5. Crear capacidades clave de gobernanza

Para ayudar a los Gobiernos a adoptar medidas de política que conduzcan a la madurez del gobierno digital, la OCDE ha desarrollado el “Marco de la OCDE para el Gobierno Digital” (Digital Government Policy Framework, DGPF). El DGPF es un instrumento de políticas concebido para asistir a los Gobiernos a identificar los determinantes clave de un diseño y una implementación de enfoques estratégicos efectivos que faciliten la transición hacia la madurez digital en el sector público (Figura 5.1). Se alienta a los Gobiernos y lectores de este informe a explorar el DGPF (OCDE, 2020[55]), y sus métricas y clasificaciones asociadas en el Índice de Gobierno Digital de la OCDE (OCDE, 2020[34]).

En el contexto de madurez del gobierno digital, los países necesitarán crear apoyo para las actividades de IA en el sector público, dentro del Gobierno como entre Gobiernos, así como dentro de otros sectores y del público. Crear este apoyo dependerá de tener el liderazgo para establecer un rumbo y un discurso claros sobre el uso de la IA en el sector público, y de contar con mecanismos de coordinación que garanticen las medidas en pos de la consecución de las estrategias y los objetivos propuestos.

Asimismo, los Gobiernos deben considerar los elementos básicos que hacen posible la innovación impulsada por la IA. Los datos son los bloques de construcción fundamentales de la IA y, para una utilización efectiva, son necesarios liderazgos y una estrategia clara que habiliten el acceso y uso de datos sólidos y precisos por parte del Gobierno de un modo que mantenga la privacidad y respete las normas sociales y éticas.

Es necesario que los Gobiernos se aseguren de tener suficiente espacio de flexibilidad y experimentación para facilitar un aprendizaje rápido. Además, deben desarrollar metodologías que determinen si la IA es la mejor solución frente a un determinado problema, y proporcionar medios que permitan identificarlo y dedicarle atención.

Por último, aunque a menudo se da precedencia a las cuestiones urgentes del momento, los Gobiernos deben reconocer los importantes cambios que la IA puede introducir en el futuro y explorar las formas de anticiparse, especialmente si esos potenciales cambios requieren tomar medidas hoy.

Desde la perspectiva del contexto de la región de América Latina y el Caribe, este capítulo examina los temas más acuciantes y relevantes identificados en trabajos previos de la OCDE, con la finalidad de colaborar con los líderes y funcionarios de gobierno de América Latina y el Caribe para que maximicen los beneficios de la IA. Se abordan en particular los puntos que se presentan en la Figura 5.2.

La inteligencia artificial presenta una inmensa oportunidad para mejorar la productividad y calidad de los servicios públicos y las operaciones de gobierno. Un factor crucial en el logro de este objetivo es el fuerte liderazgo, vital para marcar la pauta desde los niveles más altos del Gobierno y comunicar activamente los beneficios potenciales de la IA en el sector público.

Una reciente investigación del Boston Consulting Group indica que el apoyo de la IA en el Gobierno se correlaciona con la confianza que se tenga en él, y que “la confianza en las instituciones es esencial si los Gobiernos desean obtener el apoyo necesario para desplegar las capacidades de la IA” (Carrasco, Whybrew y Jura, 2019[57]). Mientras que resulta imprescindible establecer principios y procesos para contribuir a garantizar un abordaje fiable (ver capítulo anterior), un liderazgo fuerte y efectivo es un punto de partida importante, ya que los altos dirigentes pueden construir una visión cohesionada de la IA y “dar la pauta desde la cúpula” para generar confianza en esta tecnología, tanto en el sector público como en otros sectores. Quienes están al más alto nivel tienen además el poder de fijar un rumbo estratégico que puede extenderse como una onda expansiva hacia abajo, y contribuir a enmarcar el uso de la IA dentro de la cultura general (OCDE, 2017[58]). Al mismo tiempo, pueden promover un discurso claro sobre los beneficios de la IA para obtener apoyo dentro y fuera del Gobierno. Como se expresa en la publicación de la OCDE sobre el marco para el talento y las competencias digitales en el sector público Framework for Digital Talent and Skills in the Public Sector (OCDE, 2021[47]), el liderazgo que crea un entorno de incentivo a la transformación digital comunicará una visión clara del gobierno digital y defenderá activamente sus beneficios, y tales líderes estarán comprometidos, serán visibles y accesibles, y empoderarán a sus equipos a través de una toma descentralizada de decisiones.1

Sin embargo, el liderazgo central es indispensable pero no suficiente. Se necesitarán organismos y mecanismos de coordinación formal de la IA para evitar enfoques compartimentados y garantizar una implementación coherente de la estrategia y la visión de esta tecnología.

La Recomendación de la OCDE sobre las Estrategias de Gobierno Digital (OCDE, 2014[59]) expresa que fijar roles institucionales claros es uno de los prerrequisitos básicos para la buena gobernanza del gobierno digital y el apoyo sostenible de la transformación digital del sector público. Esto es especialmente importante a nivel de los dirigentes. En análisis previos, la OCDE había observado que un decidido respaldo de los altos funcionarios, incluida la cúpula política, es el principal habilitador de la adopción de tecnologías emergentes, incluida la IA, por parte del sector público (Ubaldi et al., 2019[14]). Una firme conducción y coordinación de la gobernanza en las áreas de gobierno digital, incluidas las tecnologías emergentes como la IA, son indispensables para que un país pueda avanzar de manera consolidada hacia la concreción de objetivos comunes.

