La inteligencia artificial aplicada a los servicios p\u00fablicos se ha consolidado como una palanca de modernizaci\u00f3n administrativa capaz de automatizar procedimientos, optimizar recursos y personalizar la relaci\u00f3n con la ciudadan\u00eda. Pero los algoritmos no son meros instrumentos t\u00e9cnicos: incorporan reglas y ponderaciones que inciden directamente en derechos subjetivos, intereses leg\u00edtimos y en la igualdad de trato. De ah\u00ed que su despliegue deba someterse a un conjunto de garant\u00edas que aseguren la trazabilidad de las decisiones, la inteligibilidad de los criterios utilizados y la plena posibilidad de control jurisdiccional, en coherencia con el derecho fundamental de acceso a la informaci\u00f3n p\u00fablica, la normativa de transparencia y los desarrollos del marco digital europeo.<\/p>\n\n\n\n
\nLos algoritmos no son meros instrumentos t\u00e9cnicos: incorporan reglas y ponderaciones que inciden directamente en derechos subjetivos, intereses leg\u00edtimos y en la igualdad de trato.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
La adopci\u00f3n de sistemas algor\u00edtmicos en la Administraci\u00f3n ha de enmarcarse en los principios de proporcionalidad, legalidad, no discriminaci\u00f3n y buena administraci\u00f3n. Ello exige dise\u00f1ar y operar soluciones que permitan reconstruir el \u201ccamino decisorio\u201d seguido por la m\u00e1quina, identificar par\u00e1metros, umbrales y fuentes de datos, y motivar las resoluciones en t\u00e9rminos comprensibles para el administrado y revisables por un \u00f3rgano independiente. La publicidad activa \u2014interpretada conforme a la Ley 19\/2013\u2014 no puede diluirse por la complejidad t\u00e9cnica del modelo ni por invocaciones gen\u00e9ricas a la confidencialidad o al secreto comercial: las eventuales limitaciones han de aplicarse restrictivamente y nunca convertirse en una coartada para la opacidad.<\/p>\n\n\n\n
\nLa adopci\u00f3n de sistemas algor\u00edtmicos en la Administraci\u00f3n ha de enmarcarse en los principios de proporcionalidad, legalidad, no discriminaci\u00f3n y buena administraci\u00f3n.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
En el sector p\u00fablico, los algoritmos se usan sobre todo para decidir, gestionar recursos y prestar servicios. Cuando una m\u00e1quina ayuda a tomar decisiones \u2014por ejemplo, al evaluar solicitudes de ayudas, calcular prestaciones o repartir plazas educativas\u2014 debe hacerlo con reglas claras y justas. La Ley 39\/2015 exige que el proceso sea explicable, que quede rastro de c\u00f3mo se llega a cada resultado y que exista una revisi\u00f3n humana real para corregir errores.<\/p>\n\n\n\n
\nCuando una m\u00e1quina ayuda a tomar decisiones \u2014por ejemplo, al evaluar solicitudes de ayudas, calcular prestaciones o repartir plazas educativas\u2014 debe hacerlo con reglas claras y justas.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
En la gesti\u00f3n de recursos \u2014presupuestos, plantillas, atenci\u00f3n sanitaria o movilidad\u2014 las predicciones pueden ser muy \u00fatiles, pero si el m\u00e9todo es opaco puede perjudicar la igualdad y generar discriminaci\u00f3n. Por eso es imprescindible dejar por escrito c\u00f3mo funciona cada modelo, explicar por qu\u00e9 se pondera de una manera u otra y permitir auditor\u00edas t\u00e9cnicas y jur\u00eddicas.<\/p>\n\n\n\n
\nLas predicciones pueden ser muy \u00fatiles, pero si el m\u00e9todo es opaco puede perjudicar la igualdad y generar discriminaci\u00f3n.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Y en la relaci\u00f3n diaria con la ciudadan\u00eda \u2014citas previas, asistentes conversacionales o turnos\u2014 la automatizaci\u00f3n debe incluir controles de sesgo y mecanismos de rendici\u00f3n de cuentas que permitan detectar desviaciones, corregirlas a tiempo y reparar los posibles da\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n
Particular relevancia adquiere la contrataci\u00f3n p\u00fablica. La Ley 9\/2017 impone transparencia, libre concurrencia e igualdad de trato; por tanto, cuando se empleen algoritmos para valorar ofertas, detectar anormalidades o gestionar plazos, los par\u00e1metros y ponderaciones deben ser cognoscibles<\/em> y auditables. La integridad del procedimiento demanda, adem\u00e1s, trazabilidad ex post<\/em> de cada hito, verificaci\u00f3n independiente de sesgos que puedan restringir la competencia y publicaci\u00f3n suficiente sobre el funcionamiento de los sistemas, sin perjuicio de salvaguardas proporcionadas de confidencialidad.<\/p>\n\n\n\n
\nLa integridad del procedimiento demanda, adem\u00e1s, trazabilidad ex post<\/em> de cada hito.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
El reto principal es equilibrar la b\u00fasqueda de eficiencia con la transparencia. Ser m\u00e1s r\u00e1pidos o precisos no justifica usar sistemas que nadie entiende. La Administraci\u00f3n debe garantizar que la automatizaci\u00f3n refuerce la confianza p\u00fablica.<\/p>\n\n\n\n
\nEl reto principal es equilibrar la b\u00fasqueda de eficiencia con la transparencia.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Para ello, antes de poner un sistema en marcha hay que dejar todo bien documentado y probado: un dossier t\u00e9cnico y jur\u00eddico completo, protocolos de test y validaci\u00f3n, y un \u201cexpediente del algoritmo\u201d con sus versiones, los datos de entrenamiento, los indicadores de rendimiento, los controles para evitar sesgos y las decisiones sobre c\u00f3mo se gobierna y qui\u00e9n responde.<\/p>\n\n\n\n
