IA
Por Luciano Crisafulli, director
de la Coalición de Ciudades por
la IA en Argentina (CIIAR)
El discurso sobre transformación digital en el sector público ha madurado. Ya no se trata sólo de adoptar tecnología, sino de gobernar con inteligencia. En este nuevo paradigma, la inteligencia artificial (IA) no es una promesa futurista, sino una herramienta estratégica que redefine la capacidad del Estado para alcanzar objetivos complejos, como los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Sin embargo, entre la fascinación por el algoritmo y la realidad institucional, persisten vacíos críticos que el enfoque GovTech puede ayudar a llenar.
IA y desarrollo sostenible: más allá de la eficiencia
Aplicar IA al desarrollo sostenible va mucho más allá de automatizar procesos o reducir costos. Implica habilitar al Estado para anticipar necesidades, distribuir recursos con mayor equidad y diseñar políticas públicas basadas en evidencia dinámica. Desde modelos predictivos de deserción escolar hasta algoritmos para la gestión inteligente del agua o la vigilancia ambiental, la IA permite que las decisiones públicas sean más precisas, oportunas y personalizadas.
Sin embargo, incorporar IA al servicio del desarrollo sostenible no puede entenderse como una simple mejora técnica, sino que exige una nueva gobernanza de datos, una cultura institucional basada en la interoperabilidad, y una comprensión ética del impacto algorítmico en la vida de las personas más vulnerables.
Obstáculos estructurales y dilemas éticos
De esta manera, la implementación de IA en el sector público enfrenta importantes restricciones. Muchas instituciones carecen de datos estructurados, talento especializado y marcos regulatorios adecuados. A ello se suma el riesgo de opacidad algorítmica, sesgos en los modelos de predicción y una posible concentración tecnológica en pocos proveedores, lo que puede generar nuevas formas de dependencia o exclusión.
El desafío no es menor: ¿cómo evitar que la IA profundice brechas sociales si los datos de entrenamiento están sesgados? ¿Qué ocurre cuando un modelo automatizado niega un subsidio o prioriza una intervención urbana sin mecanismos claros de apelación? La IA puede amplificar las capacidades del Estado, pero también sus errores y desigualdades si no se diseña con una ética pública robusta.
En este punto, el enfoque GovTech — como ecosistema de innovación público-privada, con startups cívicas, talento digital y políticas de datos abiertos — se convierte en un marco necesario.
GovTech como habilitador de IA cívica
A diferencia de los grandes proyectos tecnológicos tradicionales, el enfoque GovTech promueve soluciones modulares, escalables y centradas en el ciudadano. En lugar de plataformas monolíticas, impulsa algoritmos entrenados en problemas públicos concretos: prever la contaminación del aire, optimizar rutas de recolección de residuos, detectar fraudes en programas sociales o priorizar obras en territorios con riesgo climático.
Este ecosistema govtech puede articular a gobiernos, emprendedores, universidades y sociedad civil en torno a desafíos sostenibles, haciendo de la IA una herramienta de impacto, no solo de eficiencia. Además, facilita la incorporación de modelos de gobernanza algorítmica, auditoría cívica y marcos normativos que aseguren que el uso de IA sea transparente, justo y alineado con los valores democráticos y del desarrollo sostenible.
IA para el bien público: hacia una agenda estatal de inteligencia aplicada
El sector público necesita una estrategia de inteligencia artificial con foco en desarrollo sostenible, no solo como habilitador técnico, sino como instrumento de justicia distributiva y resiliencia institucional. Esto implica inversiones sostenidas en infraestructura de datos, alianzas GovTech con proveedores locales e internacionales, y marcos normativos que garanticen derechos ciudadanos en entornos digitales.
No se trata de tener más IA, sino de tener mejor IA: centrada en problemas reales de los ciudadanos, controlada democráticamente y alineada con los principios del desarrollo sostenible.
Imagen principal ilustrativa. Fuente: SasinParaksa, Getty Images.