Entre los países de América Latina y el Caribe, el liderazgo de las actividades de IA es dispar. La encuesta a organismos de gobierno digital de América Latina y el Caribe realizada por la OCDE indica que, por lo menos, la mitad de los países de la región han identificado una determinada organización gubernamental que impulsa esas actividades (Figura 5.4). Esto es promisorio, teniendo en cuenta que las estrategias y actividades que ponen un énfasis específico en la IA para la reestructuración e innovación del sector público son un fenómeno relativamente reciente a nivel mundial. Es esencial la mejora en esta área a fin de que los países logren sus aspiraciones en materia de IA. Durante entrevistas con la OCDE, funcionarios de varios Gobiernos de América Latina y el Caribe expresaron que la falta de un liderazgo fuerte obstaculiza la adopción de nuevas tecnologías.

Además de garantizar la existencia de una conducción firme, otro factor clave es cómo estos y otros líderes de todo el sector público crean un ambiente propicio para la exploración y uso de la IA en el sector público. Es necesario contar con apoyo sostenido y de alto nivel a fin de crear un entorno estable y apto para que maduren las estrategias y soluciones de IA. La atmósfera creada por los más altos niveles de Gobierno juega un papel de convocatoria crucial para establecer la dirección del desarrollo de la IA y su uso por parte de la sociedad en general. Esta atmósfera también envía señales y brinda “cobertura de la más alta jerarquía” a los funcionarios de todos los niveles, lo que les permite apoyar la innovación y el progreso.

Entre los funcionarios de organismos de gobierno digital encuestados, más de la mitad de los países de América Latina y el Caribe informaron que la alta dirigencia expresó un claro apoyo a la IA en el sector público (Figura 5.5). Tales resultados también revelan un vínculo entre las autoridades designadas para IA y las opiniones sobre el apoyo demostrado, con excepción de la República Dominicana. Cabe mencionar que los países que manifestaron que sus máximos dirigentes expresaron un claro apoyo a la IA también han designado organizaciones responsables de la conducción de tales actividades.

Los mismos países ya han elaborado, o están en proceso de elaborar, estrategias nacionales de IA (ver capítulo 2). Esto es previsible, ya que los Gobiernos de América Latina y el Caribe que publicaron estrategias nacionales de IA y/o se comprometieron con los principios guía ya han demostrado su protagonismo en formas que contribuyen a alinear los procesos y actividades del sector público con el logro de las estrategias de IA. Estas estrategias representan la oportunidad de articular una visión convincente de cómo la IA puede transformar los servicios y operaciones para beneficio de la ciudadanía, las empresas y los funcionarios, al tiempo que mantiene la confianza del público. Otros países de la región —Costa Rica, la República Dominicana y Panamá— han incluido objetivos o aspiraciones relacionados con las tecnologías emergentes en otras estrategias y documentos de políticas (por ejemplo, su estrategia nacional de gobierno digital). Este enfoque también ayuda a demostrar protagonismo y señala la importancia de la IA, aunque tal vez en una medida menos visible y menos específica que las estrategias específicas de IA.

Si bien instituir estas estrategias prueba de por sí un firme nivel de madurez y pensamiento avanzado, los países difieren en la medida en la que su alta dirigencia ha demostrado un apoyo sostenido de estas estrategias y de la IA. Entre las estrategias analizadas, las de Brasil, Chile, Colombia y Uruguay han sido desarrolladas e impulsadas por los más altos niveles del Gobierno. La estrategia de Colombia es única en el sentido de que es un instrumento respaldado por la presidencia del país (es decir, un documento CONPES),2 lo cual garantiza su respaldo y financiamiento desde todos los niveles de Gobierno y asigna responsabilidad por su implementación a la oficina de inteligencia artificial de la Presidencia de la República. En cambio, es menos claro que algunas de las otras estrategias tengan un apoyo sostenido al más alto nivel. Por ejemplo, la estrategia de Argentina la desarrolló originalmente la Presidencia de la Nación, pero actualmente el documento original no figura en los sitios web oficiales del Gobierno. La estrategia no parece ser ya una prioridad, a pesar de que los funcionarios argentinos indicaron que permanece vigente.3 Como ya se mencionó, la estrategia de México de 2018 que puso en vigor la administración anterior ya no se publicita en los sitios web oficiales del Gobierno. No está claro si la administración actual considera que todavía rige (Recuadro 2.2).

Los países dentro y fuera de la región han explorado otras vías para garantizar el liderazgo y la creación de un clima propicio para la IA en el sector público (Recuadro 5.1). Mediante el establecimiento de una dirección firme que impulse sin pausa las actividades de IA, los países de la región de ALC podrían cumplir sistemáticamente sus estrategias y objetivos en todo el ámbito del Gobierno. Esa conducción y visión estratégica también es importante para evolucionar hacia un sector público impulsado por datos, que cimente la inteligencia artificial. Estos aspectos se consideran en la sección “Capacidades fundamentales de gobernanza de los datos estratégicos”, que figura más adelante en este capítulo.

Así como la conducción y la visión estratégica son imprescindibles, también lo es la capacidad de las organizaciones y equipos del sector público de hacer realidad su visión en forma alineada y coherente. En definitiva, la IA es un abordaje de avanzada para desarrollar políticas y servicios públicos. La coordinación en todo el Gobierno es indispensable para superar el legado burocrático, la verticalidad y los compartimientos estancos, y alentar la horizontalidad, la integración, la coordinación y las sinergias a través de los niveles de Gobierno y entre ellos (OCDE, 2020[55]). Ello representa un cambio de paradigma en la gobernanza de los datos de gobierno digital y del sector público, y es esencial para lograr un avance significativo de la IA en el sector público.

