Inteligencia Artificial en el sector público. Enfoques teóricos y propuestas para una gestión innovadora para América Latina
DOI:
https://doi.org/10.29393/GP10-9SPLA20009Palabras clave:
Inteligencia Artificial, Administración Pública, Innovación Gubernamental, Gobernanza AlgorítmicaResumen
La Inteligencia Artificial (IA) está transformando la administración pública mundial al optimizar decisiones y procesos, aunque en América Latina enfrenta desafíos vinculados con brechas digitales, dilemas éticos y debilidades normativas. Este estudio analiza enfoques teóricos y experiencias de integración de la IA en la gestión pública de Brasil, Colombia, México, Chile y Uruguay, proponiendo un modelo de gobernanza algorítmica adaptado al contexto regional. Se aplicó un diseño multimétodo que incluyó revisión sistemática de literatura (2018–2024), análisis comparado de marcos regulatorios y estrategias nacionales, y un marco sociotécnico que integra capacidades estatales y economía política de la tecnología.
Los resultados identifican un trilema de la IA pública basado en la tensión entre eficiencia, autonomía tecnológica y equidad, y tres configuraciones institucionales posibles: centralizada, federada y en red, según el nivel de madurez estatal. Se concluye que los modelos más sostenibles surgen en administraciones con sólidas capacidades burocráticas y participación ciudadana activa. La adopción de IA redefine la legitimidad pública, desplazando la confianza desde la imparcialidad del funcionario hacia la opacidad algorítmica, lo que puede perpetuar desigualdades estructurales. Por ello, la implementación de IA requiere mecanismos de rendición de cuentas algorítmica y una gobernanza democrática capaz de equilibrar innovación tecnológica, control ciudadano y justicia social. En síntesis, la IA pública latinoamericana demanda fortalecer capacidades estatales, marcos regulatorios inclusivos y procesos participativos que garanticen eficiencia con equidad y soberanía tecnológica.
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