Construir las bases para la evaluación de la política social en la era de la inteligencia artificial: cómo generar, aprovechar y mejorar la calidad de los datos

Roundtable | Online

Organized by:
Instituto Nacional de Estadística y Geografía

About the Event

Reunir a personas expertas sobre uso de datos, evaluación de políticas públicas e inteligencia artificial para discutir sobre la generación, aprovechamiento y mejora continua de la calidad de los datos provenientes del sector público, especialmente de los registros administrativos. Asimismo, se busca identificar experiencias, buenas prácticas, retos y oportunidades en el uso de datos e inteligencia artificial para la evaluación de políticas públicas.

Speakers

Name	Title	Biography
Dr. Elio Atenógenes Villaseñor García	Director del Laboratorio de Ciencia Datos y Métodos Modernos de Producción de Información del INEGI	Científico de Datos con más de 10 años de experiencia en el diseño, análisis, implementación y aplicación de métodos para analizar grandes volúmenes de datos (Big Data). Egresado de la licenciatura y la maestría en matemáticas y el doctorado en ciencias de la computación de la UNAM. Se ha desempeñado como docente impartiendo diversos cursos de licenciatura y posgrado en la UNAM, el Colegio de México, INFOTEC y el CIDE.
Dr. César Rentería Marín	Profesor Investigador Titular de la División de Administración Pública del Centro de Investigación y Docencia Económicas (CIDE)	Profesor-Investigador de la División de Administración Pública del Centro de Investigación y Docencia Económicas (CIDE). Es Doctor en Administración y Políticas Públicas por la Universidad Estatal de Nueva York y miembro del Sistema Nacional de Investigadores, Nivel I. Sus líneas de investigación son tecnologías de información en organizaciones, capacidades de información, inteligencia artificial e innovación pública.
Dra. Aurora Ramírez Álvarez	Coordinadora Académica del Programa Interdisciplinario de Ciencia de Datos: Programa Interdisciplinario de Ciencia de Datos (El Colegio de México)	Es licenciada en Economía por el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM), maestra en Teoría Económica por la misma institución y doctora en Economía por la Universidad de Brown. Se ha desempeñado como asistente de investigación para el Economista Principal de México en el Banco Interamericano de Desarrollo y como asesora en la Secretaría de Economía y la Unidad de Planeación Económica de la Hacienda Pública. Desde junio de 2017, es profesora investigadora en el Centro de Estudios Económicos de El Colegio de México. Sus áreas de especialización son Desarrollo Económico, Microeconomía Aplicada y Economía Política.
Dra. Grace S. Thomson	Directora de la Clínica de Políticas de IA (Center for AI and Digital Policy)	Profesora Titular Senior en el Centro de IA y Políticas Digitales, supervisando la gestión académica de clínicas y liderando un equipo de Profesores Titulares para involucrar a más de 350 participantes cada semestre. Thomson ha contribuido de manera significativa al desarrollo de políticas de IA a través de roles como Líder del Grupo de Políticas de IA e Investigadora. Además, Thomson ocupa el cargo de Gerente Senior de Académico, Investigación y Aseguramiento de la Calidad en CERT, enfocándose en la aceleración del talento y en proyectos de IA ética. Cuenta con un Doctorado en Administración de Empresas.

Moderators

Name	Title	Biography
Gabriela Pérez Yarahuán	Directora General Adjunta de Evaluación Integral de la Política de Desarrollo Social - INEGI	Es doctora y maestra en políticas públicas por la Universidad de Chicago, maestra en economía por la Universidad de Warwick y licenciada en administración pública por El Colegio de México. Su investigación se relaciona con los sistemas nacionales de seguimiento y evaluación en América Latina, el diseño de políticas públicas, la economía política del gasto social y la evaluación de programas sociales.

Summary

La evaluación de la política social no puede reducirse a un ejercicio automatizado de procesamiento de información. Por eso, la calidad de los datos públicos, especialmente los registros administrativos, importa. En la era de la IA, el origen de los datos, la triangulación de fuentes y su desagregación contribuye a la validez y transparencia de la evaluación pertinente y replicable. Los retos y oportunidades de la IA nos llevan hacia buenas prácticas que fortalezcan evaluaciones más éticas, rigurosas y útiles para la toma de decisiones públicas. Prácticas como la documentación transversal de procesos, la publicación de metadatos y el uso complementario de la tecnología por equipos especializados son indispensables para este fortalecimiento.

El INEGI se encuentra valorando internamente las mejores prácticas referentes a la publicación y uso de metadatos estandarizados, así como la triangulación de fuentes utilizadas para la evaluación de la política de desarrollo social. Además, el área de evaluación lleva a cabo la revisión de la gobernanza de los registros administrativos que considere el uso pertinente de la información y la privacidad de las personas al tiempo que incorpora supervisión humana en cualquier producto o proceso que utilice IA.