3. Casos prácticos de uso de la IA en los Gobiernos de América Latina y el Caribe

Trabajos previos de la OCDE y la investigación que llevaron a cabo otras organizaciones han identificado áreas clave en las que los Gobiernos están concentrando el uso en el mundo real de la IA en el sector público.

Durante el último año, todos los Gobiernos han instrumentado rápidamente soluciones innovadoras en respuesta a la crisis del COVID-191. Muchos usan la IA a efectos de brindar soluciones y mensajes personalizados a los ciudadanos y residentes para asistir en la respuesta a la pandemia (OCDE, 2020[9]) (OCDE, 2020[10]).

Más allá de las necesidades inmediatas en épocas de crisis, los usos más comunes e inmediatos de la IA en el sector público son automatizar tareas sencillas y guiar decisiones para que el Gobierno sea más eficiente y esté más informado (Ubaldi et al., 2019[14]), (Partnership for Public Service/IBM Center for the Business of Government, 2019[15]). Los Gobiernos también han utilizado la IA en forma estratégica, en una variedad de formas para mejorar su relación con los ciudadanos y residentes, y los servicios que les prestan (OCDE, 2019[1]).

A nivel mundial, hay una cantidad de casos prácticos de uso en temas específicos que han surgido en áreas de aplicación clave de la IA en el sector público. En particular, muchas iniciativas del sector público se han concentrado en la seguridad y la protección públicas, la mejora de las funciones regulatorias, la atención sanitaria y el transporte (Ubaldi et al., 2019[14]). Los Gobiernos también han utilizado la IA para abordar cuestiones intersectoriales tales como los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) (OCDE, 2019[1]) (IDIA, 2019[16]).

La investigación llevada a cabo para preparar el presente informe reveló que el uso de la IA en los países de América Latina y el Caribe generalmente coincide con los patrones mundiales. Sin embargo, el examen de estas actividades también detectó numerosos casos prácticos tendientes a incrementar la integridad y la rendición de cuentas públicas, y a mejorar la educación. Esta tendencia está en consonancia con dos prioridades regionales: evitar la corrupción y reducir la deserción escolar.2 Tales trabajos son valiosos porque demuestran que se presta mayor atención a estas áreas que la observada por la OCDE en otras regiones y países en relación con la IA en el sector público.

El presente capítulo explora un conjunto no exhaustivo de proyectos del mundo real que se enmarcan dentro de los temas observados. Examina en particular los proyectos de IA en el sector público de América Latina y el Caribe que se indican en la Figura 3.1.

Antes de que el mundo se percatara siquiera de la amenaza del COVID-19, los sistemas de IA habían detectado el brote de un tipo desconocido de neumonía en China. En la actualidad, los países utilizan herramientas de IA para asistir en el monitoreo y la predicción de la propagación del COVID-19 en tiempo real, permitir diagnósticos rápidos, y buscar tratamientos a una velocidad y escala nunca antes vistas (OCDE, 2020[4]). Uno de los resultados más evidentes de las innovadoras respuestas de los Gobiernos ante la pandemia fue la rauda aceleración de la innovación y transformación digitales (OCDE, 2020[17]). Durante la crisis, se emplearon tecnologías y herramientas de IA a fin de respaldar los esfuerzos de los responsables de la formulación de políticas, la comunidad médica y la sociedad en general para manejar cada etapa de la pandemia y sus secuelas (OCDE, 2020[4]). En particular, los Gobiernos usaron la IA para:

  • Entender el virus y acelerar la investigación médica sobre fármacos y tratamientos.

  • Detectar y diagnosticar el virus, y predecir su evolución.

  • Ayudar a prevenir o retardar la propagación del virus a través de la vigilancia y el rastreo de contactos.

  • Responder a la crisis sanitaria mediante información y aprendizaje personalizados.

  • Monitorear la recuperación y mejorar las herramientas de alerta temprana.

Los Gobiernos de América Latina y el Caribe también están empleando o desarrollando el uso de la IA en una variedad de formas acordes con estos temas y que los refuerzan (Recuadro 3.1).

En el contexto de los Gobiernos, un beneficio importante y de logro inmediato de la IA es mejorar la forma en la que los funcionarios públicos ejecutan sus tareas. La IA ofrece la posibilidad de ayudar al Gobierno a pasar de tareas de bajo valor a tareas de alto valor, y a concentrarse en sus responsabilidades esenciales mediante la reducción o eliminación de tareas repetitivas y la revelación de nuevos puntos de vista a partir de los datos, y la mejora de la capacidad de los organismos de lograr sus misiones (Partnership for Public Service/IBM Center for the Business of Government, 2019[15]).

