Inteligencia Artificial para el Bien: Maximizando el Impacto Social
Cómo usar IA para ampliar el impacto social: la IA como bloque del flujo, con revisión humana, datos organizados, LGPD y una hoja de ruta en seis pasos.
Publicado el Por João Pedro Megid Carrilho
La IA amplía el impacto social cuando se usa como un bloque de función definida dentro de un flujo, como transcribir, clasificar o resumir, con el equipo revisando lo que ella escribe. Funciona mejor con datos organizados, consentimiento en la recolección y decisiones en manos de personas.
Qué hace bien la IA en una operación social
En proyectos de CORRE, la IA aparece en tareas como estas:
- Transcribir audios de entrevistas y mensajes de WhatsApp.
- Clasificar respuestas y mensajes en categorías definidas por el equipo.
- Leer documentos, como las bases de una convocatoria, y completar una ficha.
- Redactar borradores de informe, diagnóstico o e-mail.
Un ejemplo es el Mapeo 2026 de Lab Nova Longevidade, con Ashoka: entrevistas por WhatsApp con audios transcritos, diagnósticos y recomendaciones con más de 50 reglas e IA, y más de 1.000 horas automatizadas (caso Lab Nova).
En la encuesta TIC OSFIL 2025, de Cetic.br, el 29% de las organizaciones sin fines de lucro entrevistadas dijo haber usado tecnologías de IA en los 12 meses anteriores. Es la primera vez que el indicador entra en la encuesta.
Lo que la IA no debe hacer sola
La IA no aprueba un beneficio, no decide quién recibe apoyo y no responde a una situación de riesgo. Esos casos piden a una persona, y el flujo debe reconocerlos y derivarlos al equipo. Una IA que "actúa por cuenta propia" en un servicio social crea un problema que el tiempo ahorrado no compensa.
Datos antes que IA
La IA sobre datos dispersos en hojas de cálculo repite el desorden más rápido. Antes de ella, vienen tres cosas:
- Una base única de beneficiarios y atenciones.
- Preguntas estandarizadas, para que las respuestas sean comparables.
- Reglas escritas sobre qué significa cada dato y cómo se usa.
Con eso, los informes y paneles pasan a ser consecuencia de la rutina.
Ética, gobernanza y LGPD
- Consentimiento en la recolección. La LGPD pide, en el art. 6, una finalidad legítima, específica e informada al titular y el mínimo necesario de datos.
- Registro. El art. 37 exige que el controlador y el operador mantengan el registro de las operaciones de tratamiento.
- Revisión humana. El texto que redacta la IA es un borrador, y una persona lo revisa antes de que salga.
- Transparencia. Quien conversa con un flujo automatizado debe saberlo y tener forma de hablar con una persona.
En CORRE, la LGPD y la seguridad están en todo el flujo: pedimos el consentimiento ya en la recolección, cada acción queda registrada y firmamos un acuerdo de tratamiento de datos antes de empezar.
Hoja de ruta de implementación
- Diagnóstico. Dónde están los datos, quién hace cada etapa y qué reglas existen.
- Casos de uso. Elige uno o dos procesos con volumen, regla clara y dolor.
- Herramienta. Compara herramientas genéricas y una plataforma con equipo, por el proceso y no por la moda.
- Capacitación. Capacita al equipo e involucra en el diseño a quien va a operar.
- Piloto. Empieza pequeño, mide y ajusta.
- Medición. Horas devueltas, tiempo de respuesta y calidad de los informes.
Si tu red o tu programa necesita escuchar a mucha gente, mira la página Redes y programas que escuchan.
Preguntas sobre este tema
¿Cuál es el papel de la IA en una ONG?
Hacer partes bien definidas del trabajo: transcribir audios, clasificar respuestas y redactar borradores de informe. Es un bloque dentro de un flujo, y el equipo revisa lo que la IA escribe. Las decisiones siguen en manos de personas.
¿La IA va a reemplazar a trabajadores sociales y técnicos?
No. Asume tareas repetitivas, como copiar datos, armar informes y enviar recordatorios, y libera al profesional para la escucha, el seguimiento y las decisiones que exigen juicio.
¿Cómo reducir el riesgo de sesgos y errores de la IA?
Define la función de la IA con precisión, usa categorías y reglas que las personas verifican, mantén la revisión humana en los puntos de decisión y registra lo que se hizo. Cuando la IA y la revisión divergen mucho, ajusta el diseño del flujo.
