Quanta IA, quanta ximplerIA? (2 / 2)

Si vau llegir l’article que va sortir publicat la setmana passada ("Quanta IA, quanta ximplerIA (1 / 2)") i sou una mica perspicaços us haureu adonat que el títol d’aquest article és lleugerament diferent del publicat fa set dies. El signe d’interrogació al final del títol pot donar a entendre un canvi en la meva postura envers la bombolla de la intel·ligència artificial que està contaminant la nostra societat, i que en la part que a mi em toca està enfangant a l’administració pública. Però res més lluny de la realitat, continuo pensant que a l’administració pública tenim gestors que s’aferren a les suposades receptes màgiques de “teòrics” consultors especialistes en IA, que els hi venen la “moto” que el seu algoritme “superchupiguai” d’intel·ligència artificial els hi solucionarà tots els problemes presents i futurs de l’administració que gestionen. 

De vegades, però, llegint per la xarxa, o mirant vídeos o escoltant podcasts et trobes amb coses interessants, que et fan veure que la IA potser una eina que pot ajudar a la societat en general. El primer que vull destacar és la conversa que recomana en Genís Roca al seu compte de Bluesky (@genisroca.cat) entre Jon Hernández i Pep Martorell, director del Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación (BSC – CNS). Heu de tenir temps, i us ha d’agradar el tema perquè són tres hores de conversa, però crec que val molt la pena escoltar a en Pep Martorell. Jo ho fet, soc una mica friki, ho reconec. 

L’altra cosa que vull recomanar és l’article “La inteligencia artificial en el Sector Público: una oportunidad única para transformar los servicios públicos” signat per Albert Mayol, Teresa Morales, Andrea Cacciapaglia i Pablo Rodríguez Maroto, tots quatre de l’empresa NTT Data. Pel seu títol i part del contingut sembla que ens vulguin fer creure que la “salvació” de l’administració pública passa per la intel·ligència artificial, que la intel·ligència artificial solucionarà tots els problemes de l’administració pública. I ja us dic ara sense por a equivocar-me que això no és cert. Tot i aquesta visió tecnooptimista que traspua l’article, crec que s’apunten coses molt interessants, i em sembla un full de ruta que l’administració pública hauria de tenir com a punt de referència, tot i que hi ha coses que s'oblida o no té en compte, i que tot seguit voldria matisar. 

El primer repte que apareix en l’article és “l’escassa cultura de les dades a les Administracions Públiques”. Em sembla encertadíssim aquest repte. A l’administració pública “no hi ha cultura de les dades”. I ho sento molt però fer un curset per ensenyar un aplicatiu per mostrar dades no és culturitzar envers les dades, a l’igual que fer en un curset d’una hora sobre seguretat vial a alumnes de 5è o 6è de primària no canviaràs el comportament dels nens i les nenes a la via pública. Però l’error en aquest repte està en les mesures plantejades per solucionar-lo, ja que no només cal formar en la gestió i explotació de dades, sinó també en com utilitzar les dades en la presa de decisions. Dades sempre n’hi ha hagut, haurà costat més o menys aconseguir les dades, però sempre n’hi ha hagut. El problema rau en el fet que no s’ha sabut què fer quan es tenien aquestes dades. Un exemple molt clar crec que ha estat la gestió de la DANA, on malgrat disposar de dades, malgrat tenir informació, no es van prendre bones decisions. Per tant, reitero, molts cops el problema no està en si hi ha o no hi ha dades, sinó en el fet que el gestor públic tradicionalment no sap prendre decisions a partir de dades, sinó d'acord amb altres tipus d’interessos.  