El funcionario público promedio dedica hasta el 30 % de su tiempo a documentar información y a otras tareas administrativas básicas (Eggers, Schatsky y Viechnicki, 2017[2]). Automatizar o de otra forma evitar la realización de, aunque sea, una fracción de ese trabajo permitiría a los Gobiernos ahorrar una enorme cantidad de dinero y reorientar las labores de los funcionarios a otras tareas más valiosas, lo cual redundaría en un trabajo más motivador, más orientado a la población (Partnership for Public Service/IBM Center for the Business of Government, 2019[15]).

La creciente abundancia de datos disponibles hace aumentar el interés por la IA. No obstante, si el volumen de datos es muy grande, al Gobierno puede resultarle difícil extraer conocimientos útiles, fenómeno que se conoce con el nombre de “sobrecarga de información” (Speier, Valacich y Vessey, 1999[18]). La inteligencia artificial puede colaborar con los Gobiernos para que superen este inconveniente, adquieran nuevas perspectivas y generen predicciones que les permitan adoptar mejores decisiones en términos de políticas. Por ejemplo, en Argentina, el sistema Prometea redujo el tiempo de operación del servicio de justicia, lo que pudo replicarse en instituciones del país y del exterior. El empleo de robots para automatizar las tareas repetitivas también es un aliado de los Gobiernos en la mejora de la eficiencia al reducir el tiempo de procesamiento de ciertos servicios públicos. El Recuadro 3.2 presenta más ejemplos de estos usos de la IA.

Más allá de la automatización de las tareas repetitivas, los casos tales como la predicción de sentencias en juicios contra el Estado colombiano muestran que la IA también puede aumentar la eficiencia al proporcionar análisis más detallados para una mejor toma de decisiones (Recuadro 3.3). El caso PretorIA, que se presenta en el mismo recuadro, proporciona un ejemplo de cómo pueden interactuar las instituciones públicas y la sociedad civil, escuchar las inquietudes fundamentales acerca de la implementación de la IA y adaptar la tecnología convenientemente. Este caso resalta la importancia de una sociedad civil alerta y capaz, empoderada para colaborar con el sector público en la cocreación de servicios públicos digitales que resulten fiables.

Además de utilizar la IA para abordar temas específicos, los Gobiernos están utilizando aplicaciones de IA en una variedad de formas para interactuar con los ciudadanos, los residentes y las empresas. Un tipo popular de IA que se emplea en los sectores público y privado, sobre todo en las etapas iniciales, es el chatbot. Un chatbot simple utiliza un abordaje basado en reglas para interactuar con los ciudadanos y ejecutar funciones tales como responder a las preguntas que se formulan con frecuencia. Hay versiones más sofisticadas que potencian el aprendizaje automático para llevar a cabo interacciones más complejas y menos concretas, como lo ilustra el caso de Jaque en la plataforma digital del estado de Alagoas, Brasil (Recuadro 3.4).

La IA también permite brindar servicios más sencillos y personalizados a los ciudadanos y a las empresas. Por ejemplo, el Mapa de Oportunidades Comerciales de Argentina y ParaEmpleo de Paraguay recurren a algoritmos para escanear numerosas fuentes de datos y compararlas con las necesidades y características de los usuarios a fin de producir mejores recomendaciones. Asimismo, los Gobiernos han hecho uso de las tecnologías de la IA para entender mejor las opiniones y perspectivas de sus ciudadanos a escalas previamente inviables, mediante el uso de técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y técnicas de agrupación en clusters, que permiten extraer ideas valiosas de grandes volúmenes de información (OCDE, 2019[1]). Querido Diário, en Brasil, es un proyecto que invierte estos roles y permite a los ciudadanos entender más a fondo la información publicada por el Estado en los diarios oficiales. Por último, el Gobierno colombiano creó un proyecto para mejorar su relación con los agricultores a través de la optimización de los análisis del suelo y la provisión de recomendaciones personalizadas respecto de su fertilización. En el Recuadro 3.5 se consideran estos ejemplos.

Los Gobiernos han colocado a la seguridad y la protección públicas en el centro de sus estudios sobre el uso de la IA. Esta área abarca tanto la seguridad y la protección físicas como la ciberseguridad, y puede cubrir una amplia franja de temas de responsabilidad del Gobierno, tales como la fuerza pública, la prevención y recuperación en caso de desastres, y la defensa militar y nacional. Por ejemplo, el documento sobre el estado del arte del uso de las tecnologías emergentes en el sector público titulado State of the Art in the Use of Emerging Technologies in the Public Sector señala que, en el campo de la vigilancia, la visión artificial y los sistemas de procesamiento del lenguaje natural pueden trabajar con grandes cantidades de imágenes, textos y formas discursivas, para detectar posibles amenazas a la seguridad y el orden públicos en tiempo real (Ubaldi et al., 2019[14]).

