Año 1, núm. 10, mayo de 2026
ISSN 3122-3583
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Inteligencia artificial en el sector público: beneficios, desafíos y riesgos estratégicos
J. Ramón Gil-García *
Presentamos este análisis de lo que la IA puede —y no puede— hacer en el sector público: acelerar servicios, anticipar riesgos, liberar a los funcionarios de tareas rutinarias. Pero también advierte que sin calidad de datos, gobernanza sólida y liderazgo informado, la tecnología más prometedora puede convertirse en una nueva fuente de desigualdad.
Recientemente, la inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser un tema tecnológico altamente especializado a considerarse también un elemento central en el funcionamiento de los gobiernos. El reporte elaborado por el Center for Technology in Government (CTG) de la Universidad Estatal de Nueva York en Albany (1) subraya que la IA no es simplemente otra herramienta tecnológica, sino parte de una potencial transformación más amplia en la forma en que los gobiernos funcionan, toman decisiones y prestan servicios a la ciudadanía. Para los funcionarios públicos, esta distinción es fundamental, ya que la IA está redefiniendo los procesos administrativos, las expectativas de servicio y generando nuevas oportunidades, pero también conlleva importantes retos y riesgos para el gobierno y para la sociedad.
Uno de los puntos más importantes en esta discusión es traducir las capacidades tecnológicas en recomendaciones estratégicas para tomadores de decisiones en el sector público. Por tanto, la IA no debe ser tratada como una innovación aislada, sino que debe situarse en contextos institucionales, organizacionales y de política pública específicos. Esto es especialmente relevante para líderes gubernamentales que deben tomar decisiones estratégicas sin necesariamente contar con una formación técnica especializada.
Los funcionarios públicos deben abordar la IA no como una adquisición puntual, sino como una capacidad estratégica de largo plazo que evolucionará de forma significativa en los próximos cinco o diez años.
Una de las ideas centrales en el debate es que la IA debe entenderse como parte de un ecosistema más amplio de tecnologías cognitivas: aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, análisis predictivo e IA generativa. Estos sistemas están diseñados para procesar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y apoyar o automatizar la toma de decisiones. En la práctica, muchos sistemas gubernamentales ya incorporan algunas de estas capacidades, aunque no siempre se etiqueten explícitamente como IA, lo cual no es correcto desde un punto de vista de transparencia con el ciudadano.
Esta perspectiva tiene implicaciones importantes. Sugiere que la adopción de IA no es una decisión única ni un proyecto aislado, sino un proceso continuo de integración de capacidades tecnológicas y analíticas en sistemas de información y flujos de trabajo existentes. Las decisiones sobre infraestructura digital, gestión de datos y prestación de servicios están cada vez más ligadas a decisiones sobre la implementación y uso de herramientas de IA. Los funcionarios públicos deben abordar la IA no como una adquisición puntual, sino como una capacidad estratégica de largo plazo que evolucionará de forma significativa en los próximos cinco o diez años.
Beneficios potenciales del uso de la IA en el gobierno
Uno de los beneficios más visibles e inmediatos de la IA en el gobierno es su potencial para mejorar la prestación de servicios públicos. Los sistemas basados en IA pueden gestionar interacciones rutinarias con la ciudadanía, proporcionando respuestas rápidas y relativamente consistentes en cualquier momento del día. Esto resulta particularmente valioso en entornos con alta demanda de servicios, donde los modelos tradicionales de atención resultan insuficientes.
En este contexto, herramientas como los asistentes conversacionales y los sistemas automatizados pueden reducir tiempos de espera, mejorar la accesibilidad y ampliar la disponibilidad de los servicios más allá de los horarios habituales. Desde una perspectiva gerencial, esto representa un cambio significativo en la forma de prestar servicios públicos: en lugar de depender exclusivamente de la interacción humana o de información estática en los sitios de internet del gobierno, las instituciones pueden desplegar sistemas escalables que mantengan la calidad mientras absorben variaciones en la demanda.
