Paul Duan, cofundador y presidente de Bayes Impact.

Paul Duan, cofundador y presidente de Bayes Impact: “Debemos confiar en el poder de la multitud”

Autor | Tania Alonso

Paul Duan está detrás de Bayes Impact, una ONG que usa el Big Data y la Inteligencia Artificial para poner fin a problemas sociales. Uno de sus objetivos es crear una nueva generación de citizen-led public services, servicios públicos hechos por y para los ciudadanos en colaboración con los gobiernos y gracias a la tecnología.

Uno de los principales proyectos de la organización, con base en París y San Francisco, es Bob, una herramienta de búsqueda de empleo creada en coordinación con el gobierno de Francia. La plataforma agiliza el asesoramiento personalizado gracias a la inteligencia artificial y ha permitido orientar en menos de tres años a más de 200.000 ciudadanos franceses en su búsqueda de empleo, gracias al trabajo de un equipo de solo nueve personas.

El trabajo de Paul Duan ha sido reconocido por la Bill and Melinda Gates Foundation, la revista Forbes, Google.org y la Mit Technology Review, que lo incluyó en la lista de ‘Innovators under 35’ en 2018. Hablamos con él sobre su proyecto y la importancia de la tecnología en el futuro de los servicios públicos y las ciudades.

¿Cuál es el objetivo principal de Bayes Impact?

Nuestra misión es crear una nueva generación de servicios públicos. Usamos la tecnología para identificar los problemas y buscar soluciones. Hemos trabajado en diferentes campos, desde la sanidad, para mejorar el tratamiento de los pacientes en hospitales, hasta el desempleo. Trabajamos mucho en colaboración con ONG y gobiernos para desplegar las soluciones que hemos creado.

Bayes Impact es, de hecho, una ONG. ¿Por qué optasteis por esta vía?

Por dos razones. La primera, porque creemos que la tecnología tiene mucho poder para empoderar a las personas, pero desafortunadamente la mayor parte de la industria no se ha centrado en resolver los problemas que afectan a la sociedad en su conjunto. Como ONG, tenemos la libertad de buscar soluciones a los problemas que nosotros consideramos más importantes para la sociedad, y no guiarnos por qué resulta más práctico.

La segunda razón es que nos hemos dado cuenta de que cuando quieres tener un impacto social, tienes que trabajar de forma conjunta con los gobiernos. Para nosotros es muy importante. Cuando decimos que queremos crear una nueva generación de servicios públicos es porque queremos que sigan siendo públicos. Queremos que todo sea de código abierto, gratuito, para que pertenezcan a la gente y no a inversores o a capital de riesgo.

¿Qué queréis decir exactamente con servicios públicos dirigidos por ciudadanos?

Hay una gran cantidad de ciudadanos que quieren tener un impacto positivo en su entorno y solucionar los problemas sociales que perciben. Sin embargo, para ellos es difícil conseguir el dinero necesario e implementar las soluciones a través de negocios privados. También les es difícil conseguir ayuda de los gobiernos, porque estos los ven como ciudadanos individuales. Por eso existe la necesidad de crear un punto intermedio: una organización que pueda colaborar con los gobiernos, pero cuyo poder venga de fuera, del ámbito privado.

Hemos optado por un nuevo marco, al que llamamos citizen-led public services (servicios públicos dirigidos por ciudadanos), con el que extendemos el concepto de servicios públicos, para que el gobierno no considere que solo pueden ser creados por ellos. Si los ciudadanos quieren colaborar creando servicios públicos, el gobierno puede apoyarles mediante la entrega de fondos, acceso a recursos, datos… Se trata de una colaboración entre los ciudadanos y los gobiernos a través de la innovación.

Paul Duan confía en el poder de los ciudadanos para transformar los servicios públicos.

¿Cómo identificáis los problemas sociales?

En Bayes Impact tenemos un laboratorio en el que exploramos nuevas ideas de proyectos. Nuestro objetivo principal es crear impacto positivo a gran escala. Intentamos identificar áreas en las que podemos tener más impacto y, dentro de esas áreas, identificamos en dónde tiene más sentido desarrollar una solución tecnológica.

