Inteligencia Artificial en el Sector Público: un análisis de la configuración de la política pública en México

Abstract

La adopción de la inteligencia artificial (IA) en el sector público ha generado un impacto significativo en los distintos ámbitos en los que se desarrollan las personas, abriendo un nuevo paradigma en la prestación de servicios y la toma de decisiones. Este fenómeno de la transformación digital global, está redefiniendo las estructuras y funciones de las administraciones públicas, así como las relaciones entre los ciudadanos y las instituciones gubernamentales. La capacidad de la IA para procesar grandes volúmenes de datos, identificar patrones complejos y automatizar tareas rutinarias ha llevado a un replanteamiento de los modelos tradicionales de la gestión pública, promoviendo la eficiencia operativa y la optimización de recursos. La importancia de contar con políticas públicas específicas en materia de IA en el sector público radica en la necesidad de establecer marcos regulatorios que garanticen la ética, la transparencia y la equidad en el uso de este desarrollo tecnológico. Dada la naturaleza disruptiva de la IA, es fundamental que las autoridades gubernamentales diseñen estrategias que promuevan su aplicación responsable, protegiendo los derechos y fomentando la participación ciudadana en el proceso de implementación y evaluación de las políticas públicas. Además, las políticas públicas en este ámbito deben contemplar la formación de profesionales especializados en IA dentro de la administración pública, así como la promoción de alianzas público-privadas y la colaboración internacional para impulsar el desarrollo social. En este contexto, diversos gobiernos en el mundo han comenzado a adoptar aplicaciones y sistemas con IA en la prestación de servicios públicos, buscando mejorar la calidad de vida de los ciudadanos, optimizar la gestión de recursos y fortalecer la capacidad de respuesta del Estado frente a desafíos emergentes. Desde la implementación de sistemas de reconocimiento facial para la seguridad hasta la utilización de algoritmos de aprendizaje automático para la optimización de rutas de transporte público, las iniciativas basadas en IA están transformando la manera en que se diseñan, entregan y evalúan los servicios gubernamentales en todo el mundo. Sin embargo, es crucial que estas innovaciones se desarrollen bajo los principios de gobernanza digital, asegurando que los beneficios de la IA se distribuyan de manera equitativa y se mitiguen los posibles riesgos y sesgos inherentes a su aplicación. No obstante, existe una carencia de estudios que aborden los procesos y los factores que influyen en la generación de políticas públicas y estrategias para la adopción de la IA en el sector público desde una perspectiva de las ciencias sociales. Es importante comprender qué se entiende por IA y analizar las acciones qué se están realizando para implementar este desarrollo tecnológico. Por lo tanto, resulta relevante llevar a cabo análisis en ámbitos poco explorados, como las administraciones públicas estatales, las cuales han sido el escenario de algunas de las iniciativas para adoptar la IA en el sector público. Aunque es importante destacar que el impulso del fenómeno de la adopción de la IA en el sector público ha sido principalmente a través de organismos y entidades no gubernamentales a nivel internacional. Por lo tanto, es crucial la importancia de producir evidencia empírica que facilite la comprensión de cómo el fenómeno de la IA se traslada desde los niveles internacionales hacia los ámbitos estatales de gobierno. En consecuencia, resulta relevante explorar las percepciones de aquellos encargados de gestionar las acciones, políticas públicas y estrategias en materia de adopción de la IA en el sector público, así como examinar los factores relevantes que inciden en la configuración de la agenda pública para que los gobiernos estatales estén desarrollando sistemas y aplicaciones de IA en el sector público. Esta investigación se propone ofrecer una perspectiva novedosa sobre el análisis de cómo se ha desarrollado el proceso de configuración de la agenda de la política pública para la adopción de la IA en el sector público, principalmente en el contexto mexicano de los gobiernos estatales. Para alcanzar este objetivo, se realiza un exhaustivo análisis de la literatura relevante y se proporciona un contexto del fenómeno en México, con especial énfasis en los gobiernos estatales del país, para luego centrarse en el estudio de caso del Estado de Jalisco. Esta tesis se sustenta en una metodología que emplea el dos perspectivas teóricas, por un lado está el Marco de Corrientes Múltiples (MCM) desarrollado por Kingdon (1984; 1995) como marco analítico para comprender el fenómeno desde una perspectiva de política pública, y por el otro lado está el marco teórico de Tecnología-Organización-Entorno (TOE) desarrollado por Tornatzky y Fleischer (1990) como una teoría que facilita identificar los factores clave vinculados a la adopción de nuevas tecnologías en las organizaciones, en este caso públicas. De esta manera, se pretende explicar tanto el cómo y por qué se ha desarrollado el proceso de configuración de la agenda de la política pública para la adopción de la IA en las administraciones públicas estatales de México. La estructura de este estudio se compone de tres investigaciones específicas, cada una con aportes empíricos destinados a explicar la configuración de la agenda de la política pública para la adopción de la IA en el sector público. Desde esta perspectiva, la tesis se puede entender en tres fases distintas que plantean desafíos particulares, pero que están interconectadas y vinculadas por el objetivo principal de la investigación. Estas fases son: a) una revisión sistemática de la literatura sobre IA en el sector público, b) un análisis de la percepción de la adopción de la IA en los gobiernos estatales de México, y c) un estudio de