El segon repte és “la responsabilitat de les dades diluïda”. No podria estar més d’acord amb aquest repte. El fet que no hi hagi un responsable de les dades fa que ningú assumeixi les responsabilitats, fa que tothom s’espolsi les culpes dels errors que poden haver-hi en les dades, i habitualment el que acaba passant és que es fa responsable dels errors a la baula més dèbil. Si em permeteu una expressió grollera: “la merda va cap a baix”. Per mi és importantíssim la creació de la figura del CDO (cap d’Oficina de la Dada), aquesta figura s’hauria de fer responsable de totes les dades sobre les quals té competència la seva organització, i això són tan dades internes de la mateixa organització com dades externes sobre el que passa al seu territori (no soc capaç d’imaginar-me al CDO d’Inditex utilitzant únicament les dades de compradors a les seves tendes per saber “qui” NO va a les seves tendes i perquè NO hi va, es necessiten dades internes i dades externes). El que no estic d’acord en la proposta dels autors és en el de crear aquesta figura en cada “regidoria”, ja que a efectes pràctics penso que és un cost inassumible per una administració pública en especial a l’administració local. 

El tercer repte i el vuitè són respectivament “les reticències a l’ús de les dades per part de tercers”, i “resistència a compartir dades (dins de les administracions, entre administracions, amb el sector privat i entre el ciutadà i l’administració)”. Aquests reptes són certs, però amb matisos. En cap moment els autors esmenten en el fet molts cops no hi ha una voluntat explícita d’apropiació de la dada per part de l’administració, sinó que hi ha lleis molt restrictives que no permeten cedir les dades. I no m’estic referint només a la LOPD, sinó per exemple a l’article 95 de la Llei General Tributària, article que dificulta enormement fer ús de les dades dels impostos, i si no que li preguntin a l’INE la dificultat que ha tingut per accedir a dades de l’Agència Tributària, i no m’estic referint a dades individualitzades sinó a dades agregades. Cal fer canvis legislatius per facilitar l’accés de tercers a certes dades. 

A més a més, la compartició de dades dintre de la mateixa administració, o entre administracions no passa única i exclusivament per la creació d’un datalake o d’un espai de dades. Aquests dos tipus d’infraestructures tecnològiques (datalake i els espais de dades), contribueixen a eliminar les sitges de dades que hi ha dintre de cada administració pública i entre administracions, és un pas necessari però no suficient. També cal educar als treballadors públics en el fet que la resta de companys hem de poder accedir a les dades de tots els serveis o departaments (preservant totes les limitacions legalment existents), és a dir, cal culturitzar a l’administració pública envers la dada. Vivim en un món sistèmic i dinàmic, on per exemple, la delinqüència pot explicar-se per problemes socials (manca d’habitatge, atur, baix nivell d’instrucció,...), és a dir, les dades de la policia necessiten les dades serveis socials i/o les dades del servei d’habitatge per poder entendre i explicar, i per tant actuar, per tal de donar una possible solució a determinats fets. 

El quart i cinquè repte són respectivament “reequilibri de l’ocupació pública” i “escassetat de talent especialitzat en dades”. L’envelliment dels treballadors públics i la necessitat de tenir nous perfils dins de l’administració pública especialitzats en dades, fa que s’hagi de captar talent en dades, i aquest talent podria substituir a perfils de caràcter més administratiu. El que no diuen les mesures que es plantegen en aquests dos reptes és que l’envelliment dels treballadors no és només a l’administració pública sinó que passa a tota la societat catalana, espanyola i europea. Això voI dir que l’administració pública haurà de “competir” amb l’empresa privada per captar treballadors especialitzats en dades. I competirà amb uns sous clarament inferiors als de l’empresa privada, i segurament amb projectes no tan galdosos com els que pot tenir una start-up o una multinacional. Sé que és un altre país i un altre continent, però mireu-vos el sou d’algunes de les ofertes de feina de l’empesa de la intel·ligència artificial Claude, Anthropic (https://www.anthropic.com/jobs). És impossible que l’administració pública catalana i espanyola pugui competir amb aquests sous. Evidentment, els sous d’aquesta empresa d’IA en el seu equivalent a Europa són molt més baixos, però segur que aquests continuaran estant per sobre dels que es poden pagar a l’administració pública catalana.  

Una opció que no han tingut en compte els autors de l’article és la de buscar dintre de la mateixa administració pública els perfils que més s’acosten a un perfil d’analista de dades o algú sensibilitzat en vers les dades, i formar-lo específicament com a analista i/o científic de dades, i perquè no fins i tot formar-lo especialment en IA. 

