Esta publicación fue escrita por Julie Michlal, asociada senior de la práctica de Digital, Datos e IA de PUBLIC.

  • El problema: los organismos gubernamentales del Reino Unido han tardado en desarrollar estrategias y adoptar capacidades de IA. Esto se debe en parte a una falta de claridad práctica sobre cómo experimentar, evaluar e identificar de manera segura y efectiva oportunidades para integrar tecnologías de IA emergentes.
  • Por qué es importante: La integración segura y eficaz de la IA en todo el gobierno tiene el potencial de minimizar las cargas administrativas, mejorar la toma de decisiones y mejorar la prestación de servicios públicos.
  • La solución: la adopción de la IA en el gobierno se puede facilitar a través de orientación y marcos que brinden a los funcionarios públicos conocimientos prácticos sobre cómo identificar oportunidades para integrar la IA, evaluar y minimizar los riesgos y desarrollar planes de implementación por fases vinculados a líneas de propiedad claras que permitan la evaluación y iteración.

En una era de transformación digital, la inteligencia artificial (IA) se destaca como una fuerza revolucionaria en varios sectores, incluidas las operaciones gubernamentales. Sin embargo, en el Reino Unido, el ritmo al que los organismos gubernamentales están adoptando la IA sigue siendo lento. Un informe de la Oficina Nacional de Auditoría del Reino Unido revela que solo una minoría se ha aventurado a implementar tecnologías de IA o a diseñar una estrategia integral de IA. Esta brecha entre la adopción potencial y real subraya la necesidad urgente de desmitificar las oportunidades de la IA para mejorar la prestación de servicios públicos y abordar los obstáculos en su camino. Este artículo profundiza en el poder transformador de la IA para las operaciones gubernamentales, señala los desafíos para su adopción y establece recomendaciones para guiar a las agencias gubernamentales hacia una integración efectiva de la IA, con el objetivo de hacer que los servicios públicos sean más eficientes y accesibles.

**Oportunidades de IA en el sector público**

La tecnología de IA alberga un inmenso potencial para revolucionar las operaciones gubernamentales, desde la toma de decisiones hasta la prestación de servicios. Esta sección explora aplicaciones de IA establecidas y emergentes que prometen mejoras significativas en la eficiencia y eficacia del sector público.

  1. Análisis

Las capacidades analíticas de la IA pueden afectar profundamente la forma en que los organismos gubernamentales toman decisiones y comprenden datos complejos. A través de técnicas como el aprendizaje automático y el análisis predictivo, la IA puede examinar vastos conjuntos de datos para identificar patrones, tendencias y conocimientos que podrían eludir a los analistas humanos.

Aplicación de ejemplo: programas de bienestar social

La IA se puede utilizar para analizar datos socioeconómicos de diversos grupos demográficos para identificar comunidades que necesitan apoyo, predecir la demanda futura de programas de bienestar social y optimizar la asignación de recursos. Esto puede ayudar a adaptar las intervenciones de manera más efectiva y a pronosticar las necesidades futuras basándose en indicadores socioeconómicos cambiantes, permitiendo así un apoyo más proactivo y específico.

  1. Automatización de procesos

La automatización robótica de procesos (RPA) y los sistemas impulsados ​​por IA pueden automatizar tareas rutinarias y repetitivas que consumen mucho tiempo para los empleados humanos. Esto no sólo acelera los procesos sino que también reduce los errores, liberando al personal para que pueda centrarse en actividades más complejas y de valor añadido.

Aplicación de ejemplo: procesamiento de documentos y solicitudes

Las agencias gubernamentales a menudo se ocupan de grandes volúmenes de procesamiento de documentos, desde la solicitud

formularios para pasaportes y licencias de conducir hasta declaraciones de impuestos. La IA puede automatizar la extracción, verificación y procesamiento de información de estos documentos. Por ejemplo, el procesamiento de solicitudes de beneficios se puede acelerar utilizando IA para verificar automáticamente la elegibilidad de los solicitantes en función de la documentación proporcionada, lo que reduce significativamente los tiempos de espera para los ciudadanos y los costos operativos para el gobierno.

💬 Déjale saber al autor lo que piensas sobre el papel de la IA en la transformación de las operaciones gubernamentales dejando un comentario a continuación.

  1. Generación de contenido

La IA puede ayudar a generar y personalizar contenido para la comunicación del sector público, haciéndolo más relevante y accesible para diferentes segmentos de la población. El procesamiento del lenguaje natural (PNL) y la IA generativa pueden crear material informativo, responder a consultas públicas e incluso adaptar el contenido educativo a las necesidades individuales.

