La ONU estrena un portal de datos estadísticos listo para agentes de IA

La ONU ha presentado el UN System Data Commons, una plataforma que sustituye al viejo portal UNData y que está construida sobre Data Commons, el proyecto de código abierto de Google. La diferencia no es cosmética: además de admitir consultas en lenguaje natural, el sistema habla Model Context Protocol (MCP), el estándar que permite a los agentes de IA conectarse directamente a fuentes externas.

En vez de navegar por un formulario y una base de datos, el usuario pregunta y recibe estadísticas de distintas agencias. Cada cifra conserva la trazabilidad hasta su fuente original dentro del sistema de la ONU.

Por qué la ONU se ha movido

El motivo está en un trabajo de UNICEF. La agencia probó seis modelos —GPT-4o y GPT-4o-mini de OpenAI, Claude Sonnet 4.5 y Haiku 4.5 de Anthropic, y Gemini 2.5 Flash y 2.0 Flash de Google— con más de 133.000 respuestas a preguntas sobre indicadores de desarrollo global. La precisión media fue del 21,2%, según João Pedro Azevedo, estadístico jefe de UNICEF. Tres de cada cinco respuestas no daban siquiera un número utilizable, en muchos casos porque el modelo se cubría de matices. Y al repetir la misma pregunta al mismo modelo dos días después, solo la mitad de las veces devolvía un resultado idéntico. Es un working paper pendiente de revisión por pares; la metodología, el código y los datos se publicarán junto al documento.

El tráfico también ha empujado. La web de datos de UNICEF recibe más de 6 millones de visitas al mes. Entre el 1 de enero y el 14 de septiembre, las visitas procedentes de enlaces en respuestas de ChatGPT crecieron un 67% interanual y supusieron el 6,4% de las sesiones; la agencia calcula que los asistentes de IA en conjunto ya generan una de cada diez.

Quién lo opera

Según Shantanu Mukherjee, director en funciones de la División de Estadística de la ONU, el sistema es "órdenes de magnitud" más amplio y flexible que lo anterior, y conecta por primera vez a muchas agencias del organismo. Google.org aportó 2 millones de dólares y soporte técnico para levantar la infraestructura. Prem Ramaswami, al frente del equipo de Data Commons, explica que corre en una instancia gobernada por la ONU y que la intención es que acabe manteniéndola y escalándola por su cuenta; de momento han aplicado un enfoque de formar al formador. Veintiséis entidades se han comprometido con el proyecto y casi 20 ya están disponibles desde el lanzamiento. El objetivo es tener el 80% de los conjuntos estadísticos del sistema en la plataforma en 2027.

Google enseñó una demostración: un sistema conectado por MCP buscaba el impacto del plan estadounidense de ayuda contra el sida en África, localizaba estadísticas de infecciones, mortalidad y esperanza de vida, y montaba una infografía. La propia empresa avisa de que disponer de datos autorizados no vuelve autoritativas las conclusiones del modelo. Ramaswami recomienda revisar la salida antes de citarla o publicarla.

Para quien monta agentes que necesitan datos verificables, lo relevante es justo eso: una fuente citable y accesible por MCP, en lugar de un modelo que se inventa el número. Queda por ver si el resto de organismos internacionales copia el enfoque y si la ONU sostiene el ritmo de migración que se ha marcado para 2027.