El puente aplicado al sector público

Una persona solicita un turno médico desde su teléfono. Completa los datos, recibe una confirmación y confía en que el sistema ordenará la demanda. No sabe si detrás existe una regla sencilla, un modelo predictivo o un agente que combina información de varias fuentes. Tampoco tendría por qué saberlo. Lo que necesita es atención en un plazo razonable y una explicación si el turno no llega.

En otra oficina, una empleada pública mira una lista de casos priorizados. Conoce el barrio, sabe que algunos domicilios se registran mal y sospecha que una parte de la información llega tarde. El sistema muestra un orden, pero no explica cuánto influyó cada dato ni qué debe hacer ella cuando la experiencia contradice la clasificación. Si sigue la lista y alguien queda afuera, ¿quién responde? Si la modifica, ¿su criterio será reconocido o parecerá una desviación?

La modernización del Estado ocurre en el espacio entre esas dos personas. No consiste solamente en reemplazar papel por pantallas o incorporar inteligencia artificial a un expediente. Modifica la forma en que una institución reconoce una necesidad, distribuye recursos y justifica una decisión. Por eso el método conserva aquí su estructura —leer antes de automatizar, gobernar antes de escalar— y eleva su exigencia.

En una empresa, un sistema mal diseñado puede costar ventas, tiempo y confianza. Esos daños son serios. En el sector público, además, puede dificultar el acceso a salud, educación, seguridad o protección social. La persona afectada no eligió la plataforma ni suele disponer de un proveedor alternativo. Está sujeta a la calidad con la que el Estado haya diseñado el sistema que la atiende.

La diferencia se mide en derechos. Auditabilidad, equidad, vías de apelación y rendición de cuentas dejan de ser virtudes opcionales. Forman parte de la legitimidad de la intervención.

El trámite visto desde los dos lados

Un trámite tiene, por lo menos, dos historias. La primera es institucional: comienza en un área, pasa por determinados controles y termina con una resolución. La segunda es la experiencia de quien necesita resolver algo. Esa persona tal vez deba reunir documentos que el propio Estado ya posee, trasladarse, esperar, interpretar lenguaje técnico y volver porque una excepción no estaba prevista.

Digitalizar únicamente la primera historia puede preservar toda la fricción de la segunda. El formulario pasa a ser electrónico, pero pide los mismos certificados; la cola se convierte en una espera sin información; la ventanilla desaparece y con ella desaparece también la persona que ayudaba a interpretar un requisito ambiguo.

El diagnóstico sociotécnico reconstruye las dos historias juntas. Observa el expediente formal y acompaña el recorrido real. Pregunta quién decide, quién espera, dónde se repite una carga y qué personas abandonan antes de completar. También mira al funcionario, porque muchos rodeos que desde afuera parecen burocráticos cumplen una función: compensan datos incompletos, resuelven excepciones o protegen al organismo frente a una responsabilidad mal definida.

La meta no es conservar cada paso. Es distinguir entre el control que protege un derecho y el trámite que sobrevive por inercia. Automatizar ambos de la misma manera vuelve más eficiente una mezcla que primero necesitaba ser separada.

Esa lectura puede revelar que el principal obstáculo no es el sistema visible. Tal vez dos organismos no comparten información, una norma exige una firma que ya no agrega control o el equipo mantiene una base paralela porque el registro oficial no refleja la urgencia. Antes de ofrecer IA, hay que decidir si el problema requiere interoperabilidad, simplificación normativa, rediseño de roles o una combinación.

El ciudadano no es un usuario cautivo cualquiera

En diseño de productos se habla con frecuencia de experiencia de usuario. En el Estado, la palabra usuario puede ocultar una relación política. Quien solicita un derecho no es un consumidor que elige una aplicación. Es ciudadano frente a una institución que ejerce poder y tiene obligaciones.

Esta asimetría cambia la vara. Una interfaz incómoda en un servicio privado puede impulsar a la persona hacia un competidor. En un trámite obligatorio, la misma dificultad puede convertirse en una barrera. Si afecta de forma desproporcionada a personas mayores, habitantes de zonas con mala conectividad o ciudadanos con discapacidad, el problema de usabilidad se vuelve problema de equidad.