Entre los Gobiernos de ALC, casi todos los países que completaron la encuesta de la OCDE dirigida a organismos centrales de gobierno digital indicaron que poseen un organismo formal del sector público que permite la coordinación interinstitucional entre los ministerios/órganos responsables de ejecutar los proyectos de gobierno digital (Figura 5.6). Por ejemplo, Brasil tiene una secretaría especial para la modernización del Estado dentro de la secretaría general de la presidencia. Por decreto,4 esta secretaría es explícitamente responsable de coordinar y monitorear la ejecución de la estrategia nacional de gobierno digital en todo el Gobierno. También existen otros mecanismos, más livianos, pero igualmente importantes, como el Comité Estratégico Digital de Paraguay.5 El ejemplo de Bolivia es interesante porque involucra todos los poderes del Estado, mientras que el abordaje de Chile implica una red por mandato.

La existencia de estos mecanismos de coordinación formal del gobierno digital es un paso importantísimo para asegurar la implementación correcta y alineada de las estrategias e iniciativas nacionales de gobierno digital, incluso las que involucran la IA. Como se mostró en la Figura 5.6, la mayoría de los Gobiernos de América Latina y el Caribe cuentan con una organización del sector público responsable de conducir y coordinar las actividades a nivel central. Tales mecanismos de coordinación más amplia del gobierno digital se considerarán en mayor profundidad en el próximo informe Going Digital: The State of Digital Government in Latin America [El camino hacia la digitalización: el estado del gobierno digital en Latinoamérica]. Como sucede con estas iniciativas digitales más amplias, algunos países han establecido mecanismos formales especialmente para coordinar sus estrategias e iniciativas de IA dentro de la totalidad del sector público. Por ejemplo, Argentina ha desarrollado un Hub de innovación en IA para ejecutar proyectos de IA del sector público. Hay grupos temáticos dirigidos y gobernados por un órgano directivo a cargo de definir objetivos y métricas para medir los avances (Ubaldi et al., 2019[14]). En el caso de Colombia, un Task Force para el desarrollo e implementación de la IA se encargaría de la coordinación intergubernamental a través de la interacción con las entidades nacionales que dirigen la coordinación de políticas públicas y la ejecución de proyectos en materia de IA.6 El plan de acción vinculado a la política sobre IA de Chile aboga por el desarrollo de un observatorio de IA, una plataforma que aloje información sobre todas las iniciativas de IA del sector público nacional, algunas de las cuales se designan como mejores prácticas. Aunque no queda claro si el observatorio tendrá un rol formal de coordinación de las actividades de IA, puede ser una herramienta que ayude al Gobierno a facilitar la concienciación de las actividades de IA y garantizar un nivel uniforme en su diseño e implementación.

La OCDE no logró identificar otros mecanismos de coordinación formal adaptados a la inteligencia artificial más allá de las declaraciones que asignan responsabilidad a un ministerio u oficina existentes. Sin embargo, existen ejemplos fuera de la región, tales como el comité selecto de inteligencia artificial de los Estados Unidos (Recuadro 5.3). No obstante, tales organismos y mecanismos de coordinación específicos de la IA son bastante nuevos y la OCDE aún no ha determinado su utilidad. Puede ser que mecanismos existentes de coordinación formal de las actividades más amplias de gobierno digital sean suficientes para abordar las cuestiones relacionadas con la IA. Con todo, los países de América Latina y el Caribe podrían explorar el potencial de los mecanismos de coordinación intergubernamental de la IA para determinar si un enfoque tal es conveniente dentro de sus contextos.7

Como se indicó anteriormente, los datos son el cimiento de la IA y, por ese motivo, la conducción y coordinación de los datos juegan también un papel decisivo. La sección “Capacidades fundamentales de gobernanza de los datos estratégicos”, que figura más adelante en este capítulo, aborda el tratamiento de estos temas. Además de estos mecanismos formales, las comunidades de interés y redes menos formales son también vitales para apoyar la coordinación, derribar los compartimientos estancos dentro de la organización y entregar soluciones punto a punto que respondan holísticamente a los problemas (OCDE, 2020[55]) (OCDE, 2020[48]). Esas comunidades y redes se consideran en mayor profundidad en la sección “Entender los problemas y el potencial de las soluciones de IA”. En conjunto, los mecanismos y comunidades de coordinación formales y las redes promueven el intercambio de información y el cambio de cultura, previenen la obsolescencia de la tecnología, y propician la colaboración transversal y la creación de un ecosistema.

Incluso con principios sólidos para una IA fiable (ver capítulo anterior), una conducción firme y prácticas coordinadas, los Gobiernos deben tomar medidas para obtener y mantener el apoyo y la legitimidad tanto internamente entre los funcionarios como externamente con el público. Al parecer, se trata de un área que podría ser objeto de mayor atención en toda la región de ALC para garantizar que las actividades de IA del sector público sean aceptadas y adoptadas dentro del Gobierno en su conjunto y fuera de él.

Internamente, es improbable que la IA llegue a reemplazar a los trabajadores del sector público en el corto plazo; sin embargo, en América Latina, el 30 % del personal del sector público trabaja en ocupaciones con alto riesgo de sustitución tecnológica (Weller, Gontero y Campbell, 2019[60]). El temor de esta posibilidad puede estar extendido entre los funcionarios. Procurar su apoyo exigirá un discurso claro y ejemplos tangibles de la forma en la que la IA puede asistirlos en mejorar la prestación de servicios, reducir el tiempo que dedican a tareas rutinarias y permitirles concentrarse en tareas de mayor valor, donde pueden tener el mayor impacto. También deberán tomarse medidas para asegurarse de que los funcionarios entiendan que la IA puede ayudarlos más que reemplazarlos o controlarlos. Si se sienten amenazados por la celeridad del cambio, su efectividad puede disminuir rápidamente y esto se manifestará en una variedad de formas. Por ejemplo, los gerentes pueden terminar frustrando la capacidad de innovación de su organización si no dan a los entusiastas agentes del cambio el espacio que necesitan para experimentar y concebir nuevas modalidades de resolución de problemas (PricewaterhouseCoopers, 2018[61]). Si no se lo hace bien, la resistencia entre los trabajadores del sector público puede demorar el despliegue de la IA, limitar su efectividad y afectar la motivación (OCDE, 2019[1]).

