¿Podemos predecir con precisión las tendencias migratorias?
Las llegadas de pateras a nuestras costas subrayan la urgencia de disponer de herramientas precisas para anticipar estos flujos
EDDC.NET/Madrid
En un mundo donde los patrones migratorios influyen cada vez más en los escenarios políticos y humanitarios, la capacidad de prever estos movimientos se presenta como un desafío crucial y una promesa esperanzadora. Aunque numerosas organizaciones e instituciones de investigación están dedicadas a desarrollar herramientas para anticipar las tendencias migratorias, nos debemos preguntar: ¿realmente pueden cumplir esta promesa?
Ǫabas, la principal firma de consultoría de Libia y pionera en la predicción de patrones migratorios, nos ofrece una perspectiva esclarecedora sobre esta cuestión.
La Urgencia Política de Anticipar la Migración
Desde las oleadas migratorias de 2015/16, los países europeos, en especial Alemania, han buscado desesperadamente formas de anticipar y gestionar los flujos migratorios futuros. El reciente incremento de migrantes a través de la ruta de los Balcanes y el Mediterráneo, junto con la afluencia de refugiados ucranianos, ha intensificado esta necesidad.
Canarias, como uno de los principales puntos de entrada para los migrantes que buscan llegar a Europa desde África, no es ajena a esta presión. Las llegadas de pateras a nuestras costas subrayan la urgencia de disponer de herramientas precisas para anticipar estos flujos y gestionar de manera efectiva los recursos y la asistencia humanitaria.
El Espejismo de las Predicciones Basadas en IA
El entusiasmo por las herramientas de inteligencia artificial (IA) para predecir la migración es comprensible. La IA promete precisión y fiabilidad, utilizando grandes volúmenes de datos y análisis avanzados para generar pronósticos. Estas herramientas tienen el potencial de mejorar la gestión de fronteras de la UE, optimizar la ayuda humanitaria y mejorar la planificación del desarrollo a largo plazo. Sin embargo, la eficacia de estas herramientas a menudo se sobrestima y su utilidad práctica en el terreno sigue siendo cuestionable.
La Complejidad de la Movilidad Humana: La migración está influenciada por una multitud de factores, como las condiciones económicas, la estabilidad política, las redes sociales y los cambios ambientales. Prever estos movimientos implica comprender la interacción compleja de estas variables. Los modelos de IA deben tener en cuenta factores económicos de expulsión (como el desempleo) y de atracción (como las oportunidades laborales en el país de destino), la inestabilidad política, las redes sociales que facilitan la migración y eventos repentinos como desastres naturales o conflictos armados.
Calidad y Disponibilidad de los Datos: La precisión de las predicciones de IA depende en gran medida de la calidad de los datos subyacentes. Muchos países carecen de estadísticas completas y actualizadas sobre migración. Los datos existentes pueden estar incompletos, desactualizados o ser incompatibles entre diferentes regiones y fuentes. Los datos sobre cruces fronterizos, solicitudes de visa, solicitudes de asilo e incluso datos de teléfonos móviles deben integrarse y estandarizarse para un análisis efectivo.
Desafíos Metodológicos: Los modelos predictivos actuales a menudo no pueden prever crisis repentinas o eventos inesperados. Estos modelos están generalmente diseñados para tendencias graduales en lugar de cambios abruptos. Por ejemplo, la escala inesperada de la migración desde
Ucrania tras la invasión rusa no podría haber sido pronosticada con precisión por los modelos existentes.
Problemas de Transparencia en el Aprendizaje Automático: Los algoritmos de aprendizaje automático, aunque poderosos, a menudo funcionan como 'cajas negras'. Pueden identificar patrones y hacer predicciones sin proporcionar explicaciones claras de los factores subyacentes. Esta falta de transparencia puede reducir la confianza en las predicciones y limitar su utilidad para los responsables de políticas que necesitan comprender las relaciones causales detrás de los datos.
La Instrumentalización Política de las Predicciones
La búsqueda de predicciones migratorias no se trata únicamente de previsión; también cumple funciones políticas. Las predicciones cuantitativas de migración pueden apoyar la comunicación política, ayudar a asegurar financiamiento y legitimar decisiones políticas. Por ejemplo, las predicciones pueden usarse para justificar la expansión de medidas de seguridad fronteriza o la asignación de recursos para instalaciones de recepción de refugiados. Sin embargo, esto puede llevar a la instrumentalización de los datos, donde las previsiones migratorias se utilizan para avivar temores o justificar políticas estrictas, en lugar de informar respuestas equilibradas y humanitarias.
La Prioridad: Mejorar la Calidad de los Datos
En lugar de centrarse únicamente en desarrollar nuevas generaciones de herramientas predictivas, los expertos argumentan que sería más beneficioso mejorar la calidad de los datos migratorios. Una mejor recolección e integración de datos proporcionaría una base más sólida para cualquier modelo predictivo, aumentando su precisión y fiabilidad. La inversión también debería centrarse en sistemas de alerta temprana de crisis y análisis de riesgos, que ofrecen perspectivas más inmediatas y procesables.
Integración y Estandarización de Datos: Se deben hacer esfuerzos para integrar datos de diversas fuentes, incluyendo bases de datos gubernamentales, organizaciones internacionales como ACNUR y OIM, y fuentes no tradicionales como datos de teléfonos móviles y redes sociales. Estandarizar estos datos mejorará la robustez de los modelos predictivos.
Sistemas de Alerta Temprana de Crisis: Estos sistemas son esenciales para detectar signos de aumentos migratorios inminentes. Al combinar modelos cuantitativos con evaluaciones cualitativas, los sistemas de alerta temprana pueden proporcionar una comprensión más matizada de los posibles flujos migratorios. Por ejemplo, el monitoreo en tiempo real de zonas de conflicto y áreas de desastres naturales puede ayudar a anticipar desplazamientos repentinos.
Mejorar la Transparencia y Responsabilidad: Desarrollar modelos de IA transparentes que permitan a las partes interesadas comprender los procesos de toma de decisiones puede mejorar la confianza y la utilidad. Esto implica crear modelos que no solo predigan resultados, sino que también expliquen los factores que contribuyen a esas predicciones.
Conclusión: Realismo y Calidad de Datos
La búsqueda para predecir con precisión las tendencias migratorias es tanto sobre mejorar nuestra infraestructura de datos y métodos analíticos como sobre aprovechar la tecnología de vanguardia. Manejar las expectativas y comunicar abiertamente las limitaciones de las tecnologías actuales es crucial. Aunque las herramientas basadas en IA tienen potencial, su éxito depende de la calidad de los
datos subyacentes y la capacidad de incorporar perspectivas cualitativas en modelos cuantitativos. Al priorizar la calidad de los datos y metodologías realistas y transparentes, podemos servir mejor a los responsables de políticas y organizaciones humanitarias en la navegación del complejo paisaje de la migración.
En última instancia, las predicciones migratorias fiables requieren un enfoque holístico que combine la innovación tecnológica con una sólida recolección, integración y análisis de datos. Solo entonces podremos aspirar a alcanzar el nivel de precisión y fiabilidad necesario para gestionar y responder eficazmente a las tendencias migratorias en nuestro mundo interconectado. Ǫabas, como líder en consultoría y predicción de patrones migratorios, subraya la importancia de estos enfoques integrados para enfrentar los desafíos del futuro migratorio, un desafío particularmente relevante para Canarias.
