Incorporamos nuevas técnicas para mejorar nuestros procesos en la generación de información estadística y geográfica
Continuando con las sesiones del Coloquio de Investigación, el 29 de mayo se presentaron los proyectos Uso de algoritmos de inteligencia artificial y metodologías de procesamiento de lenguaje natural para tareas de codificación, e Integración de análisis geoespacial y la malla geoestadística para la detección dinámica de asentamientos con carencias de servicios básicos en México.
En su intervención, Irving Cabrera, subdirector de Investigación A, abordó uno de los principales retos en la producción de la información estadística: la codificación de respuestas en texto libre provenientes de los censos y las encuestas. Asimismo, explicó cómo se desarrolló una herramienta computacional con una interfaz sencilla que facilita el entrenamiento y ajuste de modelos de inteligencia artificial, así como la evaluación accesible de su desempeño. Es importante señalar que esta propuesta está diseñada para adaptarse a distintos proyectos y volúmenes de información, lo que favorece su reutilización en otros procesos de codificación del INEGI.
Por su parte, Juan Ortega, subdirector de Estandarización de Clasificaciones y Estrategias de Codificación, resaltó los beneficios de implementar algoritmos en los procesos de codificación. Explicó que, más que sustituir al personal experto, este cambio metodológico potencia sus capacidades y les permite enfocarse en tareas más estratégicas.
En su intervención, Rodrigo Suárez, subdirector de Investigación en Ciencia de Datos A, mencionó las limitaciones temporales que enfrenta la generación de la información sobre asentamientos con carencias de servicios básicos en México, así como las limitantes de resolución que dificultan responder oportunamente a cambios rápidos y realizar análisis detallados. Añadió que, para enfrentar estos desafíos, el proyecto integró técnicas de aprendizaje automático y percepción remota con la infraestructura de la malla geoestadística, lo que permite ubicar, con mayor frecuencia y precisión, los asentamientos con probable carencia de servicios básicos en el país.
Por último, Alida Gutiérrez, directora general adjunta de Medición de Pobreza, reconoció el valor técnico de la inteligencia artificial para generar diagnósticos más completos. No obstante, subrayó que la interpretación humana de los datos sigue siendo indispensable para comprender realidades complejas como las desigualdades sociales.
Si te perdiste la transmisión, haz clic aquí.