Brasilia. -En Brasil, el equipo del gobierno encargado de procesar el reembolso de los gastos realizados por los miembros del Congreso recibe más de 20 mil solicitudes al mes.
Este proceso, que en gran medida se lleva a cabo en forma manual, está sujeto a errores y es susceptible de corrupción.
En el marco de la ley brasileña, esta información se encuentra disponible para el público, por lo que es posible verificar su exactitud mediante un análisis posterior. No obstante, es difícil examinar un número tan elevado de transacciones.
Afortunadamente, Rosie, (en portugués) un robot creado para analizar los gastos de los miembros del Congreso brasileño, está proporcionando ayuda.
Rosie es producto de la Operación Serenata de Amor, un proyecto emblemático que creamos junto con otros hackers cívicos. (en portugués).
Sospechábamos que los datos entregados por los miembros del Congreso, en particular aquellos sobre los reembolsos relacionados con su trabajo, no eran siempre precisos. Si bien existían reglamentaciones claras y directas en materia de reembolsos, nos preguntábamos si las personas podían evadirlas con facilidad.
Por otra parte, considerábamos que el potencial de los portales de transparencia y los datos públicos no se estaba aprovechando plenamente para fines de rendición de cuentas.
Los ciudadanos tenían dificultades para entender la jerga del sector público y descifrar el enorme volumen de datos. Así pues, pensamos que la ciencia de datos podía ser útil para interpretar los datos de libre acceso suministrados por el gobierno de Brasil.
Usando métodos ágiles de desarrollo de software, específicamente el diseño guiado por el dominio (DDD) —un marco de proceso flexible y adaptable para solucionar problemas complejos—, nuestro grupo comenzó a estudiar las reglamentaciones y a convertirlas en código de software.
Con ese fin, aplicamos el proceso de ingeniería inversa a los documentos legales: primero estudiamos las normas sobre reembolso y, luego, intercambiamos ideas para evadirlas.
A continuación, consideramos los registros que dicha evasión dejaría en las bases de datos y elaboramos un medio para identificar esos registros utilizando los datos existentes.
La base de datos del gasto público contenía imágenes de los recibos utilizados para solicitar los reembolsos y pudimos constatar que se habían incluido gastos, como por ejemplo bebidas alcohólicas, que no se podían pagar con fondos públicos. Bautizamos a nuestra creación con el nombre Rosie.
Este método para investigar las reglamentaciones y luego traducirlas en software de manera ágil se denomina diseño guiado por el dominio (DDD).
Se utiliza para sistemas complejos y es un mecanismo útil que analiza los datos y el sector como un ecosistema, y luego usa observaciones y prototipos rápidos para generar y comprobar un modelo en evolución.
Rosie trabaja de este modo. Examina los datos declarados e identifica como “sospechosos” algunos gastos específicos efectuados por los representantes.
Las compras que indican que el miembro del Congreso estuvo el mismo día y a la misma hora en dos lugares diferentes, constituyen un buen ejemplo.
Cuando encuentra una transacción sospechosa, Rosie automáticamente comunica los resultados a los ciudadanos y a los miembros del Congreso a través de tuits. Invita a los ciudadanos a corroborar o descartar las sospechas, y solicita a los congresistas que justifiquen sus actos.
Rosie no trabaja sola. Además de traducir la legislación en código informático, el grupo creó nuevas interfaces para ayudar a los ciudadanos a comprobar las sospechas de Rosie.
La misma información que estaba diseminada en diversos lugares en sitios web oficiales del gobierno se recopiló en una plataforma más intuitiva, indexada y legible por máquina. Esta plataforma se denomina Jarbas —el nombre se derivó del sistema de inteligencia artificial (IA) que controla la mansión de Tony Stark en Iron Man, J.A.R.V.I.S., (originado en el ser humano “Jarbas”)— y es un sitio web y una interfaz de programación de aplicaciones (API) que ayuda a los ciudadanos a navegar con más facilidad y a consultar datos de diversas fuentes.
En conjunto, Rosie y Jarbas permiten que los ciudadanos usen e interpreten los datos para decidir si hubo, o no, un uso indebido de los fondos públicos. Hasta el momento, Rosie ha enviado 967 tuits.
En particular, puede detectar con precisión los sobreprecios en los gastos de comida. Según una investigación en curso, realizada por el grupo, desde que Rosie comenzó a funcionar, los miembros del Congreso han reducido dichos gastos en alrededor de un 10 por ciento.
Los resultados son alentadores, y no solo desde la perspectiva de la responsabilidad social, la lucha contra el uso indebido de los fondos públicos y la captura del Estado, cuestiones que han menoscabado por mucho tiempo el desarrollo saludable de los países.
También lo son en términos de participación ciudadana. Este proyecto abarcó una pequeña cantidad del gasto, en comparación con el gasto público total en Brasil, pero indica que las técnicas de IA pueden ofrecer nuevas herramientas para la detección y para la asignación de los recursos escasos.
La IA también puede ser una herramienta para limitar el alcance de los datos públicos generales de libre acceso a contextos muy específicos focalizados en la ciudadanía, de manera que los datos se puedan procesar con más facilidad y sean más accesibles para las propias personas. Si bien esto es más fácil en la teoría que en la práctica, es fundamental para entender los componentes de esta iniciativa que han hecho que sea sumamente fructífera.
Eduardo Gonçalves es uno de los cofundadores de la Operación Serenata de Amor, y Yasodara Cordova se ha desempeñado como directora ejecutiva de la iniciativa. En la actualidad, ambos son becarios en el área de enfoques ágiles/participación ciudadana del Banco Mundial, donde aportan sus conocimientos técnicos con el objeto de lograr que los proyectos del Banco Mundial sean más eficaces para poner fin a la pobreza y promover la prosperidad compartida.
