La tecnología de IA ayuda a abordar la crisis de sinhogarismo en Canadá
IA
- La IA ayuda a predecir las tendencias de la falta de vivienda y a identificar a personas en riesgo en Canadá, lo que facilita la labor de los responsables políticos y los proveedores de servicios.
- Londres (Ontario) utiliza la IA para estimar el riesgo de falta de vivienda crónica, pero la escasez de viviendas sigue siendo un desafío.
- Aunque la IA ofrece información valiosa, abordar la falta de vivienda requiere enfoques integrales centrados en las personas junto con herramientas de IA.
A medida que Canadá lidia con un creciente problema de sinhogarismo, ha surgido un aliado potente en la lucha contra esta crisis social: la inteligencia artificial (IA). Varias organizaciones y agencias gubernamentales en todo el país están aprovechando las capacidades predictivas de la IA para obtener información sobre las tendencias de sinhogarismo y desarrollar estrategias dirigidas.
Algoritmos predictivos de IA
Una de las aplicaciones principales de la IA para abordar el sinhogarismo es a través de algoritmos predictivos. Estos algoritmos analizan grandes conjuntos de datos para predecir tendencias futuras de sinhogarismo e identificar individuos en riesgo. Al hacerlo, permiten a los formuladores de políticas y proveedores de servicios asignar recursos de manera más eficiente e implementar medidas preventivas.
Tim Richter, presidente de la Alianza Canadiense para Poner Fin al Sinhogarismo (CAEH), destaca que la IA puede ser instrumental para dirigir medidas preventivas para los individuos. Por ejemplo, los planificadores urbanos pueden usar la IA para determinar los tipos de vivienda necesarios y los niveles de alquiler adecuados en varios vecindarios, trabajando finalmente para prevenir el sinhogarismo.
En Londres, Ontario, una ciudad que ha experimentado un aumento en el sinhogarismo, la IA ha sido puesta en uso. Craig Cooper, Director de Servicios de Estabilidad de Vivienda en la Ciudad de Londres, señaló un duplicado de usuarios de refugios durante la pandemia de COVID-19.
Para abordar esta crisis, Londres implementó un algoritmo de IA en 2021. Este algoritmo utiliza una lista por nombre, que estima el riesgo de un individuo de convertirse en crónicamente sinhogarizado basado en sus circunstancias. Aunque esta herramienta de IA proporciona información valiosa, Cooper reconoce que la falta de stock de vivienda adecuado sigue siendo un desafío significativo.
Proyecciones de IA para el sinhogarismo en Canadá
La IA también se ha empleado para proyectar tendencias de sinhogarismo a nivel nacional. Al analizar datos de varias municipalidades, incluido el uso de refugios, estimaciones de sinhogarismo oculto, tendencias de inflación, tasas de desempleo y datos de stock de vivienda, los algoritmos de IA pueden predecir qué regiones es probable que experimenten un aumento en el sinhogarismo.
Alina Turner, CEO de HelpSeeker, utilizó la IA para predecir las tendencias de sinhogarismo posteriores a la COVID-19. Su equipo alertó sobre regiones como el Gran Vancouver y el Gran Toronto, que se esperaba que vieran un aumento rápido en el sinhogarismo.
A pesar de su promesa, la IA no es una panacea para el sinhogarismo. Persisten desafíos, principalmente relacionados con la recopilación de datos y la precisión. El sinhogarismo es un problema complejo, y algunos individuos pueden no ser contados en los algoritmos de IA, ya que pueden practicar el couch-surfing o evitar los programas gubernamentales. Además, los métodos de recopilación de datos varían entre municipalidades, lo que dificulta establecer un conjunto de datos estandarizado y completo para el análisis de IA.
El elemento humano
Es crucial reconocer que la IA es una herramienta, no una solución en sí misma. Si bien puede proporcionar información y predicciones valiosas, abordar el sinhogarismo requiere enfoques integrales centrados en el ser humano. La IA debe complementar los esfuerzos de los gobiernos y las organizaciones, pero no debe reemplazar el toque humano esencial necesario para apoyar a los individuos vulnerables.
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Brian Koome
Brian Koome cuenta con más de siete años de experiencia en la cobertura de blockchain y criptomonedas, habiendo estado activo en el sector desde 2017. Ha colaborado con publicaciones líderes, entre ellas BlockToday.com. Además, desarrolló el curso Ethereum 101 para BitDegree.org antes de unirse a Cryptopolitan como escritor a tiempo completo. Brian cubre guías perennes (EGs), análisis profundos, entrevistas y análisis de precios. Su enfoque en DeFi, innovación en blockchain y proyectos emergentes de criptomonedas deleita a los lectores.