Aplicación de ejemplo: resúmenes de reuniones del consejo

Después de una reunión del consejo, las herramientas de inteligencia artificial pueden generar rápidamente resúmenes que destacan decisiones clave, próximos proyectos y debates importantes. Estos resúmenes pueden estar disponibles en el sitio web del gobierno local y distribuirse a través de boletines, lo que facilita que los residentes se mantengan informados sobre la gobernanza local sin tener que examinar largas actas de reuniones.

Barreras para la adopción de la IA en el sector público

A pesar de la promesa de la IA, varios obstáculos impiden su adopción a gran escala en entornos gubernamentales. Esta sección explora estos desafíos, incluidos problemas de datos, limitaciones tecnológicas, preparación de la fuerza laboral y cuellos de botella en los procedimientos, y proporciona ideas para superar estos obstáculos.

  1. Datos

La base de cualquier sistema de IA son los datos. Su estandarización, interoperabilidad y calidad son fundamentales para desarrollar soluciones de IA que sean a la vez efectivas y confiables.

  • Estandarización de datos: Garantizar que los datos de diferentes sistemas y fuentes cumplan con estándares comunes es crucial para que los sistemas de IA interpreten y utilicen la información con precisión. La estandarización facilita la integración perfecta de los datos, lo que permite un análisis más completo y conocimientos más precisos.
  • Interoperabilidad de datos: se refiere a la capacidad de diferentes sistemas informáticos y software para intercambiar, comprender y utilizar información sin problemas. En el contexto del gobierno, la interoperabilidad permite una colaboración eficiente entre departamentos y agencias, lo que conduce a servicios públicos cohesivos y unificados.
  • Calidad de los datos: los datos de alta calidad son precisos, completos y oportunos, lo que los hace esenciales para entrenar modelos de IA confiables. La mala calidad de los datos puede dar lugar a predicciones inexactas y sesgos, lo que socava la eficacia de las soluciones de IA y conduce potencialmente a una toma de decisiones errónea.
  1. Tecnología

La infraestructura tecnológica dentro de la cual opera la IA incluye no sólo el hardware y el software, sino también los principios de diseño que hacen que las herramientas de IA sean accesibles y efectivas.

  • Sistemas tecnológicos modernos: Se necesitan infraestructuras tecnológicas actualizadas para soportar los complejos requisitos de cálculo y procesamiento de datos de la IA. Invertir en sistemas modernos garantiza escalabilidad, seguridad y eficiencia en las implementaciones de IA.
  • Sistemas fáciles de usar: las interfaces a través de las cuales los usuarios interactúan con las tecnologías de IA deben ser intuitivas y accesibles. Esto garantiza que todos los usuarios, independientemente de su experiencia técnica, puedan beneficiarse de las herramientas y servicios de IA, mejorando así la adopción y el impacto.
  1. Gente

El éxito de las iniciativas de IA depende en gran medida de las personas que las desarrollan, gestionan y utilizan. Las habilidades técnicas y una visión estratégica son esenciales para aprovechar todo el potencial de la IA.

  • Habilidades y capacidades técnicas: crear una fuerza laboral con la experiencia técnica necesaria es crucial para desarrollar, implementar y mantener sistemas de IA eficaces. Los programas continuos de capacitación y desarrollo garantizan que el personal esté al tanto de los avances de la IA.
  • Visión estratégica: el liderazgo y las partes interesadas deben tener una comprensión clara de cómo se puede emplear estratégicamente la IA para alcanzar los objetivos organizacionales. Esta visión guía el desarrollo de iniciativas de IA que se alinean con los objetivos y valores del sector público .
  1. Procesos

Los procesos que gobiernan el desarrollo y la implementación de sistemas de IA determinan su eficiencia, adaptabilidad y alineación ética.

