Hemos estado escuchando cómo "los datos son el nuevo petróleo" durante más de una década, y en ciertos sectores, es una máxima que ha tenido más éxito. Desde el marketing y la logística hasta las finanzas y los productos, la toma de decisiones ahora está dominada por datos en todos los niveles de la mayoría de las grandes organizaciones privadas (y si no es así, obtendría un currículum completo, estadística).
Por lo tanto, podría ser algo sorprendente saber que los datos, que podrían transformar la forma en que respondemos a los desastres cada vez más mortales que nos acosan regularmente, han estado casi ausentes en gran parte de la respuesta de emergencia en la última década. Lejos de ser un géiser de petróleo digital, las agencias de respuesta a desastres y las organizaciones privadas han intentado durante años aumentar el alcance y la escala de los datos que se ingresan en la respuesta a desastres, con resultados relativamente escasos.
Sin embargo, eso está comenzando a cambiar, principalmente gracias al Internet de las cosas (IoT), y los administradores de crisis de primera línea tienen cada vez más los datos que necesitan para tomar mejores decisiones en el ciclo de resiliencia, respuesta y recuperación. Lo mejor está por venir, con drones volando, visualizaciones simuladas y desastres inducidos por inteligencia artificial, lo que estamos viendo hoy en el frente es solo el comienzo de lo que podría ser una revolución en la respuesta a desastres en la década de 2020.
El diluvio de datos de desastres tan esperado finalmente ha llegado
La respuesta de emergencia es una lucha contra la niebla de la guerra y el terrible tic-tac del reloj. En medio de un incendio forestal o un huracán, todo puede cambiar en cuestión de segundos, incluso milisegundos si no prestas atención. Las carreteras seguras que transportan a los evacuados pueden convertirse repentinamente en infiernos intransitables, los equipos de evacuación pueden reposicionarse y encontrarse demasiado dispersos, y las condiciones imprevistas pueden hacer metástasis rápidamente para cubrir todo el entorno operativo. Un centro de operaciones que alguna vez tuvo información perfecta puede encontrar rápidamente que no tiene ninguna verdad sobre el terreno.
Desafortunadamente, incluso obtener datos sin procesar sobre lo que está sucediendo antes y durante un desastre puede ser extraordinariamente difícil. Cuando observamos la revolución de los datos en los negocios, parte del éxito inicial se debe al hecho de que las empresas siempre dependieron en gran medida de los datos para manejar sus actividades. La digitalización fue y es la palabra clave: pasar del papel a las computadoras para transformar los datos sin procesar latentes en una forma que fuera legible por máquina y, por lo tanto, analizable. En los negocios, los últimos diez años básicamente se actualizaron a la versión dos desde la versión uno.
Sin embargo, en la gestión de emergencias, muchas agencias se quedan estancadas sin una versión. Tome una inundación: ¿dónde está el agua y hacia dónde va? Hasta hace poco, no había datos completos sobre el origen y el destino de las aguas. En lo que respecta a los incendios forestales, no había conjuntos de datos administrativos sobre dónde se ubicaban todos los árboles del mundo y qué tan propensos son a los incendios. Incluso la infraestructura humana, como las líneas eléctricas y las torres de telefonía móvil, a menudo tenía poca interfaz con el mundo digital. Se quedaron allí, y si no podías verlos, ellos no podían verte a ti.
El modelado de inundaciones está a la vanguardia de la planificación y respuesta a desastres. Créditos de las imágenes: CHANDAN KHANNA / AFP a través de Getty Images
Modelos, simulaciones, predicciones, análisis: todos estos son inútiles sin datos brutos, y en el ámbito de la respuesta a desastres, no se encontraron datos detallados.
Después de años de prometer una revolución de Internet de las cosas (IoT), las cosas finalmente se están conectando a Internet, con sensores de IoT que amplían cada vez más el panorama estadounidense y mundial. Se han implementado ampliamente sensores de temperatura, presión atmosférica, niveles de agua, humedad, contaminación, energía y otros, que emiten flujos constantes de datos a los almacenes de datos listos para su análisis.
