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INNOVACIÓN SOCIAL

¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial en la PNT?

Jaime Román Carlos
Director General de Tecnologías de la Información, INAI

Nuevo buscador de Género y la Inteligencia Artificial: herramientas para informar lo público

La Plataforma Nacional de Transparencia PNT es un bien público, que pertenece a todas y a todos los mexicanos. Es un espacio digital donde las personas pueden consultar información pública que las instituciones reportan por obligación de Ley. Además, es una herramienta que permite a la ciudadanía solicitar información a las instituciones e inconformarse con las respuestas a través de los recursos de revisión.

La PNT cuenta con herramientas satelitales como los buscadores temáticos y un buscador nacional que utilizan innovadoras tecnologías y tendencias del actual mundo digital, disponibles para la ciudadanía, lo que permite el libre acceso a las obligaciones de transparencia, quejas y respuestas de las solicitudes de información, o bien, a las resoluciones de los organismos garantes estatales y federal.

El día 8 de mayo de 2023 se dio a conocer el nuevo Buscador de Género como una herramienta satélite, el número 11 de los que actualmente están en funciones, y que tiene por objetivo propiciar que el derecho de acceso a la información se ejerza con enfoque de género, particularmente los rubros de información donde es posible entrever la brecha que existe en el acceso de los derechos que el instituto tutela, ya que no todas las personas tienen las mismas condiciones para ejercerlos, por ello,  se espera que ocasione un impacto importante en el diseño e implementación de las políticas públicas y en la vida de las personas que pertenecen a los grupos en situación de vulnerabilidad, como son las mujeres y las personas con diversas orientaciones sexuales (comunidad LGBTTTIQ+)[1].

Para incorporar información con perspectiva de género en las obligaciones de transparencia que cargan y actualizan periódicamente las instituciones en la PNT y estas sean localizadas en el buscador de género, se modificaron 61 obligaciones de transparencia, de las cuales 37 son comunes y 24 específicas que representa un total de 74 formatos, lo anterior, se sustenta en el acuerdo con número CONAIP/SNT/ACUERDO/ORD01-24-03-2022-05, publicado en el DOF el 17 de mayo de 2022,  disponible en:

https://www.dof.gob.mx/nota_detalle.php?codigo=5652202&fecha=17/05/2022#gsc.tab=0

 

Obligaciones de transparencia comunes modificadas:

II. Estructura orgánica

IV. Metas y objetivos

V. Indicadores de interés público

VI. Indicadores

VII. Directorio

VIII. Remuneraciones

IX. Viáticos

X. Total de plazas

XI. Honorarios

XII. Declaraciones patrimoniales

XIII. Unidad de Transparencia

XIV. Convocatorias para cargos públicos

XV. Programas sociales

XVII. Información curricular

XVIII. Servidores/as públicos/as sancionados/as

XIX. Servicios

XX. Trámites

XXIII. Gastos de comunicación social

XXVI. Personas a quienes se les asignan recursos públicos

XXVII. Concesiones, contratos, convenios, permisos, licencias

XXVIII. Licitaciones, invitaciones y adjudicaciones

XXIX. Informes

XXX. Estadísticas

XXXII. Padrón de provedores/as

XXXIV. Inventario de bienes muebles e inmuebles

XXXV. Recomendaciones de derechos humanos

XXXVII. Mecanismos de participación ciudadana

XXXVIII. Programas

XXXIX. Actas de Comité

XLI. Estudios financiados con recursos públicos

XLII. Jubilados/as y pensionados/as

XLIII. Ingresos por cualquier concepto

XLIV. Donaciones

XLVI.Sesiones consejo

XLV. Instrumentos archivísticos

XLVIII. Información de interés público

 

 

Obligaciones de transparencia específicas modificadas:

Art. 71, F. I, inciso e, Corredores/as y notários/as públicos/as

Art. 72, F. VII, Iniciativas de ley o decretos

Art. 72, F. IX, Convocatorias, actas, acuerdos, asistencia y votación

Art. 73, F. IV, Designación de jueces/as y magistrados/as

Art. 74, F.I, inciso a, Partidos, asociaciones y agrupaciones

Art. 74, F.I, inciso b, Informes de partidos

Art. 74, F.I. inciso d, Registro de candidatos/as

Art. 74, F.III. inciso a, Relación de las resoluciones emitidas

Art. 75, F. III, Remuneración de profesores/as

Art. 75, F. IV, Profesores/as con licencia

Art. 75, F. V, Becas y apoyos

Art. 75, F. VIII Evaluaciones a docentes

Art. 76, F. XV, Directorio de órganos de dirección

Art. 76, F. XVI, Tabulador de remuneraciones

Art. 76, F. XVII, Currículo precandidatos/as y candidatos/as

Art. 76, F. XX, Convocatorias para elegir dirigentes

Art. 76, F. XXVIII, Mecanismos de control y supervisión

Art. 77, F. II, Unidas responsable del fideicomiso

Art. 77, F. VI, Padrón de beneficiarios/as

Art. 78, F. I, Registro de sindicatos

Art. 78, F. II, Tomas de nota

Art. 78, F. IV, Padrón de socios

Art. 78, F. VI, Reglamentos interiores

Art. 79, F. IV, Recursos públicos

 

El Buscador de Género utiliza un motor de búsqueda como Google -el más conocido-que además de buscar coincidencias de la o las palabras indicadas en el texto de la información, también rastrea datos dentro de los archivos adjuntos, es decir, localiza información en los archivos de solicitudes de información que el ciudadano sube a la PNT, y en los archivos de las respuestas de las instituciones, y hasta en los archivos de la queja que adjuntan los ciudadanos, sin omitir, los archivos de resolución de las quejas que resuelven los organismos garantes. Asimismo, este buscador cuenta con un novedoso procesador de textos que utiliza algoritmos de Inteligencia artificial (algoritmos de inteligencia).