Si bien un puñado de países de América Latina y el Caribe han puesto en práctica estrategias nacionales de IA, y han desarrollado o adherido a principios centrados en el ser humano, hay indicios de que la comprensión de la IA y el apoyo interno en el sector público de muchos de esos países aún no están arraigados. Como se muestra en la Figura 5.7, los funcionarios de gobierno digital de solo unos pocos países indicaron que los empleados públicos entienden la IA, sus usos y limitaciones, y cómo puede colaborar con ellos en sus tareas. Además, los resultados acerca del grado en el que temen que la IA pueda afectar sus puestos de trabajo son dispares (Figura 5.8).

Indicios de esta índole al comienzo del desarrollo y la implementación de las políticas e iniciativas de IA son previsibles. Sin embargo, implican que los Gobiernos de ALC quizá deban esforzarse más por garantizar que los funcionarios comprendan la IA y la forma en la que puede ayudarlos en sus tareas, de modo de aumentar la posibilidad de que la adopten, según cada caso. La OCDE identificó una cantidad de actividades de especialización profesional en competencias digitales y de IA en marcha en los países de América Latina y el Caribe que puede ayudar en este aspecto (ver la sección “Ampliar los conocimientos especializados y el capital humano internos” en el capítulo 6), aunque mayormente enfatizan las habilidades técnicas y a menudo están dirigidas a cierto tipo de empleados, en lugar de estar orientadas a ampliar la comprensión de los beneficios de la IA en todo el sector público. Las campañas de comunicación y educativas también pueden contribuir a disipar los rumores y mitos sobre la IA, y explicar en qué forma puede ser una fuerza positiva en la vida cotidiana de los servidores públicos. En lo que respecta a la IA y otras prioridades de gobierno digital, una estrategia de comunicación acerca de las medidas y decisiones que promoverán la evolución hacia el gobierno digital es un requisito previo a una satisfactoria implementación de las políticas y estrategias (OCDE, 2018[62]). Aunque hay algunos países que lo insinúan (por ejemplo, el proyecto de estrategia nacional de IA de Perú menciona la creación de cursos en línea para que los servidores públicos logren entender el uso y los beneficios de la IA, y la estrategia de IA de Chile se compromete a promover experiencias de éxito en el sector público), la OCDE no pudo identificar campañas activas de IA entre los gobiernos de América Latina y el Caribe. El Recuadro 5.4 brinda un ejemplo de Canadá acerca de una iniciativa concebida para ampliar la comprensión de los beneficios de la tecnología entre los funcionarios.

Crear apoyo externamente en el público también es importante. Esto es quizás particularmente válido en la región de ALC, donde un reciente sondeo realizado a más de 150.000 personas halló que el 49 % de los encuestados (el porcentaje regional más alto del mundo) temía que la IA fuera los perjudicara (Neudert, Knuutila y Howard, 2020[63]). Los Gobiernos de ALC deben garantizar que haya mensajes sistemáticos, desde los niveles más altos, que comuniquen a la ciudadanía, los residentes y las empresas la importancia y los potenciales beneficios de las soluciones y los servicios que el sector público preste a través de la IA. Del mismo modo, deben comunicar los factores limitantes y riesgos, juntamente con las estrategias para superarlos (por ejemplo, estableciendo principios éticos y salvaguardias tales como las comentadas en el capítulo anterior). Esto debe formar parte de campañas de comunicaciones estratégicas organizadas y específicas.

Al igual que sucede con las estrategias digitales en un sentido más amplio, un argumento central para promover la comunicación y el diálogo es alentar la apropiación y, sobre todo, el apoyo de la población, convirtiéndola en un agente clave para impulsar la estrategia del país a través de una demanda informada (OCDE, 2018[62]). Para que la comunicación sea efectiva, se recomienda concentrarse en los canales comúnmente utilizados por los ciudadanos, tales como las redes sociales, para transmitir los principales mensajes al público. Los talleres presenciales y las demostraciones en ministerios y comunidades locales para estimular la participación y el compromiso permanentes también pueden jugar un rol útil (OCDE, 2020[48]). Además de comunicar las oportunidades y desafíos de la estrategia, los Gobiernos de ALC deben identificar las oportunidades de informar al público acerca de avances en las actividades de diseño y entrega de los servicios.

Aunque la OCDE ha identificado una cantidad de acciones positivas encaminadas a interactuar con los ciudadanos y obtener sus opiniones (ver la sección “Aprovechar los conocimientos especializados externos mediante alianzas y adquisiciones” en el capítulo 6), y a solicitar los aportes de los usuarios finales (ver la sección “Formas de asegurar un abordaje inclusivo y centrado en el usuario” en el capítulo 4), son limitados los ejemplos de campañas de comunicación externa relacionadas con las estrategias, principios o iniciativas de IA del sector público. La estrategia nacional de Brasil es notable por incluir el elemento de acción “Crear campañas de concienciación acerca de la importancia de prepararse para el desarrollo y uso ético de la IA”, destinado al gran público. La estrategia de Chile incluye el objetivo de “hacer el uso de IA visible en la industria” a través de una difusión coordinada entre los ministerios, a pesar de que la estrategia tiene como objetivo el sector privado y no el público en general. La OCDE no considera que ello sea una deficiencia, ya que estos enfoques son sumamente nuevos.8 Sin embargo, con el paso del tiempo, es recomendable que los Gobiernos de América Latina y el Caribe creen tales campañas y estrategias de comunicación, e incorporarlas a las estrategias de comunicación más amplias acerca de las actividades de gobierno digital o alinearlas con ellas.

