IA para visualizar datos sobre accidentes laborales con perspectiva de género

La IA tiene un gran potencial para el análisis de datos, ya que al utilizarla se pueden procesar enormes volúmenes de información de forma rápida y precisa, representarla para que se pueda comprender fácilmente y utilizarla en la toma de decisiones. Esto es especialmente útil cuando hablamos de entidades que manejan grandes cantidades de datos sin una categorización detallada.

Al preguntarse si existían diferencias de género en los accidentes laborales en Chile, los investigadores se enfrentaron a la necesidad de procesar la información disponible, mayoritariamente registrada en texto libre, para poder visualizarla correctamente. ¿Cómo lo hicieron?

Agruparon las ocupaciones de la base de datos siguiendo el Clasificador Chileno Uniforme de Ocupaciones, elaborado por el INE, para evitar que una misma ocupación estuviera registrada con más de un nombre (por ejemplo, “educador”, “profesor” y “docente”). Con el fin de generar una clasificación concisa de estas ocupaciones semánticamente equivalentes emplearon técnicas de aprendizaje profundo, procesamiento de lenguaje natural como el “word embedding”, que asigna un vector a cada palabra, y un Modelo de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM, por sus siglas en inglés). Finalmente, utilizaron un algoritmo de similitud para agrupar la ocupación con su categoría más cercana. Para detectar el mecanismo del accidente en más de 300 mil informes, utilizaron también la API de Chat GPT. Los resultados mostraron que del total de afectados, un 57,3% son hombres y un 42,7 % son mujeres.