Tomemos como ejemplo los incendios forestales en el oeste americano. No fue hace tanto tiempo que el gobierno federal de los EE. UU. Y las agencias estatales de extinción de incendios no tenían conocimiento de dónde se estaba produciendo un incendio. La lucha contra incendios ha sido "100 años de tradición sin obstáculos por el progreso", dijo Tom Harbor, jefe de respuesta a incendios durante una década en el Servicio Forestal de EE. UU. Y ahora director de bomberos en Cornea.
Y tiene razón. Después de todo, la extinción de incendios es una actividad visceral: los socorristas pueden ver los incendios, incluso sentir el calor ardiente resonando en su carne. Los datos no fueron útiles, particularmente en Occidente, donde hay millones de acres de tierra y grandes franjas están escasamente pobladas. Los satélites podrían detectar conflagraciones masivas, pero los incendios latentes en la maleza serían completamente invisibles para las autoridades geoespaciales. Hay humo sobre California. ¿Qué se supone que debe hacer exactamente un bombero en tierra con información tan valiosa?
Hoy, después de una década de promesas especulativas, los sensores de IoT están comenzando a despejar una gran parte de esta niebla. Aaron Clark-Ginsberg, un científico social de RAND Corporation que investiga la resiliencia de la comunidad, dijo que los sensores de calidad del aire se han vuelto omnipresentes ya que son "muy baratos (y) bastante fáciles de usar" y pueden ofrecer una comprensión muy fina de la contaminación: un señal clave, por ejemplo, de incendios forestales. Señaló a la empresa Purple Air, que además de fabricar sensores, también produce un mapa popular de consumidores de la calidad del aire, como indicativo del potencial de la tecnología en estos días.
Los mapas son la intersección crítica de datos en desastres. Los sistemas de información geoespacial (GIS) forman la base de la mayoría de los equipos de planificación y respuesta, y ninguna empresa tiene una presencia más grande en el sector que la empresa privada Esri. Ryan Lanclos, quien lidera las soluciones de seguridad pública en la empresa, señaló la enorme expansión de los sensores de agua como respuestas que cambian radicalmente a ciertos desastres. “Los sensores de inundaciones siempre están pulsando”, dijo, y con un “modelo nacional de agua que sale del gobierno federal”, los investigadores ahora pueden predecir a través del análisis GIS cómo una inundación afectará a diferentes comunidades con una precisión nunca antes vista.
Los mapas digitales y los sistemas GIS son cada vez más vitales para la planificación y respuesta a desastres, pero el papel sigue siendo bastante omnipresente. Créditos de las imágenes: Paul Kitagaki Jr.-Pool / Getty Images
Cory Davis, director de estrategia de seguridad pública y respuesta a crisis en Verizon (que, a través de nuestra empresa matriz Verizon Media, es el propietario final de TechCrunch), dijo que todos estos sensores han transformado la forma en que las cuadrillas trabajan para mantener la infraestructura también. "Piense como una empresa de servicios públicos que puede colocar un sensor en una línea eléctrica; ahora tienen sensores y salen más rápido, lo resuelven y recuperan la energía".
Señaló un desarrollo importante que ha transformado los sensores en este espacio en los últimos años: la duración de la batería. Gracias a las continuas mejoras en los chips inalámbricos de ultrabajo consumo, así como a mejores baterías y sistemas de gestión de energía, los sensores pueden durar mucho tiempo en la naturaleza sin necesidad de mantenimiento. “Ahora tenemos dispositivos que tienen una duración de batería de diez años”, dijo. Eso es fundamental, porque puede ser imposible conectar estos sensores a la red eléctrica en áreas fronterizas.
La misma línea de pensamiento también se aplica a T-Mobile. Cuando se trata de planificación preventiva, Jay Naillon, director senior de estrategia de operaciones de servicios de tecnología nacional en la empresa de telecomunicaciones, dijo que “el tipo de datos que se están volviendo cada vez más valiosos para nosotros son los datos de marejadas ciclónicas; sabemos que tenemos los activos adecuados en su lugar ". Esa información proviene de sensores de inundación que pueden ofrecer señales de advertencia en tiempo real a los planificadores de todo el país.