La multicanalidad responde a esa realidad. Un servicio digital puede ser el canal principal sin ser el único. Debe existir asistencia telefónica, presencial o mediante puntos de apoyo cuando el trámite afecta derechos y parte de la población no puede completarlo de otra manera. Mantener un canal alternativo no significa renunciar a la modernización. Significa reconocer que la transición digital ocurre sobre una sociedad desigual.

La calidad debe medirse por grupos y territorios. Una tasa general de finalización puede mejorar mientras empeora en barrios con conectividad más débil. Un tiempo promedio menor puede ocultar que los casos complejos quedan detenidos. Publicar y revisar esas diferencias permite saber si la eficiencia agregada está cerrando o ampliando brechas.

También hace falta una forma comprensible de apelación. Si una decisión automatizada niega un beneficio o cambia una prioridad, la persona debe saber que intervino un sistema, qué información relevante se consideró y cómo pedir revisión. La explicación no necesita revelar código fuente ni abrumar con matemáticas. Debe permitir comprender la razón, corregir un dato y obtener una respuesta de alguien responsable.

El funcionario como portador de criterio

La narrativa de automatización suele presentar al empleado público como una capa de fricción que la tecnología debería eliminar. Esa imagen desconoce una parte decisiva del trabajo. En muchos servicios, el funcionario interpreta reglas generales frente a situaciones que no encajan, reconoce urgencias y conecta información que vive en sistemas separados. Parte de esa capacidad puede formalizarse. Otra parte es conocimiento tácito acumulado en la práctica.

Una intervención seria no presupone que todo criterio existente sea bueno. Puede haber arbitrariedad, favoritismo, hábitos innecesarios y controles redundantes. Precisamente por eso hay que observar y discutir el criterio antes de automatizar. Si una mala práctica queda codificada, adquiere escala y una apariencia de objetividad difícil de cuestionar.

La IA puede extender la capacidad del funcionario: resumir expedientes, señalar información faltante, detectar casos semejantes o priorizar una revisión. Para que esa ayuda no se convierta en sustitución ciega, el flujo debe dejar claro qué parte es recomendación, qué límites tiene y dónde la persona puede intervenir.

El control humano no se satisface agregando una firma al final. Si el volumen, los incentivos o la interfaz hacen que nadie revise, la firma legitima una decisión automática sin aportar juicio. El diseño debe reservar atención humana para los casos inciertos, de alto impacto o difíciles de revertir, y dar a quien revisa información y tiempo suficientes.

También debe proteger el permiso para disentir. Un funcionario que corrige al sistema puede estar aportando contexto o puede repetir un sesgo. Ambas posibilidades requieren registro y revisión, no obediencia automática a una de las partes. Cuando las divergencias quedan documentadas, la organización puede aprender qué reglas necesitan ajuste y dónde la discrecionalidad produce daño.

Lo que una compra no puede entregar

El Estado suele relacionarse con la tecnología mediante contratación. Esa vía es necesaria para obtener bienes y servicios, pero puede inducir una ilusión: que la capacidad institucional se adquiere junto con la licencia.

Un proveedor puede construir software, integrar sistemas y aportar conocimiento especializado. No puede decidir por la institución qué significa una categoría administrativa, qué nivel de error es aceptable ni cómo debe apelarse una decisión pública. Tampoco debería convertirse en el único lugar donde se entiende el modelo, los datos o la arquitectura. Si el contrato termina y el organismo no puede auditar, mantener o retirar la solución, la modernización dejó dependencia.

Por eso el dictamen anterior a la compra revisa algo más que funcionalidades y precio. Pregunta por propiedad y acceso al código desarrollado a medida, exportación de datos, documentación, licencias de componentes, tratamiento de información personal, firma digital y plan de salida. El puente no reemplaza el análisis jurídico; permite que las preguntas jurídicas aparezcan cuando todavía pueden modificar la arquitectura y el contrato.

