Estado de Bienestar Digital en Ecuador: Datificación Ciudadana y Machine Learning en la construcción y gestión de la pobreza

Resumen

En la era de la gobernanza digital, la utilización creciente de datos y tecnologías de Big Data e Inteligencia Artificial en los sistemas de protección social se ha convertido en un asunto relevante. Los esfuerzos del Estado por impulsar la datificación ciudadana y la implementación de la IA para la gestión y provisión de servicios y beneficios sociales están vehiculizados por las ideas de neutralidad, objetividad y eficiencia tecnológica. No obstante, estas tecnologías no solo pueden asignar beneficios sociales; sino que también tienen el potencial de controlar, monitorear, sancionar y excluir a los beneficiarios. Ante el tecno-optimismo que marca el diseño de la política social contemporánea, específicamente sus mecanismos de asignación, este trabajo apuesta por los Estudios de la Ciencia, Tecnología y Sociedad para dar luz sobre cómo los sistemas de datos y las tecnologías de IA transforman la noción de pobreza e impactan en la definición de beneficiarios y no beneficiarios. Este enfoque se centra en desentrañar la dimensión política –de la politics– de los sistemas de datos y las tecnologías de la IA que comienzan a mediar la relación entre el Estado y los ciudadanos. A través del estudio del caso ecuatoriano del Registro Social, el objetivo recae en nutrir el examen crítico de los Estados digitales de bienestar en la región, analizando sus implicaciones en la sociedad y su potencial para producir o amplificar desigualdad y exclusión; desafiando las visiones deterministas del cambio tecnológico y del diseño de políticas públicas.