Cómo la inteligencia artificial está transformando el sector público

En abril, la Administración de Servicios Generales anunció sus planes de automatizar un millón de horas de trabajo al año tras haber recortado casi el 40 % de su plantilla desde octubre de 2024, reducciones similares que se están produciendo en toda la plantilla del sector público de Estados Unidos.

Aunque el Departamento de Eficiencia Gubernamental (DOGE por sus siglas en inglés), dirigido por Elon Musk, haya dejado de existir como iniciativa oficial, ha estado contratando a personal que ha trabajado en varios organismos y ha impulsado aún más la automatización de la administración pública.

Washington adoptó por primera vez la automatización a gran escala durante la Segunda Guerra Mundial para gestionar enormes conjuntos de datos militares, antes de su expansión hacia el Estado administrativo de la posguerra. Sin embargo, a diferencia de las oleadas anteriores, la automatización impulsada por la inteligencia artificial está reduciendo el número de puestos de trabajo tanto en el sector público como en el privado, sin crear otros puestos equivalentes que los sustituyan.

Estos sistemas ya están configurando funciones gubernamentales fundamentales vinculadas a la autoridad y la legitimidad del Estado, incluido el uso de la fuerza militar. Los informes sobre el sistema inteligente Maven del Pentágono, desplegado en el conflicto con Irán de 2026, permiten hacerse una idea de hasta qué punto ha avanzado el uso de este tipo de tecnologías.

Lanzada en 2017, Maven es una red de sistemas desarrollados por contratistas y liderada por Palantir Technologies, con la participación de empresas como Microsoft y Amazon. Integra imágenes satelitales, datos de drones, sensores de radar e infrarrojos e inteligencia de señales, junto con docenas de otras fuentes de datos. Los algoritmos de visión artificial, que han sido entrenados con enormes conjuntos de datos de imágenes, clasifican los “objetos del campo de batalla” mediante un “recomendador de tareas de activos basado en IA” que sugiere opciones de ataque.

Hace dos décadas, para llevar a cabo esta tarea se necesitaban miles de personas, pero ahora un puñado de operadores puede realizarla en cuestión de segundos. El número de objetivos seleccionados pasó de menos de 100 antes de Maven a más de 5.000 al día durante la guerra de Irán, según declaró a Wired un responsable de la Agencia Nacional de Inteligencia Geoespacial.

Se han utilizado versiones anteriores de Maven en Afganistán, Ucrania, Irak, Siria, Yemen y durante el golpe de Estado de Nicolás Maduro en Venezuela, y la tecnología ha seguido evolucionando durante el conflicto con Irán. Aunque no es totalmente autónoma, supone un paso más hacia una verdadera guerra basada en la IA autónoma, en la que los sistemas de IA van más allá de la simple asistencia a las decisiones humanas mediante la automatización, para llegar a identificar y llevar a cabo tareas con una intervención humana mínima.

El Pentágono ha solicitado 54.000 millones de dólares como parte de su presupuesto para 2027 con el fin de avanzar hacia “sistemas autónomos y controlados a distancia en el aire, en tierra y por encima y por debajo del mar, incluido el programa “Drone Dominance””. Es la última señal de la intención de Washington de reducir la participación humana en la guerra, a medida que el número de efectivos continúa su descenso de décadas, con una reducción del 64 % entre 1968 y 2025. El uso por parte de Azerbaiyán de drones de vuelo estacionario en Armenia en 2020 y el uso por parte de Israel de la guerra asistida por IA en Gaza muestran lo fácilmente que los países pueden adaptarse a estos sistemas. Los esfuerzos de Rusia y China por aumentar la capacidad de sus sistemas autónomos ya están compitiendo con los de Washington o superándolos.

La reducción de la intervención humana en la guerra limita el control jurídico en el marco del Derecho internacional humanitario, que se basa en los Convenios de Ginebra de 1949 y en el Protocolo Adicional I de 1977. “La opacidad de la IA moderna hace que sea (…) más difícil determinar quién es responsable de los errores y, por lo tanto, garantizar justicia a las víctimas. Estas lagunas socavan tanto la disuasión como la aplicación de la ley, lo que pone de manifiesto las deficiencias de los Convenios de Ginebra y el Estatuto de Roma cuando se aplican a sistemas que toman decisiones de selección de objetivos por sí mismos”, afirmó el Instituto Lieber.