Al mismo tiempo, la introducción de IA puede modificar sustancialmente el papel de los servidores públicos. En lugar de centrarse en consultas rutinarias, los empleados gubernamentales pueden concentrarse en tareas más complejas y de mayor valor. Esta redistribución del trabajo tiene el potencial de mejorar tanto la eficiencia como la satisfacción laboral, siempre que se gestione adecuadamente.
Otro beneficio potencial es la capacidad de la IA para fortalecer la toma de decisiones mediante el análisis de datos. Los gobiernos generan enormes cantidades de información, pero históricamente gran parte ha sido subutilizada. Los sistemas de IA pueden identificar patrones y tendencias que informan tanto decisiones operativas como políticas públicas a largo plazo.
Esta capacidad podría facilitar una transición de un enfoque reactivo a uno proactivo: los modelos predictivos pueden anticipar necesidades de servicios, identificar riesgos o detectar anomalías antes de que se conviertan en problemas mayores. En ámbitos como infraestructura, salud pública o servicios sociales, esto puede traducirse en intervenciones gubernamentales más oportunas y eficaces. Sin embargo, aprovechar este potencial depende de la calidad de los datos y de la capacidad de integrar herramientas analíticas en los procesos existentes, lo que no siempre es fácil o factible.
Los sistemas de IA aprenden de datos históricos y pueden reproducir o amplificar desigualdades existentes. En áreas sensibles como justicia o servicios sociales, esto puede traducirse en resultados discriminatorios que socavan la confianza pública.
Las ganancias en eficiencia suelen ser también una de las principales motivaciones para adoptar IA. La automatización puede reducir significativamente el tiempo y los recursos necesarios para tareas administrativas rutinarias. Procesos como la revisión de documentos, la determinación de elegibilidad o la gestión de expedientes pueden optimizarse mediante sistemas inteligentes, generando resultados más rápidos y consistentes.
Sin embargo, es cada vez más aceptado que no debe limitarse la visión de la IA a la reducción de costos. Si bien la eficiencia es importante, el objetivo más amplio debe ser la creación de valor público. Servicios personalizados o herramientas avanzadas de simulación representan posibles cambios significativos en la manera en que opera el gobierno. Esto implica que el éxito de las iniciativas de IA debe evaluarse no solo en términos de eficiencia, sino también en su impacto sobre la calidad del servicio, la equidad y los resultados para la sociedad.
Desafíos y riesgos derivados del uso de la IA en el gobierno
A pesar de su potencial, la adopción de IA en el sector público presenta desafíos muy importantes. Uno de los más significativos es la brecha entre la complejidad tecnológica y la capacidad organizacional: muchas instituciones carecen de las habilidades, recursos o estructuras necesarias para implementar soluciones de IA de manera efectiva.
Este problema se agrava por la complejidad de integrar la IA en sistemas existentes. Los entornos tecnológicos gubernamentales suelen estar dominados por sistemas antiguos, algunas veces tecnológicamente obsoletos, que no son fácilmente compatibles con tecnologías modernas. La implementación de IA puede requerir inversiones considerables en modernización, así como una planificación cuidadosa para garantizar la interoperabilidad en el corto y largo plazos.
Otro reto crítico es la calidad de los datos. Los sistemas de IA dependen de información precisa, consistente y bien gobernada. En muchos contextos públicos, los datos están fragmentados entre distintas dependencias, almacenados en formatos incompatibles o sujetos a estándares muy diferentes. Sin abordar estos problemas, los sistemas de IA pueden generar resultados poco confiables o sesgados que exacerben las disparidades económicas y sociales existentes.
Uno de los temas más importantes relacionados con el uso de IA en el sector público son los riesgos éticos y sociales, que adquieren relevancia particular debido al impacto directo que las decisiones gubernamentales tienen sobre la mayoría de la población. El sesgo en los sistemas de IA es una preocupación central: dado que estos sistemas aprenden de datos históricos, pueden reproducir o incluso amplificar desigualdades existentes. En áreas sensibles como justicia o servicios sociales, esto puede traducirse en resultados discriminatorios que afectan la vida de muchas personas y socavan la confianza pública.