La gobernanza y coordinación de la IA debe considerar la gobernanza de los datos, que son la piedra angular de los sistemas de IA modernos. El informe de próxima aparición, Going Digital: The State of Digital Government in Latin America [El camino hacia la digitalización: el estado del gobierno digital en Latinoamérica], cuya publicación está prevista durante el 2022, presentará un examen profundo de las capacidades y prácticas inherentes a un sector público orientado por datos, incluida la gobernanza de datos, en la que se sustenta la preparación del sector público para adoptar tales abordajes en los Gobiernos de ALC (Figura 5.9). También considerará temas relacionados con los estándares comunes y la interoperabilidad entre diferentes sistemas informáticos, que los funcionarios citaron con mayor frecuencia ante la OCDE como desafíos para aplicar las tecnologías emergentes (Ubaldi et al., 2019[14]). Por último, el informe analizará las políticas e iniciativas de datos de gobierno abierto de los Gobiernos de América Latina y el Caribe orientadas a aumentar la apertura, utilidad y reutilización de los datos gubernamentales, que pueden servir como insumo para la IA en todos los sectores.

Dado que el informe de próxima publicación cubre el tema datos en profundidad, esta reseña sobre la IA concentra su atención en los requisitos críticos de alto nivel dentro de la capa estratégica de gobernanza de los datos importantes para la IA, a saber: el grado de liderazgo formal en materia de datos en los países de ALC, y la existencia de estrategias afines.9 El capítulo 6 también considera cuestiones de interés que respaldan las capacidades de gobernanza de los datos, incluida la alfabetización informática y las competencias en datos (ver “Ampliar los conocimientos especializados y el capital humano internos”) y los componentes de infraestructura que son importantes para el desarrollo de la IA (ver “Infraestructura”).

En el mundo, muchos Gobiernos carecen todavía de un enfoque estratégico para construir un sector público orientado por datos y, en general, en todos los países son notablemente escasas las políticas específicas sobre datos en este sector o las estrategias y liderazgo (por ejemplo, los Directores de Datos) (OCDE, 2020[34]). Como se analizó en esta sección, esto se aplica también a los países de América Latina y el Caribe. La falta de una visión estratégica, así como de roles y responsabilidades formales para el diseño y la implementación coherentes de proyectos del sector público impulsados por datos, representa un gran desafío a la hora de crear un abordaje nacional de exploración y uso de la IA para la innovación y la reestructuración del sector público. Los Gobiernos de América Latina y el Caribe que deseen avanzar en la exploración y adopción de la IA en el sector público tendrán que asegurarse de contar con sólidas capacidades fundamentales en materia de datos que respalden sus aspiraciones.

El liderazgo en materia de datos es imprescindible para asegurar que la conversación orientada a los datos de todo el sector público tenga un rumbo y un propósito estratégicos, y para garantizar una aplicación coherente en la totalidad del Gobierno y dentro de cada una de las organizaciones (OCDE, 2019[44]). Una buena gobernanza de datos puede permitir extraer valor de los activos de datos, aumentar el acceso a los datos, intercambiar e integrar los datos dentro de la organización y fuera de ella, y mejorar la eficiencia y la rendición de cuentas en general.

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La mayoría de los Gobiernos de ALC no han formalizado un puesto de liderazgo en materia de datos tales como el Director de Datos (o cargo similar, con suficiente influencia política y administrativa) (Figura 5.11). Estos roles de liderazgo establecidos asumen la responsabilidad de supervisar el desarrollo de una estrategia nacional de datos; asimismo, podrían aclararle al sector público de América Latina y el Caribe y al público en general de qué forma los Gobiernos abordan la ética, la interoperabilidad, el acceso, la disponibilidad, la gobernanza, la analítica y otros temas relacionados (OCDE, 2020[48]).

Alrededor de la mitad de los países de la OCDE han nombrado un Director de Datos (OCDE, 2018[62]), y la tendencia es al crecimiento de este porcentaje con el paso del tiempo. En los países de América Latina y el Caribe, este número está ligeramente rezagado respecto del promedio de la OCDE. La investigación de la OCDE halló que aquellos países que sí tienen un Director de Datos parecen haber extraído significativos beneficios. Por ejemplo, los países que ocupan los primeros lugares en el Índice OURdata de la OCDE han priorizado la creación del cargo/funciones de un Director de Datos (OCDE, 2018[64]). En trabajos previos, la OCDE también recomendó la creación de puestos de Director de Datos en los países de América Latina y el Caribe, incluidos Chile (OCDE, 2020[48]) y Panamá (OCDE, 2019[38]), en consonancia con el contexto nacional específico y la cultura del sector público. También recomendó que los Directores de Datos tuvieran una visión estratégica de la gobernanza de datos para permitir la coordinación de las entidades públicas hacia objetivos de políticas sincronizados y bien estructurados, que cubran la totalidad de la cadena de valor de los datos de gobierno (OCDE, 2018[65]). Mientras que cinco países indicaron en la encuesta que tienen Directores de Datos nacionales, la OCDE no encontró pruebas que lo confirmaran en el caso de Colombia, pero pudo identificar otros ejemplos en la región de ALC:

  • En Brasil y en Perú, el Director de Datos nacional fue ordenado por decreto (OCDE, 2018[64]). Sin embargo, en el caso de Perú, la OCDE recomendó que el país formalizara y fortaleciera el cargo de Director de Datos del Gobierno (OCDE, 2019[66]).

  • Colombia no tiene un cargo denominado “Director de Datos” a nivel nacional. Según servidores públicos colombianos, la función que desempeña el Viceministro de Transformación Digital del país es similar a la de un Director Informático del Gobierno. En la actualidad, el Gobierno está diseñando y poniendo en práctica un Plan Nacional de Infraestructura de Datos, como parte del cual se “definirá formalmente el rol de Chief Data Officer en la estructura organizacional de las entidades públicas”. Además, el desarrollo del modelo de gobernanza para la infraestructura de datos comprende la definición de varios roles, entre los que se incluye el de Director de Datos nacional (OCDE, 2018[62]).

