La ONU se asocia con Google para optimizar sus datos globales para agentes de IA

La Organización de las Naciones Unidas (ONU) comunicó el jueves su colaboración con Google para desarrollar un sistema que facilite el acceso a su vasta colección de estadísticas globales, optimizando su uso para sistemas de inteligencia artificial (IA).

Este nuevo sistema, denominado UN System Data Commons, se basa en la plataforma de código abierto Data Commons de Google, permitiendo a los usuarios buscar estadísticas de diversas agencias de la ONU mediante consultas en lenguaje natural. Reemplaza el antiguo portal UNData, que requería a los usuarios navegar y buscar datos a través de una interfaz de base de datos más tradicional. Además, el nuevo sistema es compatible con el Model Context Protocol (MCP), un estándar que permite a los sistemas de IA conectarse directamente a fuentes de datos externas.

A medida que los usuarios recurren cada vez más a herramientas de IA para obtener respuestas, muchos sistemas aún enfrentan dificultades para presentar datos autorizados de manera confiable. Un estudio de UNICEF que evaluó seis modelos de lenguaje grande, basado en más de 133,000 respuestas sobre indicadores de desarrollo global, reveló una precisión promedio de solo 21.2%. João Pedro Azevedo, estadístico jefe de la agencia, informó a los periodistas durante una conferencia virtual.

El estudio abarcó modelos como GPT-4o y GPT-4o-mini de OpenAI, Claude Sonnet 4.5 y Haiku 4.5 de Anthropic, así como Gemini 2.5 Flash y Gemini 2.0 Flash de Google. Azevedo comentó que aproximadamente tres de cada cinco respuestas no ofrecieron un número utilizable, a menudo debido a la tendencia de los modelos a matizar sus respuestas. Sin embargo, cuando se volvieron a realizar las mismas preguntas en los mismos modelos dos días después, aquellos que proporcionaron un número en ambas ocasiones, solo devolvieron el mismo número aproximadamente la mitad del tiempo.

Este estudio, aún en preparación para su publicación en una revista, no ha sido revisado por pares. UNICEF planea publicar su metodología, código y datos junto con el documento.

Este año, UNICEF también ha observado un aumento significativo en el tráfico hacia su sitio de datos, que recibe más de 6 millones de visitas al mes y es uno de los más populares de la agencia. Las visitas provenientes de usuarios que hicieron clic en enlaces de respuestas de ChatGPT a su sitio aumentaron un 67% interanual entre el 1 de enero y el 14 de septiembre. Estas referencias representaron el 6.4% de todas las sesiones este año, mientras que UNICEF estima que los asistentes de IA en general ahora representan aproximadamente uno de cada diez visitas.

La ONU anunció que 26 de sus entidades se han comprometido con el Data Commons, y que los datos de casi 20 estarán disponibles al lanzamiento. Además, su objetivo es llevar el 80% de los conjuntos de datos estadísticos del sistema de la ONU a la plataforma para 2027.

“Estamos a años luz más avanzados en escala, alcance y flexibilidad, conectando por primera vez a tantas agencias del sistema de la ONU”, afirmó Shantanu Mukherjee, director interino de la División de Estadística de la ONU. “Y [estamos] aprovechando este momento para hacer que nuestros datos estén listos para IA”.

Google.org proporcionó $2 millones en fondos para la capacidad de construcción y apoyo técnico para establecer la infraestructura central de la plataforma. Prem Ramaswami, quien lidera el equipo de Data Commons de Google, explicó a TechCrunch que el sistema se aloja en una instancia gobernada por la ONU y está destinado a ser mantenido, operado y escalado de manera independiente por la ONU en el futuro.

“Hemos adoptado un enfoque de ‘entrenar al formador’ durante toda la implementación, y ya hemos visto que el equipo del sistema de la ONU se ha adaptado rápidamente”, comentó Ramaswami.

Google lanzó Data Commons en 2018 como un esfuerzo para organizar conjuntos de datos públicos de diferentes fuentes en un marco común. El año pasado, añadió soporte para el MCP, permitiendo que los agentes de IA consulten directamente Data Commons en busca de estadísticas y sus fuentes.

La plataforma de la ONU también rastrea de dónde proviene cada estadística, para que las personas puedan rastrear los datos recuperados por un sistema de IA hasta la fuente original de la ONU. Azevedo destacó la importancia de esto a medida que más personas dependen de herramientas de IA para encontrar e interpretar información.

Junto con la posibilidad de que los agentes de IA recuperen estadísticas individuales, Google demostró cómo un sistema de IA conectado a los datos de la ONU a través del MCP podría reunir múltiples indicadores y utilizarlos para generar tableros, gráficos y análisis escritos sin que un usuario tenga que buscar y combinar manualmente los conjuntos de datos subyacentes.

En una demostración, Google pidió a un sistema de IA que encontrara el impacto del Plan de Emergencia del Presidente de EE.UU. para el SIDA en África. El sistema identificó estadísticas relevantes de la ONU sobre medidas como infecciones por VIH, mortalidad por SIDA y esperanza de vida, y las utilizó para producir una infografía.

No obstante, proporcionar a un sistema de IA datos autorizados no garantiza que sus conclusiones sean también autorizadas. “Dado que los modelos pueden malinterpretar matices, un humano siempre debe revisar los resultados antes de citarlos o publicarlos”, advirtió Ramaswami.

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