Usamos una lista de criterios y una especie de fórmula: si el problema es importante, podemos crear una solución que ayude a la gente y además usar la tecnología para tener un impacto en cada individuo, entonces es un buen proyecto para Bayes Impact.

¿Y cómo pueden ayudar los ciudadanos a identificarlos?

En Bayes Impact creemos que debemos confiar en el poder de la multitud. Esa misma idea es la que ha hecho fuerte a Silicon Valley. Hay muchas personas con la capacidad de enfocar los problemas de una forma creativa y con libertad para analizar los problemas que les rodean. De hecho, muchas compañías tecnológicas han sido fundadas por alguien que ha sido capaz de identificar un pequeño problema y proponer una solución creativa.

“Lo bonito de esta idea es crear un ambiente innovador en el que se generan nuevas ideas”

Es un enfoque complementario a la forma tradicional de trabajar de las administraciones. Normalmente cuando los gobiernos detectan un problema crean un plan para solucionarlo que se enfoca de arriba abajo, creando grandes programas nacionales. Pero muchas veces no está dirigido exactamente al problema. Son programas demasiado centralizados, a los que a veces les falta la perspectiva de las propias personas.

La idea de estos servicios públicos dirigidos por ciudadanos es permitir a las personas identificar soluciones. Algunas soluciones pueden funcionar y otras no, pero lo bonito de esta idea es que puede crear un ambiente innovador en el que se generan nuevas ideas.

¿Cuáles son los problemas principales de los servicios públicos, tal y como los conocemos hoy?

El principal problema, según lo vemos nosotros, es que no están lo suficientemente personalizados. Tienen un enfoque único, en el que se ofrece un servicio para todos, y esto no es suficiente. Necesitamos servicios más flexibles y personalizados, sobre todo si tenemos en cuenta el mundo cambia muy rápido y la gente necesita cada vez más servicios nuevos y diferentes.

Además, las personas tienen más expectativas respecto a la calidad de los servicios que reciben. Internet y las nuevas plataformas están acostumbrando a la gente a tener respuestas más rápidas; y cuando tienen la sensación de que el gobierno no les está proporcionando lo que quieren, se genera cierta frustración. Esto es un problema porque genera una desconexión entre la urgencia que pide la gente y la forma de actuar de los gobiernos, que ofrecen respuestas más lentas. Un ejemplo claro es lo que está pasando con las demandas medioambientales y el cambio climático.

¿Qué consideras una sociedad o una ciudad inclusiva?

No pretendo tener una respuesta definitiva a esta pregunta, pero creo que las ciudades tienen un rol muy importante que jugar a la hora de crear sociedades inclusivas. Es importante pensar en las ciudades como lugares en donde las personas pueden conocer otras personas, crear conexiones humanas. Es algo en donde los gobiernos de las ciudades, las administraciones centrales y las plataformas digitales, en conjunto, tienen mucho que decir.

“Las ciudades pueden ser laboratorios de innovación”

Las ciudades también tienen un rol fundamental con respecto al medioambiente. Si quieres cambiar la vida de las personas tienes que crear ciudades verdes, con opciones sostenibles de movilidad; ciudades que cambian el comportamiento de sus ciudadanos. Las ciudades pueden ser laboratorios de innovación, y cuando encuentras una idea que funciona, entonces se puede escalar y universalizar con los gobiernos centrales.

El primer gran proyecto de Bayes Impact fue Bob Initiative. ¿Podrías explicarnos en qué consiste?

No fue nuestro primer proyecto, pero sí el más grande, en el que hemos puesto más énfasis. La idea detrás de Bob es bastante simple: queríamos encontrar una solución para ayudar a la gente desempleada. La forma tradicional de hacerlo es ofreciendo proyectos individuales, dándoles asistencia, guía y consejos adecuados en el momento adecuado. Esto es difícil de conseguir de forma escalable para todos, porque resultaría muy caro ofrecer este servicio a cada una de las personas que está buscando trabajo. Y, además, esto genera un gran riesgo de dejar a la gente atrás.