  • Si bien no se los denomina formalmente “Director de Datos”, Argentina y México tienen de hecho cargos similares (OCDE, 2019[44]). En trabajos previos, la OCDE indicó que una estructura más oficial funcionaría mejor, y recomendó que Argentina adoptara medidas adicionales en cuanto a formalizar las estructuras de gobernanza de datos (OCDE, 2019[44]).

Aunque pocos Gobiernos parecen tener un Director de Datos nacional, la mayoría de los países que respondieron a la encuesta de la OCDE indicaron que tienen un departamento o unidad exclusivamente responsable de brindar apoyo al uso estratégico de los datos (Figura 5.12). Por ejemplo, la Política de Explotación de Datos de Colombia indica que el MinTIC y el Departamento Nacional de Planeación comparten la responsabilidad de dirigir las actividades relativas a datos, pero designa una institución específica para cada objetivo (Gobierno de Colombia, 2018[67]). El Departamento de Estandarización, Normativas y Auditoría Técnica de la Oficina Presidencial de Tecnologías de la Información y Comunicación (OPTIC) de República Dominicana tiene responsabilidades similares (OPTIC).10 Esto representa un paso importante, incluso si la autoridad no recae en un único líder, como ocurre en muchos países.

Por último, la importancia del liderazgo en materia de datos no está limitada al nivel nacional. Si se lleva a cabo satisfactoriamente, este liderazgo se concreta en Directores de Datos institucionales (Institutional Chief Data Officers, iCDO), o “administradores de datos”. Los Directores de Datos nacionales y los institucionales funcionan en paralelo, ya que aseguran la implementación de las estrategias, políticas y gobernanza de datos en un proceso que maximiza su potencial, incluso en relación con la IA (OCDE, 2018[64]). Bajo la supervisión de un Director de Datos, la elaboración de estrategias de datos institucionales y del país debe empoderar a una red de directores de datos institucionales y de comunidades de profesionales de datos para que identifiquen prioridades a fin de resolver algunos de los problemas más acuciantes en este campo (OCDE, 2019[38]). Los resultados de la encuesta sobre Datos de Gobierno Abierto de la OCDE de 2016 sugieren que la existencia de directores de datos institucionales en cada ministerio y/u organismo refuerza el impacto de un Director de Datos en el gobierno central o federal (OCDE, 2018[64]).

Entre los países de América Latina y el Caribe, la mayoría de los Gobiernos encuestados indicaron que, a nivel institucional, existen cargos de liderazgo digital (Figura 5.13). En general, la región de LAC parece seguir un patrón que la OCDE ha identificado en otras áreas. En un sentido algo contrario a lo que indicaría la lógica, los Gobiernos buscan a menudo consolidar el liderazgo en materia de datos a nivel organizacional antes de establecer un liderazgo nacional en la forma de un Director de Datos.

Como ejemplos de estos cargos en la región de América Latina y el Caribe, podemos citar los siguientes:

  • En Argentina, como en muchos países de la OCDE, no hay un requisito formal explícito de designar directores de datos institucionales en los ministerios y organismos competentes del gobierno central/nacional. Ello hace que la gobernanza digital a nivel ministerial resulte algo incoherente; algunos ministerios tienen directores de datos institucionales y el efecto es positivo, y otros no. Cuando existen, estos roles han puesto mayormente énfasis en el cumplimiento de las normas sobre publicación de datos (OCDE, 2019[68]).

  • En Colombia, el Decreto 415/2016 ordena a todas las instituciones públicas designar un Director de Tecnologías y Sistemas de Información que también actúe como administrador institucional de datos (es decir, iCDO) (Recuadro 5.5).

  • La legislación de Costa Rica11 ordena la creación del líder institucional de datos; sin embargo, este rol parece limitarse a la política sobre acceso a la información, y a atender solicitudes y quejas vinculadas.

  • En Panamá, a 2019, diez instituciones tenían un iCDO y seis de ellos se concentraban exclusivamente en datos abiertos. Otras 21 instituciones planeaban incorporar un iCDO en el corto plazo (OCDE, 2019[38]).

  • El Modelo de Gobernanza de Seguridad de la Información de Paraguay12 designa un área de seguridad de la información en todas las instituciones gubernamentales, con objetivos, roles, competencias y responsabilidades bien definidas. Sin embargo, estas actividades ponen énfasis en la seguridad de los datos y no necesariamente en el acceso estratégico a ellos, su uso e intercambio.

  • En Perú, los líderes de gobierno digital tienen a su cargo la coordinación de objetivos, acciones y medidas para la transformación digital y el despliegue del gobierno digital a nivel institucional, conforme a las políticas y directrices emitidas por la Presidencia del Consejo de Ministros a través de la Secretaría de Gobierno y Transformación Digital.

  • La ley de protección de datos de Uruguay exige que cada institución pública tenga un delegado de protección de datos personales responsable de su aplicación. Sin embargo, esta persona no parece desempeñar plenamente el papel de un Director de Datos institucional, y la OCDE no encontró pruebas de que exista un rol tal en el país.

Además del liderazgo en materia de datos formalizado a nivel central e institucional, los Gobiernos de ALC parecen estar posicionándose para lograr una gobernanza de liderazgo más firme de otras maneras:

  • En su estrategia nacional de IA, Argentina se ha comprometido a “generar un marco de gobernanza estable y predecible, abarcativo tanto para datos públicos como datos del sector privado”. Esto incluye la colaboración entre la Agencia de Acceso a la Información Pública y el Observatorio Nacional de Inteligencia Artificial para diseñar la propuesta de reglas para la cooperación en términos de datos.

