Girona posa la IA al servei d'una millor detecció i gestió de la pobresa i la vulnerabilitat
Els serveis socials de l'Ajuntament de Girona estan immersos en una transformació important arran de la incorporació de l'anàlisi de dades i de noves eines tecnològiques com ara la intel·ligència artificial. Lluny de substituir la feina humana, aquests recursos s'han consolidat com un suport per comprendre millor la realitat social de la ciutat i actuar amb més rapidesa i precisió.
Al centre d'aquest canvi hi ha professionals com Sergi Payarol, enginyer de dades, que juntament amb un altre tecnòleg, treballa de manera coordinada amb els equips socials per traduir necessitats concretes en solucions pràctiques.
Aquest nou enfocament parteix d'una escolta constant dels professionals sobre el terreny. Payarol ho resumeix explicant que el primer que fan és identificar necessitats. "És un diàleg constant amb els tècnics socials i a partir d'aquests diàlegs comencem a captar necessitats i posar solucions amb la tecnologia", explica.
Aquest punt de partida permet evitar respostes genèriques i enfocar el desenvolupament tecnològic en problemàtiques específiques, com ara la detecció de situacions de vulnerabilitat entre la gent gran.
Analitzar la informació per identificar riscos
A partir d'aquestes necessitats, el treball se centra en l'anàlisi de les dades disponibles. L'objectiu és identificar patrons i definir indicadors que ajudin a detectar situacions de risc.
Aquest procés es construeix conjuntament amb els professionals socials, que validen els criteris perquè s'ajustin a la realitat. Tal com explica Payarol, "s'analitzen les dades per veure quins són els criteris que poden ser més importants a l'hora de detectar aquesta vulnerabilitat".
Utilitzem la tecnologia per al bé social.
Aquest sistema es basa principalment en la informació generada diàriament pels serveis socials, que es tracta mitjançant processos automatitzats per garantir-ne la qualitat. A més, aquestes dades internes es complementen amb informació externa, cosa que permet ampliar la mirada i tenir una visió més completa del context social de la ciutat. Així, es construeix una diagnosi més precisa i útil per a la intervenció.
Convertir les dades en acció immediata
Un dels avenços més importants és la capacitat de transformar aquesta anàlisi generada amb intel·ligència artificial en accions concretes. Quan es detecten indicadors de risc, el sistema genera avisos automàtics que arriben als equips responsables.
Aquest mecanisme permet intervenir amb rapidesa en casos que, d'altra manera, podrien passar desapercebuts. És especialment útil per identificar situacions invisibles, com les de persones grans que viuen soles i sense suport.
La combinació de diversos factors fa possible detectar problemes abans que esdevinguin més greus i actuar a temps.
Resultats visibles i millora en el dia a dia
Els efectes d'aquest sistema ja es reflecteixen en el funcionament quotidià dels serveis socials. Els equips disposen d'informació més precisa que els permet detectar casos que abans quedaven fora del seu abast.
Payarol assenyala que, gràcies als avisos, apareixen persones que no tenien seguiment i que "surten a la llum i podem actuar".
La voluntat és ser més proactius i no tan reactius.
Aquesta millora també es percep en la manera de treballar dels professionals. Òscar Martínez, treballador social, destaca que l'eina "ajuda a la presa de decisions" i facilita una intervenció més ajustada a la realitat. A més, permet optimitzar el temps disponible i dedicar més esforços a l'atenció directa, que continua sent l'eix central de la seva tasca.
Anticipar-se per guanyar eficàcia
El desenvolupament d'aquest model s'emmarca dins el Projecte Pigall, impulsat amb el suport de la Universitat de Girona.
Segons Albert Sabater, director de l'Observatori d'Ètica en Intel·ligència Artificial, la iniciativa es basa a identificar problemes concrets abans de plantejar solucions. "Hem fet tot el contrari que aplicar una solució genèrica; hem identificat problemes específics conjuntament amb les persones que tenen expertesa", explica.
Volem demostrar que hi ha metodologies que es poden desenvolupar a Catalunya. No hem d'anar ni a Silicon Valley ni a Pequín.
Aquest enfocament permet avançar cap a un model capaç de preveure situacions futures. Tot i això, Sabater remarca que la tecnologia actua com a suport i no substitueix el criteri professional, ja que "les decisions no les pren una màquina".
En aquest sentit, l'ús de dades reforça les decisions i permet basar-les en evidències més sòlides. "No ens basem en intuïcions, sinó en dades", resumeix Martínex.
Tot plegat es desenvolupa dins d'un marc estricte de protecció de la informació i ús intern, garantint la confidencialitat.
Aquest equilibri entre tecnologia i coneixement humà permet a Girona avançar cap a uns serveis socials més preventius, eficients i adaptats a les necessitats actuals. Un model extrapolable a altres àrees de l'Ajuntament i a altres administracions, i que demostra que darrere d'una iniciativa tecnològica innovadora no sempre hi ha d'haver capital privat.