La OCDE no encontró ejemplos de un uso activo de la IA en apoyo de las actividades de ciberseguridad por parte de los Gobiernos de América Latina y el Caribe. Sin embargo, Uruguay parece estar avanzando en este camino con su “aiUTEChallenge” dentro de su Programa de Fortalecimiento de la Ciberseguridad, que explora las modalidades de aplicación de la IA en combinación con el monitoreo, la detección y la respuesta a incidentes, y la identificación digital, entre otros. El país espera realizar próximamente desarrollos concretos dentro de esas áreas.4

Si bien no hay un gran uso de la IA para la ciberseguridad, sí existen muchos casos prácticos concentrados en la aplicación de la ley y otras actividades relacionadas con el sistema de justicia penal. Como ejemplo general, la Organización Internacional de Policía Criminal (INTERPOL), a la que pertenecen todos los países incluidos en el ámbito de esta reseña,5 usa distintos tipos de sistemas de IA para las fuerzas del orden y ha publicado el informe sobre inteligencia artificial y robótica en la aplicación de la ley titulado Artificial Intelligence and Robotics for Law Enforcement6, en el que se analiza el potencial de la IA en la labor policial y se detallan los proyectos que ya están en marcha en el mundo real. Los sistemas predictivos de IA han adquirido especial popularidad en la región (ver los casos del Recuadro 3.6), a menudo entre los Gobiernos urbanos locales. Como indican los ejemplos, los sistemas de IA en este campo pueden tener alguna utilidad, pero también operan con frecuencia en áreas grises y presentan dilemas éticos que los Gobiernos deben considerar y evaluar cabalmente. La transparencia en los usos y procesos, y la explicabilidad de los algoritmos, son elementos fundamentales para que las partes interesadas se involucren en detectar riesgos de trato desigual y en buscar soluciones. Por otra parte, tal como lo ilustra el caso de Predpol en Uruguay, los Gobiernos también deben considerar que el uso de la IA no siempre es la mejor solución y reconocer que existen otras tecnologías con efectos similares a un costo inferior.

La vigilancia es otra área de protección en donde se aplica cada vez más la IA a nivel mundial. El reconocimiento facial se utiliza en una cantidad de ciudades del mundo para permitir localizar presuntos delincuentes y combatir el terrorismo (OCDE, 2019[1]), a pesar de que ha suscitado numerosas polémicas. Los Gobiernos de América Latina y el Caribe no parecen hacer un uso significativo de los sistemas de reconocimiento facial por medio de la IA; sin embargo, esta práctica está aumentando en la región, como también aumenta la resistencia de la sociedad civil (Arroyo, 2020[22]). En algunos países de ALC, se está haciendo un uso experimental de la IA para analizar imágenes de rostros juntamente con otros videos, imágenes y audio (es decir, voces) con la finalidad de detectar la actividad criminal. Los casos del Centro de Comando, Control, Comunicaciones y Cómputo (C4) de Bogotá, Colombia, y del ECU 911 en Ecuador (Recuadro 3.7), subrayan los dos principales retos que deben enfrentar los Gobiernos para generar confianza en estos sistemas: crear las necesarias salvaguardias en el procesamiento de datos personales confidenciales (por ejemplo, datos biométricos) para impedir un tratamiento injusto de grupos históricamente discriminados, y definir marcos de referencia claros para el uso de estas tecnologías de modo de evitar posibles abusos, tales como la elaboración de perfiles y la persecución de opositores políticos o manifestantes.

Estos ejemplos muestran que los Gobiernos de América Latina y el Caribe, como otros Gobiernos del mundo, deben ser prudentes cuando estudian el uso de la IA en este campo y aprovechar la tecnología en formas que no menoscaben la confianza pública ni conculquen las libertades civiles. Es necesario que los Gobiernos equilibren las tensiones entre la aplicación de los sistemas de IA (por ejemplo, los que usan la recolección y monitoreo de datos) al servicio del interés público y las preocupaciones inevitables acerca de un “Gran Hermano” y de los riesgos de infringir derechos y libertades. El capítulo 4, “Acciones para desarrollar un abordaje responsable, fiable y centrado en el ser humano”, y el informe de la OCDE Embracing Innovation in Government: Global Trends 2020 – Public Provider versus Big Brother [Tendencias mundiales de adopción de la innovación en el Gobierno del 2020 — El proveedor público vs. Gran Hermano]9 (OCDE, 2020[23]) ofrecen orientación y reflexiones que los Gobiernos deben considerar cuando examinan la IA en relación con la seguridad pública, la protección, y otros objetivos.

