Este proyecto busca aportar herramientas de ingenierÃa de software para detectar prácticas laborales no éticas —trabajo forzado, infantil, explotación de migrantes— en cadenas productivas complejas, especialmente agroalimentarias. Aunque ya existen marcos legales e indicadores bastante precisos para identificar estos casos, fueron pensados para inspectores humanos, no para operar a la escala real de cadenas con miles de actores dispersos e información fragmentada en múltiples formatos e idiomas. Ahà se ubica la contribución del proyecto. El trabajo combina cuatro ejes: diseño participativo de indicadores y protocolos de relevamiento junto a los actores de la cadena, cuidando privacidad de poblaciones vulnerables; procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para extraer señales de riesgo de fuentes textuales y detectar anomalÃas, apoyado en ontologÃas y grafos de conocimiento combinados con LLMs; una arquitectura blockchain de doble capa con contratos inteligentes para garantizar trazabilidad y auditabilidad; y evaluación de experiencia de usuario para que las herramientas de reporte sean accesibles y libres de patrones de interacción engañosos. El resultado final es una plataforma demostradora que integra estos cuatro ejes como prueba de concepto end-to-end.
Julián Grigera
Diego Torres
UNLP
64600000
LIFIA