es director senior de BRAC, la mayor organización no gubernamental del mundo en número de empleados.
Su equipo utiliza la tecnología para respaldar la toma de decisiones basadas en datos para los más de 100.000 empleados de BRAC, y de esta manera "reinventar los servicios que ofrecen y cómo éstos se prestan a las personas que viven en situaciones marginadas y complejas”.
BRAC trabaja en 12 países del mundo y cuenta con más de 90.000 empleados, de los cuales un 70% son mujeres.
¿Cómo está evolucionando la pobreza en el mundo?
La pobreza en el mundo está disminuyendo de manera constante desde 1990. Según el Banco Mundial, la cantidad de personas que viven con menos de 1,9 dólares (1,7 euros) por día se ha reducido de 1,9 mil millones a 734 millones.
De estos 1.200 millones de personas que han escapado de la pobreza extrema, aproximadamente mil millones eran de India o China. Sin embargo, al mismo tiempo, la pobreza en muchos países de África subsahariana ha aumentado.
La tasa de reducción de la pobreza en el mundo se está ralentizando. Incluso antes de la pandemia de la COVID-19 ya se especulaba generalizadamente con la posibilidad de que muchos de los países más pobres no alcancen el objetivo del 3% para 2030 [el objetivo de la UN para 2030 es que no más de un 3% de la población viva bajo el umbral de 1,9 dólares al día].
La pandemia de la COVID-19 ha devastado nuestras economías y nuestras vidas. El impacto económico puede aumentar la tasa de pobreza global por primera vez en tres décadas. El Banco Mundial estima que la actual crisis hará desaparecer casi todo el progreso económico logrado en los últimos cinco años.
¿Son necesarios nuevos enfoques en el desarrollo internacional y cuáles son las principales innovaciones en este momento?
La preocupación por el cumplimiento de los objetivos del ODS 1 [Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU para 2030] es cada vez mayor y esto, junto con el impacto probablemente devastador que tendrá la actual pandemia, hace urgente que nos unamos en el discurso sobre el desarrollo para que las naciones formulen medidas. El debate sobre la sostenibilidad del desarrollo y la reducción de la pobreza están cada vez de mayor actualidad. Herramientas como el índice de pobreza multidimensional del ‘Oxford Poverty & Human Development Initiative (OPHI) para medir las dimensiones económicas y sociales de la pobreza se utilizan cada vez más.
El Premio Nobel de 2019 de Abhijit Banerjee, Esther Duflo y Michael Kremer es el reconocimiento de un nuevo enfoque empírico para combatir la pobreza. Su técnica divide los problemas de pobreza global en temas más pequeños y manejables a los que luego se da respuesta a través de experimentos cuidadosamente diseñados entre aquellas personas más afectadas, intentando llegar, sobre todo, hasta los hogares.
La falta de información se consideraba un obstáculo importante para la reducción de la pobreza – no tener datos a tiempo sobre la efectividad de las intervenciones contra la pobreza obstaculiza la planificación, la intervención y la monitorización. Los datos desglosados por región, sexo, profesión, etc. son una parte esencial del diseño de hoy en día. La ‘revolución de los datos’ que ha aprovechado el mundo empresarial es más necesaria que nunca también en desarrollo.
¿Puede la tecnología ayudar a aliviar la pobreza y puede darnos algunos ejemplos de este tipo de soluciones?
La tecnología digital está desempeñando un papel fundamental en la reducción de la pobreza y puede ser fundamental para alcanzar los objetivos del ODS 1. Servicios financieros digitales (DFS) facilitados por empresas como BKash han incrementado la movilidad de la mano de obra y reducido el coste de las transacciones hasta convertirse en una herramienta de efectividad demostrada en la lucha contra la pobreza en Bangladesh.
Las consultas de salud a través de dispositivos móviles o la telemedicina, y el creciente número de aplicaciones móviles para noticias sobre agricultura, marketing y la vigilancia de cultivos son ejemplos de servicios electrónicos pioneros.