Personas como tú y como yo estamos donde estamos hoy gracias probablemente a las oportunidades que nos han dado, al apoyo que hemos recibido y a la gente que nos dio consejo cuando nos era necesario. La gente que no tiene eso corre el riesgo de quedarse atrás.

La idea principal de Bob es usar la inteligencia artificial para crear una versión digital de un consejero de empleo que sea capaz de ayudar a la gente que lo necesita. Con Bob hemos sido capaces de ayudar y orientar a más de 200.000 personas en Francia trabajando en conjunto con servicios de empleo públicos.

La idea no es reemplazar el factor humano, sino ayudar a empoderar a los desempleados con la información que necesitan y así expandir la labor de los consejeros humanos. Por un lado, sirve para ayudar a la gente y, por otro, ahorrar tiempo y recursos.

Paul Duan y su empresa, Bayes Impact, están detrás del proyecto Bob.

Otro caso interesante es la aplicación de la tecnología para las microfinanzas en Ghana.

Este fue uno de nuestros primeros proyectos, y se basó en las microfinanzas. La hicimos con una organización sin ánimo de lucro llamada Zidisha, que otorga micro préstamos a gente en los países en vías de desarrollo y, en particular, en Ghana. Uno de los problemas centrales de los micro préstamos es que tienden a ser muy caros. Necesitan mucha infraestructura sobre el terreno para valorar cada solicitud y sus riesgos.

Lo que hacemos con Zidisha es utilizar un algoritmo capaz de predecir los riesgos de cada micro crédito y facilitar el proceso de solicitud, abaratando los costes, sobre todo, para el que recibe el dinero. Reducimos la necesidad de tener gente en el terreno, algo importante en países donde las infraestructuras son limitadas.

Vuestros primeros proyectos están más relacionados con las ciudades, ¿en qué sentido?

Nuestros primeros proyectos fueron en California porque estábamos en Silicon Valley. Empezamos a trabajar con la ciudad de San Francisco. Primero con su departamento de emergencias para optimizar las rutas y el funcionamiento del sistema de ambulancias; en un caso claro de cómo utilizar los algoritmos para mejorar el funcionamiento de una ciudad.

El segundo proyecto fue con el Departamento de Justicia de California para controlar el uso de la fuerza por parte de los cuerpos de seguridad. El objetivo era reducir el uso de la violencia por parte de la policía mediante una herramienta que creamos llamada URSUS. Hoy la utilizan más de 800 comisarías de policía para monitorear el uso de la fuerza de los agentes.

Volviendo a los desafíos de las ciudades, antes hablabas del reto medioambiental. ¿Estáis planteando algún proyecto en este sentido?

Es una de nuestras principales líneas de investigación, aunque no hemos implementado nada todavía.

Dejaste Silicon Valley porque querías usar la tecnología para solucionar los problemas sociales. ¿Crees que lo has logrado a través de Bayes Impact?

En California logramos que se afrontase con transparencia el tema de la violencia policial. En Francia, con Bob, hemos contribuido a optimizar el sistema de empleo. Cuando empezamos con Bayes Impact, la gente pensaba que estábamos locos. Cómo íbamos a dejar Silicon Valley, alejarnos de los mejores programadores y de los salarios más altos, y conseguir hacer algo solucionando problemas sociales. Pero todavía nos queda mucho por crecer.

Nuestra ambición es crear soluciones tecnológicas y servicios públicos dirigidos por ciudadanos específicos en multitud de territorios y países. Cuando se trabaja con temas sociales, hay que priorizar las actuaciones y esto puede ser muy frustrante. Pero creemos que Bayes Impact es una misión para toda la vida y que en el futuro contaremos con una nueva generación de servicios creados por ciudadanos, con el apoyo y los recursos suficientes para cambiar las cosas.

Imágenes | Bayes Impact, Jacek Dylag, Timon Studler