Codificación mediante Inteligencia Artificial en la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE)
El Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) en 2022 estaba trabajando “en desarrollar algoritmos de aprendizaje automático para aprovechar la experiencia acumulada en la materia con el caso de la ENIGH [Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares] a efecto de mejorar la calidad y cantidad de codificación de las variables de Ocupación y Actividad Económica para la ENOE [Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo]” (INEGI, 2022).
- Fecha de publicación de esta ficha:
País
México
Entidad pública
Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI)
Ubicación en la estructura del Estado
Órgano Autónomo
Nivel
Nacional
Clasificación COFOG
Servicios Públicos Generales
Palabra clave
Clasificación
Usa datos personales
No determinado
Estado conocido del proyecto
No determinado
Potencial aporte a ODS
16
Aporte a procesos de gobierno (Clasificación nivel I JRC - UE)
Gestión interna de procesos
Tipo de interacción (sí, no)
G2C
No
G2B
No
G2G
Sí
Clasificación OCDE por tipo de tarea (sí, no)
1. Reconocimiento
Sí
2. Detección de eventos
No
3. Predicción
No
4. Personalización
No
5. Soporte de interacción
No
6. Optimización orientada a objetivos
No
7. Razonamiento con estructura de conocimiento
No
¿Sistema previamente registrado en un repositorio anterior? (sí, no)
No
Fuentes primarias y secundarias del repositorio
INEGI. (2022). Programa Anual de Investigación del INEGI 2022. https://sc.inegi.org.mx/repositorioNormateca/Od_11Abr22.pdf