La disrupción de la Inteligencia Artificial (IA) es hoy indiscutible en casi todos los ámbitos de nuestra sociedad. Los recientes avances en grandes Modelos de Lenguaje Natural y IA Generativa han situado esta tecnología en el foco de todas las miradas y han evidenciado su inmenso potencial. Sin embargo, otros modelos de IA ya están profundamente integrados en nuestro día a día, a menudo de forma imperceptible. Es el caso, por ejemplo, de la asistencia a la conducción de vehículos, las recomendaciones de música que consumimos, los contenidos que nos muestran las redes sociales o la publicidad que vemos a diario.
Hoy en día, la IA está contribuyendo a aumentar de forma drástica la productividad y la automatización de muchos de los procesos y tareas que realizamos tanto en el ámbito personal como laboral, y se espera que esta tendencia se acentúe aún más en los próximos años. Incluso, la IA está jugando un papel clave en la generación de nuevo conocimiento mediante la generación dehipótesis artificiales que están acelerando nuevos descubrimientos que, sin esta tecnología, se habría tardado muchos años en alcanzar. Esto incluye el descubrimiento de nuevas proteínas, el apoyo en diagnósticos médicos y avances en la experimentación con nuevas fuentes de energía, entre muchos otros.
Si bien el gran potencial y los beneficios de la IA son claros, al mismo tiempo también comporta una serie de riesgos que no pueden ignorarse. La Unión Europea (UE) ha sido pionera a la hora de legislar el uso de esta tecnología y, recientemente, se ha anunciado un acuerdo entre los gobiernos de EE.UU. y Europa para trabajar conjuntamente en su regulación, un anuncio al que se han sumado Canadá y Argentina, entre otros. Por tanto, es fundamental que desde cualquier sector, pero sobre todo desde el ámbito público, se garantice que el uso de la IA se realice bajo principios éticos, minimizando riesgos y protegiendo los derechos humanos.
Este componente ético y de seguridad es crucial, especialmente en el sector público. Hay que tener mucho cuidado con el uso de la IA cuando se trata de gestionar documentos, datos personales o información sensible. Desde la administración, estamos centrados en elanonimización y la clusterización de datos sensibles para las inferencias que se realizan con IA. Para proyectos más complejos, se contratan licencias de tipos Enterprise, que incluyen cláusulas que garantizan que la información y los datos quedan dentro del entorno Tenante o Cloud del dominio contratado por el servicio. Son datos volátiles utilizados sólo en la inferencia de la IA y de esta manera se evita que las empresas proveedoras tengan acceso o puedan utilizarlos por re-entrenar modelos o venderlas a terceros. Otra solución de seguridad que grandes administraciones ya han empezado a aplicar es laalojamiento de modelos Open Source en servidores propios, aunque esta opción presenta dificultades de escalabilidad a nivel local.
Ahora bien, ¿qué pueden hacer las administraciones locales para introducir a la IA en su servicio público? Al igual que en cualquier empresa, y teniendo en cuenta que las administraciones deben ser también ejemplos de eficiencia y productividad, el primer paso es proporcionar formación en el uso de la IA y dotar a los trabajadores públicos de herramientas de IA que les acompañen en sus tareas habituales. Toda la cadena de valor del sector público, desde programadores y planificadores a administrativos, operarios y directivos, puede beneficiarse del uso de la IA para mejorar la productividad, automatizar procesos y aumentar la eficiencia.
Además, las administraciones locales pueden empezar a implementar proyectos piloto vinculados a la IA que se puedan escalar en el futuro. Un buen ejemplo es el caso delÁrea Metropolitana de Barcelona (AMB), que ya tiene en producción un chatbot de atención ciudadana basado en IA para atender y resolver dudas sobre el nuevo soporte de acceso al transporte público, la T-Metropolitana. Este chatbot está conectado con API’s a GPT-4o y está especializado en toda la documentación –pública y sin datos sensibles– de la T-Metropolitana, incluyendo manuales para los operadores de atención ciudadana, contenidos web y documentación sobre preguntas frecuentes (FAQ) de este producto. Ferrocarriles de la Generalitat (FGC) también tiene ya en producción en su página web una herramienta muy similar centrada en ofrecer información sobre el estado del servicio y los trayectos de su red ferroviaria.
Se recomienda que las administraciones locales se apoyen en colaboraciones con centros tecnológicos, fundaciones y universidades especializados en estos campos para desarrollar proyectos conjuntos más complejos, que puedan beneficiarse de fondos de financiación. Ya existen muchas iniciativas en el ámbito público que están en fase de desarrollo y prueba, que van desde la atención ciudadana hasta proyectos de analítica y predicción para mejorar la planificación y el mantenimiento de servicios públicos, así como iniciativas para facilitar la gestión administrativa, especialmente en el ámbito de la contratación pública y la detección del fraude. Por ejemplo, desde AMB Informació i Serveis ya se está trabajando con proyectos apoyados con subvenciones públicas para desarrollar modelos IA de predictibilidad de la red de transporte y movilidad metropolitana de Barcelona, con el objetivo de obtener herramientas avanzadas que mejoren la planificación y la información del servicio de transporte público y micromovilidad.
Sin embargo, ninguno de estos proyectos sería viable sin una gobernanza adecuada de los datos. Un proyecto de IA no puede tener éxito sin una excelente gestión de datos. No se trata sólo de disponer de bases de datos, sino de situar los datos en el centro de las organizaciones, aplicando procesos, políticas y tecnologías que garanticen la calidad, eficiencia y accesibilidad de la información. Por eso, es fundamental desplegar arquitecturas adecuadas para el alojamiento, ingesta y preparación de datos, con los recursos técnicos y humanos necesarios. Aunque éste es un reto considerable, es importante dejar claro que éste es el punto de partida que deben seguir las administraciones para lograr una prestación más eficiente de los servicios públicos, una toma de decisiones más informada y una relación más personalizada, satisfactoria y transparente con la ciudadanía.
En paralelo, la Generalitat de Catalunya, junto al Estado y la UE, también está incentivando el despliegue de los Espacios de Datos, una infraestructura clave para favorecer la compartición de datos entre entidades públicas y privadas de forma federada, segura y estandarizada. En el caso del sector privado, con participación igualmente de entes públicos, también se están coordinando estos espacios de datos en torno a iniciativas como: Gaia-X. El propósito de los Data Space es crear entornos que faciliten la interoperabilidad de los datos, ofreciendo una estructura en la que los actores participantes puedan compartir información sin perder el control sobre ella, garantizando su privacidad y respetando los derechos asociados a los datos. La importancia de estos ecosistemas de datos compartidos no sólo radica en los beneficios tecnológicos y operativos, sino también en el desarrollo de modelos de gobernanza y viabilidad económica. La participación conjunta de empresas e instituciones es clave, puesto que sin una federación común, acordada, regulada, económicamente viable y el máximo de estandarizada ni el sector privado ni el público podrán aprovechar plenamente el valor de los datos, y, por tanto, el potencial transformador de la Inteligencia Artificial.
