Els petits canvis són poderosos o com fer la vida més fàcil als observatoris

Font: il·lustració generada amb ChatGPT (OpenAI).

Dues xarxes i moltes oportunitats

Segurament el fet del qual estic més content en la meva feina és de la participació en dues xarxes: la xarxa el Perfil de la Ciutat i la Xarxa d’Observatoris del Desenvolupament Econòmic Local (XODEL). Estic content per la feina que fem com a xarxa, tant al Perfil com a la XODEL, i estic molt agraït a aquestes dues xarxes ja que molts cops em deixen fer coses que difícilment tindrien cabuda dins del context d’un únic ajuntament, perquè són propostes, són idees, que tot sovint van més enllà de l’àmbit estricte de l’Ajuntament de Mataró. El fet d’estar en aquestes dues xarxes m’ha permès participar en projectes com el del “Clonatge comercial”, “Com es mou la gent del Perfil de la Ciutat” (explotant dades de telefonia mòbil), “Els mercats locals de treball. Delimitació i anàlisi a través de les dades de telefonia mòbil” (publicació en curs) o “Més enllà de la renda mitjana: una anàlisi territorialitzada de la pobresa a Catalunya a partir de dades sintètiques” (publicació en curs).

La recerca també pot començar sense saber on acabarà

Fer aquests treballs m’ha permès conèixer a gent d’altres institucions públiques molt intel·ligents, què són capaços d’anar més enllà de la proposta ortodoxa perquè tenen una visió de futur que va més enllà de la doctrina gubernamental, i aposten per idees que poden semblar esbojarrades, i que potser no sempre tenen una aplicació pràctica a curt o mig termini. En aquest sentit, personalment defenso que part de la feina dels observatoris hauria de consistir en fer “recerca bàsica”, és a dir, recerca sense una finalitat concreta, que potser en aquests moments no té un resultat aplicable però que potser útil per altres recerques i investigacions posteriors.

Més que xarxes professionals

Però sobretot del que estic més content per participar en el Perfil de la Ciutat i en la XODEL és per la gent que he conegut i amb qui he fet amistat (uns més que amb uns altres: en Mon, en Roger, la Sandra, l’Alícia, en Xavier, en Carlos, en Sergio, la Maria, en Marc, en Pep, en Ramon, en Jordi, la Núria, la Lucía, en Guillem, l’Ester, la Sònia, l’Enrique, la Cíntia, l’Àngels... i d’altres que segur que m’he deixat). Aquestes dues xarxes, segurament pel fet de ser dues xarxes petites, creen una comunitat de persones que va més enllà del fet de compartir metodologies, dubtes, problemes, solucions... I aquesta característica li atorga a aquestes dues xarxes una capa “d’humanitat” que és més difícil que succeeixi en altres xarxes més grans, amb molta més gent. Fent un símil d’aquestes dues xarxes amb R i Python, podríem dir que la XODEL i el Perfil de la Ciutat són com R, ja que R té una comunitat d’usuaris infinitament més petita que Python. S’estima que la comunitat d’usuaris mundial d’R és d’entre 2,5 i 3 milions, mentre que la de Python és d’uns 23 milions de desenvolupadors, i entre 40 i 50 milions d’usuaris. En termes generals la comunitat d’usuaris d’R és força amable i intenten ajudar-se entre ells (en especial la comunitat d’R espanyola), mentre que la comunitat d’usuaris de Python, per dir-ho molt suaument, podríem dir que no són gaire amables els uns amb els altres.

Una mica de metodologia i una mica de teràpia de grup

Però tornant al tema de les dues xarxes en les quals participo, a les reunions, a banda de mirar de donar solucions o d’aprendre el que està fent un altre municipi, també hi ha un punt de “teràpia de grup”, ja que te n’adones que hi ha determinades problemàtiques que són força comunes entres els observatoris, i no parlo només de problemàtiques de la feina diària, sinó d’altres problemes com podria ser el reconeixement de la feina que està fent l’observatori dins de la pròpia organització municipal o supramunicipal al qual pertany, o d’altres sobre les quals millor no aprofundir no fos cas que algú hi veiés una línia vermella on només hi ha una simple anècdota.

Quan una tasca senzilla es converteix en una rutina feixuga

Una constant que es repeteix en la majoria de les reunions d’aquestes dues xarxes està en la problemàtica amb les dades d’atur registrat i contractació. No en la dificultat per descarregar aquestes dades, ja que el funcionament de l’aplicatiu que té l’Observatori del Treball i Model Productiu és fàcil, no té gaire dificultat. El problema rau en el temps que has de dedicar a descarregar cada creuament que necessites per fer la publicació sobre l’atur i la contractació del teu territori, i adaptar els outputs que proporciona aquest aplicatiu a les necessitats de cadascú. A nivell municipal, el temps que s’ha de dedicar és d’unes poques hores, però aquest temps es multiplica 10 o per 20 quan es tracta d’un observatori comarcal i t’has de descarregar les dades de 20, 30 o 40 municipis.

Entenc perfectament que l’aplicatiu de l’Observatori del Treball i Model Productiu és una eina molt útil per la ciutadania en general i per fer consultes puntuals, però per a professionals que treballen amb un gran nombre de municipis i/o de creuaments en les dades d’atur registrat i de contractació, repetir cada mes la mateixa rutina de descarregar les mateixes dades i fer les mateixes transformacions i adaptacions per treure una publicació, ha esdevingut en molts casos una rutina tediosa i fastidiosa, a la que hi cal dedicar molt de temps, massa temps. Significaria un gran estalvi de temps que aquestes dades, a més d'estar disponibles al web de l’Observatori del Treball i Model Productiu, estiguessin també disponibles al web de Dades Obertes de la Generalitat de Catalunya. Fins al monent, no és així. Aquesta mateixa petició de facilitar l'estalvi de temps en la descàrrega massiva de dades i en la seva transformació la podem extendre a d'altres fons de dades.