La portabilidad tiene una dimensión democrática. Si cambiar de proveedor resulta materialmente imposible, una empresa privada gana poder sobre la continuidad de un servicio público. Esa dependencia puede condicionar costos, evolución y capacidad de rendición de cuentas. Diseñar una salida no expresa desconfianza hacia el proveedor. Expresa responsabilidad institucional.

La compra tampoco resuelve la fragmentación interna. Un sistema nuevo puede agregar otra isla si los organismos no acuerdan identificadores, responsabilidades y bases legales para compartir datos. La interoperabilidad no consiste en conectar todas las bases sin límites. Consiste en permitir el flujo necesario, con propósito, minimización, seguridad y trazabilidad.

Datos públicos: compartir sin desproteger

El Estado concentra información sensible y, a la vez, necesita coordinar políticas que atraviesan organismos. Salud, educación, vivienda y protección social pueden describir aspectos diferentes de una misma situación. La incapacidad de vincularlos produce trámites repetidos y decisiones parciales. La vinculación indiscriminada produce vigilancia y riesgos de uso secundario.

La gobernanza debe resolver esa tensión caso por caso. ¿Cuál es el propósito? ¿Qué base legal habilita el tratamiento? ¿Qué datos son estrictamente necesarios? ¿Durante cuánto tiempo se conservan? ¿Quién accede y cómo queda registrado? ¿Puede lograrse el mismo objetivo con información menos identificable?

Estas preguntas preceden al código. Una evaluación de impacto sobre privacidad o sobre sistemas algorítmicos no debería redactarse después para justificar una solución terminada. Su valor está en modificar decisiones: reducir datos, cambiar el modelo, incorporar un canal de revisión o descartar un caso de uso cuyo beneficio no compensa el riesgo.

La calidad también tiene una dimensión pública. Los registros administrativos no fueron creados siempre para entrenar modelos. Reflejan criterios de carga, cobertura desigual y decisiones históricas. La ausencia de un dato puede indicar que un fenómeno no ocurrió o que un territorio fue menos observado. Sin comprender el proceso de producción, el sistema aprende la huella de la administración y la confunde con la realidad.

Cathy O’Neil documentó cómo los modelos opacos utilizados a escala pueden ocultar y reproducir daños bajo apariencia matemática.¹ El riesgo es especialmente grave en el Estado porque la regla puede repetirse sobre poblaciones enteras y porque quienes soportan el error suelen tener menos recursos para discutirlo. La auditabilidad permite reconstruir qué ocurrió; la participación y la evaluación previa ayudan a evitar que ocurra.

La ciudad inteligente después de la demostración

Los proyectos urbanos ofrecen una imagen clara de la distancia entre tecnología y capacidad. Se instalan sensores, se inaugura una sala de control y un mapa muestra incidentes en tiempo real. La demostración funciona. El valor aparece solo si el dato entra en un circuito de acción.

Un sensor que detecta un bache no repara la calle. Hace falta saber qué área recibe el aviso, cómo lo prioriza, qué presupuesto utiliza y cómo informa la resolución. Si el dato termina en una pantalla que nadie puede convertir en orden de trabajo, la infraestructura produce visibilidad sin servicio.

El piloto eterno es una forma frecuente de ese fracaso. Permanece en una escala protegida, con atención del proveedor y personal seleccionado, pero nunca atraviesa los procesos ordinarios de presupuesto, mantenimiento y responsabilidad. Cada año se presenta como innovación y cada año evita la pregunta por su integración.

La sostenibilidad exige mirar el ciclo completo: energía, conectividad, reemplazo de equipos, mantenimiento y disposición. Una promesa ambiental no puede sostenerse solo en que la solución utiliza datos. Debe demostrar qué consumo evita, qué infraestructura agrega y qué acción concreta cierra el circuito. De otro modo, la ciudad inteligente se vuelve escenografía tecnológica.

