Inteligencia artificial y gobernanza de datos en la Administración Pública: sentando las bases para su integración a nivel corporativo
| Autor | Miquel Salvador |
| Cargo del Autor | Profesor titular de Universidad en el Departamento de Ciencias Políticas y Sociales. Universitat Pompeu Fabra |
| Páginas | 143-167 |
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CAPÍTULO 4
INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y GOBERNANZA DE
DATOS EN LA ADMINISTRACIÓN PÚBLICA:
SENTANDO LAS BASES PARA SU INTEGRACIÓN A
NIVEL CORPORATIVO
Miquel Salvador
Profesor titular de Universidad en el Departamento de Ciencias Políticas y Sociales
Universitat Pompeu Fabra.
1. INTRODUCCIÓN
En el contexto de la denominada Revolución 4.0 y la irrupción de las
tecnologías inteligentes (smart technologies) como el internet de las cosas o
el blockchain, la inteligencia artificial (IA) se apunta como una de las inno-
vaciones disruptivas llamadas a transformar radicalmente el comportamiento
de personas y de organizaciones.
Aunque la IA ha constituido el objeto de estudio desde múltiples disci-
plinas, todavía no cuenta con una definición universalmente aceptada (Grosz
et al., 2016). En una aproximación amplia, el concepto se asocia a sistemas
de computación capaces de recabar datos e información de diferentes fuentes,
pensar, aprender y actuar de acuerdo con unos objetivos vinculados a unos
algoritmos. A efectos de la investigación que se presenta se ha asociado el
concepto de IA al campo de la tecnología y las ciencias computacionales
(aunque con aportaciones de otros campos como la biología, la neurociencia,
la lingüística, la estadística, entre otros), que incluye una serie de técnicas
basadas en algoritmos y maquinas (software y hardware) con capacidad para
automatizar actividades, realizar operaciones análogas al aprendizaje y toma
REPENSANDO LA ADMINISTRACIÓN DIGITAL Y LA INNOVACIÓN PÚBLICA
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de decisiones, y evolucionar con o sin la intervención humana (Castro y New,
2016).
Las organizaciones del sector privado cuentan con una notable trayectoria
en el desarrollo y configuración de soluciones basadas en IA para mejorar
sus modelos de negocio y de relación con el entorno. Pero todavía no sucede
lo mismo en las organizaciones del sector público. Una demora que no deja
de sorprender teniendo en cuenta que la materia prima sobre la que trabaja
la IA son los datos y que precisamente las Administraciones Públicas son
organizaciones intensivas en su recolección y gestión. Probablemente ello se
deba, entre otras, a que el tipo de tratamiento que se da a este recurso de
información no resulta el más apropiado para su optimización a través de la
IA y el desarrollo de aplicaciones derivadas. Además, en la medida que los
datos contengan errores, sean incompletos, no estén sistematizados y no sean
íntegros, bajará la calidad de la información y ello dificultará la producción
de resultados fiables en base a ella.
El impulso externo, como el proveniente de organismos internacionales o
empresas de consultoría, además de la demanda ciudadana, están propiciando
avances y generando oportunidades para incorporar la IA a la actuación de
las organizaciones públicas (Desouza, 2018). En este contexto se identifican
tanto técnicas (como el aprendizaje automático — machine learning—, el
aprendizaje profundo — deep learning—, la realidad virtual, los sistemas
expertos, los algoritmos genéticos, las redes neuronales artificiales y la robó-
tica) como sus aplicaciones (para generar software — actuando en el mundo
virtual— y hardware — integrándose en algún tipo de dispositivo físico— de
cara a la automatización inteligente de las actividades) (Valle-Cruz et al.,
2019). La incorporación de estas soluciones de IA se orienta a transformar
los procesos de diagnóstico, formulación de alternativas, decisión, desarrollo
e implementación, seguimiento y evaluación de las políticas y servicios
públicos (Valle-Cruz et al., 2020; Thierer et al., 2017). El desarrollo de
experiencias puntuales que permiten visualizar potenciales y la existencia de
una cierta competencia por liderar esta innovación, también contribuyen a
estos avances. El surgimiento de soluciones vinculadas a determinados ámbi-
tos sectoriales (como salud, educación, seguridad, movilidad, entre otros)
ofrecen nuevas respuestas a problemas de política pública (Nikitas et al.,
2020; Qian Sun y Medaglia, 2019; Allam y Dhunny, 2019; Luckin et al.,
2016). Estas respuestas sectoriales adolecen, en muchas ocasiones, de plan-
teamientos centrados exclusivamente en su ámbito o departamento, sin gene-
rar sinergias ni apoyarse en una estrategia a nivel corporativo. Ello propicia
desarrollos desiguales que en ocasiones dificultan la integración de respues-
tas ante problemas complejos como los que enfrenta el sector público.
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