El interés de las telecomunicaciones, y el interés comercial en general, ha sido fundamental para acelerar la adopción de sensores y otros flujos de datos en torno a los desastres. Si bien los gobiernos pueden ser el usuario final lógico de los datos de inundaciones o incendios forestales, no son los únicos interesados en esta visibilidad. “Muchos consumidores de esa información pertenecen al sector privado”, dijo Jonathan Sury, director de proyectos del Centro Nacional de Preparación para Desastres del Instituto de la Tierra de la Universidad de Columbia. “Estos nuevos tipos de riesgos, como el cambio climático, afectarán sus resultados finales”, y señaló las calificaciones de los bonos, la suscripción de seguros y otras áreas donde el interés comercial en los datos de los sensores ha sido profundo.
Puede que los sensores no sean literalmente ubicuos, pero han ofrecido una ventana a la ambigüedad que los administradores de emergencias nunca antes habían visto.
Por último, existen amplios conjuntos de datos sobre el uso de dispositivos móviles que se han vuelto omnipresentes en gran parte del mundo. El proyecto Data for Good de Facebook, por ejemplo, proporciona capas de datos en torno a la conectividad: ¿los usuarios se conectan desde un lugar y luego se conectan desde una ubicación diferente, lo que indica un desplazamiento? Ese tipo de datos de la empresa y de las propias empresas de telecomunicaciones pueden ayudar a los planificadores de emergencias a detectar cómo están cambiando las poblaciones en tiempo real.
Datos, datos, en la pared: ¿a cuántas IA pueden llamar?
Los riachuelos de datos ahora se han convertido en inundaciones de información, pero al igual que las inundaciones en las ciudades de todo el mundo, la avalancha de datos ahora necesita una respuesta propia. En los negocios, el exceso de big data se ha tratado con una pila de TI desde los almacenes de datos hasta las herramientas de inteligencia empresarial.
Si tan solo los datos sobre desastres pudieran procesarse tan fácilmente. Los datos relevantes para desastres están en manos de docenas de organizaciones diferentes que abarcan los sectores privado, público y sin fines de lucro, lo que genera enormes problemas de interoperabilidad. Incluso cuando los datos se pueden armonizar, existen grandes desafíos para resumir los hallazgos en una decisión real que un respondedor de primera línea pueda usar en su trabajo, lo que hace que la IA sea una venta difícil todavía hoy, particularmente fuera de la planificación. Como dijo Davis de Verizon, "ahora que tienen esta gran cantidad de datos, muchas ciudades y agencias federales están luchando por saber cómo usarlos".
Desafortunadamente, la estandarización es un desafío a todas las escalas. A nivel mundial, la mayoría de los países carecen de interoperabilidad, aunque los estándares están mejorando con el tiempo. Amir Elichai, fundador y director ejecutivo de la plataforma de manejo de llamadas al 911 Carbyne, dijo que "desde el punto de vista de la tecnología y los estándares, hay una gran diferencia entre los países", y señaló que los protocolos de un país a menudo tienen que reescribirse por completo para servir un mercado diferente.
Tom Cotter, director de respuesta a emergencias y preparación de la organización de respuesta a desastres de atención médica Project HOPE, dijo que incluso establecer comunicaciones entre los socorristas puede ser un desafío en un entorno internacional. “Algunos países permiten ciertas plataformas pero no otras, y está en constante cambio”, dijo. "Básicamente, tengo todas las plataformas de comunicación tecnológica que puedas tener en un solo lugar".
Un alto funcionario federal de gestión de emergencias reconoció que la portabilidad de datos se ha vuelto cada vez más clave en los contratos de adquisición de tecnología, y el gobierno reconoce la necesidad de comprar software disponible comercialmente en lugar de software de diseño personalizado. Ese mensaje ha sido recogido por empresas como Esri, y Lanclos afirma que "parte de nuestra misión principal es ser abiertos y … crear datos y compartirlos abiertamente al público o de forma segura a través de estándares abiertos".
Sin embargo, a pesar de todas sus desventajas, la falta de interoperabilidad puede ser irónicamente útil para la innovación. Elichai dijo que “la falta de estándares es una ventaja: no se está comprando un estándar heredado” y, en algunos contextos donde faltan estándares, se pueden construir protocolos de calidad asumiendo un flujo de trabajo de datos moderno.
