IA

Uso de inteligencia artificial, fases evaluativas y ética

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Algunas formas en que la inteligencia artificial (IA) se puede aplicar en las diferentes fases del proceso de evaluación, junto con medidas para garantizar su uso ético y seguro:

  1. Fase de Diseño y Términos de Referencia:
    • Usos Innovadores de la IA:
      • Personalización de Evaluaciones: La IA puede adaptar las evaluaciones según las necesidades individuales de los evaluados.
      • Generación Automática de Preguntas: La IA puede crear preguntas de evaluación de manera automática.
    • Protección y Ética:
      • Transparencia: Asegurar que los criterios de evaluación sean claros y comprensibles.
      • Equidad: Evitar sesgos en las preguntas y en la evaluación.
  2. Fase de Inicio:
    • Usos Innovadores de la IA:
      • Análisis de Datos Iniciales: La IA puede ayudar a analizar datos preliminares para re-definir los objetivos, el alcance o las preguntas de la evaluación.
    • Protección y Ética:
      • Consentimiento Informado: Obtener el consentimiento de los participantes antes de utilizar sus datos.
  3. Fase de Trabajo de Campo:
    • Usos Innovadores de la IA:
      • Automatización de Recopilación de Datos: La IA puede automatizar la recopilación de datos durante la evaluación.
    • Protección y Ética:
      • Privacidad de los Participantes: Proteger la privacidad de los evaluados durante la recopilación de datos.
  4. Fase de Análisis:
    • Usos Innovadores de la IA:
      • Análisis de Datos Complejos: La IA puede procesar grandes cantidades de datos y encontrar patrones.
    • Protección y Ética:
      • Confidencialidad: Garantizar que los resultados se manejen de manera confidencial.
  5. Fase de Reporte y Comunicación:
    • Usos Innovadores de la IA:
      • Generación Automática de Informes: La IA puede generar informes automáticamente
      • Visualización de Datos: La IA puede crear gráficos y visualizaciones para comunicar los resultados.
    • Protección y Ética:
      • Claridad y Precisión: Asegurar que los informes sean claros y precisos.
      • Análisis y Comunicación Responsable: Evitar la interpretación errónea de los resultados.

Inteligencia Artificial: Revolucionando la Evaluación de Programas

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Fuente: Seed Star (Ken Rinaldo)

La inteligencia artificial (IA) está transformando la evaluación de programas con su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y automatizar tareas, lo que permite análisis más profundos y predicciones precisas. Sin embargo, también enfrenta desafíos éticos y técnicos que requieren atención cuidadosa.

Oportunidades de la IA en la Evaluación de Programas:

  • Análisis Mejorado: La IA puede analizar datos complejos, ofreciendo evaluaciones basadas en evidencia más efectivas.
  • Automatización Eficiente: Libera a los evaluadores de tareas repetitivas, permitiéndoles enfocarse en aspectos más estratégicos.
  • Predicción Avanzada: Los algoritmos pueden predecir resultados futuros, facilitando la planificación y mejora continua.

Desafíos a Superar:

  • Ética y Privacidad: Es vital garantizar la protección de datos y el respeto por las normas éticas.
  • Sesgo de Datos: Se debe asegurar la equidad en los algoritmos para evitar decisiones sesgadas.
  • Transparencia: Los procesos de la IA deben ser comprensibles para fomentar la confianza en sus resultados.

Con un enfoque adecuado, la IA tiene el potencial de ser una herramienta invaluable en la evaluación de programas, mejorando la eficacia y la toma de decisiones informadas.

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Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la evaluacion basada en la teoría

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El artículo del Banco Mundial «¿Puede la inteligencia artificial acelerar la evaluación de programas complejos basados en la teoría?» (2022) presenta la metodología y los resultados utilizados para poner a prueba y validar la aplicabilidad, utilidad y valor agregado del uso de inteligencia artificial para el análisis de contenido avanzado basado en la teoría de prograa.

Tradicionalmente, la síntesis cualitativa se utilizaría para realizar un análisis estructurado basado en la teoría de los informes de proyectos.

Este piloto buscó evaluar las ganancias de eficiencia generadas por el análisis de contenido asistido por inteligencia artificial al etiquetar y clasificar texto de acuerdo con un marco conceptual basado en resultados.