Se entiende por reglamentaciones los diversos instrumentos a través de los cuales los Gobiernos fijan requisitos a los ciudadanos y las empresas. Tales instrumentos abarcan la totalidad de leyes, órdenes oficiales y oficiosas, normas subordinadas, formalidades administrativas y normas publicadas por órganos no gubernamentales u organismos de reglamentación autónoma en los que los Gobiernos han delegado facultades regulatorias (OCDE, 2018[24]).10

Mientras que las reglamentaciones y otros tipos de procesos normativos apuntan frecuentemente a las personas físicas y a las organizaciones que no pertenecen al sector público, la IA ofrece importantes oportunidades para aumentar la capacidad gubernamental de mejorar la concepción y ejecución de reglamentaciones y actividades de aplicación efectiva de las normas (OCDE, 2018[25]) (OCDE, 2019[26]). Por ejemplo:

  • Los reguladores podrían aplicar herramientas de aprendizaje automático a la inmensa cantidad de datos de la que disponen para prever dónde debieran concentrar sus actividades regulatorias. Mediante el uso de estas herramientas, podrían determinarse áreas, empresas y ciudadanos que merecen ser objeto de investigación e inspección.

  • El aprendizaje automático puede utilizarse para predecir con mayor exactitud el resultado de posibles juicios, lo que garantizaría una mayor cohesión entre los puntos de vista de los tribunales y de los reguladores.

De este modo, los reguladores podrían aprovechar el potencial de la tecnología para simplificar sus operaciones, y reasignar los recursos de actividades antieconómicas (tales como investigar empresas que probablemente cumplen con la ley, o llevar adelante juicios que tienen una alta probabilidad de terminar con sentencias desfavorables) para emplearlos en actividades que logren más acabadamente sus objetivos regulatorios. El Recuadro 3.8 analiza tres ejemplos del uso de la IA destinado a mejorar las funciones regulatorias del sector público, en especial a través una mayor eficiencia de los procesos.

Además de sus aplicaciones para dar respuesta al COVID-19, todo el sector de la atención sanitaria utiliza en diversas formas la IA, la que posee un enorme potencial en países con servicios nacionales de salud. Las aplicaciones de IA, en especial aquellas que involucran el aprendizaje automático, pueden servir para interpretar resultados y sugerir diagnósticos, así como para predecir factores de riesgo, lo que permite incorporar medidas preventivas (Ubaldi et al., 2019[14]). Asimismo, pueden proponer tratamientos y colaborar con los médicos en la creación de planes terapéuticos altamente individualizados. Si se la combina con los conocimientos de los médicos y otros expertos sanitarios, la IA puede aumentar la precisión y la eficiencia, y proporcionar resultados más positivos en el área de salud.

Una de las aplicaciones de IA que más publicidad ha recibido es la de los vehículos autónomos, tales como los automóviles sin conductor que están probando Uber y varias de las principales automotrices. Si bien el Gobierno tiene ciertamente un rol a desempeñar en cuanto a regular y comprender las implicancias que suponen estos vehículos, estas aplicaciones parecen presentar menos oportunidades de innovación para el sector público. No obstante, más allá de estos vehículos, los Gobiernos de todo el mundo y de los países de América Latina y el Caribe están empleando la IA para transformar el modo de predecir y manejar los flujos de tránsito (Recuadro 3.10). Si bien todos los temas generales que la OCDE ha observado a nivel mundial también parecen ser áreas en las que se concentran los Gobiernos de América Latina y el Caribe, el transporte es quizás el más débilmente representado en cuanto a las iniciativas que se observan.

La adopción de la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible constituye el compromiso de naciones de todo el mundo con un conjunto de objetivos y metas universales, integrados y transformativos, conocidos como los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Los 17 objetivos y las 169 metas representan una responsabilidad colectiva y una visión compartida del mundo. Los Gobiernos están trabajando para alcanzarlos en 2030, y muchos de ellos exploran las posibilidades que ofrece la IA para la consecución de este logro.

Una investigación de McKinsey Global Institute identificó un conjunto no exhaustivo de aproximadamente 160 casos que demuestran cómo puede utilizarse la IA para el beneficio no comercial de la sociedad (MGI, 2018[30]). De ellos, 135 mencionan alguno de los 17 ODS. Estos casos toman a menudo la forma de iniciativas del sector privado o asociaciones entre el sector privado, el sector público y/o la sociedad civil. La iniciativa ECHO (Recuadro 3.11), liderada por el Fondo de Población de las Naciones Unidas en asociación con Gobiernos locales de Colombia, ilustra el uso de la IA para apoyar los ODS en general.