Los principios de distinción, proporcionalidad y precaución se ven ahora sometidos a una gran presión por las nuevas armas basadas en la inteligencia artificial, mientras que el entusiasmo por una mayor regulación va en declive a medida que los gobiernos de todo el mundo aceptan reducir el control humano para obtener una ventaja en la escena internacional.

Enfoque gubernamental integral

El giro hacia los sistemas de inteligencia artificial también tiene graves repercusiones a nivel nacional. Funciones estatales fundamentales, como la aplicación de la ley, los procesos judiciales y la toma de decisiones administrativas, junto con servicios públicos como el transporte y la gestión municipal, se caracterizan ahora por una automatización a gran escala con una autonomía cada vez mayor.

Los defensores de estos sistemas afirman que podrían reducir los errores humanos y los sesgos políticos, al tiempo que permiten tomar decisiones más rápidas y coherentes y garantizan una mejor gobernanza e infraestructura. Los legisladores también deben ponerse al día con el sector privado, que ha adoptado sistemas automatizados y autónomos para mejorar la eficiencia y la competitividad.

Diella, de Albania, por ejemplo, es una “ministra” virtual encargada de “luchar contra la corrupción” en el nuevo gabinete del primer ministro albanés, Edi Rama, según Al Jazeera. Su discurso inaugural ante el Parlamento en 2025 atrajo la atención internacional. Al funcionar con modelos de OpenAI y la infraestructura en la nube de Microsoft, se la considera un símbolo de “progreso”. Aunque la acogida a nivel nacional es dispar, ha dotado a la gobernanza de la IA de una cara pública que fomenta su normalización. “En este momento, Diella es solo un chatbot, no un sistema autónomo. La inteligencia artificial podría respaldar las decisiones del Gobierno si se entrena y supervisa adecuadamente, pero el verdadero problema es la transparencia: no sabemos en qué datos se basa ni quién es responsable de su mantenimiento”, declaró a Deutsche Welle Besmir Semanaj, que cuenta con 17 años de experiencia en tecnologías de la información.

Desde la década de 1990, los cuerpos policiales de Estados Unidos y de todo el mundo han ido perfeccionando el uso de la inteligencia artificial discriminatoria y predictiva. Mediante el seguimiento de datos personales como los viajes, las finanzas y las comunicaciones, se generan puntuaciones de riesgo individuales y regionales para orientar los recursos policiales. En 2025, el Gobierno británico admitió estar desarrollando un “proyecto de predicción de homicidios”, que utiliza datos para señalar a personas consideradas capaces de cometer un asesinato, mientras que empresas como Palantir y Babel Street comercializan sistemas con capacidades similares.

La creciente automatización está ampliando la autonomía práctica de los sistemas de inteligencia artificial. Los robots policiales, desde los robots de patrulla de Singapur hasta los vehículos de seguridad autónomos de Miami, están equipados con tecnología de reconocimiento facial y de vehículos, y pueden vigilar las zonas públicas y alertar a la policía en tiempo real.

La inteligencia artificial automatizada también ocupa un lugar destacado en el sistema judicial, lo que repercute directamente en la libertad de las personas. En Estados Unidos, la fianza y la imposición de penas se basan en herramientas algorítmicas de evaluación de riesgo, como la herramienta de evaluación de la seguridad pública de Arnold Ventures, que utiliza nueve factores objetivos para predecir si los acusados podrían no comparecer ante el tribunal o cometer nuevos delitos. Herramientas de IA como COMPAS, PRIME y HARMLESS desempeñan funciones similares.

Sin embargo, el análisis realizado por el Grupo de Trabajo Conjunto de Míchigan sobre Carceles y Encarcelamiento Preventivo de los datos sobre detenciones y procesos judiciales en todo el estado, junto con otros documentos, suscitó dudas “sobre la veracidad de la afirmación de Arnold Ventures y expone los posibles perjuicios que conlleva utilizar los antecedentes penales como factor en la evaluación de riesgos”.

El razonamiento judicial basado en la inteligencia artificial también se utiliza en los acuerdos de divorcio. El software australiano Split Up, desarrollado en la década de 1990, sirvió posteriormente de inspiración para herramientas como Amica, una plataforma respaldada por el Gobierno que utiliza datos financieros y precedentes judiciales para proponer un reparto de los bienes.

