El Big Data y Chat GPT sirven también para que las ayudas lleguen a los vulnerables y no las cobren los ricos

El bono de justicia energética que el Gobierno creó el pasado mes de octubre para cubrir el 40% de la factura eléctrica de los ciudadanos con menos ingresos apenas se ha concedido a 2.300 hogares, un raquítico 0,15% de los 1,5 millones de la previsión oficial. Mientras, 1,24 millones de ciudadanos percibieron el año pasado el llamado bono social eléctrico, incluidos unos cuantos –cargos políticos del PP, PSOE y Más Madrid– que no eran en absoluto pobres. Tampoco llegan a quienes están destinadas ayudas como el Ingreso Mínimo Vital (IMV): lo cobran 611.029 hogares, aún lejos de los 850.000 para los que está diseñada, tres años después de crearse. Según la Autoridad Independiente de Responsabilidad Fiscal (AIReF), 400.000 familias que tienen derecho a recibir el IMV no lo han solicitado, el 57% de sus posibles beneficiarios. Y algo parecido ocurrió con los 20 céntimos de descuento en los carburantes que el Gobierno aplicó hasta el pasado diciembre. El Banco de España advirtió de que la medida beneficiaba a las rentas más altas e incluso la ministra de Transición Ecológica, Teresa Ribera aseguró que “lo justo y lo razonable” sería “centrar cuáles son las familias y cuáles los niveles de renta que merecen más apoyo”, mediante “un sistema parecido a una tarjeta para concentrar el esfuerzo fiscal en ayudarlas”. A estas críticas, el Ministerio de Hacienda respondió esgrimiendo la complejidad de hacer una discriminación por rentas a la hora de pagar en las gasolineras.

Y es que, pese a los cientos de datos que las administraciones poseen ya de los ciudadanos, éstas no son capaces de detectar a los realmente más vulnerables para proporcionarles las ayudas o servicios que necesitan. Ni de evitar que personas sin problemas para llegar a fin de mes se beneficien de prestaciones que no necesitan. Hasta ahora, su principal interés ha sido luchar contra el fraude. “Cuando las ayudas públicas son condicionadas, tienen unos controles que obligan al ciudadano a desnudarse ante la Administración, y cuando se les conceden, se les somete a controles rutinarios, que sólo terminan cuando el beneficiario deja de cumplir los requisitos”, resume Julen Bollain, doctor en Estudios sobre Desarrollo y profesor e investigador en Mondragón Unibertsitatea.

Todas las ayudas condicionadas tienen una tasa de no aceptación o brecha de cobertura –non take-up en inglés–, que de media en la Unión Europea se halla entre el 20% y el 60%, según el tipo de prestación; en la Renta de Garantía de Ingresos del País Vasco es del 30% y casi la dobla el Ingreso Mínimo Vital. Para reducirla, el Ministerio de Inclusión y Seguridad Social ha recurrido a la colaboración de Cruz Roja, Cáritas y otras organizaciones que atienden a los más precarios para que les informen y ayuden a tramitar el IMV. También ha empezado a utilizar un autobús para dar a conocer la ayuda y puso en marcha una campaña de envío masivo de SMS entre posibles perceptores.

Invisibles para la Agencia Tributaria

Pero no parece suficiente. Ni muy sofisticado. Porque ya existen otras herramientas, incluidas las tecnológicas, para poner bajo el radar de las administraciones a quienes, por razones económicas, culturales o sociales, se quedan fuera de los registros. Carles Ramió, catedrático de Ciencia Política y Administración de la Universitat Pompeu Fabra, cree que se podría utilizar el padrón municipal para localizar a los ciudadanos que no hacen la declaración del IRPF porque sus ingresos no alcanzan los 22.000 euros y, por tanto, son invisibles para la Agencia Tributaria. Julen Bollain apunta que se podría convertir en obligatoria la declaración de la renta, por poco que se ingresase, aunque reconoce el carácter “controvertido” de la medida.