La inteligencia artificial (IA) es «el estudio y diseño de sistemas de computadora capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de patrones, el aprendizaje y la resolución de problemas».[2]

En ese sentido, el Buscador de Género hace uso de una de las ramas de la inteligencia artificial, conocido como procesamiento del lenguaje natural (NLP), que es «el estudio de cómo las personas producen y comprenden el lenguaje y cómo las computadoras pueden ser programadas para procesar y producir el lenguaje humano.»[3] Esta tecnología es clave en el buscador ya que interviene en la clasificación de textos y puede ser utilizada para extraer características y patrones del texto, eliminar la información irrelevante y clasificar el texto en diferentes categorías o etiquetas.

El Buscador de Género clasifica los textos con NLP, a través de arquitecturas de aprendizaje automático que asigna una o varias etiquetas a un elemento de datos, dependiendo de sus características o contenido. El objetivo es etiquetar el texto y documentos provenientes de una solicitud de información, queja u obligación de transparencia a partir de las palabras clave o temas principales que contiene.

Para llevar a cabo la clasificación de texto mediante NLP, se implementó una arquitectura de inteligencia artificial fundamentada en el modelo de Boosting de Árboles de Gradiente. Esta técnica de aprendizaje automático edifica un modelo compuesto por la integración de múltiples árboles de decisión. Se basa en un procedimiento interactivo para entrenar diversos árboles de decisión y combinarlos con el objetivo de crear un modelo con mayor precisión y eficacia.

Los subtemas con perspectiva de género que se utilizaron en la clasificación de la información son:

  • Acoso Sexual
  • Análisis de género
  • Androcentrismo
  • Androcracia
  • Autoridad Femenina
  • Brechas de género
  • Competencia de acción comunicativa de género
  • Conciliación vida familiar- vida laboral
  • Construcción social del género
  • Contrato social de género
  • Corresponsabilidad doméstica
  • Cultura institucional
  • Democracia de género
  • Derechos sexuales y reproductivos
  • Desarrollo con enfoque de género
  • Desigualdad de género
  • Discriminación
  • División sexual del trabajo
  • Doble jornada laboral
  • Educación no sexista
  • Equidad de género
  • Espacio doméstico
  • Estereotipos
  • Estereotipos sexistas
  • Feminismo
  • Feminismo cultural
  • Feminismo de la diferencia
  • Feminismo de la igualdad
  • Gendermainstreaming
  • Género
  • Ginocracia
  • Ginopia
  • Identidad de género
  • Igualdad de derecho
  • Igualdad de género
  • Igualdad de hecho
  • Igualdad de oportunidades entre hombres y mujeres
  • Indicadores de brechas de género
  • Interseccionalidad
  • Invisibilización de la mujer
  • Lenguaje sexista
  • Machismo
  • Mainstreaming
  • Masculinidad
  • Matriarcado
  • Misoginia
  • Movimiento feminista
  • Organismos para la igualdad
  • Orientación sexual
  • Patriarcado
  • Perspectiva de género
  • Planes de igualdad
  • Reparto de responsabilidades reproductivas
  • Rol
  • Segregación ocupacional
  • Segregación ocupacional horizontal
  • Segregación ocupacional vertical
  • Sensible al género
  • Sexismo
  • Sexo
  • Sistema sexo-género
  • Soberanía
  • Gay
  • Subjetividad social
  • Techo de cristal
  • Teoría de género
  • Trabajo reproductivo
  • Transversalidad
  • Transversalización de la perspectiva de género
  • Violencia de Género
  • Voto femenino
  • Homosexual

 

Con esta arquitectura de inteligencia artificial el buscador de género es capaz de ofrecer las siguientes funcionalidades:

  1. Localiza información con perspectiva de género en la información de la PNT y en sus archivos adjuntos.
  2. Permite visualizar el porcentaje de afinidad con perspectiva de género en la información de la PNT.
  3. Permite visualizar la frecuencia de subtemas con perspectiva de género en la información de la PNT.

 

De esta manera, se permite explorar, descubrir y analizar información en un sentido que respeta y refleja las experiencias y necesidades diversas de todas las personas, sin importar su género, abonando a la construcción de una sociedad más informada, consciente y respetuosa de la diversidad y equidad de género, no solamente facilitando el acceso a la información, sino también fomentando la justicia y equidad social, que son fundamentales para un mundo más inclusivo y equitativo.


[1] Acuerdo SNT/CU/ACUERDO/02/03/2023-EXT01-02

[2] Russell, S.J. and Norvig, P. (2016) Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson Education Limited, Malaysia.

[3] Manning, C.D. and Schutze, H. (1999) Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press, Cambridge.