El programa “Victor” de Brasil ayuda al Tribunal Supremo Federal a clasificar rápidamente los casos. Analiza “el cumplimiento de los requisitos constitucionales de admisibilidad y acelera el análisis de los casos que llegan al Tribunal Supremo mediante el uso de herramientas de análisis documental y de procesamiento del lenguaje natural”, según el Instituto de Tecnología y Justicia de Oxford. China va más allá, con sus “tribunales inteligentes” que integran ampliamente la IA en la redacción de documentos, la clasificación de pruebas y la revisión de casos. Los análisis automatizados de los expedientes se facilitan a los jueces junto con sentencias anteriores similares y resultados recomendados para estandarizar las decisiones, reduciendo el papel de la discrecionalidad humana. Mientras tanto, países como Canadá y el Reino Unido han implementado normas que permiten el uso de la IA en la administración judicial, pero no en la toma de decisiones judiciales formales.

La automatización en la administración pública suele ser más fácil de implementar en ciudades y estados más pequeños, y Estonia destaca como uno de los países más automatizados del mundo. Estonia también ha comenzado a extender la automatización al ámbito judicial, incluyendo jueces asistidos por IA para litigios de menor cuantía. La plataforma e-Estonia ofrece prestaciones estatales, como ayudas a la crianza de los hijos, a menudo sin que los ciudadanos tengan que solicitarlas. Tal y como lo describió el primer ministro estonio, Kristen Michal, estos sistemas de IA “son predictivos, personalizados y proactivos”.

Comprender los riesgos

La gobernanza basada en la inteligencia artificial está estrechamente vinculada a varias iniciativas, como las ciudades inteligentes, las ciudades de 15 minutos y diversas formas de sistemas de crédito social, en las que la infraestructura pública, los servicios, la vigilancia y la administración se integran mediante una gestión automatizada. En 2025, el director ejecutivo de Palantir, Alex Karp, y el responsable de asuntos corporativos y asesor jurídico de la oficina del director ejecutivo, Nicholas W. Zamiska, abogaron por una mayor integración entre Silicon Valley y el Estado en su libro The Technological Republic.

Aunque el Estado administrativo pueda seguir reduciendo su plantilla, la interfaz automatizada y potencialmente autónoma que lo sustituya hará que la estructura gubernamental sea mucho más amplia e intrusiva. La cesión de la autoridad pública a empresas privadas que proporcionan la tecnología subyacente, junto con la toma de decisiones mediante procesos algorítmicos opacos en lugar de por parte de funcionarios identificables, también ha generado inquietud entre la población. Un artículo de Cornell Brooks Public Policy de 2025 revela un apoyo desigual en Estados Unidos al uso de la IA en el gobierno en general, y una menor aceptación cuando se utiliza en decisiones de alto riesgo.

Las mismas herramientas que se están desarrollando para gestionar la sociedad también pueden ser utilizadas en su contra por otros actores. En 2025, Anthropic afirmó que un actor probablemente patrocinado por el Estado chino utilizó su IA agentiva Claude para intentar infiltrarse en 30 objetivos de todo el mundo, entre los que se encontraban empresas tecnológicas, organismos gubernamentales, empresas de fabricación de productos químicos e instituciones financieras, logrando su objetivo en varios casos. La empresa lo describió como el “primer caso documentado de un ciberataque a gran escala ejecutado sin una intervención humana sustancial”.

Los fallos administrativos provocados por la automatización también han causado graves problemas durante años. En los Países Bajos, un sistema de autoaprendizaje utilizado por la Administración de Impuestos y Aduanas sancionó injustamente a miles de familias, muchas de ellas pertenecientes a comunidades marginadas, lo que llevó a algunas a la ruina económica e incluso a la pérdida de la custodia de sus hijos.

En 2016, Arkansas automatizó las evaluaciones de asistencia de Medicaid a través de un contratista externo, lo que supuso un recorte repentino de las ayudas a los beneficiarios más vulnerables y dio lugar a recursos ante los tribunales federales. El Departamento de Seguridad Nacional también ha identificado erróneamente a personas en repetidas ocasiones mediante sistemas de control automatizados, lo que ha impedido a algunas de ellas viajar. En Colorado, en 2020, un lector automático de matrículas señaló erróneamente un coche como robado, lo que llevó a la policía a retener a una madre inocente y a sus hijos a punta de pistola.