De la curiositat a la creació de laboR

I és en aquest punt on apareix la meva curiositat i les meves ganes de conèixer i d’aprendre. Ja fa uns quants anys que soc usuari de no pagament de Claude, però finalment m’he decidit a provar la versió de pagament de Claude, ja que aquesta versió permet tenir Claude Desktop i Claude Code CLI. És aquest últim el que tenia interès a testejar, ja que és una eina de programació agèntica. Tot i que no soc informàtic ni programador, i el meu coneixement en llenguatge de programació consisteix en fer codi amb R per fer anàlisi i visualització de dades, volia comprovar de primera mà com es comporta Claude Code fent scripts d’R. I quina millor manera per posar a prova a Claude Code que posar-li el repte que generi un script per automatitzar la descàrrega de dades d’atur registrat i contractació de l’Observatori del Treball i Model Productiu. He de dir que el resultat obtingut és moltíssim millor del que podia esperar, el que va fer Claude Code em sembla “absolutament fantàstic!!”. I el resultat final de tot plegat és la creació del paquet d’R “laboR”, paquet del qual no he escrit ni una sola línia de codi (ho ha fet absolutament tot Claude Code, fins i tot la pàgina web de github per descarregar-te el paquet). Aquest paquet consta de 8 funcions que et permeten descarregar les dades d’atur registrat i de contractació que hi ha en la consulta interactiva de l’Observatori del Treball i Model productiu. T’ho pots descarregar per municipis, comarques, províncies i per al conjunt de Catalunya, i pots fer exactament els mateixos creuaments de variables que en l’aplicatiu de l’Observatori del Treball. I si tens una mica d’habilitat i coneixement d’R, especialment dels paquets “dplyr”, “tidyr” i “openxlsx”, pots adaptar les dades descarregades al format que més s’ajusta a les teves necessitats, i si no en saps programar en R et diria que li expliquis a Claude Code que és el que vols i que t’ho faci tot ell.

 

Un projecte personal pensat per ser compartit

I perquè quedi constància, l’Ajuntament de Mataró NO m’ha pagat la llicència de Claude, i ni molt menys estic demanant que ho paguin (l’Ajuntament de Mataró té definida la seva pròpia política d’ús d’intel·ligència artificial). He estat jo, a títol personal, qui ha pagat Claude Pro, i he creat fora del meu horari laboral el paquet d’R “laboR”. Evidentment l’Ajuntament de Mataró en sortirà beneficiat, ja que estic utilitzant aquest paquet per obtenir les dades d’atur i de contractació de Mataró, amb el consegüent estalvi de temps que això representa. Però el que més m’agrada de tot aquest petit projecte personal és que altres persones, altres companys i amics, els hi pugui ser útil, estalviant moltes hores o fins i tot dies, en la descàrrega de dades. Per això el paquet està en obert, perquè tothom tingui la possibilitat d’utilitzar-ho sense cap mena de cost, i no com suposats especialistes que van venent en cursos o jornades que el que t’estan ensenyant val diners. Jo no sé si val diners o no aquest paquet que he creat, el que si que sé és que pot ser molt útil per usuaris habituals de les dades d’atur i contractació.

La fascinació i els dubtes

He de dir també que l’ús de Claude Code, o de qualsevol altra intel·ligència artificial, em genera sentiments contraposats. Ja que per una banda em sembla “fascinant” tot el que pot arribar a fer, però per altra banda veig la “pèrdua de coneixement” que em genera l’ús d’aquestes eines, per no parlar de l’impacte en el clima, en el medi ambient i en l’augment de la temperatura que provoquen els centres de dades on estan ubicats els cervells de tots els grans models de llenguatge (LLM en anglès) tal i com esmenta en l’estudi “The data heat island effect: quantifying the impact of AI data centers in a warming world”. En aquest sentit em sento molt identificat amb els pros i contres sobre la intel·ligència artificial que assenyala Hadley Wickham, científic en cap de Posit (l’empresa propietària d’RStudio) en el seu article a Substack titulat “Returning to life!”

Fer coses útils, encara que siguin petites

En un món ple de suposats “gurús”, formats majoritàriament en reputats centres privats, que utilitzen frases tòpiques (per riure una estona mireu-vos els vídeos d’aquest perfil d’Instagram: https://www.instagram.com/_doncesar_?igsh=NGE0eWwyeHRqZHN1), on l’important és aparentar, on es vol fer creure que es pensa de forma estratègica i coherent (algú em pot explicar com es lliga que d’una banda es plantegi l’ús massiu d’IA en empreses i administració pública, i per altra banda es vulgui abordar el canvi climàtic?), on l'important és fer veure que s’estan fent coses sense importar si són realment útils, sense comprovar que realment funcionen, sense verificar que és millor que el que hi havia abans, en el que el suposat treball en equip és la manera de solucionar tots el problemes, quan en el treball en equip passa com amb les dades: si les dades no són bones, els resultats no seran bons; doncs amb el treball en equip —o en xarxa— succeeix exactament el mateix: els resultats no depenen del fet de treballar en equip, sinó de la qualitat de les persones que en formen part i de les aportacions que són capaces de fer. Crec que sense fer grans escarafalls, fent coses petites, sense haver de treballar en equip però pensant en el bé comú, es poden obtenir bons resultats, i crec que “laboR” n’és un bon exemple. Parafrasejant al Capità Enciam, com a boomer que soc: “Els petits canvis són poderosos”.

P.S.: en la redacció d’aquest article NO s’ha utilitzat cap intel·ligència artificial.