En relación con el apoyo destinado a áreas individuales específicas, los países de América Latina y el Caribe están empleando la IA como herramienta para abordar la contaminación del aire, una amenaza común a varias ciudades y regiones (para ejemplos, ver el Recuadro 3.12). Estas actividades están relacionadas con el ODS 3 (salud y bienestar) y el 11 (ciudades y comunidades sostenibles), e indican un avance concreto hacia los objetivos del 2030, así como posibles oportunidades de examinar el uso de la IA para apoyar la consecución de otros ODS. El proyecto de estrategia nacional de IA de Perú incluye el objeto específico de desarrollar sistemas de IA alineados con los ODS, aunque estos últimos todavía no se están aplicando.

Una de las áreas de énfasis más dinámicas en América Latina y el Caribe es la aplicación de tecnologías digitales para aumentar la transparencia y mejorar la rendición de cuentas por el uso de los recursos públicos. Los Gobiernos están usando la IA para determinar patrones de acción de los actores públicos y privados, detectar riesgos y vulnerabilidades en la contratación pública, y hacer referencias cruzadas entre fuentes de información para mejorar la auditoría y la transparencia pública. A pesar de que esta categoría podría considerarse una expresión de mejora de la eficiencia gubernamental, el énfasis que se le da en la región de ALC demuestra la importancia que allí se asigna a la lucha contra la corrupción.

La corrupción y la mala administración de los recursos públicos es una de las cuestiones que más preocupan en los países de América Latina y el Caribe; la percepción de la corrupción es, en promedio, superior en América Latina que en la mayoría de las otras regiones (OCDE, 2018[31]). De acuerdo con el Barómetro Global de la Corrupción 2019: América Latina y el Caribe, el 65 % de las personas de esos países piensan que su Gobierno está administrado por unos pocos intereses privados y para su propio beneficio.11 Ello contribuye a una falta general de confianza. En 2017, el porcentaje de la población de ALC que tenía poca o ninguna confianza en su Gobierno llegó al 75 %, 20 puntos porcentuales más que en 2010. El factor más decisivo para enfrentar este problema es el fortalecimiento de la integridad pública (OCDE, 2018[31]).

De conformidad con la Recomendación del Consejo de la OCDE sobre Integridad Pública,12 los casos prácticos que se presentan en el Recuadro 3.13 abordan diferentes áreas de oportunidad para mejorar la integridad pública en la región y, al mismo tiempo, aumentar la eficiencia de los recursos públicos.

Una esfera prioritaria de la IA en la región de ALC es la educación, sobre todo la prevención de la deserción escolar. Si bien este problema se relaciona con el ODS 4 (educación de calidad), el nivel de atención que recibe a nivel regional lo hace merecedor de un tratamiento separado. La educación también se consideró tema central de la Cumbre sobre Inteligencia Artificial en América Latina organizada por investigadores latinoamericanos pertenecientes a la comunidad del MIT, donde los participantes acordaron que la IA podía catalizar el cambio del sistema educativo. La IA puede modificar la forma de impartir la enseñanza y contribuir al mejor seguimiento de los estudiantes a través de procesos de aprendizaje más personalizados (Anllo et al., 2021). El creciente interés en aplicar la IA a la educación se vincula directamente con el problema del abandono escolar. Solo el 60 % de los estudiantes completan el ciclo secundario, a pesar de que es obligatorio en la mayoría de los países de la región.13 Por otra parte, el 36 % de las jóvenes que dejan la escuela lo hacen por embarazo o cuidado de sus hijos, mientras que la causa principal del abandono escolar entre los jóvenes tiende a ser de índole económica.

Para abordar el problema, Josephson, Francis and Jayaram (Josephson, Francis y Jayaram, 2018[32]) recomiendan el uso de sistemas de alertas tempranas en programas y escuelas, de modo de identificar oportunamente situaciones de riesgo y permitir intervenciones específicas y pertinentes. La mayoría de los casos prácticos que se presentan en el Recuadro 3.14 están en consonancia con esta recomendación, específicamente en el uso de la IA para que se prioricen los niños en riesgo que puedan necesitar asistencia u orientación especiales. No obstante, estas actividades de elaboración de perfiles no están libres de riesgo. Una de las primeras aplicaciones de la IA en el sector público de la región de América Latina y el Caribe fue un sistema para predecir el embarazo adolescente y la deserción escolar en la provincia de Salta (Argentina); sin embargo, se planteó la inquietud de que contribuyera a una reproducción del sesgo y a un tratamiento injusto o discriminatorio. Por lo tanto, es fundamental considerar los estándares y principios éticos a lo largo del ciclo de vida de un sistema de IA para que resulte fiable, inclusivo y seguro. Asimismo, este caso revela que los equipos multidisciplinarios y con diversidad de integrantes tienen la capacidad de desarrollar soluciones más fundamentadas, efectivas y personalizadas. Otros ejemplos del Recuadro 3.14 se relacionan con la especialización profesional, y el aumento de la eficiencia de los procesos de educación pública.