Las reglas incorporadas en los sistemas automatizados también pueden estandarizar las decisiones de tal forma que se pierda el contexto. Una investigación realizada en el marco de un proyecto de la Universidad Técnica de Múnich sobre gobernanza algorítmica señala que los “juicios heurísticos” o “reglas empíricas” reducen las decisiones complejas a cálculos estándar más sencillos. A medida que aumenta la confianza en la “verdad algorítmica”, el juicio humano y el razonamiento más profundo corren el riesgo de quedar relegados a un segundo plano por decisiones simplificadas que parecen más justas.

Del mismo modo, la automatización amplía las posibilidades de que surjan modelos de censura más potentes y de manipulación política. Adoptar una gobernanza automatizada y autónoma también implica renunciar a parte del papel del ser humano en el autogobierno. La gobernanza colectiva, basada en el debate público y en el acceso a funcionarios que rindan cuentas, dará paso a estructuras que resultarán más difíciles de cuestionar o de comprender en su totalidad.

Reglamento sobre la nueva gobernanza

La normativa tiene dificultades para adaptarse a todos los ámbitos, aunque el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD por sus siglas en inglés) de la Unión Europea y las Leyes de Servicios Digitales y de Mercados Digitales ofrecen cierta cobertura. Organizaciones como la Alianza para el Gobierno Abierto también abogan por una normativa internacional sobre la inteligencia artificial y la automatización.

La regulación adicional parece menos estricta en otros países. La Ley de Gobernanza Automatizada Transparente (TAG en inglés) ha establecido normas para los organismos federales de Estados Unidos, pero la respuesta de Washington ha estado orientada principalmente al mercado, mientras que los gobiernos estatales y locales han actuado de forma más enérgica para establecer una regulación de la IA. China, por su parte, ha dado prioridad a la experimentación frente a un sistema integral de controles y contrapesos.

La integración con las grandes empresas tecnológicas también ha resultado controvertida, especialmente en el ámbito militar. Las preocupaciones de Anthropic sobre el uso del modelo de IA Claude en operaciones relacionadas con el programa Maven en Venezuela llevaron a las autoridades estadounidenses a calificarlo de “riesgo para la cadena de suministro”, lo que provocó que la empresa interpusiera demandas. Google ya se había retirado de su propio contrato con Maven durante el primer mandato de Trump en 2018 tras las protestas de sus empleados, aunque la cooperación continuó en secreto.

Por lo tanto, los gobiernos se ven obligados a desarrollar estas capacidades internamente. Un informe de Stanford de 2019 titulado “Government by Algorithm” señalaba que más de la mitad de las aplicaciones algorítmicas fueron desarrolladas internamente por los organismos, “lo que sugiere que existe un considerable interés creativo dentro de los organismos”. Pero mantenerse al día con el sector privado será todo un reto. Un artículo de la revista Emory Law Journal advertía de que “cada vez hay más indicios de que las agencias están recurriendo a sistemas en los que carecen de experiencia y que excluyen casi por completo la discrecionalidad, la individualización y la justificación”.

No hay motivos para creer que la gobernanza apoyada por la inteligencia artificial vaya a perder impulso. Tras haber transformado gran parte del sector privado, la Academia Americana de las Artes y las Ciencias sugiere que pronto irá más allá de la digitalización de la gobernanza “de cara al público” para adentrarse en la “toma de decisiones interna”, que todavía recae en gran medida en manos de funcionarios humanos.

Teniendo esto en cuenta, los ciudadanos tendrán que adoptar sus propias herramientas para desenvolverse en una gobernanza cada vez más impulsada por la inteligencia artificial, y los sistemas automatizados han demostrado ser capaces de hacer frente tanto a la burocracia gubernamental como a la administración del sector privado. El popular chatbot de IA DoNotPay, por ejemplo, ha ayudado a anular cientos de miles de multas de aparcamiento en Estados Unidos y el Reino Unido mediante la automatización de los recursos legales. A medida que los gobiernos se vuelven más impersonales y están cada vez más impulsados por máquinas, adaptarse a ello puede requerir ver la automatización como algo que el público puede utilizar para desenvolverse y, en ocasiones, protegerse, en lugar de simplemente someterse a ella.

John P Ruehl es un periodista australiano-estadounidense que vive en Washington, D.C. Es editor colaborador de Strategic Policy y colaborador de otras publicaciones sobre asuntos internacionales.

Este artículo fue publicado originalmente en inglés en Savage Minds el 15 de mayo de 2026 y traducido para Misión Verdad por Spoiler.