  • En Bolivia, el Comité Plurinacional de Tecnologías de Información y Comunicación facilita un Grupo de Trabajo en Datos donde las instituciones públicas de todo nivel interactúan, debaten y fijan lineamientos en el campo del acceso y gestión de los datos en el Estado.13

  • La estrategia nacional y el plan de acción de IA de Chile incluyen un énfasis específico en los datos como “factor habilitante”, y disponen acciones para los sectores público, privado y académico. En relación con el sector público, proponen crear y consolidar una estructura de gobernanza de datos adecuada que aumente la disponibilidad de datos de calidad.

  • La Ley de Gobierno Digital de Perú14 creó un Marco de Gobernanza y Gestión de Datos del Estado Peruano con “instrumentos técnicos y normativos que establecen los requisitos mínimos que las entidades de la Administración Pública deben implementar para asegurar un nivel básico y aceptable para la recopilación, procesamiento, publicación, almacenamiento y apertura de los datos que administre”. Como complemento, encarga a la Secretaría de Gobierno y Transformación Digital emitir lineamientos y guías para garantizar la calidad de los datos, su seguridad y uso ético.15

Las actividades consideradas en el presente ilustran los avances logrados en varios países de América Latina y el Caribe para inspirar un liderazgo de datos a nivel nacional, central e institucional. Sin embargo, también muestran lagunas que deben abordarse para poder avanzar en materia de IA. Algunos Gobiernos de ALC consignaron en la encuesta la existencia de una posición de liderazgo dentro del gobierno. Sin embargo, no fue posible verificar tal aseveración. Ello puede revelar la falta de formalización de roles y responsabilidades en el país.

Junto con un firme liderazgo de datos es importante contar con una sólida estrategia ad hoc que permita a los Gobiernos construir una base sistémica para la capacidad de datos de la IA. Una estrategia de datos clara mediante la cual los Gobiernos puedan acceder a datos ricos, exactos y útiles, mantener la privacidad, y observar las normas éticas y sociales es sin duda una condición necesaria para el despliegue efectivo de la IA. En la región de ALC, los Gobiernos han logrado significativos avances en esta área en el último tiempo.

Seis de los Gobiernos de América Latina y el Caribe afirmaron tener una única estrategia nacional de datos que cubre distintos aspectos (por ejemplo, datos de gobierno abierto; intercambio de datos dentro del sector público; ética, protección y seguridad de los datos), mientras que otros tres informaron que poseen una estrategia algo menos amplia, con énfasis en los datos para IA o la gestión interna de datos (por ejemplo, catalogar, generar, intercambiar y usar datos dentro del sector público) (Figura 5.15).

Tales resultados positivos demuestran la prioridad cada vez mayor que los Gobiernos de América Latina y el Caribe asignan al aprovechamiento de los datos como un activo y a los avances hacia un sector público impulsado por datos. No obstante ello, la OCDE no siempre pudo obtener suficientes pruebas que respaldaran tales resultados, y solo pudo confirmar la existencia de estrategias de datos en Colombia y Uruguay. Un análisis más profundo de cada una de las estrategias queda fuera del alcance de este informe. Sin embargo, hay algunas indicaciones de que las estrategias amplias de los países quizá no cubren todos los aspectos del marco de la OCDE para un sector público impulsado por datos (OCDE, 2019[44]) o de que, si los cubren, no es tal vez en una forma que resulte inmediatamente clara. Por ejemplo, en un análisis reciente, la OCDE halló que la estrategia de Panamá ponía el énfasis principalmente en los datos públicos abiertos y que hacía menos hincapié en otros aspectos valiosos de los datos (OCDE, 2019[38]). Del mismo modo, los resultados de la encuesta de la OCDE en Argentina, Brasil, República Dominicana y Panamá indicaron que sus estrategias y prácticas de datos de gobierno abierto constituyen estrategias más amplias, a pesar de que sus contenidos se concentran más estrechamente en los datos abiertos. Algunos países señalaron normas o plataformas de intercambio de información (Brasil, República Dominicana).

Puede suceder que una combinación de políticas y procedimientos dispares sea suficiente a los efectos de abordar todos los temas de interés para una estrategia nacional de datos. Sin embargo, no es tan útil cuando se desarrolla un enfoque sistémico alineado con el fin de crear un sector público impulsado por datos. Todos los países de América Latina y el Caribe, incluidos los que manifestaron contar con estrategias amplias, se verían favorecidos si se cercioraran de que sus estrategias nacionales son pertinentes y claras, y de que son compatibles con el marco de la OCDE para un sector público impulsado por datos (OCDE, 2019[44]).

En general, en este informe, la OCDE pudo encontrar una sola estrategia de datos clara y específica, aunque no muy detallada, entre los países de América Latina y el Caribe (Uruguay, Recuadro 5.6). Colombia parece haber establecido los elementos de una estrategia nacional de datos sólida, aunque separados en componentes discretos, a saber, la Política Nacional de Explotación de Datos,16 la política de datos abiertos17, el Modelo de Gobernanza de la Infraestructura de Datos para el Desarrollo de Tecnologías Emergentes,18 el Plan Nacional de Infraestructura de Datos19 y el Marco de Interoperabilidad20. Este último tiene un alcance más amplio, ya que cubre aspectos tales como la gobernanza de datos, la arquitectura de datos, el diseño centrado en el ciudadano, el diseño de servicios, la seguridad de la información, la colaboración, la utilización y reutilización de los datos, y otros temas de interés. La estrategia de IA del país también incluye medidas que apoyan la tarea de extender la infraestructura de datos y la creación de fideicomisos de datos, que forman parte de la Política de Explotación de Datos.