  • Adquisiciones: Las agencias gubernamentales deben emplear una evaluación rigurosa de los proveedores de IA, centrándose en las prácticas éticas de IA, el manejo de datos y el cumplimiento de las regulaciones, al tiempo que garantizan que los criterios de adquisiciones sean transparentes y colaborativos, e involucren a las partes interesadas de todos los departamentos.
  • Formas ágiles de trabajar: la adopción de metodologías ágiles en proyectos de IA promueve la flexibilidad, la capacidad de respuesta y la mejora continua. Este enfoque permite a las agencias gubernamentales adaptarse de manera eficiente a nueva información, avances tecnológicos y necesidades públicas cambiantes.
  • Gobernanza de la IA: el establecimiento de marcos de gobernanza sólidos para la IA garantiza que se integren consideraciones éticas en el desarrollo y uso de la IA. Abarca aspectos como la transparencia, la rendición de cuentas y la justicia, garantizando que los sistemas de IA se alineen con los valores y las regulaciones públicas.
  • Evaluación y garantía de calidad: las evaluaciones de riesgos integrales y el monitoreo continuo son esenciales para identificar y mitigar los riesgos de la IA, garantizando que los sistemas funcionen de manera confiable, estén libres de sesgos y mantengan estándares de alta calidad durante todo su ciclo de vida.

Al evaluar periódicamente las aplicaciones de IA en comparación con puntos de referencia establecidos y comentarios del público, las agencias gubernamentales pueden perfeccionar sus enfoques.

Recomendaciones estratégicas para la integración de la IA

Los organismos gubernamentales de todo el gobierno del Reino Unido se encuentran en distintos niveles de madurez de la IA en función de cuán avanzadas están sus capacidades en cada uno de los pilares centrales. Para beneficiarse de la IA y lograr el objetivo general de mejorar la eficiencia, la precisión y la calidad de los servicios ofrecidos al público y al mismo tiempo garantizar que se respeten las consideraciones éticas y la inclusión, cada organismo debe auditar su capacidad en todos los pilares y desarrollar una estrategia de IA personalizada. adaptados a sus necesidades y para guiar su progresión.

Teniendo en cuenta la naturaleza exploratoria de la adopción de la IA dentro del sector público , un enfoque estructurado centrado en principios básicos es vital para fomentar una implementación efectiva. Estos principios, que se detallan a continuación, sirven como hoja de ruta para navegar las complejidades de la integración de tecnologías de IA de manera responsable y eficiente.

Evaluaciones de riesgos de IA

Adoptar enfoques prácticos adaptados a cada caso de uso para evaluar los riesgos potenciales asociados con las aplicaciones de IA. Esto implica realizar análisis exhaustivos para identificar cualquier riesgo ético, de privacidad, de seguridad y operativo. La implementación de procedimientos estandarizados para la evaluación de riesgos garantiza que los problemas potenciales se identifiquen y mitiguen temprano en el proceso de desarrollo, sentando una base sólida para el uso responsable de la IA.

Planes de implementación por etapas

Desarrollar planes de implementación claros, detallados y por etapas que describan el alcance, los objetivos, los hitos y las etapas de los proyectos de IA. Cada etapa debe facilitar la evaluación y la iteración, permitiendo realizar ajustes en función de estas evaluaciones, garantizando así la mejora continua y la adaptabilidad. Los planes deben delinear claramente las líneas de propiedad y responsabilidad, asegurando que cada miembro del equipo comprenda sus responsabilidades. Esta claridad es crucial para coordinar esfuerzos entre departamentos y garantizar que las iniciativas de IA estén alineadas con los objetivos más amplios del servicio público.

Responsabilidad y transparencia

Es imperativo establecer marcos que respalden la rendición de cuentas y la transparencia en todos los procesos de toma de decisiones de IA. Esto implica crear mecanismos para la supervisión pública y la comprensión de los sistemas de IA, incluidas explicaciones accesibles sobre cómo funcionan y se aplican las tecnologías de IA en los servicios públicos. Además, es esencial brindar a los ciudadanos canales para cuestionar o impugnar las decisiones tomadas con asistencia de IA, reforzando una cultura de confianza y apertura.

Monitoreo y evaluación

Implementar herramientas y metodologías prácticas para el seguimiento y evaluación continuos de las iniciativas de IA. Esto no sólo debería centrarse en evaluar el rendimiento y el impacto de los sistemas de IA, sino también facilitar el aprendizaje continuo y la iteración de las estrategias de IA. Al evaluar periódicamente las aplicaciones de IA en comparación con puntos de referencia establecidos y comentarios del público, las agencias gubernamentales pueden perfeccionar sus enfoques, mejorar la prestación de servicios y garantizar que las tecnologías de IA evolucionen en consonancia con el interés público y los estándares éticos.

Al priorizar estos principios, las agencias gubernamentales pueden recorrer el camino hacia una adopción exitosa y sostenible de la IA, asegurando que los avances tecnológicos contribuyan positivamente a la calidad y eficiencia de los servicios públicos.

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(Crédito de la imagen: Unsplash )