Gobernar antes de escalar

Los marcos contemporáneos ofrecen un lenguaje común para estas obligaciones. El AI Risk Management Framework del NIST organiza la gestión en cuatro funciones: gobernar, mapear, medir y gestionar. Gobernar atraviesa a las demás porque los responsables, políticas y mecanismos de rendición no se agregan al final.²

El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial clasifica sistemas según riesgo y establece exigencias de trazabilidad y supervisión humana para usos de alto impacto.³ Su alcance jurídico no convierte cada disposición en obligación local automática. Sí muestra una dirección regulatoria relevante: cuanto mayor es el efecto sobre personas, mayor debe ser la capacidad de explicar, registrar y controlar.

La OCDE examinó cerca de doscientos casos de IA en funciones gubernamentales y los organizó alrededor de habilitadores, salvaguardas y participación.⁴ La estructura coincide con una lectura sociotécnica. Las capacidades y los datos habilitan; la evaluación de impacto y la auditoría protegen; la participación incorpora a quienes viven las consecuencias.

Para América Latina, el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial de CEPAL y CENIA aporta una referencia regional. Su edición 2025 cubre diecinueve países y distingue entre ecosistemas pioneros, adoptantes y exploradores.⁵ La comparación permite ver capacidades y brechas sin suponer que el contexto institucional de países con más recursos puede copiarse intacto.

IMIA baja parte de estas exigencias a una lectura organizacional. Su gate de gobernanza impide que una puntuación alta en tecnología o datos oculte una capacidad insuficiente para responder por el sistema. El principio es simple: una organización no está lista para una autonomía que todavía no puede gobernar.

Cuando el agente ejerce una parte del poder

Los sistemas agénticos vuelven más visible este problema. Un software que prioriza expedientes, deriva casos o agenda recursos puede ejecutar muchas decisiones intermedias sin que una persona revise cada una. El control humano se desplaza hacia las reglas, permisos y mecanismos de auditoría.

Eso no reduce su importancia. La aumenta. Hay que definir qué resuelve el agente, qué acciones no puede realizar, cuándo debe escalar, qué información conserva y cómo se revoca su acceso. También hay que poder reconstruir una secuencia después de un error. Si varios agentes y servicios interactúan, una explicación final sin trazabilidad puede ocultar dónde se produjo la decisión relevante.

Delegar una tarea administrativa no equivale a delegar responsabilidad pública. La institución continúa obligada a comprender el sistema en un nivel suficiente para supervisarlo y responder. Un contrato que atribuye toda falla al proveedor no repara el derecho afectado ni recupera legitimidad.

En decisiones de alto impacto, parte del diseño debe seguir siendo deliberadamente humana. No porque las personas sean infalibles, sino porque el poder público necesita un lugar identificable donde las razones puedan discutirse y una excepción pueda recibir juicio. Automatizar la rutina puede liberar tiempo para ese trabajo si la organización lo protege; puede también usar la ganancia para reducir personal y dejar menos capacidad de revisión. La tecnología no decide entre ambos caminos.

Capacidad institucional, no catálogo de herramientas

La modernización pública de América Latina no se compra como un paquete. Se construye mediante procesos comprendidos, datos gobernados, infraestructura sostenible, funcionarios capaces y vías de participación y reparación.⁶ Una licitación puede aportar piezas importantes. La institución debe producir la coherencia entre ellas.

El puente aplicado al Estado comienza con la experiencia ciudadana y vuelve a ella para medir. No pregunta solamente si el trámite está disponible en línea, sino quién logra completarlo, cuánto espera, qué ocurre frente a una excepción y cómo se discute una decisión. No evalúa un modelo solo por precisión, sino por distribución de errores, trazabilidad y capacidad de corrección. No mide la transformación por sistemas instalados, sino por la calidad de la acción pública que esos sistemas vuelven posible.

La escena del turno médico permite cerrar el recorrido. Un buen sistema puede ordenar demanda, detectar urgencias y reducir espera. Para hacerlo legítimamente debe reconocer datos incompletos, permitir que la empleada incorpore contexto, informar a la persona y ofrecer revisión cuando algo falla. La eficiencia y los derechos no son objetivos enemigos. El diseño sociotécnico existe para evitar que uno se persiga fingiendo que el otro no forma parte del sistema.

Ver también: El puente aplicado a las pymes · IMIA, el instrumento de madurez · La tesis del puente · Autores y corrientes · Bibliografía