Jugalbandi — un chatbot multilingüe de IA generativa que conecta a los indios rurales con los programas sociales del gobierno

Jugalbandi es un chatbot de IA generativa creado para ayudar a los indios de zonas rurales a orientarse entre los cerca de 20.000 programas sociales existentes en los gobiernos central y estatales de India — la mayoría poco conocidos y documentados solo en inglés o hindi. Desarrollado por AI4Bharat (una iniciativa de IA lingüística respaldada por el gobierno, con sede en el IIT Madras) y el colectivo de tecnología jurídica de código abierto OpenNyAI, con modelos de razonamiento aportados por Microsoft Research India a través de Azure OpenAI Service, el asistente se presentó por primera vez a los habitantes de Biwan, en el distrito de Nuh, en Haryana, en abril de 2023.

El sistema combina los modelos de Microsoft basados en GPT-4 con Bhashini — la misión pública nacional de IA de voz y traducción de India — de modo que un residente puede hacer una pregunta por voz o texto en su propio idioma y recibir una respuesta hablada o escrita en ese mismo idioma, incluso cuando la información del programa solo existe en inglés. El acceso se realiza a través de WhatsApp y Telegram, elegidos por ser ya ampliamente usados en la India rural, y la plataforma subyacente 'Jugalbandi Manager' se publicó como software de código abierto para que otros equipos puedan adaptarla a nuevos idiomas o canales.

Según los informes públicos más detallados de la iniciativa, Jugalbandi cubría 10 de las 22 lenguas oficiales reconocidas de India y 171 de los cerca de 20.000 programas del gobierno — ayudando a los usuarios a entender a qué programas podrían tener derecho, qué beneficios ofrecen y qué documentos se requieren. Sus desarrolladores y la prensa tecnológica independiente describen esta cobertura como en expansión constante desde el piloto inicial en la aldea, pero ninguna de las partes ha publicado volúmenes de uso, tasas de resolución ni datos de satisfacción de los usuarios, por lo que su impacto real en el acceso de los ciudadanos a los beneficios permanece sin documentar.

La base de evidencia del proyecto es, por tanto, de alcance técnico demostrado más que de resultados comprobados: hechos reales y verificables sobre la cobertura lingüística y de programas conviven con una brecha reconocida en la evaluación independiente. Su publicación en código abierto y su dependencia de la infraestructura pública Bhashini de India — en lugar de un sistema propietario y cerrado — son puntos fuertes de transparencia, incluso sin datos de impacto.