Descubre cómo los gobiernos están utilizando la Inteligencia Artificial para transformar el sector público, mejorar los servicios, optimizar procesos y enfrentar desafíos sociales complejos, todo mientras intentan mantener los principios de transparencia, equidad y responsabilidad. Este artículo se basa en estudios publicados en Government Information Quarterly (2024) y en Information Systems (2023).
Inteligencia Artificial y el sector público: ¿por qué ahora?
La Inteligencia Artificial se está convirtiendo en una herramienta clave para modernizar el funcionamiento del Estado. Frente a una ciudadanía más exigente y desafíos sociales más complejos, los gobiernos han comenzado a integrar la IA para mejorar la eficiencia, reducir tiempos de respuesta y personalizar los servicios públicos en áreas como salud, educación y empleo. Inspirados por casos de éxito en el sector privado, muchos gobiernos han comenzado a adoptar tecnologías como chatbots, algoritmos de aprendizaje automático y sistemas de reconocimiento de voz.
Tres formas en que los gobiernos están aplicando la IA
A partir del análisis de estrategias nacionales de IA de 28 países, se identificaron tres grandes enfoques o discursos sobre cómo esta tecnología puede generar valor público:
- Empoderar a la ciudadanía mediante información: automatización de respuestas y acceso rápido a datos a través de asistentes virtuales o chatbots.
- Mejorar la gestión administrativa del Estado: uso de algoritmos para planificar recursos, automatizar procesos repetitivos y apoyar la toma de decisiones.
- Transformar la entrega de servicios: aplicación de IA en salud pública, políticas laborales y educación para ofrecer respuestas más rápidas y segmentadas.
Chatbots y nuevos canales de comunicación
Uno de los avances más prometedores es el uso de chatbots avanzados como canal digital de comunicación entre ciudadanía y gobierno. Esta tecnología permite conversaciones más ricas y expresivas en lenguaje natural, superando las limitaciones de los actuales portales web y formularios. El desarrollo de estos bots se basa en técnicas como el procesamiento de lenguaje natural, minería de datos y aprendizaje automático.
Estos sistemas aprovechan información diversa (como legislación, bases de datos gubernamentales y redes sociales) y la estructuran semánticamente para ofrecer respuestas personalizadas y realizar trámites automatizados. Un estudio piloto en Grecia, con el Ministerio de Finanzas y otras agencias, validó su utilidad para mejorar la interacción con ciudadanos en contextos complejos y ambiguos.
Casos internacionales destacados
La aplicación de inteligencia artificial en la gestión del conocimiento ya está transformando cómo operan los gobiernos y organizaciones a nivel global. A continuación, exploramos tres casos emblemáticos que demuestran el impacto concreto, los desafíos enfrentados y cómo fueron superados.
1. Reino Unido: IA para predecir enfermedades y reducir hospitalizaciones
El Servicio Nacional de Salud británico (NHS) ha integrado modelos predictivos de Inteligencia Artificial para anticipar enfermedades crónicas como insuficiencia cardíaca, EPOC y diabetes tipo 2. El desafío era claro: una creciente presión sobre hospitales, recursos limitados y demoras en la atención.
Con el uso de algoritmos de aprendizaje automático, los equipos médicos pudieron identificar patrones tempranos en historiales clínicos y señales de alerta antes invisibles. Esto permitió activar intervenciones preventivas, como visitas domiciliarias, telemedicina o ajustes en el tratamiento, evitando hospitalizaciones innecesarias.
Uno de los problemas iniciales fue la resistencia del personal clínico a confiar en los modelos. Para enfrentarlo, el NHS optó por transparencia en los algoritmos (modelos explicables) y entrenamientos conjuntos entre médicos e ingenieros. Como resultado, se mejoró la confianza y se aceleró la adopción.