caso de la configuración de la agenda de la política pública para la adopción de la IA en el sector público de Jalisco. Con respecto a la revisión sistemática de la literatura, que constituye la primera etapa de la investigación, se examinaron 330 artículos publicados entre el 01 de enero del 2018 y el 31 de diciembre del 2023 en tres importantes bases de datos de revistas académicas y científicas: Web of Science, Scopus y Science Direct. A partir de esta revisión, se ha observado que el estudio de la IA en el sector público ha incrementado de forma gradual, que este fenómeno está siendo analizado principalmente por países como China, Reino Unido y Estados Unidos, principalmente centrada en el ámbito nacional de gobierno. En cuanto al diseño de las investigaciones se observa que predominan los estudios de naturaleza exploratoria y descriptiva. Además, se distinguen como técnicas de investigación más utilizadas el análisis documental, los estudios de caso, las encuestas y las entrevistas. En cuanto a la temática de políticas públicas que se abordan en los artículos son salud, seguridad, administración y tecnología. Respecto a la temática de IA los sistemas más discutidos en las investigaciones son aprendizaje automático, big data, ciudades inteligentes e internet de las cosas. Estos hallazgos permiten visualizar el panorama general y las áreas de oportunidad para analizar la adopción de la IA en el sector público. Para analizar la percepción y adopción de la IA en el sector público en las administraciones públicas mexicanas, este estudio empleó una encuesta dirigida a los funcionarios públicos encargados de áreas relacionadas con Inteligencia Artificial, Gobierno Digital, Informática y Tecnologías de la Información. Dentro de los resultados de esta fase de la investigación, se destaca que el concepto de IA en el sector público aun es desconocido por un sector de los funcionarios públicos. No obstante, se identifican elementos comunes y similares respecto a los sistemas inteligentes y su aportación en la prestación de servicios públicos. Además, se observa que, la mayoría de los encuestados carecen de las habilidades necesarias para aprovechar las diversas herramientas y aplicaciones de IA utilizadas en el sector público de otros países. Se destaca la importancia de contar con legislación clara sobre el uso de la IA, la preparación y formación de los funcionarios públicos sobre los desarrollos tecnológicos emergentes y disruptivos y contar con presupuesto para mejorar la infraestructura tecnológica de las organizaciones públicas. En resumen, la percepción y la adopción de la IA en el sector público en las administraciones públicas mexicanas proporcionan las limitaciones, riesgos, beneficios y oportunidades que se plantean para la implementación de este desarrollo tecnológico en las organizaciones públicas. En este estudio, se destaca la creación del Modelo Analítico de Adopción de Inteligencia Artificial en el Sector Público (MAAIASP), cuya formulación se basa en los resultados del Análisis Factorial Exploratorio (AFE), que se realizó a los hallazgos de la encuesta. Este análisis permitió identificar dos elementos clave: la innovación tecnológica y el político-gubernamental, los cuales fueron utilizados para definir y desarrollar los dos factores del modelo. El MAAIASP propuesto en esta investigación se revela como una herramienta analítica para comprender la percepción sobre la adopción de la IA en el sector público, particularmente desde la perspectiva de las administraciones públicas estatales. Cabe mencionar que los dos factores del modelo MAAIASP, el factor político-gubernamental y el factor de innovación tecnológica, se vinculan con las dos teorías que se plantean en la investigación el MCM y el TOE. Este hallazgo robustece los resultados obtenidos de la encuesta y se vincula con lo planteado en la última fase de la investigación. Para el análisis conjunto de los hallazgos en las fases iniciales de este estudio sobre la configuración de la agenda de política pública para la adopción de la IA en el sector público, en su mayoría de naturaleza cuantitativa, se ha procedido a un análisis de caso enfocado en la configuración de la agenda de la política pública para la adopción de la IA en el sector público de Jalisco, bajo un enfoque cualitativo. Este enfoque ha permitido recopilar evidencia que respalda la premisa de que el desarrollo de la IA en el gobierno de Jalisco se encuentra en una etapa emergente, evidenciando algunas prácticas de IA de en el sector público. Además, este estudio de caso ha proporcionado una comprensión más profunda del contexto que rodea la adopción de la IA en el sector público. Es importante destacar que en esta etapa de la investigación se han empleado dos marcos teóricos, el MCM que ha permitido identificar y analizar una serie de factores relacionados con los Problemas, las políticas y lo político, así como el marco teórico TOE que ha facilitado la relación y estudio de factores vinculados con la tecnología, la organización y el entorno. Como resultado, este trabajo de investigación proporciona evidencia relevante para mostrar los desafíos y retos que implica la adopción de la IA en el sector público de Jalisco, así como para otros gobiernos estatales de México. El proceso de configuración de la agenda de la política pública para la adopción de la IA en las administraciones públicas estatales de México se encuentra en una fase incipiente. Este proceso ha sido impulsado por la combinación de factores tecnológicos, económicos, sociales y políticos, así como por la observación de prácticas exitosas en otros países y recomendaciones de organismos internacionales. Este proceso ha requerido una planificación estratégica, la colaboración entre múltiples actores y una adaptación continua a los cambios tecnológicos y sociales. Esto ha permitido identificar y abordar los factores clave y desafíos para una adopción efectiva de la IA en el sector público.