Una vez en funcionamiento, el sistema debe estar bajo vigilancia continua, ofrecer explicaciones claras a las personas afectadas y permitir reclamaciones sencillas. Adem\u00e1s, tiene que existir una revisi\u00f3n humana real y la capacidad de corregir r\u00e1pido cualquier problema que aparezca.<\/p>\n\n\n\n
Los riesgos de sesgo \u2014derivados de datos hist\u00f3ricos, reglas de dise\u00f1o o decisiones operativas\u2014 son particularmente complejos cuando las salidas del sistema condicionan el acceso a prestaciones o la posici\u00f3n jur\u00eddica del ciudadano. El art\u00edculo 14 de la Constituci\u00f3n impone un est\u00e1ndar reforzado de igualdad que, en clave algor\u00edtmica, se traduce en diagn\u00f3sticos peri\u00f3dicos de impacto, pruebas de no discriminaci\u00f3n y medidas correctoras. La Administraci\u00f3n p\u00fablica debe incorporar las que podemos denominar \u201cEvaluaciones de Impacto Algor\u00edtmico\u201d, inspiradas en la l\u00f3gica de las evaluaciones del RGPD, que analicen la proporcionalidad de la finalidad, la idoneidad del modelo, los riesgos de error y las salvaguardas de equidad, accesibilidad e inteligibilidad. En este ecosistema, el Real Decreto 817\/2023, que articula un entorno controlado de pruebas para sistemas de IA en l\u00ednea con el Reglamento europeo, ofrece un marco \u00fatil para validar t\u00e9cnicamente soluciones de alto riesgo, ensayar controles de sesgo \u2014incluidos informes de impacto de g\u00e9nero\u2014 y someter los modelos a escrutinio multidisciplinar. Su utilidad pr\u00e1ctica exige, sin embargo, claridad en la asignaci\u00f3n de responsabilidades, suficiencia de recursos y transparencia de resultados.<\/p>\n\n\n\n
\nLos riesgos de sesgo \u2014derivados de datos hist\u00f3ricos, reglas de dise\u00f1o o decisiones operativas\u2014 son particularmente complejos cuando las salidas del sistema condicionan el acceso a prestaciones o la posici\u00f3n jur\u00eddica del ciudadano.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Una gobernanza algor\u00edtmica madura combina obligaciones de publicidad con control interno y externo. Son piezas relevantes un registro p\u00fablico de sistemas de decisi\u00f3n automatizada, pol\u00edticas de datos que garanticen calidad, representatividad y minimizaci\u00f3n, cl\u00e1usulas contractuales que impongan a proveedores deberes de explicabilidad y auditor\u00eda, y \u00f3rganos de supervisi\u00f3n con capacidades t\u00e9cnicas. A ello ha de a\u00f1adirse un derecho a obtener informaci\u00f3n \u201csignificativa\u201d sobre la l\u00f3gica aplicaday las consecuencias previstas, junto con una revisi\u00f3n humana real y no meramente formal, especialmente en \u00e1mbitos sensibles como ayudas sociales, sanidad o empleo p\u00fablico. El principio de eficiencia del art\u00edculo 103 CE solo se realiza plenamente cuando la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica se alinea con la transparencia, la igualdad material y la seguridad jur\u00eddica.<\/p>\n\n\n\n
\nUna gobernanza algor\u00edtmica madura combina obligaciones de publicidad con control interno y externo.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
As\u00ed, la IA en los servicios p\u00fablicos solo es compatible con el Estado de derecho si se despliega bajo un marco claro y robusto que imponga trazabilidad, transparencia algor\u00edtmica y supervisi\u00f3n efectiva. La Administraci\u00f3n no puede delegar sin m\u00e1s su potestad decisoria en dispositivos opacos; debe gobernarlos con reglas, controles y responsabilidades. Solo as\u00ed la automatizaci\u00f3n dejar\u00e1 de ser una promesa abstracta para convertirse en un instrumento de buena administraci\u00f3n, capaz de mejorar la eficacia sin sacrificar los valores democr\u00e1ticos que legitiman la acci\u00f3n p\u00fablica.<\/p>\n\n\n\n
\nAs\u00ed, la IA en los servicios p\u00fablicos solo es compatible con el Estado de derecho si se despliega bajo un marco claro y robusto que imponga trazabilidad, transparencia algor\u00edtmica y supervisi\u00f3n efectiva.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Autor\/a: Gabriele Vestri<\/strong><\/p>\n\n\n\n
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La aplicaci\u00f3n de inteligencia artificial en los servicios p\u00fablicos, si bien moderniza la Administraci\u00f3n, debe regirse por garant\u00edas para proteger los derechos de la ciudadan\u00eda. Es fundamental que los algoritmos sean transparentes y auditables, permitiendo la trazabilidad de las decisiones y la revisi\u00f3n por un \u00f3rgano independiente. La eficiencia no debe comprometer la legitimidad de la acci\u00f3n p\u00fablica. Se deben implementar evaluaciones de impacto algor\u00edtmico para mitigar sesgos y asegurar la equidad, garantizando que la IA fortalezca los valores democr\u00e1ticos y el Estado de derecho.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":4570,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"area-autor":{"item-0":{"nombre-del-autor":"Gabriele Vestri","cargo-autor":"Presidente del Observatorio Sector P\u00fablico e Inteligencia Artificial. www.ospia.org<\/a>","foto-autor":"4569"}},"footnotes":""},"categories":[21],"tags":[49,48],"autor-post":[240],"class_list":["post-4568","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-innovacion-y-sostenibilidad","tag-digitalizacion","tag-servicios-publicos","autor-post-gabriele-vestri"],"yoast_head":"\n
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