En esta crisis sin precedentes, muchos negocios pequeños podrían sobrevivir digitalmente gracias al comercio electrónico, DFSs (Digital Financial Services) y redes de distribución gestionadas a través de Internet. Gracias a ello, en Bangladesh, por ejemplo, los productores rurales de frutas de temporada como el litchi no han sufrido las consecuencias del colapso del mercado a causa del bloqueo económico.
Los test COVID-19 via móvil de BRAC y las plataformas de apoyo psicológico las utilizan fundamentalmente personas económicamente desfavorecidas de los distintos segmentos sociales.
En un artículo en la revista Time, Ray Offenheiser, presidente de Oxfam América, comentaba que, si bien la ayuda internacional sigue siendo tan importante como siempre, el motor de desarrollo es la combinación de ciudadanos activos y gobiernos efectivos y responsables. ¿Está de acuerdo con esta idea?
Sí. Estoy totalmente de acuerdo con el Sr. Ray Offenheiser, el ex presidente de Oxfam América y distinguido miembro de la junta de BRAC, EE. UU.
La ayuda internacional se puede usar de manera inteligente para reforzar varios componentes de las instituciones y potenciar que el ciudadano participe plenamente en ellas y influyendo así de manera «real» en el avance de la agenda contra la pobreza.
En este contexto, Acemoglu y Robinson subrayan en su libro Por qué fracasan las naciones: los orígenes del poder, la prosperidad y la pobreza, que las instituciones sólidas son los factores clave que determinan el curso y grado de desarrollo para una nación, más que los recursos naturales de un país, sus ventajas y desventajas geográficas y ayudas al desarrollo.
¿Cómo puede ayudar la tecnología en este sentido?
Muchas de las iniciativas de e-gobernanza de los países en desarrollo han intentado mejorar la capacidad, credibilidad y rendición de cuentas de las instituciones. La mayoría, sin embargo, han fracasado por varias razones como el uso inapropiado de las ayudas.
Una primera tecnología «llave en mano» dejó a muchos emprendedores tecnológicos locales y expertos rascándose la cabeza y evidenció la necesidad de mejores instituciones. Esto provocó la aparición de una segunda generación de iniciativas de e-gobernanza lideradas localmente, diseñadas de manera austera y con ‘baja tecnología’ que están haciendo maravillas para mejorar la capacidad de las instituciones de involucrar a los ciudadanos de manera efectiva.
La Universidad de Stanford está utilizando el aprendizaje automático para entender y predecir la producción de los cultivos de soja en EE.UU. Según, Marshall Burke, profesor de Stanford: "Si nuestro modelo funciona para la soja de EE. UU., quizás podamos entrenarlo para áreas con menos datos ". ¿Cómo de eficiente puede ser la inteligencia artificial para mitigar la pobreza y mejorar la vida de las personas?
En Bangladesh, como en cualquier otro país en desarrollo del mundo, las aplicaciones basadas en inteligencia artificial (IA) están actualmente experimentando en el sector agrícola. La IA está funcionando bien para modelos de cosechas, predicciones basadas en índices metereológicos y en el espectro de color, etc. También en Bangladesh se está utilizando la IA para tratar el cáncer de mama cruzando datos históricos de Occidente con datos de casos locales.
Tengo la sensación que para combatir las hambrunas hacen falta aplicaciones de IA que probablemente no se necesitan en Occidente. Por ejemplo, en Bangladesh existe una aplicación de reciente creación basada en IA que traduce datos de voz para grabar transacciones financieras llamada Hishab.
Del mismo modo, para abordar el eterno problema de cómo evaluar la «solvencia» de una acción estacional o la valía de una personal para trabajar en ayuda humanitaria, BRAC, BRAC University y Yale University están desarrollando modelos de inteligencia artificial.