3 formas de aplicar la Inteligencia Artificial en la intervención social
Qué puede (y qué no) hacer la IA hoy en la intervención social.
La IA no sustituye el juicio profesional; lo hace más eficiente y trazable. En mi trabajo cotidiano como profesional, la IA aporta tres mejoras claras:
Velocidad con control: acelera borradores, resúmenes y estructuración de ideas. “La IA acelera el primer borrador del marco lógico y me deja más tiempo para hablar con la gente.”
Claridad: convierte jerga técnica en lenguaje comprensible para personas usuarias y otros equipos. “Uso la IA para bajar a lenguaje claro lo que a veces escribimos en administrativo.”
Enfoque: ayuda a explorar ángulos cuando un caso se atasca sin imponer decisiones. “La consulta con IA me sirve para ver ángulos cuando un caso se queda encallado, no para decidir por mí.”
Resultados típicos: menos tiempo en tareas repetitivas (redacción inicial, depuración de estructura), más tiempo en intervención directa. Acompaño cada uso con revisión humana, referencias a fuentes y registro de cómo se empleó la herramienta (trazabilidad).
Hoy te quiero mostrar 3 casos en los que la Inteligencia Artificial aplicada a la intervención social nos ayuda a mejorar nuestro perfil profesional y a sistematizar las tareas repetitivas.
¡Toma nota!
Riesgos y límites: sesgos, privacidad y consentimiento
Antes de enseñarte las 3 formas de aplicar la Inteligencia Artificial a la intervención social, quiero resolver una de las dudas que más se repite en las alumnas del Programa IA Social y que es:
¿cómo hago para cumplir con la protección de datos de las familias?
A continuación, te dejo algunos tips que te van a ayudar a solucionar esa incógnita:
Privacidad: nunca introducir datos identificables sin base legal y consentimiento informado. Trabajo con pseudodatos o plantillas cuando necesito “pensar con la IA” un caso.
Sesgo algorítmico: si un modelo propone priorizaciones o interpretaciones, las trato como hipótesis, no como conclusiones. Contrasto con datos y contexto local.
Alucinaciones (errores inventados): exijo fuentes, pido reformular y verifico con normativa/criterios del servicio.
Responsabilidad: documento en el informe cuándo hubo apoyo de IA y qué parte reescribí yo. La regla es clara: la decisión la firma la profesional, no la herramienta.
1. Informes sociales asistidos por IA: método paso a paso
Estructura estándar que me funciona (escribe esto en ChatGPT):
Motivo de intervención y contexto.
Valoración (dimensiones: económica, familiar, vivienda, salud, apoyos, riesgos y factores de protección).
Diagnóstico social (síntesis basada en evidencias).
Plan de intervención (objetivos SMART, recursos, plazos, responsables).
Seguimiento y evaluación.
Plantilla de prompt (adaptable):
“Actúa como apoyo a redacción profesional en servicios sociales. Te daré bloques anónimos. Tu tarea: (1) proponer estructura clara, (2) detectar sesgos o juicios, (3) mejorar lenguaje claro sin alterar hechos, (4) listar dudas para mi verificación. No inventes información. Responde en listas numeradas.”
2. Desatascar casos con IA sin perder la brújula ética
Cuando un caso se encalla, uso la IA como sparring metodológico:
Reformulación del problema: “Propón 3 formulaciones alternativas del problema basadas en estos hechos…”
Hipótesis múltiples: “Genera hipótesis de trabajo y qué datos faltan para confirmarlas.”
Opciones de intervención: “Enumera recursos y secuencias de intervención según objetivos X, Y, Z.”
Riesgos y salvaguardas: “¿Qué riesgos éticos identifica en cada opción y cómo mitigarlos?”
Qué datos introducir y cuáles jamás
Sí: descripciones anónimas, esquemas, recursos genéricos, marcos normativos, listas de verificación.
No: nombres, direcciones, DNI, historiales médicos identificables, descripciones que permitan reidentificación en entornos pequeños.
Si necesito precisión, creo escenarios sintéticos que preservan la complejidad pero no la identidad. Sigo siendo yo quien firma y responde por cada decisión.
3. IA para diseñar y evaluar proyectos sociales
Para proyectos nuevos, empiezo con DAFO asistido por IA:
Pido una lluvia de ideas estructurada y luego filtro con criterios del territorio.
Paso al árbol de problemas/objetivos y a un marco lógico: objetivos, resultados, actividades, indicadores, supuestos.
Aquí es clave la tuerca humana: recojo la versión 1 de la IA y la confronto con realidad de barrio, red comunitaria y recursos existentes. “La IA acelera el primer borrador del marco lógico y me deja más tiempo para hablar con la gente.” (sí, lo repito aquí porque es exactamente donde más valor aporta).
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