El impacto de la inteligencia artificial en el empleo público: competencias y gobernanza en el sector público

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando sectores clave en todo el mundo, y las administraciones públicas no son una excepción. Su capacidad para transformar la prestación de servicios, optimizar procesos y fortalecer la relación con la ciudadanía ofrece oportunidades sin precedentes. Sin embargo, como destaca el informe Competences and governance practices for artificial intelligence in the public sector, publicado por el Joint Research Centre de la Comisión Europea en 2024, el éxito de la IA en el ámbito público depende de desarrollar competencias específicas y establecer prácticas de gobernanza adecuadas.

En este artículo profundizamos en los hallazgos del informe, abordando las competencias requeridas, las prácticas de gobernanza necesarias y los retos que enfrenta su adopción en el empleo público.

1. Un panorama político y normativo para la IA en el sector público

El marco político y normativo es crucial para guiar la adopción de la IA en el sector público. Desde 2018, la Unión Europea (UE) ha adoptado medidas decisivas para regular e impulsar el uso de la IA en las administraciones públicas. Entre las principales iniciativas destacan:

1.1. El AI Act

El AI Act, aprobado en 2024, establece un enfoque basado en riesgos para la regulación de la IA. Clasifica las aplicaciones en categorías según su nivel de riesgo, desde sistemas prohibidos hasta aquellos de bajo riesgo, imponiendo controles estrictos en las aplicaciones de alto riesgo. Este enfoque busca proteger a los ciudadanos mientras fomenta la innovación responsable.

1.2. El Interoperable Europe Act

Adoptado también en 2024, este reglamento promueve la interoperabilidad entre sistemas públicos de los Estados miembros. Al facilitar la cooperación entre países y la reutilización de soluciones digitales, esta normativa sienta las bases para un ecosistema de IA eficiente y colaborativo en Europa.

1.3. Iniciativas de apoyo

Además de estos marcos normativos, programas como el Digital Europe Programme y el Technical Support Instrument proporcionan financiación y asistencia técnica a los Estados miembros, asegurando que las administraciones públicas tengan los recursos necesarios para adoptar la IA.

2. Las competencias clave para la adopción de la IA en el sector público

El informe identifica un marco de competencias necesarias para implementar la IA, agrupadas en tres dimensiones principales:

2.1. Dimensión tecnológica

La dimensión tecnológica incluye habilidades específicas relacionadas con la gestión y análisis de datos, así como conocimientos sobre algoritmos y aprendizaje automático. Estas competencias son esenciales para manejar las herramientas de IA de manera eficiente.

Ejemplos clave incluyen:

• Gestión de bases de datos: La capacidad de administrar datos de manera estructurada para su uso en sistemas de IA.
• Alfabetización en datos: Comprender conceptos básicos sobre datos y su rol en la IA.
• Entrenamiento de algoritmos: Saber cómo entrenar modelos para mejorar su precisión y funcionalidad.

2.2. Dimensión gerencial

Esta dimensión abarca competencias necesarias para la planificación, ejecución y supervisión de proyectos de IA. Incluye habilidades como:

• Colaboración interdepartamental: Coordinar equipos multidisciplinarios para integrar soluciones de IA.
• Gestión del cambio: Adaptar estructuras organizativas para facilitar la adopción de la tecnología.
• Liderazgo estratégico: Promover una visión innovadora que impulse la transformación digital.

2.3. Dimensión política, legal y ética

En esta dimensión se incluyen competencias para garantizar que las aplicaciones de IA cumplan con normativas legales y estándares éticos. Algunos ejemplos son:

• Formulación de políticas compatibles con IA: Diseñar políticas que aprovechen las capacidades tecnológicas respetando los marcos normativos.
• Conocimientos legales especializados: Entender normativas como el AI Act y su aplicación.
• Evaluación ética: Identificar y mitigar posibles sesgos o impactos negativos en las aplicaciones de IA.