Sin embargo, incluso con la interoperabilidad, el próximo desafío se convierte en el saneamiento de datos, y los datos de desastres también están sucios … bueno, algo. Si bien los flujos de sensores pueden verificarse y cotejarse con otros conjuntos de datos, en los últimos años ha habido un gran aumento en la cantidad de información enviada por los ciudadanos que debe ser examinada cuidadosamente antes de que se difunda a los socorristas o al público.
Dado que los ciudadanos tienen más acceso a teléfonos inteligentes que nunca, los planificadores de emergencias deben desinfectar los datos cargados para verificarlos y hacerlos útiles. Créditos de las imágenes: TONY KARUMBA / AFP a través de Getty Images
Bailey Farren, director ejecutivo y cofundador de la plataforma de comunicaciones de desastres Perimeter, dijo que "a veces los ciudadanos tienen la información más precisa y en tiempo real, antes de que aparezcan los primeros en responder; queremos que los ciudadanos compartan eso con … funcionarios del gobierno". El desafío es cómo filtrar los productos de calidad de los inútiles o maliciosos. Raj Kamachee, CIO de Team Rubicon, una organización sin fines de lucro que reúne equipos de veteranos militares voluntarios para responder a desastres naturales, dijo que la verificación es fundamental y es un elemento clave de la infraestructura que ha construido en la organización desde que se unió en 2017. "Hemos conseguido que más personas lo utilicen, por lo que más comentarios (y) más datos (están) llegando a través de las tuberías", dijo. "Así que creando un autoservicio, un enfoque muy colaborativo".
Con calidad y cantidad, los modelos de IA deberían venir, ¿verdad? Bueno, sí y no.
Sury of Columbia quiere enfriar al menos parte del bombo publicitario en torno a la IA. “La gran advertencia con todas estas aplicaciones de big data y aprendizaje automático es que no son una panacea: pueden procesar mucha información dispar, (pero) ciertamente no nos van a decir exactamente qué hacer, " él dijo. "Los socorristas ya están procesando mucha información" y no necesariamente necesitan más orientación.
En cambio, la IA en desastres se centra cada vez más en la planificación y la resiliencia. Sury señaló a OneConcern, una plataforma de planificación de la resiliencia, como un ejemplo de cómo los datos y la IA se pueden combinar en el proceso de planificación de desastres. También señaló el Índice de Vulnerabilidad Social de los CDC y las herramientas de riesgo de FEMA que integran diferentes señales de datos en valores escalares por parte de los planificadores de emergencias para optimizar sus planes de contingencia.
Sin embargo, casi todas las personas con las que hablé dudaban mucho más sobre el poder de la IA. Como mencioné un poco en la primera parte de esta serie con respecto al ciclo de ventas por desastre, las herramientas de datos deben ser en tiempo real y perfectas en todo momento, dadas las vidas que están en juego. Kamachee, del Team Rubicon, señaló que al elegir herramientas, evita las explosiones y, en cambio, observa la utilidad pura de los proveedores individuales. “Optamos por la alta tecnología, pero nos preparamos para la baja tecnología”, dijo, enfatizando que en la respuesta a un desastre, todo debe ser ágil y adaptable a las circunstancias cambiantes.
Elichai de Carbyne vio este patrón en sus ventas. Hay una "sensibilidad en nuestro mercado y la renuencia de vez en cuando a adoptar" nuevas tecnologías, dijo, pero reconoció que "no hay duda de que la IA en un momento determinado proporcionará beneficios".
Naillon de T-Mobile tenía puntos de vista similares desde la perspectiva del operador, diciendo que "no puedo decir que realmente aprovechemos mucho la IA" en la planificación de desastres de la empresa. En lugar de la inteligencia artificial como cerebro, la compañía de telecomunicaciones simplemente usa datos y modelos de pronóstico para posicionar el equipo de manera óptima, sin necesidad de GAN sofisticadas.
Fuera de la planificación, la IA ha ayudado en la recuperación posterior a un desastre y, específicamente, en las evaluaciones de daños. Después de que ocurre una crisis, se deben realizar evaluaciones de la infraestructura y la propiedad privada para que se presenten las reclamaciones de seguros y para que una comunidad avance. Art delaCruz, director de operaciones y presidente de Team Rubicon, señaló que la tecnología y el florecimiento de la inteligencia artificial han ayudado significativamente en las evaluaciones de daños. Dado que su organización a menudo ayuda a reconstruir comunidades en el curso de su trabajo, clasificar los daños es un elemento crítico de su estrategia de respuesta efectiva.
