Los números clave
La adopción y regulación de la IA en el sector público está marcada por cifras que revelan tanto su potencial como los desafíos pendientes. Por ejemplo, en América Latina, solo alrededor del 30% de los procedimientos gubernamentales se realizan actualmente en línea, una cifra que contrasta con el ritmo global y que se ve agravada por el hecho de que aproximadamente el 40% de la población carece de acceso a banda ancha fija, según datos recientes. Esta brecha digital inicial complica la implementación equitativa de soluciones de IA.
No obstante, los casos de éxito en la región son convincentes. En Colombia, el uso de IA por parte de la agencia de defensa legal del gobierno ha permitido un ahorro que se estima en cerca del 1% del PIB anualmente durante ocho años. Otro ejemplo destacable es el estado de Ceará, Brasil, donde la aplicación de IA en el sistema judicial no solo redujo los tiempos de procesamiento a la mitad, sino que también mejoró el rendimiento del sistema en un 45% en un período de dos años. Estas cifras demuestran el poder transformador de la IA bien implementada. A nivel de investigación, ha habido un aumento significativo en las publicaciones sobre IA en el sector público de América Latina desde 2019, reflejando un creciente interés e inversión en el campo. Sin embargo, encuestas en la UE y el Reino Unido indican una clara desconfianza pública en la regulación de la tecnología avanzada, un sentimiento que probablemente resuene en otras regiones.
Análisis de la tendencia
La tendencia global hacia la integración de la IA en la gobernanza es innegable, impulsada por la promesa de mayor eficiencia, menores costos y servicios públicos más personalizados. Sin embargo, este impulso viene acompañado de una conciencia creciente sobre los "impactos epistémicos, materiales y fundacionales" que la IA generativa puede tener en los procesos democráticos, como señala la Harvard Kennedy School. Esto incluye la capacidad de la IA para afectar cómo los ciudadanos acceden a la información, toman decisiones informadas y la propia estabilidad de mecanismos democráticos fundamentales como las elecciones.
La discusión trasciende la mera automatización. Se trata de cómo los sistemas de IA pueden amplificar sesgos preexistentes en los datos de entrenamiento, llevando a decisiones discriminatorias en áreas críticas como la justicia, la seguridad social o la asignación de recursos. De ahí la insistencia en la necesidad de marcos éticos robustos que garanticen la equidad, la transparencia, la rendición de cuentas, la privacidad de los datos y la mitigación activa de los sesgos algorítmicos. La gobernanza de la IA ya no es una opción, sino una necesidad imperiosa para salvaguardar los valores democráticos.
Contexto regional
América Latina se encuentra en una fase crucial de desarrollo de marcos regulatorios de IA, a menudo inspirados en modelos globales como el de la Unión Europea. Esta adaptación es un testimonio del reconocimiento de los desafíos y oportunidades únicos de la región. Perú, por ejemplo, fue pionero al aprobar la Ley N° 31814 el 5 de julio de 2023, la primera ley de IA en la región, que establece directrices para promover el uso de la IA para el progreso económico y social. Otros países no se quedan atrás: Brasil, con su Proyecto de Ley nº 2.338/2023, y Chile, con un Proyecto de Ley que regula los Sistemas de Inteligencia Artificial, tienen propuestas avanzadas que contemplan niveles de riesgo y evaluaciones de impacto obligatorias. Colombia y México también cuentan con diversas iniciativas legislativas en marcha.
A pesar de estos avances, existe una implementación lenta en comparación con países desarrollados y China, y una notable falta de un mecanismo de coordinación regional unificado para la gobernanza de la IA. La tecnología se está aplicando en políticas públicas de salud, seguridad, educación e industria en países como Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Guatemala, Honduras, México y Perú, con la implementación de "regulatory sandboxes" y evaluaciones de transparencia algorítmica para probar soluciones en entornos controlados.
Sin embargo, la región enfrenta desafíos significativos. La falta de capacidad institucional, entornos regulatorios limitados, brechas considerables en datos e infraestructura digital, y una capacidad computacional restringida son obstáculos patentes. La calidad de los datos y la fragmentación regulatoria complican aún más el panorama. Además, se observa una dependencia de proveedores externos de IA, lo que puede limitar la soberanía tecnológica y el desarrollo local, y una participación a menudo limitada de la sociedad civil en la formulación de marcos legales. Sin un apoyo específico, las pequeñas y medianas empresas (PYMES) de América Latina corren el riesgo de ser desplazadas por grandes actores globales en el desarrollo de la IA, profundizando las desigualdades tecnológicas.
Perspectiva a futuro
El camino a seguir para la IA en el gobierno, especialmente en Latinoamérica, reside en un equilibrio delicado entre la innovación y la precaución. Beth Simone Noveck aboga por una gobernanza deliberada y un diseño responsable de la IA para fortalecer las instituciones democráticas, instando a invertir en la renovación democrática. Esta visión es secundada por expertos como Miguel Porrua del Banco Interamericano de Desarrollo, quien enfatiza que el éxito de la IA no se mide por la tecnología en sí, sino por su impacto real en el desarrollo y la mejora de la vida de las personas. Porrua ha expresado preocupación por la privacidad de los datos, la brecha digital y la rendición de cuentas poco clara, puntos clave para la región.
Adrianna Tan de Future Ethics AI insiste en la importancia de evaluar el nivel de riesgo y aplicar prácticas de seguridad, incluyendo la supervisión humana, especialmente en implementaciones de alto riesgo. Martin Skorczynski del GAO resume el desafío fundamental: "la tecnología no es la parte difícil. Decidir antes de construir cualquier cosa quién es responsable de lo que la tecnología añade: esa es la parte difícil." Esta idea resalta que los problemas son menos técnicos y más de gobernanza y responsabilidad. Alexis Bonnell de OpenAI recomienda que las agencias actualicen sus políticas de gobernanza de IA mensualmente y mantengan a "las personas en control" de los sistemas. Thiyagu Ramasamy de Anthropic, por su parte, ve grandes oportunidades en la modernización de sistemas heredados y la ciberseguridad, pero advierte que una adopción exitosa va más allá de solo proporcionar herramientas; requiere un cambio cultural y estructural. La integración de la IA en el gobierno latinoamericano dependerá de la capacidad de sus naciones para crear marcos éticos y legales que promuevan la innovación sin sacrificar la equidad y la confianza ciudadana, fomentando al mismo tiempo la capacidad y el talento local.