3. Prácticas de gobernanza para el uso de la IA en el sector público

La gobernanza efectiva es fundamental para maximizar los beneficios de la IA. El informe destaca tres niveles principales de prácticas de gobernanza:

3.1. Procedural

Las prácticas procedurales se centran en la creación de procesos claros que regulen el diseño, desarrollo e implementación de la IA. Esto incluye:

• Definición de estándares para el uso ético de la tecnología.
• Establecimiento de protocolos para la recopilación y el intercambio de datos.

3.2. Estructural

Este nivel se refiere a las estructuras organizativas necesarias para implementar la IA de manera efectiva. Entre las prácticas destacadas están:

• La creación de equipos interdisciplinarios para abordar proyectos de IA desde múltiples perspectivas.
• El establecimiento de roles específicos como expertos en datos o líderes de transformación digital.

3.3. Relacional

Las prácticas relacionales fomentan la colaboración entre diferentes actores, tanto internos como externos. Esto incluye:

• Alianzas con universidades y empresas tecnológicas.
• Participación en redes internacionales para compartir buenas prácticas.

4. Recomendaciones prácticas para las administraciones públicas

El informe formula seis recomendaciones clave, con 18 acciones concretas, para guiar a las administraciones en la adopción de la IA. Estas incluyen:

4.1. Invertir en formación continua

Es esencial ofrecer oportunidades de aprendizaje a empleados públicos para desarrollar competencias técnicas, gerenciales y éticas.

4.2. Promover la colaboración

Establecer asociaciones estratégicas con instituciones académicas y el sector privado para compartir recursos y conocimientos.

4.3. Implementar políticas éticas

Garantizar que las aplicaciones de IA sean transparentes, responsables y equitativas, minimizando sesgos y riesgos potenciales.

4.4. Monitoreo y evaluación

Desarrollar sistemas para supervisar el impacto de la IA, permitiendo ajustes continuos que optimicen su desempeño.

5. Estudios de caso: ejemplos de éxito en Europa

El informe analiza casos prácticos en países europeos que ilustran el potencial de la IA en el sector público:

5.1. Italia: Gestión automatizada de correos electrónicos

El Instituto Nacional de Seguridad Social en Italia implementó un sistema basado en IA para clasificar correos electrónicos certificados, mejorando la rapidez y precisión en la atención a los ciudadanos.

5.2. Dinamarca: GladGPT, un chatbot interno

El municipio de Gladsaxe desarrolló un chatbot interno para ayudar a los empleados a acceder a información y automatizar tareas rutinarias.

5.3. Países Bajos: Registro de algoritmos

La ciudad de Ámsterdam estableció un registro de algoritmos para documentar y supervisar el uso de IA en la administración, promoviendo la transparencia.

5.4. Noruega: Evaluación automática de propiedades

El municipio de Trondheim utilizó IA para evaluar automáticamente el valor de propiedades, optimizando los procesos de valoración fiscal.

6. Retos y oportunidades futuras

Aunque la IA ofrece grandes promesas, su adopción en el sector público enfrenta barreras como:

• Falta de talento técnico: Dificultades para atraer y retener profesionales con conocimientos avanzados.
• Estructuras organizativas rígidas: Procesos burocráticos que limitan la innovación.
• Preocupaciones éticas: Riesgos relacionados con sesgos y privacidad.

Abordar estos desafíos requiere un enfoque integral que combine formación, innovación y gobernanza sólida.

Conclusión

La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar profundamente el empleo público, mejorando la eficiencia y la calidad de los servicios. Sin embargo, su implementación requiere desarrollar competencias específicas y establecer prácticas de gobernanza efectivas. El informe del Joint Research Centre proporciona un marco valioso para guiar este proceso, subrayando la importancia de un enfoque colaborativo y ético.

Para consultar el informe completo y obtener más información, visita: Competences and governance practices for artificial intelligence in the public sector (PDF).