Inteligencia artificial en el sector público: ¿Velocidad o confianza?

Ya había escrito anteriormente en esta columna que el debate sobre la inteligencia artificial no es solo una carrera tecnológica, sino que el verdadero problema radica en la confianza, la gobernanza y la responsabilidad pública. Mencioné que, con la ola de regulaciones en Europa, especialmente con la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea, los Estados han cerrado definitivamente la era del “actúa primero, piensa después”. Dije que la inteligencia artificial se está extendiendo rápidamente en el sector público, pero que, cuando se trata del Estado, la confianza debe ir antes que la velocidad.

Las evaluaciones compartidas esta semana en el marco del evento de SAS son, en realidad, una continuación de aquel artículo. A medida que nos acercamos a 2026, las inversiones en inteligencia artificial en las instituciones públicas están aumentando. Las soluciones de inteligencia artificial generativa, los sistemas de automatización e incluso los “agentes” de software capaces de tomar decisiones por sí mismos están llegando al terreno. Sin embargo, hay un área que no crece al mismo ritmo: la infraestructura de confiabilidad.

Para el sector público, la cuestión ya no es “más inteligencia artificial”, sino una inteligencia artificial más transparente, más audaz y más responsable. Porque las decisiones que toma el Estado no se limitan a un límite de tarjeta de crédito; se trata de temas que afectan directamente la vida de las personas, como la asistencia social, la auditoría fiscal y la vigilancia sanitaria.

¿Qué es RAG y por qué es importante?

Uno de los conceptos mencionados con frecuencia en el evento fue RAG. Su significado técnico es: “Retrieval Augmented Generation” (Generación Aumentada por Recuperación). Lo explicaré de forma sencilla: en lugar de que un modelo de inteligencia artificial responda solo con información general aprendida de internet, el sistema genera respuestas consultando el archivo, la normativa y las decisiones pasadas de la propia institución.

Es decir, el sistema no habla por hablar; se basa en la memoria institucional. Esto es crítico, especialmente para el sector público, porque el Estado funciona con memoria. Gracias a los sistemas RAG, la acumulación de años se digitaliza y se crea una especie de “mentor de inteligencia artificial” para los empleados jóvenes.

Aquí también existe un riesgo. Si la información institucional no se transfiere correctamente, el sistema aprenderá de forma errónea. El problema de la confianza comienza precisamente ahí.

Inteligencia Artificial Soberana y Fronteras Digitales

Otro tema subrayado por los expertos de SAS es la “Inteligencia Artificial Soberana”. El deseo de los países de mantener los datos y la potencia de cálculo dentro de sus propias fronteras está aumentando. Los centros de datos, los modelos nacionales y las infraestructuras locales se están volviendo estratégicos.

Esto no es solo un asunto técnico, sino geopolítico. Los datos ya no son el petróleo; son como la refinería que gestiona el petróleo. Quien los procesa, es donde se genera el valor.

¿Empleado público o consultoría costosa?

Otra tendencia notable: los Estados prefieren fortalecer a sus propios empleados en lugar de recurrir a proyectos de consultoría masivos. El objetivo es que el funcionario público pueda hacer más trabajo con menos recursos mediante herramientas que aceleren el análisis.

La tecnología por sí sola no es la solución. A menos que se combine con la competencia humana, solo será un software costoso.

Una nueva era en impuestos, salud y asistencia social

La inteligencia artificial está haciendo que las redes de fraude sean más sofisticadas: identidades falsas, generación automática de contenido, manipulaciones financieras complejas. El Estado responde a esto, nuevamente, con inteligencia artificial. Gracias a los análisis en tiempo real, los sistemas de alerta instantánea y el intercambio de datos entre instituciones, se fortalece el objetivo de reducir la brecha fiscal.

En cuanto a la salud, la digitalización de los datos que aún permanecen en archivos de papel es una revolución en sí misma. Cuando estos documentos se interpretan mediante inteligencia artificial, la detección de epidemias se acelera, la elaboración de informes se simplifica y se reducen los registros duplicados.

La verdadera pregunta de 2026

Es posible resumir todo el panorama en una sola frase:

2026 será el año en que la inteligencia artificial en el sector público pasará de la cantidad a la calidad.

La pregunta es: ¿Se centrarán los Estados en la carrera de velocidad o construirán una arquitectura de confianza?

Mi opinión es clara. El éxito en el sector público no se medirá por crear el modelo más grande, sino por construir el sistema más confiable.

La tecnología evoluciona. Los modelos cambian.

Pero la reputación del Estado, una vez dañada, no se recupera fácilmente.