La falta de transparencia es otro problema. Muchos sistemas de IA operan como “cajas negras”, lo que dificulta entender cómo se toman las decisiones y complica la rendición de cuentas y la legitimidad. También existen preocupaciones importantes en materia de privacidad: el uso de grandes volúmenes de datos personales plantea interrogantes sobre su recolección, almacenamiento y uso. Los gobiernos deben equilibrar los beneficios del análisis de datos con la protección de los derechos individuales.
Para los funcionarios públicos, la pregunta no debería ser si deben adoptar IA, sino cómo hacerlo de manera responsable y efectiva.
Finalmente, existe el riesgo de depender excesivamente de la automatización. La IA debe complementar, no sustituir, el juicio humano, especialmente en contextos complejos o de alto impacto.
Algunas recomendaciones
La adopción exitosa de la IA en el sector público depende, en última instancia, de una gobernanza efectiva. La IA no es solo un tema técnico, sino estratégico y organizacional: los directivos deben adoptar una visión integral que considere la interacción entre tecnología, capacidad organizacional, calidad de los datos y contexto institucional. Un aspecto clave es reconocer que no existe una solución única para todas las organizaciones, por lo que las estrategias deben adaptarse a cada contexto específico. Además, se recomienda un enfoque iterativo: iniciar con proyectos piloto, aprender de la experiencia y escalar gradualmente permite reducir riesgos y mejorar resultados.
Es fundamental desarrollar capacidades en múltiples dimensiones. La infraestructura técnica, los procesos organizacionales y los marcos normativos deben evolucionar de manera coordinada, lo que requiere colaboración tanto interna como externa. Esto incluye fortalecer la alfabetización en IA en toda la organización: los directivos, en particular, necesitan contar con conocimientos suficientes para tomar decisiones informadas, evaluar impactos y alinear la tecnología con los objetivos institucionales.
La incorporación de la IA tiene también implicaciones profundas para la fuerza laboral del sector público. Si bien la automatización puede reducir la carga de tareas repetitivas, también genera una demanda de nuevas habilidades: el personal debe ser capaz de comprender, interpretar y supervisar sistemas de IA, incluso si no participa directamente en su desarrollo. Gestionar esta transición requiere comunicación clara, planeación anticipada y apoyo continuo al personal.
Finalmente, es fundamental evaluar el nivel de preparación organizacional, incluyendo datos, infraestructura y capacidades humanas, para identificar brechas y orientar inversiones. La selección de casos de uso debe ser estratégica, priorizando aquellos con mayor impacto potencial. Es también indispensable establecer marcos de gobernanza que incluyan principios éticos, mecanismos de rendición de cuentas y supervisión adecuada.
Comentarios finales
La inteligencia artificial representa una fuerza transformadora en el sector público, con el potencial de mejorar servicios, optimizar decisiones y generar nuevo valor público. Sin embargo, también introduce desafíos y riesgos complejos que requieren consideración cuidadosa. El éxito no depende únicamente de la tecnología, sino del liderazgo, la capacidad organizacional, el marco normativo y el compromiso con principios éticos.
Para los funcionarios públicos, la pregunta no debería ser si deben adoptar IA, sino cómo hacerlo de manera responsable y efectiva. Esto implica innovar con responsabilidad social, aprovechando las capacidades de la IA sin comprometer los valores fundamentales del servicio público. Fomentar el aprendizaje, fortalecer las capacidades organizacionales y priorizar el valor público permitirá que la IA se convierta en una herramienta para la transformación positiva del gobierno, y no en una fuente de nuevos riesgos para la sociedad.
* Profesor e investigador del Rockefeller College of Public Affairs and Policy y del Center for Technology in Government de la Universidad Estatal de Nueva York
Referencias:
(1) Huang, Zong-Xian; Cook, Meghan E.; Gil-García, J. Ramón y Pardo, Theresa A. (2023). Artificial Intelligence (AI) and Public Managers: Key Questions and Recommended Actions. Albany, NY: The Research Foundation for the State University of New York.
