LO
Estadístico — tareas, una a una
La unidad de análisis es la tarea, no el nombre del puesto. Cada una de las siguientes lleva su dirección, si el juicio se apoya en evidencia o en una inferencia de la plataforma, el razonamiento y lo que no establece.
Todas las tareas de esta página#
Diseñar encuestas, muestras y ensayos
Sigue llevándola una persona✓ Con evidenciaDecidir a quién muestrear, a cuántos, cómo preguntar y cómo analizar, y redactar el plan de análisis antes de que lleguen los datos.
No se ha encontrado ningún registro que muestre a la IA diseñando muestras o ensayos en producción. En los ensayos, la agencia europea de medicamentos exige que cualquier IA usada en el análisis se especifique de antemano y se congele en el plan de análisis estadístico, lo que deja las decisiones de diseño en manos de quienes lo redactan.
La ausencia de un registro y la guía de un regulador; no mide si las herramientas de IA ayudan a redactar diseños o planes.
Procesar y codificar datos
Automatizándose✓ Con evidenciaDepurar, editar y clasificar las respuestas para poder contarlas, por ejemplo codificar respuestas escritas en ocupaciones y sectores.
La codificación automática está en producción en oficinas de estadística: el autocodificador basado en un modelo de lenguaje de la Oficina del Censo de Estados Unidos redujo en 500.000 al año los casos enviados a codificadores administrativos, y Statistics Canada codifica parte de su Encuesta de Población Activa mediante aprendizaje automático desde octubre de 2021. Buena parte de este trabajo lo hacían codificadores administrativos, no estadísticos.
Los relatos de dos organismos sobre la codificación; no muestran cómo cambió el tiempo que los propios estadísticos dedican al procesamiento.
Análisis y modelización estadística
Aumentada por la máquina✓ Con evidenciaEstimar, modelizar y contrastar, y juzgar lo que los datos pueden y no pueden sostener.
El regulador estadístico británico afirma que la IA en las estadísticas oficiales sigue centrada sobre todo en la investigación, las pruebas y el apoyo administrativo, y no en la producción estadística ordinaria. En los ensayos, los modelos de IA usados para analizar datos cuentan como parte del análisis estadístico y deben seguir los mismos principios estadísticos, y una prueba de referencia de 2024 halló que el modelo más potente respondía correctamente el 58 por ciento de las preguntas estadísticas y causales basadas en datos.
La observación de un regulador para un país y la guía de un organismo; no miden cuánto análisis redactan ya las herramientas de IA.
Aseguramiento de la calidad y metodología
Aumentada por la máquina✓ Con evidenciaRevisar las estimaciones en busca de errores y rupturas, fijar las tolerancias de error y documentar los métodos.
Donde se automatizó la codificación, la comprobación siguió en manos de los estadísticos: Statistics Canada comparó 13.665 estimaciones publicadas con y sin codificación automática y no encontró rupturas, y la Oficina del Censo fijó su umbral para que la tasa de error coincidiera con el límite del 6 por ciento que deben cumplir los codificadores administrativos.
Los relatos de dos organismos; no muestran si el trabajo de aseguramiento de la calidad creció en conjunto.
Asesorar y comunicar los resultados
Sigue llevándola una persona✓ Con evidenciaExplicar a responsables políticos, profesionales clínicos y al público qué significan los resultados y hasta qué punto se puede confiar en ellos.
No se ha encontrado ningún registro que muestre a la IA asesorando sobre resultados estadísticos o explicándolos en lugar de los estadísticos. La valoración del regulador sitúa a la IA en funciones de apoyo, no en la producción ni en la explicación de las estadísticas oficiales.
La ausencia de un registro; no mide cómo está cambiando el tiempo que los estadísticos dedican a la comunicación.