Todos estos casos demuestran el creciente interés de los Gobiernos de América Latina y el Caribe por analizar las posibilidades que ofrece la IA en el sector público, y de implementar procesos y servicios impulsados por la IA para lograr gestiones más eficientes, efectivas y receptivas. Al igual que ocurre en otras regiones y países del mundo, gran parte de los usos detectados en la actualidad son proyectos piloto en fase inicial o sistemas de IA ya en funcionamiento que tienden a utilizar técnicas sencillas pero comprobadas. Varios, sin embargo, demuestran un creciente nivel de sofisticación en cuanto a técnicas y algoritmos de aprendizaje automático. Es probable que esta tendencia continúe, ya que algunos Gobiernos de América Latina y el Caribe procuran alcanzar los objetivos establecidos en sus estrategias nacionales de IA, mientras que otros las están elaborando. Este creciente deseo de aprovechar las oportunidades que presenta la IA y la mayor sofisticación en cuanto a lo que intentan lograr los Gobiernos de la región de ALC con la tecnología conllevan asimismo una cantidad de desafíos que habrá que superar y de responsabilidades que será menester asumir. Como muestran estos ejemplos, algunos Gobiernos de la región ya se han enfrentado a dilemas éticos y a los contraataques de la sociedad civil que suceden a medida que se adoptan nuevos enfoques. La OCDE promueve la experimentación en el sector público y la adopción de la IA en tanto se realice en forma confiable y ética, con las inversiones adecuadas y los habilitadores necesarios para lograr resultados satisfactorios y sostenibles. El siguiente capítulo brinda orientación acerca de cómo pueden lograr estos resultados los Gobiernos de América Latina y el Caribe, y en qué medida ya existen tales habilitadores en la región.

Referencias

[22] Arroyo, V. (2020), Instead of banning facial recognition, some governments in Latin America want to make it official [En lugar de prohibir el reconocimiento facial, algunos Gobiernos latinoamericanos quieren oficializarlo], https://www.accessnow.org/facial-recognition-latin-america/ (recuperado el 18 de febrero de 2021).

[28] Consejería Presidencial para Asuntos Económicos y Transformación Digital (2020), Proyectos de transformación digital, trámites y servicios para el ciudadano.

[2] Eggers, W., D. Schatsky y P. Viechnicki (2017), AI-Augmented Government: Using cognitive technologies to redesign public sector work [Gobierno aumentado por la IA: usar tecnologías cognitivas para rediseñar el trabajo del sector público], Deloitte University Press, https://www2.deloitte.com/content/dam/insights/us/articles/3832_AI-augmented-government/DUP_AI-augmented-government.pdf.

[19] Giandana, F. y D. Morar (2019), “Victor Frankenstein’s responsibility? Determining AI legal liability in Latin America” [“¿Responsabilidad de Victor Frankenstein? Determinar la responsabilidad legal por la IA en América Latina”], Global Information Society Watch 2019: Artificial intelligence: Human rights, social justice and development [Observador global de la sociedad de la información 2019. Inteligencia artificial: derechos humanos, justicia social y desarollo], pp. 168-171, https://giswatch.org/sites/default/files/gisw2019_artificial_intelligence.pdf.

[12] Gómez Mont, C. et al. (2020), Artificial Intelligence for Social Good in Latin America and the Caribbean (La inteligencia artificial al servicio del bien social en América Latina), https://publications.iadb.org/publications/english/document/Artificial-Intelligence-for-Social-Good-in-Latin-America-and-the-Caribbean-The-Regional-Landscape-and-12-Country-Snapshots.pdf.

[16] IDIA (2019), Artificial Development in International Development: A Discussion Paper [El desarrollo artificial en el desarrollo internacional: documento de reflexión], International Development Innovation Alliance/AI & Development Working, https://static1.squarespace.com/static/5b156e3bf2e6b10bb0788609/t/5e1f0a37e723f0468c1a77c8/1579092542334/AI+and+international+Development_FNL.pdf.

[32] Josephson, K., R. Francis y S. Jayaram (2018), Promoting secondary school retention in Latin America and the Caribbean (Políticas para promover la culminación de la educación media en América Latina y el Caribe), http://scioteca.caf.com/handle/123456789/1248.

[20] López, J. y J. Castañeda (2020), Automatización, tecnologías digitales y justicia social: la experimentación con la pobreza en Colombia, CETyS Universidad de San Andrés., https://guia.ai/wp-content/uploads/2020/05/Lopez-Casta%C3%B1eda-Automatizacion-tecnologias-digitales-y-justicia-social-la-experimentacion-con-la-pobreza-en-Colombia.pdf (recuperado el 18 febrero de 2021).