El enfoque utilizó un conjunto de intervenciones asociadas con la cartera de evaluación del retraso en el crecimiento y la desnutrición crónica del Banco Mundial, que consta de 392 informes de proyectos de 64 países.

En primer lugar, se utilizó el aprendizaje automático supervisado para etiquetar deductivamente el contenido en tres categorías principales: (a) desafíos nutricionales abordados, (b) intervenciones y (c)  logro de indicadores de resultados.

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Oportunidades y desafíos del uso de Inteligencia Artifical en evaluación

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En el artículo ¿Cuáles son los beneficios y desafíos del uso de la IA en la evaluación?, nos cuentan sobre dos desafíos, dos desafíos, y dos consejos de la Inteligencia Artificial (IA) en la práctica de la evaluación:

1 Beneficio: Eficiencia y precisión

2 Beneficio: Innovación y creatividad

3 Desafío: Cuestiones éticas y sociales

4 Desafío: barreras técnicas y prácticas

5 Consejo: Aprende y experimenta

6 Consejo: Colabora y reflexiona

1. Beneficio: Eficiencia y precisión: La IA  puede ayudar a automatizar y optimizar diversas tareas y procesos, como la recopilación de datos, el análisis, la síntesis y la generación de informes. Por ejemplo:

-podemos usar IA para diseñar y administrar encuestas, escanear y codificar datos cualitativos, identificar patrones y tendencias, generar información y recomendaciones, y crear visualizaciones y paneles

-podemos ahorrar tiempo y recursos, reducir el error y el sesgo humano y mejorar la calidad y fiabilidad de sus datos y hallazgos.

2.Beneficio: Innovación y creatividad: La IA puede ayudar a innovar y crear nuevas formas de realizar y presentar la evaluación. Por ejemplo:

-podemos usar IA para explorar nuevas fuentes y métodos de datos, como redes sociales, mensajes de texto, sensores y procesamiento de lenguaje natural.

-podemos usar IA para generar preguntas e hipótesis novedosas, probar diferentes escenarios y suposiciones, y descubrir nuevas conexiones e implicaciones.

-podemos usar la IA para comunicar con e involucrar a las partes interesadas de maneras más interactivas y dinámicas, como chatbots, realidad virtual y gamificación.

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¿La Inteligencia Artificial está transformando la evaluación?

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En «5 maneras en que la IA está a punto de transformar la evaluación«, por el equipo de Evaluación del Programa Mundial de Alimentos en 4 de julio de 2023, nos dicen que la Inteligencia Artificial (IA) crea oportunidades incomparables y al mismo tiempo plantea nuevos riesgos para todas las organizaciones. La IA no solo es capaz de procesar y analizar grandes cantidades de datos a gran velocidad, sino que también puede realizar razonamientos paso a paso y tomar acciones para lograr objetivos determinados.

1. La velocidad salva vidas: La IA puede ayudar a aprovechar la evidencia existente en momentos críticos de respuesta, generar conocimientos, que hasta ahora son costosos de producir, y posee la capacidad de crear simulaciones complejas que ayudan a predecir los resultados de diversos escenarios globales. . Entregar la evidencia correcta a las personas correctas en el momento correcto nunca ha estado tan cerca.

2. Aumentar la eficiencia, eliminar prejuicios y mejorar la confianza: Las tecnologías de inteligencia artificial como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) poseen el poder de analizar, categorizar, etiquetar, recuperar y traducir textos en múltiples idiomas, mientras interpretan y comprenden los sentimientos en las comunicaciones.  La IA puede aprovechar una multitud de evaluaciones pasadas, resumiendo y sacando a la luz tendencias en los resultados, factores recurrentes de éxito y deficiencias.

La IA promete recuperar información relevante de prácticamente todos los informes de evaluación existentes en un abrir y cerrar de ojos, frente a un proceso que ahora lleva días. Y al revisar sistemáticamente los documentos, la IA puede enriquecer el contenido de los productos de evaluación y eliminar el sesgo selectivo que inevitablemente surge con los enfoques manuales y dirigidos por humanos. Además de responder automáticamente a consultas específicas, la IA ayudará a preparar nuevos productos de evidencia a partir de los documentos seleccionados y de calidad garantizada que se le introduzcan.

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