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Cómo estimular la salud, el ahorro y otras conductas positivas con la tecnología de envejecimiento facial

June 2, 2022 by Ignacio Cerrato - Lina Diaz - Déborah Martínez - Eva Rubio - Xiaoyu Wang Deja un comentario


Independientemente de la edad que tengamos, es difícil imaginar cómo nos veremos en otras etapas de nuestra vida. Frecuentemente nos enfocamos en nuestro presente y nos desconectamos de nuestro futuro. En este sentido, escatimamos nuestros ahorros para el retiro, invertimos poco en nuestra educación, comemos mal y hacemos poco ejercicio con la sensación errónea de que el futuro nunca nos pasará factura. 

Este sesgo del presente -junto con el exceso de optimismo entre otros sesgos- puede perjudicarnos como individuos y afectar a las sociedades de América Latina y el Caribe a medida que la población envejece. Si nos quedamos atascados en el presente y no nos proyectamos hacia el futuro, no podremos garantizar llegar a nuestros últimos años en buena forma física y situación económica. Tampoco tendremos la seguridad de que la sociedad, como colectivo, tenga la capacidad de mantener a sus ciudadanos de mayor edad. 

Dos grupos del BID colaboran en tecnologías de simulación de envejecimiento facial

Buscando hacer frente a este problema, el Departamento de Tecnología de la Información (ITE) y el Grupo de Economía del Comportamiento del BID han venido explorando la tecnología de simulaciónde envejecimiento facial para dar a las personas una idea de su posible aspecto a medida que envejecen. El objetivo es evaluar si es posible reducir su sesgo actual en materia de salud y ahorros para la jubilación, y conseguir que cuiden mejor su estado físico y sus finanzas. 

El Departamento de Tecnología de la Información, compuesto por un grupo de ingenieros, ha utilizado distintos tipos de tecnologías de vanguardia como la inteligencia artificial, la cadena de bloques, la computación cuántica y otras, para ayudar a reducir la pobreza y la desigualdad en América Latina y el Caribe. Por su parte, el Grupo de Economía del Comportamiento ha empleado los conocimientos de la ciencia del comportamiento para mejorar la recaudación de impuestos, la salud, la educación, la administración pública y muchos otros aspectos de la vida en la región. El propósito de la colaboración de ambos equipos es aprovechar su conocimiento y experiencia en proyectos originados dentro o fuera del BID para utilizar las tecnologías de simulación de envejecimiento facial en el mejoramiento de la salud y el ahorro en la región.    

Dejar de fumar, cuidado de la piel y ahorros 

La tecnología de simulación de envejecimiento facial utiliza la inteligencia artificial para agregar arrugas, piel flácida y otros rasgos naturales de la edad a los rostros de las fotografías, buscando dar a los jóvenes una idea realista del aspecto que tendrán cuando sean mayores. Dicha tecnología se ha utilizado en las salas de espera de los hospitales para mostrar a las personas qué aspecto tendrían en el futuro siendo fumadores o no fumadores, y lograr motivarlos para que abandonen el tabaco. Esta solución también se ha utilizado en Brasil con el objetivo de que los adolescentes mejoren sus hábitos de bronceado e incrementen el uso de protectores solares para reducir los riesgos de cáncer de piel. Del mismo modo, se ha empleado en Estados Unidos para conseguir que la gente renuncie a recompensas monetarias inmediatas a favor de recompensas posteriores y promover un comportamiento financiero responsable.

La producción de imágenes de simulación de envejecimiento del rostro se basa en un modelo de aprendizaje automático llamado Red Generativa Antagónica o GANs, por sus siglas en inglés. GANs es un modelo no supervisado, lo que significa que aprende y mejora sin ninguna interacción humana utilizando únicamente datos de entrenamiento (en este caso, un enorme archivo de fotos). Para crear una imagen de simulación de envejecimiento en particular, digamos de su “yo futuro”, el modelo necesita encontrar un rostro falso creado por GANs que se parezca a la foto de su “yo actual”. Una vez que encuentra ese rostro falso, puede modificar algunas características, como la edad, el color del pelo o incluso el sexo. Para ver el modelo GANs en acción, puede visitar este sitio y ver rostros generados por computadora usando GANs.

Convocatoria de proyectos

Si tiene un proyecto que busca aumentar los ahorros para la jubilación, animar a la gente a cambiar su comportamiento en materia de salud o cualquier otro objetivo que requiera la incorporación de su “yo futuro”, póngase en contacto con nosotros. Es posible que tengamos la combinación adecuada de conocimientos tecnológicos y experiencia en materia de comportamiento para ayudarle a alcanzar su objetivo.


Archivado Bajo:Economía del comportamiento Etiquetado con:#tecnología

Ignacio Cerrato

Ignacio Cerrato es ingeniero de software especializado en tecnologías emergentes en el Departamento de Tecnologías de la Información del BID. Tiene una licenciatura y un máster en Informática por la Universidad de Buenos Aires y experiencia profesional en el diseño y la ejecución de proyectos de todos los tamaños. Dirige el equipo de tecnologías emergentes que se centra en la exploración y experimentación de nuevas tecnologías para contribuir a su adopción en el BID. Ha liderado proyectos de investigación y experimentación de las siguientes tecnologías: RV, RA, blockchain, IoT, drones, wearables, IA, gemelos digitales, robótica, PWA, nube y otros.

Lina Diaz

Lina Díaz es economista especializada en ciencias experimentales y del comportamiento en el Departamento de Países del Grupo Andino del BID. Es doctora por la Universidad George Mason y tiene experiencia profesional aplicando la economía del comportamiento en experimentos de campo y de laboratorio. Lina tiene una maestría y una licenciatura en Economía de la Universidad de Los Andes en Colombia.

Déborah Martínez

Déborah Martínez es una Investigadora Asociada Senior en Economía del Comportamiento en el Departamento de Investigación del BID. Tiene una maestría en Economía de la Universidad George Mason y una licenciatura en Economía y Finanzas de la Universidad de Texas en El Paso. Antes de unirse al Grupo de Economía del Comportamiento del BID, trabajó como Asociada Senior en ideas42 donde aplicó la economía del comportamiento a la toma de decisiones financieras en América Latina y a las donaciones caritativas en los Estados Unidos.

Eva Rubio

Eva Rubio es una ingeniera de software especializada en inteligencia artificial que trabaja como responsable de TI en el BID. Es licenciada en Ciencias de la Computación por el Endicott College de Boston, MA. Su experiencia profesional como desarrolladora Java se ha centrado en el apoyo a la transformación digital y la renovación tecnológica de diferentes instituciones financieras. Actualmente presta apoyo tecnológico a las iniciativas del Departamento de Investigación y del Sector de Conocimiento, Innovación y Comunicación del BID.

Xiaoyu Wang

Xiaoyu Wang trabajó como científica de datos en el Departamento de Tecnología de la Información del BID. Se graduó en la Universidad de Fordham con un Máster en Ciencia de Datos y tiene una doble licenciatura en Matemáticas Aplicadas y Economía. Su experiencia incluye la entrega de soluciones de aprendizaje automático y computación en la nube de AWS (Amazon Web Services) a clientes de diversos sectores y el diseño de hojas de ruta y marcos de proyectos de IA. Actualmente se centra en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático para mejorar los procesos de toma de decisiones basados en datos.

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