[29] Martinho-Truswell, E. et al. (2018), Towards an AI Strategy in Mexico: Harnessing the AI Revolution (Hacia una Estrategia de IA en México: Aprovechando la Revolución de la IA), http://go.wizeline.com/rs/571-SRN-279/images/Towards-an-AI-strategy-in-Mexico.pdf.

[30] MGI (2018), Notes from the AI Frontier: Applying AI for Social Good [Notas desde la frontera de la IA: aplicar la IA para el bien social], McKinsey Global Institute, www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Featured%20Insights/Artificial%20Intelligence/Applying%20artificial%20intelligence%20for%20social%20good/MGI-Applying-AI-for-social-good-Discussion-paper-Dec-2018.ashx.

[82] OCDE (2003), The e-Government Imperative [El gobierno electrónico: un imperativo], OECD e-Government Studies, OECD Publishing, París, https://dx.doi.org/10.1787/9789264101197-en.

[27] OCDE (2018), Digital Government Review of Brazil: Towards the Digital Transformation of the Public Sector [Revisión del gobierno digital de Brasil: hacia la transformación digital del sector público], OECD Publishing, https://doi.org/10.1787/9789264307636-en.

[31] OCDE (2018), Integrity for Good Governance in Latin America and the Caribbean: From Commitments to Action (Integridad para el buen gobierno en América Latina y el Caribe: De los compromisos a la acción), OECD Publishing, https://doi.org/10.1787/9789264201866-en.

[24] OCDE (2018), OECD Regulatory Policy Outlook 2018 [Política de la normativa: perspectivas de la OCDE para 2018], OECD Publishing, https://doi.org/10.1787/9789264303072-en.

[24] OCDE (2018), OECD Regulatory Policy Outlook 2018 [Política de la normativa: perspectivas de la OCDE para 2018], OECD Publishing, https://doi.org/10.1787/9789264303072-en.

[25] OCDE (2018), Using digital technologies to improve the design and enforcement of public policies [Uso de las tecnologías digitales para mejorar el diseño y la aplicación de las políticas públicas], OECD Publishing, https://dx.doi.org/10.1787/99b9ba70-en.

[26] OCDE (2019), Going Digital: Shaping Policies, Improving Lives [El camino hacia la digitalización: crear políticas que mejoren la vida], OECD Publishing, https://dx.doi.org/10.1787/9789264312012-en.

[1] OCDE (2019), Hello, World: Artificial intelligence and its use in the public sector (Hola, mundo: la inteligencia artificial y su uso en el sector público), OECD Publishing, https://doi.org/10.1787/726fd39d-en.

[9] OCDE (2020), The Covid-19 Crisis: A catalyst for government transformation [La crisis del COVID-19: un catalizador para la transformación del Gobierno], OECD Publishing, http://www.oecd.org/coronavirus/policy-responses/the-covid-19-crisis-a-catalyst-for-government-transformation-1d0c0788/.

[17] OCDE (2020), Embracing Innovation in Government: Global Trends 2020 - Innovative Responses to the COVID-19 Crisis [Informe 2020 sobre tendencias mundiales de adopción de la innovación en el Gobierno dedicado a las respuestas innovadoras frente a la crisis del COVID-19], OECD Publishing, https://trends.oecd-opsi.org/trend-reports/innovative-covid-19-solutions/.

[23] OCDE (2020), Embracing Innovation in Government: Global Trends 2020 - Public Provider versus Big Brother [Informe 2020 sobre tendencias mundiales de adopción de la innovación en el Gobierno dedicado a los proveedores públicos frente al Gran Hermano], OECD Publishing, https://trends.oecd-opsi.org/trend-reports/public-provider-versus-big-brother/.

[4] OCDE (2020), OECD Digital Economy Outlook 2020 [Perspectivas de la economía digital de OCDE 2020], OECD Publishing, https://doi.org/10.1787/bb167041-en.

[10] OCDE (2020), Using artificial intelligence to help combat COVID-19 (Uso de la inteligencia artificial para luchar contra la pandemia del COVID-19), OECD Publishing, https://www.oecd.org/coronavirus/policy-responses/using-artificial-intelligence-to-help-combat-covid-19-ae4c5c21.

[21] Ortiz Freuler, J. y C. Iglesias (2018), Algorithms and Artificial Intelligence in Latin America: A Study of Implementation by Governments in Argentina and Uruguay (Algoritmos e inteligencia artificial en Latinoamérica, Un Estudio de implementaciones por parte de Gobiernos en Argentina y Uruguay), http://webfoundation.org/docs/2018/09/WF_AI-in-LA_Report_Screen_AW.pdf.

