La inteligencia artificial como aliada de la gestión pública

Todos asociamos la burocracia con largas filas, trámites interminables y expedientes que pasan de escritorio en escritorio antes de resolverse. Para muchos ciudadanos, tratar con una institución pública es invertir horas de espera y mucha, mucha paciencia. 

Esta percepción, que durante décadas nos pareció que nunca cambiaría, está comenzando a hacerlo debido a la inteligencia artificial (IA), la cual, según algunos hechos, puede convertir gobiernos lentos en administraciones más ágiles, transparentes y cercanas a la ciudadanía.

Un antes y un después en la experiencia ciudadana

Hace apenas unos años, realizar un trámite sencillo, como renovar una licencia o solicitar un certificado, podía tomar varias idas y venidas. Actualmente, en algunos países, esos procesos pueden quedar en minutos mediante chatbots que responden dudas al instante o sistemas que verifican documentos de forma automática.

En Estonia, país considerado pionero en gobierno digital, los ciudadanos pueden realizar casi cualquier trámite en línea y, en algunos casos, hasta resolver disputas menores con la ayuda de un sistema de IA que da resoluciones legales. 

La IA como motor de eficiencia en la gestión pública

La IA no sólo es un arma contra la burocracia, en realidad, tiene un potencial enorme para transformar la toma de decisiones en el sector público:

• Análisis predictivo en políticas sociales

Uno de los grandes retos de cualquier gobierno es detectar a tiempo qué comunidades están en mayor riesgo de vulnerabilidad: pobreza extrema, inseguridad alimentaria o falta de acceso a servicios básicos. Eso antes dependía de censos, encuestas periódicas o registros administrativos que tardaban en actualizarse.

El caso de Chile

En los últimos años, Chile ha comenzado a aplicar inteligencia artificial y modelos predictivos para anticipar estas situaciones. ¿Cómo?

• Se integran bases de datos sociales y territoriales (como ingresos, empleo, escolaridad, acceso a salud, vivienda o seguridad).
• Con algoritmos de aprendizaje automático, el sistema detecta patrones de riesgo que no son tan evidentes a simple vista. Por ejemplo: colonias donde se cruzan altas tasas de desempleo, bajo rendimiento escolar y carencia de servicios básicos.

Gracias a estas herramientas, las instituciones pueden:

• Focalizar mejor los recursos públicos, destinando subsidios, programas sociales o becas a las zonas con mayor riesgo antes de que los problemas se profundicen.
• Anticipar escenarios futuros, como el aumento de la deserción escolar o el crecimiento de asentamientos informales.
• Evaluar políticas en tiempo real, midiendo el impacto de un programa y ajustándolo con rapidez.

Un caso citado en medios especializados es el del Ministerio de Desarrollo Social y Familia de Chile, el cual, con apoyo de universidades y centros de investigación, ha impulsado proyectos de analítica avanzada para mejorar la focalización de transferencias y beneficios. E.

• Gestión de emergencias

Japón es uno de los países más expuestos a desastres naturales como terremotos, tsunamis y tifones. Para enfrentar este reto, ha apostado por la incorporación de inteligencia artificial en sus sistemas de prevención y respuesta para anticiparse a los eventos y reducir al mínimo los daños.

En los últimos años, organismos como la Japan Meteorological Agency han desarrollado plataformas basadas en IA que procesan millones de datos en tiempo real. ¿Cómo?

• Se integran redes de sensores sísmicos y climáticos distribuidos en todo el país.
• Con algoritmos de aprendizaje automático, el sistema analiza patrones de actividad telúrica y meteorológica para estimar magnitudes, trayectorias e impactos.

Gracias a estas herramientas, las autoridades pueden:

• Emitir advertencias con segundos de anticipación, suficientes para detener trenes, evacuar edificios o suspender operaciones industriales.
• Planificar de manera preventiva el despliegue de brigadas, la apertura de refugios y la distribución de suministros.
• Optimizar recursos, concentrando la ayuda en las zonas donde se prevé mayor afectación.

