Los datos de la ONU se ponen a disposición de los agentes de inteligencia artificial de Google

Las Naciones Unidas han comenzado a colaborar con Google para que tanto los usuarios como los sistemas de inteligencia artificial puedan acceder más fácilmente a las amplias estadísticas globales que se recogen en sus distintas organizaciones. Anunciado el jueves, UN System Data Commons, anunciado el jueves, se basa en la infraestructura de código abierto Data Commons de Google y permite buscar estadísticas de las organizaciones de la ONU mediante preguntas en lenguaje natural. El nuevo sistema sustituye al actual portal UNData, que se basaba en métodos más tradicionales de búsqueda y navegación por bases de datos para acceder a las estadísticas. Uno de los aspectos más destacados de la plataforma es que ofrece compatibilidad con el Model Context Protocol (MCP), que permite a los sistemas de inteligencia artificial conectarse directamente a fuentes de datos externas. De este modo, la ONU pretende transformar sus datos en una estructura que también pueda ser consultada directamente por agentes de inteligencia artificial, en lugar de limitarse a crear un portal de estadísticas visitado únicamente por personas.

Detrás de este cambio se encuentra el hecho de que los usuarios recurren cada vez más a herramientas de inteligencia artificial generativa para obtener información. Sin embargo, los grandes modelos de lenguaje siguen presentando graves deficiencias a la hora de encontrar y transmitir de forma correcta estadísticas fiables y oficiales. Según los datos compartidos por João Pedro Azevedo, estadístico jefe de UNICEF, en una prueba realizada por la organización, seis grandes modelos de lenguaje alcanzaron una tasa de precisión media de solo el 21,2 % en más de 133 000 respuestas relacionadas con los indicadores de desarrollo global. En el estudio se evaluaron los modelos OpenAI GPT-4o y GPT-4o-mini, Anthropic Claude Sonnet 4.5 y Haiku 4.5, así como Google Gemini 2.5 Flash y Gemini 2.0 Flash. Se señaló que aproximadamente tres de cada cinco respuestas no contenían un valor numérico útil y que, en la mayoría de los casos, los modelos utilizaban expresiones cautelosas en lugar de proporcionar datos concretos.

La prueba también arrojó resultados que analizaban si los grandes modelos de lenguaje ofrecían respuestas coherentes a la misma pregunta en momentos diferentes. Cuando las mismas preguntas se volvieron a plantear a las mismas versiones de los modelos aproximadamente dos días después, solo en aproximadamente la mitad de los modelos que dieron una respuesta numérica en ambas ocasiones se obtuvo la misma cifra. Por lo tanto, el problema no se limita únicamente a encontrar la estadística correcta; la repetibilidad de la respuesta dada también plantea una cuestión aparte. La investigación de UNICEF no constituye, por el momento, un trabajo académico definitivo que haya superado el proceso de revisión por pares. La organización tiene previsto publicar la metodología, los códigos y los datos utilizados junto con el artículo de investigación que se está preparando para su envío a una revista.

Los datos de la ONU se conectarán a los agentes de inteligencia artificial a través del MCP

El soporte de MCP de UN System Data Commons tiene como objetivo, en este sentido, proporcionar acceso directo a la fuente de datos. Google puso en marcha Data Commons en 2018 con el fin de organizar, bajo una estructura común, conjuntos de datos de acceso público procedentes de diferentes fuentes. Con la incorporación del soporte para el MCP a la plataforma el año pasado, los agentes de inteligencia artificial pueden consultar directamente las estadísticas de Data Commons y las fuentes de dichas estadísticas. El sistema que utilizará la ONU también mantiene un registro del origen de cada estadística. De este modo, el usuario puede comprobar en qué fuente de la ONU se basa el dato proporcionado por una herramienta de inteligencia artificial.