El sisè repte és el de “Visió 360 de la ciutadania i serveis proactius: una utopia o una meta?”. La resposta primera al repte/pregunta que plantegen els autors de l’article és que en aquest moment els serveis proactius són clarament una utopia, i d’això l’ajuntament on treballo té una experiència que no ha estat exitosa. Estem lluny, molt lluny, de viure en una societat a l’estil de Minority Report. Només si s’aconsegueix disposar de dades de qualitat, si s’aconsegueix que les organitzacions públiques disposin d’un veritable datalake i d’un espai de dades, si s’aconsegueix orientar a l’organització i als treballadors envers la dada, hom pot aspirar al fet que els serveis proactius siguin una meta.  

El setè repte, el de “dades versus expedients: és possible parlar de gestionar dades, en lloc de gestionar expedients?”, per mi està clarament vinculat al primer repte “l’escassa cultura de les dades a les Administracions Públiques”. Avui en dia la tecnologia ens permet transformar de forma relativament fàcil qualsevol arxiu en dades. Una fotografia són dades, un arxiu PDF o un arxiu de text són dades, un expedient administratiu són dades. Evidentment com més es pensi en clau de dades (cultura de la dada) més fàcil serà transformar un expedient en dades.  

Del novè al catorzè repte que apareixen en l’article no tinc gaire cosa a comentar, ja que en general em semblen reptes correctament plantejats, amb mesures en principi lògiques. Segurament el meu desconeixement sobre els temes que tracten aquests reptes fan que no tingui una opinió formada. Els reptes que plantegen els autors són: “ètica i transparència de la IA”, “privacitat i seguretat”, “responsabilitat i retiment de comptes”, “col·laboració público-privada”, “escalar la IA: passar de proves de concepte a la industrialització massiva”, “impacte mediambiental de la IA”.  

El quinzè repte fa referència al “cost econòmic de la IA”. En aquest repte trobo a faltar que no s’hagi ni esmentat l’ús de models d’intel·ligència artificial open source. A la comunitat d’intel·ligència artificial “Hugging Face” hi ha una gran quantitat de models d’IA que es poden descarregar i fer anar en ordinadors o servidors propis. Et pots descarregar el model complet de Deepseek, o et pots descarregar models destil·lats més petits de Deepseek que van dels 1.500 milions de paràmetres als 70.000 milions de paràmetres, o et pots descarregar Gemma-3 de Google. Fer anar aquests models, encara que siguin destil·lats, requereix disposar d’equips mitjanament potents (jo recomanaria ordinadors entre 64 i 128 Gb de RAM), i si disposen GPU (targetes gràfiques) encara molt millor, ja que permeten executar els models d’IA més ràpida i eficientment. 

El setzè i darrer repte, i per mi el més rellevant de tots, és “la qualitat de la dada”. Sense dades de qualitat és impossible aconseguir bons models d’intel·ligència artificial. Aquesta és una premissa dels informàtics: “garbage in, garbage out”. Una de les difusores més importants en llengua castellana d’R, estadística i ciència de dades, Rosana Ferrero, ho diu en un dels seus tweets: “No només millors dades són preferibles a millors models, també millors dades són preferibles a més dades”.

Com a conclusió, no sé si la intel·ligència artificial en els pròxims anys canviarà tant l’administració pública com ens diuen alguns especialistes, però sí que crec que és una eina que pot arribar a ser poderosa si s’aprèn a utilitzar-la correctament. No n’hi ha prou amb tenir treballadors que diguin “vull una intel·ligència artificial que em redacti els informes sobre l’atur cada mes”, sinó que calen treballadors que plantegin el repte d’ús de la intel·ligència artificial, i a més diguin quines dades, quins inputs i quins outputs, ha d’utilitzar aquesta intel·ligència artificial per “funcionar”. I aconseguir tot això passa per aconseguir superar molts dels reptes que planteja l’article “La inteligencia artificial en el Sector Público: una oportunidad única para transformar los servicios públicos”.