Helder Ferreira, coordinador de un proyecto piloto sobre el IMV que está elaborando la Red Europea de Lucha contra la Pobreza y la Exclusión Social (EAPN-ES), precisa que la casuística de la tasa de no aceptación de las ayudas públicas es muy amplia. Así, entre quienes quedan fuera del sistema se incluyen “los que nunca se han acercado a él, porque no conocen las medidas, no las comprenden o no saben cómo tramitarlas”, pero también quienes las solicitan y no las consiguen y quienes un año no tuvieron derecho a ella por no cumplir los requisitos pero, tras un cambio legislativo, sí lo tienen pero no lo ejercen.

Carles Ramió plantea algo tan simple como que las administraciones crucen los múltiples datos que ya tienen. “La Agencia Tributaria cede los suyos a quienes se lo soliciten”, apunta. Pero Helder Ferreira replica que se trata de un “esfuerzo enorme” –menciona los datos de vivienda y patrimonio, por ejemplo– y prefiere que se den “respuestas diferentes para cada tipo de non take-up”.

Cruce de datos masivo en Barcelona

Lluís Torrens Mèlich, economista y secretario de Asuntos Sociales y Familiares de la Generalitat, está de acuerdo en que hace falta un esfuerzo muy grande para detectar qué familias necesitan servicios sociales. Y lo ha hecho. Al frente del departamento de Innovación Social del Ayuntamiento de Barcelona desde 2015, llevó a cabo un “barrido de todas las ayudas” existentes para realizar un enorme cruce de datos que permitió tomar una “foto de 360 grados” de las necesidades sociales en la sexta área metropolitana de la Unión Europea. Datos sobre las prestaciones de la Seguridad Social, las del SEPE, la renta mínima autonómica, las ayudas a la vivienda, las ayudas de emergencia… fueron combinados con los obtenidos en una consulta masiva a la Agencia Tributaria y utilizados sobre la base de las 200.000 personas que recibían servicios sociales municipales y tenían un expediente activo. También hicieron una Encuesta Sociodemográfica de 4.500 hogares y 10.400 individuos, añadieron indicadores de pobreza y privación material a la Encuesta de Salud de Barcelona y elaboraron un censo de los pisos vacíos de la ciudad.

El resultado es un big data social, “centenares de miles de registros de personas y hogares vulnerables”, que deben servir para diseñar políticas sociales, explica Lluís Torrens. “Así supimos el grado de pobreza en los 40 grandes barrios de Barcelona y pudimos compararlo con los datos de quienes pedían ayudas”, añade. Y descubrieron, por ejemplo, que la probabilidad de que una familia pobre con niños pidiera la ayuda del Fondo de Infancia 0-16 –600 euros para cubrir las necesidades de menores hasta 16 años– era del 100% si residía en un barrio pobre, pero sólo del 5% si vivía en uno rico.

Porque también se reveló que un centenar de familias residentes en una sección censal del distrito de Sarrià-Sant Gervasi, el más rico de Barcelona, tenían menos renta que parte de los de Ciutat Vella y Nou Barris, los más pobres. En 2016, 41.000 hogares no podían llegar a fin de mes en Barcelona, excluyendo el coste de la vivienda. Si se incluye, la cifra se eleva a 100.000, según la Encuesta de Condiciones de Vida que elabora el Instituto Nacional de Estadística (INE). Además, 37.000 hogares cumplían los criterios de ingresos para recibir la Renta Garantía de Ciudadanía. Pero esa cifra aumentaba hasta 51.000 si la cuenta se hacía con los registros de servicios sociales del ayuntamiento.

La diferencia, unas 14.000 personas, se debe, apunta Lluís Torrens, a que “las encuestas oficiales no captan bien la población con recursos insuficientes y subestiman el número total porque son personas reticentes a ser entrevistadas, con mayor movilidad o que viven situaciones complicadas”. De acuerdo con la Encuesta de Condiciones de Vida, 103.000 personas se encontraban ese año por debajo del umbral de riesgo de pobreza, que en la Ciudad Condal es de 933 euros al mes para un adulto, el 60% de los ingresos medios.

