La ONU y Google presentaron UN System Data Commons, construido sobre Data Commons, el proyecto de código abierto de Google, en sustitución del portal UNData, en funcionamiento desde hace años. La nueva plataforma responde preguntas en lenguaje natural y también admite el protocolo MCP, que permite a los sistemas de IA acceder directamente a las fuentes de datos subyacentes y devolver resultados con origen rastreable. Google aporta 2 millones de dólares a través de Google.org.
El desencadenante directo del proyecto fue un estudio de Unicef que evaluó a seis modelos respondiendo preguntas sobre indicadores de desarrollo global: 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. En más de 133.000 respuestas, la precisión media fue del 21,2%. Cerca del 60% de las respuestas no aportó una cifra utilizable, con los modelos tendiendo a la ambigüedad; al repetir la misma pregunta dos días después, solo cerca de la mitad obtuvo el mismo número. El estudio sigue siendo un documento de trabajo sin revisión por pares y aún no se ha enviado para publicación.
De la navegación humana a la consulta directa de las máquinas
UNData era un portal estadístico típico: el usuario navegaba por organismo, indicador y año, y descargaba tablas. La nueva plataforma sustituye ese acceso por una sola llamada. MCP actúa aquí como capa de conexión: los modelos ya no capturan instantáneas de páginas web, sino que extraen los datos directamente de la fuente y devuelven la ruta de referencia.
Shantanu Mukherjee, jefe interino de la División de Estadística de la ONU, declaró:
We are orders of magnitude more advanced in scale, scope, and flexibility.
Hemos avanzado varios órdenes de magnitud en escala, alcance y flexibilidad.
Prem Ramaswami, responsable de Data Commons en Google, explicó que la difusión sigue un modelo de formar a formadores y añadió una advertencia: los modelos pueden malinterpretar matices semánticos sutiles, por lo que los resultados deben ser revisados por personas.
Actualmente, 26 agencias de la ONU han confirmado su adhesión, con cerca de 20 conjuntos de datos disponibles en el lanzamiento. El objetivo es llevar el 80% de los conjuntos de datos estadísticos del sistema de la ONU a la plataforma antes de 2027.
El lado del mundo de habla china sigue siendo un vacío
Los datos estadísticos públicos de China todavía no cuentan con una capa de consulta equivalente. Los datos de la Oficina Nacional de Estadística, de los ministerios y de los anuarios estadísticos regionales siguen presentándose sobre todo en tablas web y archivos PDF; para que la IA los use, solo queda extraerlos y reorganizarlos manualmente, lo que dificulta rastrear en qué paso surgen los errores. Cuando un usuario de habla china pregunta a un modelo cuál fue la tasa de urbanización de China en 2024, la cifra obtenida probablemente proviene de algún artículo secundario y no de la fuente estadística original, precisamente el problema que la ONU aborda ahora.
Otro punto observable es el tráfico por citación. El estudio señala que, de enero a septiembre de 2026, el volumen de referencias procedentes de ChatGPT creció un 67% interanual. Antes, los organismos estadísticos medían su influencia por las visitas al portal; ahora hay un indicador adicional que vigilar: cuántos modelos de IA citan sus datos al responder preguntas.
Lo que aún no tiene respuesta
Quién costeará la operación a largo plazo de la plataforma y de dónde saldrá el presupuesto después de los 2 millones de dólares iniciales no se ha precisado. Tampoco hay un plan público sobre el nivel de detalle con el que las 26 agencias abrirán sus datos, cómo se tratarán los indicadores sensibles, ni cómo se atenderán las preocupaciones de los Estados miembros sobre la soberanía de los datos. La meta del 80% para 2027 es, por ahora, solo un hito temporal, sin un método de verificación por etapas.
Fuentes: TechCrunch, comunicados de la División de Estadística de la ONU y de Google Data Commons, CocoLoop, documento de trabajo de Unicef; las cifras de precisión y de agencias participantes se cotejaron según lo divulgado en el estudio y los comunicados.