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Agosto, 2024.- Cómo poner al servicio de las personas las más avanzadas técnicas de ciencia de datos: este es el objetivo del área de Innovación del IMFD, que en colaboración con la Superintendencia de Seguridad Social (SUSESO), está trabajando en el proyecto “Procesamiento del Lenguaje Natural para la Optimización del Ingreso de Reclamaciones”.
La SUSESO es el organismo autónomo del Estado que está a cargo de fiscalizar el cumplimiento de la normativa de seguridad social y garantizar el respeto de los derechos de las personas, especialmente de los trabajadores, pensionados y sus familias. La organización está trabajando por primera vez en soluciones con ciencia de datos e inteligencia artificial, en este caso con procesamiento de lenguaje natural (NLP) como parte de sus esfuerzos por mejorar el servicio y modernizar sus procesos.
Un proyecto con impacto ciudadano
La iniciativa se enmarca dentro de un total de 11 proyectos impulsados por la SUSESO y tiene como eje principal la optimización del ingreso de reclamaciones desde una perspectiva ciudadana. Esto permitirá no solo agilizar el proceso, sino también facilitar una respuesta más rápida y precisa para quienes buscan soluciones a sus problemas.
“Esto es poner a disposición algo que a veces se ve tan lejano, como es la inteligencia artificial, en algo concreto. Viene la innovación, que es mejorar la experiencia de usuario de nuestras personas que vienen a golpearnos la puerta para resolver reclamos. Estamos muy contentos porque el proyecto tiene un impacto ciudadano claro, con alto nivel tecnológico y de desarrollo”, expresó Pamela Gana, Superintendenta de la SUSESO.
Buscando una solución innovadora
El equipo IMFD detrás de este proyecto tiene como líder a Hernán Sarmiento, ingeniero de Transferencia de Innovación IMFD, a Francisca Cona y Camila Henríquez como científicas de datos, y como consultora a Jocelyn Dunstan, académica del Departamento de Ciencia de la Computación UC en cargo compartido con el Instituto de Ingeniería Matemática Computacional UC, investigadora AC3E e IMFD.
El proyecto se divide en tres etapas clave: Análisis exploratorio de datos, en el cual se revisarán las reclamaciones para identificar patrones. Caracterización lingüística de los relatos, donde utilizarán herramientas de NLP. Y finalmente llegarán al entrenamiento y validación de modelos, lo que implica entrenar modelos de inteligencia artificial para automatizar la clasificación de reclamaciones.
“En una primera etapa exploramos los datos relativos a formularios de ingresos (sin incluir información personal) y relatos en formato textual. Con el objetivo de comprender el alcance y complejidad de estas fuentes, nos centramos en identificar patrones y anomalías que pueden existir en los datos. Afortunadamente este proceso ha sido muy ágil y expedito gracias a las gestiones del área de tecnologías de la SUSESO”, menciona el ingeniero de Innovación IMFD, Hernán Sarmiento.
Adicionalmente, el líder del proyecto comenta que “actualmente estamos desarrollando la caracterización de los relatos a través de técnicas de NLP. Esto nos ayudará a tener una panorámica general de cómo representar computacionalmente cada relato, enfoque que será de utilidad para la fase final de clasificación del proyecto”.
Jocelyn Dunstan destacó la importancia de la colaboración con la Superintendencia de Seguridad Social, que ya permite realizar transferencia tecnológica en áreas donde más se necesita, como es el sistema público.
Para el IMFD este proyecto representa una oportunidad para aplicar la investigación de ciencia de datos a la solución de problemas que impactan en la sociedad.