Shantanu Mukherjee, director adjunto de la División de Estadística de la ONU, señala que la nueva infraestructura es claramente más avanzada que los sistemas anteriores en cuanto a escala, alcance y flexibilidad, y que conecta por primera vez a un gran número de organismos de la ONU a esta escala. Según la ONU, 26 organismos se han comprometido a participar en UN System Data Commons y los datos de aproximadamente 20 de ellos estarán disponibles cuando el sistema entre en funcionamiento. El objetivo de la organización es trasladar el 80 % de los conjuntos de datos estadísticos del sistema de las Naciones Unidas a esta plataforma de aquí a 2027. Además, Google.org ha proporcionado 2 millones de dólares en financiación para el desarrollo de capacidades y apoyo técnico con el fin de establecer la infraestructura básica. Por su parte, Prem Ramaswami, responsable del equipo de Google Data Commons, señala que el sistema se aloja en un entorno independiente gestionado por la ONU y que está previsto que, en el futuro, los procesos de mantenimiento, funcionamiento y escalabilidad sean gestionados íntegramente por la ONU.

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Otra muestra de la necesidad de una nueva infraestructura se observa en el tráfico web de UNICEF. El tráfico procedente de asistentes de inteligencia artificial generativa hacia el sitio web de datos de UNICEF, que recibe más de 6 millones de visitas al mes, ha aumentado notablemente este año. Según la información facilitada por Azevedo a TechCrunch, entre el 1 de enero y el 14 de septiembre, las visitas al sitio web de UNICEF procedentes de enlaces incluidos en las respuestas de ChatGPT aumentaron un 67 % en comparación con el mismo periodo del año pasado. Estas redirecciones representaron el 6,4 % del total de sesiones en 2026, mientras que UNICEF estima que los distintos asistentes de inteligencia artificial aportaron, en conjunto, aproximadamente una décima parte de las visitas al sitio web. Este panorama pone de manifiesto que los datos elaborados por las instituciones oficiales no solo tienen cada vez más impacto por cómo se presentan en sus propios sitios web, sino también por cómo son localizados y transmitidos por las herramientas de inteligencia artificial.

El enlace del MCP no se utilizará únicamente para encontrar estadísticas aisladas. En la demostración de Google, un sistema de inteligencia artificial vinculado a los datos de la ONU fue capaz de encontrar y reunir diferentes indicadores al mismo tiempo, y a partir de ellos creó cuadros de mando, gráficos y análisis escritos. En un ejemplo, se le encomendó al sistema la tarea de investigar el impacto en África del Plan de Emergencia del presidente de EE. UU. para la lucha contra el sida. La inteligencia artificial identificó las estadísticas de la ONU relativas a indicadores como las infecciones por VIH, las muertes por sida y la esperanza de vida, y a continuación elaboró una infografía a partir de ellas. Este proceso, que en condiciones normales podría requerir la búsqueda y combinación manual de diferentes conjuntos de datos, se puede llevar a cabo en menos tiempo gracias a la conexión directa con los datos.

Sin embargo, el acceso directo a una fuente de datos fiable no significa que las interpretaciones que la inteligencia artificial extrae de esos datos sean automáticamente fiables. Ramaswami también señala que los modelos pueden malinterpretar los matices de los datos y subraya que los resultados de la inteligencia artificial que vayan a publicarse o citarse como fuente deben ser revisados por personas. Por ello, UN System Data Commons ofrece una infraestructura que mejora la procedencia y la trazabilidad de los datos a los que pueden recurrir los modelos, más que un sistema que elimine los errores de razonamiento de la inteligencia artificial. Aquí radica la diferencia fundamental con respecto al antiguo sistema UNData desde el punto de vista de la ONU: las estadísticas ya no se presentan únicamente como registros que las personas deben buscar y encontrar, sino como datos que los programas informáticos y los agentes de inteligencia artificial pueden consultar a través de un protocolo estándar. El alcance de los beneficios prácticos de esto dependerá de que los modelos puedan utilizar estos datos en el contexto adecuado y de que los resultados generados se sometan a la necesaria supervisión humana.