[15] Partnership for Public Service/IBM Center for the Business of Government (2019), More than Meets AI Part II [Más de lo que se ve de la IA, Parte II], http://www.businessofgovernment.org/sites/default/files/More Than Meets AI Part II_0.pdf.

[18] Speier, C., J. Valacich y I. Vessey (1999), The influence of task interruption on individual decision making: An information overload perspective [La influencia de la interrupción de tareas sobre las decisiones individuales: una perspectiva de la sobrecarga de información], pp. 337-360, http://dx.doi.org/10.1111/j.1540-5915.1999.tb01613.x.

[14] Ubaldi, B. et al. (2019), State of the art in the use of emerging technologies in the public sector [Estado del arte del uso de las tecnologías emergentes en el sector público], https://doi.org/10.1787/932780bc-en.

[33] World Wide Web Foundation (2018), Algorithms and Artificial Intelligence in Latin America: A Study of Implementation by Governments in Argentina and Uruguay (Algoritmos e inteligencia artificial en Latinoamérica: un estudio de implementaciones por parte de Gobiernos en Argentina y Uruguay), World Wide Web Foundation, http://webfoundation.org/docs/2018/09/WF_AI-in-LA_Report_Screen_AW.pdf.

Notas

← 1. El informe del observatorio OPSI de la OCDE sobre respuestas innovadoras ante la crisis del COVID-19 titulado Innovative Responses to the COVID-19 Crisis, que forma parte de la serie de informes sobre tendencias mundiales de adopción de la innovación en el Gobierno en 2020 Embracing Innovation in Government: Global Trends 2020, brinda una exposición pormenorizada de este tema. Ver: https://oe.cd/c19-innovation.

← 2. El informe de la OCDE Integridad para el buen gobierno en América Latina y el Caribe reveló que existe la percepción de que en América Latina el nivel de corrupción es más alto que en la mayoría de las regiones (OCDE, 2018[31]). Por otra parte, solo el 60 % de los estudiantes completan sus estudios en la región, a pesar de que la educación secundaria es obligatoria en la mayoría de los países de esta región (CAF, 2018[82]).

← 3. https://web.karisma.org.co/como-implementar-inteligencia-artificial-en-la-corte-constitucional-la-pregunta-que-nos-monto-en-una-colaboracion-academia-sociedad-civil-y-la-propia-corte.

← 4. Para obtener más información, ver www.gub.uy/agencia-gobierno-electronico-sociedad-informacion-conocimiento/comunicacion/noticias/inteligencia-artificial-ciberseguridad.

← 5. www.interpol.int/en/Who-we-are/Member-countries.

← 6. www.unicri.it/news/article/Artificial_Intelligence_Robotics_Report.

← 7. Por ejemplo, en la ciudad de Nueva York (E.E. U.U.), los arrestos de personas de raza negra y bajos ingresos efectuados por posesión de marihuana por la policía local en un período de tres años (2015-2018) fueron ocho veces superiores a los arrestos de personas de raza blanca, mientras que los estudios realizados muestran que el uso de la sustancia es igual en todos los grupos raciales (www.nytimes.com/2018/05/14/opinion/stop-frisk-marijuana-nyc.html).

← 8. www.propublica.org/article/bias-in-criminal-risk-scores-is-mathematically-inevitable-researchers-say.

← 9. https://trends.oecd-opsi.org/trend-reports/public-provider-versus-big-brother.

← 10. La Dirección de Gobernanza Pública de la OCDE y su División de Política Regulatoria asisten a los Gobiernos a cumplir con su misión mediante el uso de reglamentaciones, leyes y otros instrumentos que mejoran los resultados sociales y económicos, así como la calidad de vida de los ciudadanos y las empresas. El trabajo que llevan a cabo puede consultarse en: http://oecd.org/gov/regulatory-policy.

← 11. www.transparency.org/en/news/political-integrity-lacking-in-latin-america-and-the-caribbean-especially-a.

← 12. www.oecd.org/gov/ethics/recommendation-public-integrity.

← 13. www.caf.com/es/conocimiento/visiones/2018/08/el-alto-costo-del-abandono-escolar-en-america-latina.

Metadata, Legal and Rights

Tanto este documento, así como cualquier dato y cualquier mapa que se incluya en él, se entenderán sin perjuicio respecto al estatus o la soberanía de cualquier territorio, a la delimitación de fronteras y límites internacionales, ni al nombre de cualquier territorio, ciudad o área. Los fragmentos extraídos de las publicaciones pueden estar sujetos a descargos de responsabilidad adicional recogidos en la versión completa de la publicación que se encuentra disponible en el enlace suministrado.

© OCDE/CAF 2022

El uso del contenido del presente trabajo, tanto en formato digital como impreso, se rige por los términos y condiciones que se encuentran disponibles en: https://www.oecd.org/termsandconditions.