Aproximadamente 700 millones de personas en todo el mundo viven en pobreza extrema (viven con menos de 2,15 dólares estadounidenses al día). Erradicar la pobreza es uno de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas, pero medir la pobreza ha sido un desafío, principalmente porque la recopilación de datos es costosa y requiere mucho tiempo. La inteligencia artificial (IA) no sólo puede analizar datos rápidamente, sino también llegar a una gama más amplia de personas e identificar patrones que los expertos pueden pasar por alto. El Banco Mundial también está desarrollando herramientas de inteligencia artificial para predecir crisis alimentarias y conflictos violentos y extraer información de los datos de intervención de ayuda.
Sin embargo, los modelos de IA adolecen de problemas de sesgo y pueden pasar por alto a las personas más pobres, cuyos datos digitales no se registran. No obstante, el actual sistema de evaluación de la pobreza es igualmente imperfecto. Los métodos tradicionales, como las encuestas de hogares, consumen mucho tiempo y son costosos, pero la IA combinada con imágenes satelitales y datos de teléfonos móviles puede identificar de manera más eficiente áreas e individuos pobres. Por ejemplo, un equipo de investigación de la Universidad de Stanford en Estados Unidos utilizó IA para analizar imágenes de satélite y predijo con éxito los niveles de pobreza en las aldeas africanas. El efecto fue equivalente a los estudios de campo, pero el costo se redujo significativamente.
Por ejemplo, el programa de seguridad social "NOVISSI" en Togo, país de África occidental, utilizó inteligencia artificial para analizar patrones de uso de teléfonos móviles e imágenes satelitales para asignar con precisión 34 millones de dólares en fondos de ayuda. Se están llevando a cabo proyectos similares en otros países africanos. Aunque las predicciones de la IA no son del todo precisas, su capacidad para responder rápidamente es crucial en situaciones de emergencia.
Sin embargo, aunque la IA ha demostrado potencial para aliviar la pobreza, los expertos advierten que debe usarse con precaución. La IA no puede reemplazar completamente las encuestas de campo, especialmente en la medición de la pobreza multidimensional. Sin embargo, en medio de restricciones presupuestarias y crisis económicas, la IA podría ser una herramienta fundamental para hacer llegar la ayuda a quienes más la necesitan. En el futuro, la combinación de IA y encuestas de campo puede convertirse en una nueva dirección para el trabajo de alivio de la pobreza.