2. Estonia: gestión del conocimiento automatizada en el Estado digital
Estonia, reconocido como uno de los países más digitalizados del mundo, ha desarrollado un sistema estatal basado en IA que automatiza decisiones administrativas. Desde licencias comerciales hasta beneficios sociales, gran parte de los trámites se realizan sin intervención humana.
La clave del éxito fue la construcción de un sistema de interoperabilidad de datos llamado X-Road, que permite que todas las agencias públicas compartan información de forma segura y estandarizada.
Uno de los desafíos fue mantener la confianza ciudadana ante la automatización de decisiones. Estonia implementó principios de “IA responsable”, asegurando la trazabilidad de cada decisión, interfaces simples para apelar decisiones automáticas y participación ciudadana en el diseño del sistema.
Hoy, más del 99% de los servicios públicos están disponibles en línea, con tiempos de respuesta promedio inferiores a 5 minutos. El país ha demostrado que es posible combinar automatización, eficiencia y transparencia en la gestión del conocimiento estatal.
3. Canadá: inteligencia de negocios para políticas laborales adaptativas
El Gobierno de Canadá, a través del Laboratorio de IA del Ministerio de Empleo, ha implementado soluciones basadas en IA para anticipar cambios en el mercado laboral y ajustar sus programas de formación.
El problema inicial era la rigidez de los programas laborales, que muchas veces no respondían a las necesidades emergentes de sectores como tecnología, minería o cuidado de personas. Con IA, el gobierno analizó grandes volúmenes de datos de empleo, rendimiento de programas anteriores, y tendencias del mercado para identificar dónde invertir en nuevas habilidades.
Se utilizaron modelos de análisis predictivo y procesamiento de lenguaje natural (PLN) para analizar encuestas, informes y publicaciones de empleo en tiempo real. Gracias a ello, se rediseñaron programas de capacitación, se mejoró la focalización de subsidios y se aumentó la empleabilidad en regiones con alto desempleo.
Un desafío fue la ética del uso de datos personales. Para abordarlo, el proyecto se diseñó con principios de privacidad por defecto, uso de datos anonimizados y evaluaciones de impacto ético en cada fase.
¿Qué aprendemos de estos casos?
Estos ejemplos muestran que implementar IA en la gestión del conocimiento no es simplemente una cuestión tecnológica. Requiere visión estratégica, gobernanza de datos, colaboración multidisciplinaria y una clara orientación al usuario o ciudadano.
En todos los casos, el éxito no fue inmediato: enfrentaron resistencia cultural, limitaciones técnicas y dilemas éticos. Sin embargo, con enfoque iterativo, apertura al aprendizaje y principios de IA responsable, lograron transformar procesos y mejorar la toma de decisiones en gran escala.
Desafíos y brechas
Aunque se ha avanzado en el uso de IA para mejorar la eficiencia del sector público, su integración profunda enfrenta desafíos técnicos y éticos:
- La dificultad de codificar conocimiento experto gubernamental en formatos que pueda usar una máquina.
- La necesidad de asegurar calidad, estructura y gestión eficiente de datos.
- Resistencia social y laboral a la automatización, especialmente cuando puede percibirse como reemplazo de personas.
- Falta de confianza de la ciudadanía en la toma de decisiones automatizadas.
Además, el uso de Inteligencia Artificial en el diseño y evaluación de políticas públicas sigue siendo escaso. La mayoría de las estrategias no incluye una participación ciudadana significativa ni mecanismos robustos de rendición de cuentas.
Incorporación de la IA en el estado
La incorporación de la IA en el Estado debe ir más allá de la eficiencia operativa. Requiere una visión estratégica centrada en principios éticos, transparencia institucional y confianza ciudadana. Tecnologías como los chatbots, si se integran de forma adecuada, pueden permitir interacciones más ricas, accesibles y efectivas entre gobierno y ciudadanía. Pero para lograrlo se necesita una arquitectura tecnológica robusta, una gobernanza clara y una participación activa de todos los actores del ecosistema digital público.