Inteligencia artificial

“Hay que ir a buscar a los usuarios de los servicios sociales”, reclama Torrens Mèlich. Como hizo Portugal, que, con los datos tributarios en la mano, ofreció el bono eléctrico a los ciudadanos por debajo de un determinado nivel de ingresos. Y luego desarrollar acciones específicas para llegar a esas familias invisibles para el sistema. Hay “pobres en ingresos, pero no en recursos”, clases medias empobrecidas que no acuden a los servicios sociales por el “estigma” o mayores que sufren pobreza energética pero, por el estigma o por desconocimiento, no se acogen a las medidas para evitar que les corten el suministro, detalla el economista.

De las necesidades sociales en una ciudad, en principio rica, como Barcelona da buena cuenta también el simulador de ayudas de que dispone el ayuntamiento en su página web: tiene 10.000 visitas al mes. Permite introducir los datos de ingresos y otros de forma anónima, sólo indicando el distrito postal, pero a su vez sirve a los servicios municipales como una “macroencuesta”. Y sobre sus resultados se está trabajando ya con inteligencia artificial, asegura Lluís Torrens. “Antes los servicios sociales se limitaban a hacer una entrevista al ciudadano que acudía a ellos, ahora con la información que se obtiene se pueden utilizar sistemas de machine-learning, con palabras clave, y elaborar un análisis de la demanda –por qué se acude a los servicios sociales–, hacer un diagnóstico del problema y dar una respuesta, qué recursos se pueden asignar”.

El machine-learning, o aprendizaje automático, permite a los ordenadores realizar tareas sin ser programados, porque “aprenden” identificando patrones en datos masivos y pueden hacer predicciones. Es a lo que se dedica el ahora famoso ChatGPT. También la Generalitat ha empezado a usar la inteligencia artificial para el mismo fin, apunta Lluís Torrens. Pero nadie más ha hecho un cruce masivo de datos con el volumen del ejecutado por el Ayuntamiento de Barcelona, añade su antiguo responsable de Innovación, quien no obstante cree perfectamente extrapolable el modelo a administraciones de mayor tamaño.

Renta básica universal

No deja de ser paradójico que la inteligencia artificial se dé la mano en el campo de los servicios sociales precisamente con el sector de la población donde la brecha digital es quizá más ancha. La falta de competencias digitales o de una buena conexión a internet son dos de las razones por las que pedir el IMV, que tiene una tramitación especialmente compleja, se convierte en un imposible para muchas personas. Sin embargo, Torrens Mèlich precisa que el 99% de quienes necesitan ayudas públicas tienen un smartphone y el 90%, acceso a internet a través de un móvil. Aunque sólo el 30% o 40% cuenta con internet fija en el domicilio. Incluso los sintecho tienen un móvil, asegura. “El verdadero problema son los inmigrantes irregulares”, concede el economista, “cuyo número ha aumentado en las grandes ciudades y no tienen acceso a la renta garantizada, ni al IMV ni a la vivienda: son un non take-up forzado por la propia ley”.

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Cuestión bien distinta es lo que ocurre cuando el ciudadano se dirige a una Administración que se ha “digitalizado demasiado deprisa”, se queja Carles Ramió, y en la que con frecuencia es imposible recibir atención telefónica. España es el país número 17 del mundo por su administración digital, pero la atención que ésta presta ahora al ciudadano “está peor que nunca”, protesta. Sin ir más lejos, resulta muy complicado renovar presencialmente el carné de familia numerosa, pero imposible hacerlo digitalmente, critica el catedrático.

Para evitar tanta complejidad y tanto esfuerzo, Torrens y Bollain coinciden en una solución alternativa: la renta básica universal. “Si el sistema no es universal, se complica tanto que acaba siendo injusto”, advierte el secretario de Asuntos Sociales de la Generalitat. Es el mismo concepto que a nadie extraña cuando se aplica a la sanidad o la educación –“No estamos inventando nada”–. Y que el presidente –republicano– Richard Nixon ya propuso en 1969 y aprobó la Cámara de Representantes pero fue rechazado en el Senado, recuerda Julen Bollain, quien además enumera: el PSOE y Unidas Podemos llevaron la iniciativa en sus respectivos programas electorales, al igual que Los Verdes en Alemania, y hay cerca de 200 programas pilotos en todo el mundo.

“No se trata sólo de tener derechos, sino de poder ejercerlos, y que la Administración ponga los medios para ello”, concluye Lluís Torrens.