Un caso reconocido es el del sistema Earthquake Early Warning, que utiliza IA para calcular la intensidad de un sismo segundos después de detectado, enviando alertas inmediatas a millones de personas. Asimismo, empresas tecnológicas como Fujitsu han desarrollado modelos que combinan imágenes satelitales y datos históricos para anticipar deslizamientos de tierra y el impacto de tifones.

• Optimización de recursos de salud

La pandemia de COVID-19 puso a prueba la capacidad de los sistemas de salud en todo el mundo. En este escenario, la inteligencia artificial se convirtió en un recurso clave para apoyar la toma de decisiones y evitar el colapso hospitalario. ¿Cómo?

• Se integraban datos epidemiológicos en tiempo real, como número de contagios, hospitalizaciones y evolución de pacientes.
• Los algoritmos de aprendizaje automático analizaban tendencias y generaban proyecciones de demanda de camas y respiradores con días o semanas de anticipación.

Gracias a los modelos generados, las autoridades lograron:

• Planificar mejor la capacidad hospitalaria, habilitando áreas adicionales de atención antes de que se saturaran.
• Optimizar la distribución de insumos críticos, evitando que algunos hospitales quedaran sin equipos mientras otros tenían excedentes.
• Mejorar la coordinación interinstitucional, facilitando decisiones conjuntas entre ministerios de salud, hospitales y centros de emergencia.

Un caso destacado fue el de España, donde modelos de IA ayudaron a predecir el número de pacientes críticos y ajustar la disponibilidad de respiradores en distintas regiones. De manera similar, en Estados Unidos, varias universidades colaboraron con autoridades locales para desarrollar tableros de predicción que orientaban el traslado de recursos médicos. 

De esta manera, la IA ayudó a pasar de una gestión reactiva a una gestión preventiva, en la que los gobiernos se adelantaban a los picos de demanda. Esta experiencia dejó una gran lección: el aprovechamiento inteligente de recursos de salud salva vidas en situaciones de crisis y además puede convertirse en un modelo permanente para mejorar los sistemas sanitarios.

Nuevas formas de participación ciudadana

Por último, es necesario subrayar que la buena gobernanza también conlleva eficiencia administrativa y cercanía con la ciudadanía. La IA está abriendo caminos para mejorar ese vínculo:

• Plataformas que analizan millones de comentarios en redes sociales para identificar preocupaciones comunes.
• Herramientas de lenguaje natural que procesan consultas en diferentes idiomas o lenguas indígenas, haciendo más inclusiva la comunicación.
• Espacios de participación digital que utilizan IA para organizar y sintetizar propuestas ciudadanas en procesos de consulta pública.

Retos y dilemas éticos

No obstante, incorporar IA en la gestión pública también plantea desafíos serios:

• Protección de datos personales: el uso de información ciudadana requiere salvaguardas sólidas para evitar abusos.
• Sesgos algorítmicos: si los datos con los que se entrena un sistema son incompletos o discriminatorios, las decisiones resultantes también lo serán.
• Transparencia: la ciudadanía debe entender cómo funciona un algoritmo que influye en decisiones de interés público.
• Brecha digital: no todos los ciudadanos tienen el mismo acceso a tecnología, lo que puede generar desigualdades.

Para superar estos retos hay que combinar la innovación con principios éticos, marcos legales robustos y una cultura institucional de rendición de cuentas.

La burocracia, con su carga de trámites y lentitud, ya no tiene que ser el rostro inevitable de la gestión pública. La inteligencia artificial ofrece la oportunidad de reinventar la relación entre ciudadanos y gobierno. Un ejemplo muy claro aquí en México es el trámite de la cédula profesional, el cual hoy en día es totalmente electrónico. Basta con subir los documentos solicitados y hacer el pago para tenerla en cuestión de minutos. Muchos recién egresados y titulados lo agradecen. Tú, ¿has salido beneficiado de esta relación?