IA confiable: la clave para que los gobiernos de América Latina sean más eficientes, transparentes y resilientes

^{Por: Nathalie Díaz Acosta, periodista de Revista C-level}  

La inteligencia artificial (IA) dejó de ser una conversación exclusiva del sector privado. Hoy, gobiernos de todo el mundo están explorando cómo utilizar datos, analítica avanzada e inteligencia artificial para mejorar la prestación de servicios, optimizar recursos públicos, anticipar riesgos y fortalecer la confianza ciudadana.

Sin embargo, el verdadero desafío ya no consiste en experimentar con herramientas tecnológicas o desarrollar pilotos aislados. El reto está en convertir la IA en una capacidad institucional sostenible, capaz de trascender los ciclos políticos y generar valor público tangible.

Para Marcelo Laranjeira, Latin America Public Sector Leader de SAS, América Latina se encuentra en un momento decisivo: pasar de la fascinación por la tecnología a la construcción de gobiernos más inteligentes, eficientes y resilientes. Una transformación que, según explica, solo será posible si los países fortalecen la calidad de sus datos, la gobernanza tecnológica y la supervisión humana sobre los procesos automatizados.

La inteligencia artificial en el sector público entró en una nueva etapa

Durante los últimos años, la IA se popularizó gracias a herramientas generativas que acercaron esta tecnología a millones de personas. Sin embargo, en el sector público el escenario es diferente.

"Estamos en un momento de transición. Los gobiernos entendieron que necesitan estar cerca de la inteligencia artificial, pero también comprendieron que trabajan con datos sensibles y que deben garantizar seguridad, continuidad institucional y transparencia", explica Laranjeira.

La diferencia fundamental radica en que las decisiones gubernamentales tienen un impacto directo sobre millones de ciudadanos. Por esta razón, una solución basada en IA no puede limitarse a ofrecer respuestas rápidas; debe demostrar cómo llegó a ellas, cuáles datos utilizó y bajo qué criterios operó.

Este enfoque coincide con los hallazgos del estudio Reimagining the Future of Public Sector Productivity, desarrollado por Economist Impact y patrocinado por SAS, que identifica una creciente apuesta de los gobiernos por tecnologías que permitan mejorar la productividad, responder a mayores demandas ciudadanas y enfrentar desafíos complejos relacionados con seguridad, salud, sostenibilidad y confianza institucional.

¿Qué significa una inteligencia artificial confiable?

Uno de los conceptos que más fuerza está tomando en el debate global es el de "IA confiable".

Para Laranjeira, la confianza no se construye únicamente sobre la precisión de los algoritmos.

"La inteligencia artificial debe trabajar con información contextualizada y alineada con la realidad de cada país. No puede generar recomendaciones desconectadas de los procesos, regulaciones o necesidades específicas de un gobierno", afirma.

Esto implica que los sistemas deben ser:

• Explicables y auditables.
• Trazables en cada etapa de su funcionamiento.
• Alimentados por datos de calidad.
• Supervisados permanentemente por personas.
• Alineados con marcos de gobernanza claros.

La confianza, en otras palabras, se convierte en un activo tan importante como la propia tecnología.

El verdadero reto no está en la IA: está en los datos

Aunque gran parte de la conversación pública gira alrededor de modelos, agentes inteligentes y automatización, SAS identifica un desafío mucho más profundo: la preparación de los datos.

"La IA pública no empieza en el algoritmo; empieza en los datos", sostiene Laranjeira.

Gobiernos de toda la región enfrentan problemas similares: información fragmentada, sistemas que no se comunican entre sí, procesos manuales y dificultades para compartir datos entre entidades.

Sin una base sólida de información, cualquier iniciativa de inteligencia artificial corre el riesgo de producir resultados poco confiables o difíciles de escalar.

Por eso, desde la perspectiva de SAS, la construcción de una estrategia de IA para el sector público debe comenzar por fortalecer la interoperabilidad, la calidad de los datos y los mecanismos de gobernanza institucional.

Cómo la IA puede transformar la productividad del Estado

Cuando se habla de productividad gubernamental, la conversación suele enfocarse en reducción de costos. Sin embargo, la visión de SAS es mucho más amplia.

La productividad en el sector público significa mejorar la experiencia de los ciudadanos, reducir tiempos de respuesta, anticipar necesidades y liberar capacidad operativa para que los servidores públicos puedan concentrarse en tareas de mayor valor.

En la práctica, esto puede traducirse en:

• Atención más rápida a los ciudadanos.
• Procesos administrativos más ágiles.
• Mejor asignación de recursos públicos.
• Mayor capacidad de planificación.
• Toma de decisiones basada en evidencia.