Hay un futuro más brillante, aparte de ese brillo del sol que nos va a quemar, ¿verdad?
Por lo tanto, la IA de hoy está ayudando un poco con la planificación de la resiliencia y la recuperación de desastres y no tanto durante la respuesta de emergencia en sí, pero ciertamente hay más por encontrar durante todo el ciclo. De hecho, hay mucho entusiasmo por el futuro de los drones, que se utilizan cada vez más en el campo, pero existen preocupaciones a largo plazo sobre si la IA y los datos en última instancia causarán más problemas de los que resuelven.
Los drones parecen tener un valor obvio para la respuesta a desastres y, de hecho, los equipos los han utilizado para obtener imágenes aéreas adicionales y contexto donde el acceso directo de los socorristas es limitado. Kamachee del Equipo Rubicon señaló que en las Bahamas en una misión, los equipos de respuesta utilizaron drones para detectar sobrevivientes, ya que las carreteras principales estaban bloqueadas. Los drones tomaron imágenes que se procesaron con inteligencia artificial y ayudaron al equipo a identificar a los sobrevivientes para la evacuación. Describió a los drones y su potencial como “sexy; muy muy genial."
Las vistas aéreas desde drones pueden brindar a los equipos de respuesta a desastres mucha mejor información en tiempo real, particularmente en áreas donde el acceso en tierra es limitado. Créditos de las imágenes: Mario Tama / Getty Images
Cotter de Project HOPE señaló de manera similar que un procesamiento de datos más rápido se traduce en mejores respuestas. “En última instancia, la velocidad es lo que salva vidas en estos desastres”, dijo. También somos capaces de administrar más respuestas de forma remota (y) no tenemos que enviar a tantas personas fuera de rango, lo que brinda a los equipos de respuesta más influencia en entornos con recursos limitados.
"Veo más agencias de gestión de emergencias que utilizan tecnología de drones: búsqueda y rescate, fotografía aérea", dijo Davis de Verizon, argumentando que los operadores a menudo tienen la mentalidad de "enviar una máquina a una situación primero". Continuó, argumentando que "la inteligencia artificial continuará mejorando y mejorando y mejorando (y) permitirá que nuestros primeros en responder respondan de manera más efectiva, pero también más eficiente y segura".
Con la llegada de datos de sensores y drones y procesados y verificados mejor que nunca, la respuesta a desastres puede mejorar, quizás incluso mejor de lo que la madre naturaleza puede galvanizar sus caprichos cada vez más letales. Sin embargo, hay una advertencia: ¿los propios algoritmos de IA causarán nuevos problemas en el futuro?
Clark-Ginsburg de RAND, quizás proporcionando ese análisis de alternativas típicas de RANDian, dijo que estas soluciones también pueden crear problemas en sí mismas, "riesgos tecnológicos que conducen al desastre y el mundo de la tecnología facilita el desastre". Estos sistemas pueden romperse, pueden cometer errores y, lo que es más inquietante, pueden ser saboteados para aumentar el caos y el daño.
Bob Kerrey, copresidente de la Comisión del 11-S, exsenador y gobernador de Nebraska, y actualmente presidente de la junta de Risk & Return, un fondo de capital riesgo de respuesta a desastres y filantropía que describí recientemente, señaló que la ciberseguridad es cada vez más un comodín en muchas respuestas. "No había un concepto llamado días cero, y mucho menos un mercado de días cero, en 2004 (cuando la Comisión del 11 de septiembre estaba haciendo su trabajo), y ahora lo hay". Con los ataques terroristas del 11 de septiembre, "tuvieron que venir aquí, tuvieron que secuestrar aviones … ahora no es necesario secuestrar aviones para dañar los Estados Unidos", y señaló que los piratas informáticos "pueden estar sentados con un montón de otros tipos". en Moscú, en Teherán, en China o incluso en el sótano de tu madre ".
Los datos son una revolución en ciernes para la respuesta a desastres, pero bien pueden causar un conjunto completo de problemas de segundo orden que no existían antes. Lo que se da, se quita. El petróleo brota, pero luego el pozo de repente se seca o simplemente se incendia.