El estudio de Economist Impact revela que el 52 % de los funcionarios consultados considera que la inteligencia artificial tendrá un impacto significativo o crítico en la productividad de sus organizaciones durante los próximos tres años. Así mismo, el 66 % ya explora casos de uso relacionados con analítica predictiva y el 54 % analiza aplicaciones vinculadas con ciberseguridad, prevención de fraude y monitoreo de amenazas.

Analítica predictiva, fraude y ciberseguridad: los casos de uso con mayor impacto

Más allá de los asistentes conversacionales, la mayor oportunidad para los gobiernos podría encontrarse en la capacidad de anticipar riesgos.

La analítica avanzada permite identificar anomalías, detectar comportamientos sospechosos, optimizar la asignación de recursos y fortalecer los sistemas de control.

Según Laranjeira, estas capacidades pueden utilizarse para:

• Prevenir fraude fiscal.
• Detectar irregularidades presupuestales.
• Monitorear infraestructura crítica.
• Fortalecer la ciberseguridad.
• Identificar patrones de corrupción.
• Mejorar la focalización de programas sociales.

"La tecnología por sí sola no elimina problemas estructurales como la corrupción o el fraude, pero sí fortalece significativamente la capacidad de detección, monitoreo y trazabilidad", señala.

La transparencia de los datos como motor de desarrollo económico

Uno de los planteamientos más interesantes de Laranjeira es que los datos públicos no solo sirven para mejorar la gestión gubernamental; también pueden convertirse en una plataforma para impulsar el crecimiento económico.

Desde información demográfica hasta tendencias educativas, estadísticas de salud o comportamiento de los mercados, los datos gubernamentales pueden ayudar a emprendedores, empresas y organizaciones a desarrollar nuevos productos, identificar oportunidades de negocio y anticipar cambios de mercado.

"Los datos son la materia prima para crear país", asegura. 

En este escenario, la inteligencia artificial funciona como una capa adicional de análisis capaz de transformar grandes volúmenes de información en proyecciones, escenarios y recomendaciones que faciliten la toma de decisiones tanto en el sector público como en el privado.

IA agéntica: el próximo paso de la transformación pública

Otra de las tendencias destacadas por SAS es la evolución hacia modelos de IA agéntica. A diferencia de los sistemas tradicionales, estos agentes pueden ejecutar tareas, activar flujos de trabajo y asistir procesos complejos de manera autónoma bajo parámetros previamente definidos.

No obstante, Laranjeira insiste en que esta evolución exige mayores niveles de control y supervisión.

"A medida que la inteligencia artificial gana capacidad de acción, también aumenta la necesidad de gobernanza, trazabilidad y rendición de cuentas", advierte.

Por ello, SAS ha centrado parte de su estrategia de innovación en soluciones que permitan a las organizaciones mantener visibilidad y control sobre el comportamiento de los modelos, incluso cuando operan a gran escala.

¿La IA reemplazará a los funcionarios públicos?

La pregunta aparece en prácticamente todas las conversaciones sobre inteligencia artificial.

La respuesta de Laranjeira es contundente: no se trata de reemplazar personas, sino de potenciar capacidades.

"La inversión en educación es el tema más importante. Las actividades repetitivas cambiarán, pero las personas deberán enfocarse en tareas que requieran más conocimiento, análisis y criterio humano", sostiene.

Para SAS, el futuro del trabajo en el sector público dependerá de la capacidad de formar talento capaz de convivir con la inteligencia artificial, aprovechar sus capacidades y utilizarla como una herramienta para generar mayor impacto social.

En esa línea, la compañía impulsa iniciativas educativas, programas con universidades, formación para estudiantes y proyectos como Data for Good, orientados a fortalecer capacidades en áreas como salud, educación y desarrollo social.

El desafío para América Latina: construir una visión de Estado

Más que un problema tecnológico, el principal desafío para la región parece ser institucional.

Laranjeira evita hablar de errores y prefiere enfocarse en una necesidad urgente, la de construir estrategias de largo plazo.

"No importa la orientación de los gobiernos. Lo importante es crear proyectos tan sólidos que puedan trascender los cambios políticos y seguir generando valor para los ciudadanos", afirma.

En un contexto marcado por restricciones presupuestales, demandas ciudadanas crecientes y una acelerada evolución tecnológica, la inteligencia artificial podría convertirse en uno de los principales catalizadores de modernización estatal.

Pero para que eso ocurra, la región deberá avanzar más allá de la experimentación.

La verdadera oportunidad está en construir una inteligencia artificial confiable, sustentada en datos de calidad, gobernanza robusta, supervisión humana y una visión compartida de desarrollo. Porque, al final, el futuro de la IA en el sector público no se trata únicamente de tecnología. Se trata de fortalecer la capacidad de los gobiernos para tomar mejores decisiones y generar mayor bienestar para la sociedad.