Por último, si bien algunos Gobiernos no tienen en la actualidad una estrategia de datos establecida, hay indicaciones de que la están desarrollando. Chile, por ejemplo, está elaborando una estrategia nacional de datos (OCDE, 2020[48]) inspirada en el marco de la OCDE para un sector público impulsado por datos (OCDE, 2019[44]). La estrategia pondrá gran énfasis en promover la interoperabilidad y el intercambio de datos en el sector público, y en preparar a la administración para el advenimiento de capacidades de procesamiento cada vez más sofisticadas, tales como la IA (OCDE, 2019[69]), puntos que se reiteran en la estrategia y plan de acción para la IA del país.

La creación de estrategias generales, y planes de acción detallados y flexibles para lograrlas beneficiaría a los Gobiernos de América Latina y el Caribe. Un buen ejemplo de este abordaje, externo a la región, lo proporciona la estrategia y hoja de ruta del Gobierno de los Estados Unidos en materia de datos como caso de estudio en el informe Hola, mundo: la inteligencia artificial y su uso en el sector público (OCDE, 2019[1]).

Los Gobiernos necesitan hacerse de tiempo y espacio de experimentación para explorar la IA en el sector público, ya que tanto la experimentación como el aprendizaje iterativo son cruciales para desarrollar la capacidad de IA en este sector. Si los profesionales no tienen la libertad de explorar nuevas formas de desarrollo y prestación de los servicios, es improbable que pueda aprovecharse el potencial de la IA en el sector público. Además de permitir identificar nuevas posibilidades y enfoques, los entornos controlados para realizar experimentos y ensayos con la IA facilitan la oportuna identificación de posibles fallas técnicas y desafíos de la gobernanza. De ese modo, también pueden destacar las preocupaciones del público, en especial a través de ensayos en condiciones casi reales (OCDE, 2017[70]). Tales entornos comprenden centros y laboratorios de innovación y “espacios aislados” (sandboxes). Los experimentos pueden funcionar en “modo de arranque” para el despliegue, evaluación y modificación, y luego expandirse, reducirse o abandonarse rápidamente (OCDE, 2020[71]).

Una cantidad de Gobiernos de América Latina y el Caribe ya han desarrollado una gran capacidad de experimentación en general, incluso a través de laboratorios de innovación y experimentación. Algunos ejemplos exitosos de este enfoque incluyen el LABgobar de Argentina,21 el laboratorio GNova de Brasil22 y el Laboratorio de Gobierno (LabGob) de Chile.23 Si bien estos laboratorios no están orientados en especial a la IA, demuestran que el país invierte en fomentar capacidades sistémicas de experimentación e innovación, incluida la innovación digital. Acorde con las observaciones de la OCDE a nivel mundial, una cantidad de Gobiernos de ALC han desarrollado o están en vías de desarrollar laboratorios y procesos piloto para la experimentación en IA, ya sea como actividades exclusivas o que implican una cartera más amplia de iniciativas de gobierno digital de las que forma parte la IA. Tales actividades son las siguientes:

  • Como lo requiere la estrategia nacional del país, Argentina ha establecido un Laboratorio de Innovación en IA que reúne a muchas partes interesadas para experimentar y desarrollar proyectos de IA en una variedad de áreas (Recuadro 5.7). Además, requiere la creación de ocho nuevos laboratorios de investigación multidisciplinaria en IA.

  • El Plan de Fortalecimiento de Gobierno Abierto y Participativo 202024 de Bolivia propone la creación de un Laboratorio de Innovación e Investigación Tecnológica para “proponer soluciones a las necesidades de las y los bolivianos, a través de la promoción y desarrollo del conocimiento libre, la innovación y la investigación digital; disminuyendo la brecha digital y garantizando la inclusión digital para construir la soberanía tecnológica en el país”.

  • La estrategia nacional de IA de Brasil propone la creación de espacios de experimentación de datos para la IA, mientras que la estrategia digital nacional subraya la necesidad de contar con un laboratorio para experimentar con datos y tecnologías emergentes.

  • Colombia ha elaborado una guía de tecnologías emergentes25 que propone pruebas piloto como parte de la etapa de diseño de los proyectos de tecnologías emergentes. También ha creado un Centro de Innovación Pública Digital26 para promover dicha innovación y la cocreación mediante las tecnologías emergentes en proyectos que aspiran a llevar adelante los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Por último, el país también estableció MiLAB,27 un laboratorio de innovación pública que fomenta la colaboración y la innovación abierta para probar, fortalecer y monitorear la implementación de soluciones GovTech, que pueden incorporar soluciones impulsadas por IA.

  • Costa Rica ha declarado su intención de establecer un Laboratorio Nacional de Inteligencia Artificial (LaNIA) que promueva la búsqueda de soluciones a problemas nacionales con el apoyo de la IA a través de la interacción entre los sectores público y privado, y la cooperación internacional.28 Aunque podría haber experimentación en el laboratorio, el proyecto de LaNIA parece otorgar más énfasis a la investigación, el intercambio de datos, la generación de un ecosistema y la creación de productos tecnológicos.

  • Perú publicó una resolución29 por la que se establece un Laboratorio de Gobierno y Transformación Digital que funcionará como una plataforma de experimentación y codiseño intersectorial para la innovación digital y el uso de tecnologías emergentes que incluyen, entre otras, la IA. En una entrevista con la OCDE, funcionarios peruanos manifestaron que el laboratorio se está poniendo en marcha con apoyo de CAF, y que también pondrá énfasis en la creación de un ecosistema intersectorial.

  • Uruguay creó el Laboratorio de Innovación Social en Gobierno Digital30 como un espacio de codiseño y experimentación para las soluciones de servicios públicos digitales.

En algunos casos puede ser necesario aislar las actividades relativas a la IA a los fines de la experimentación, ya que ciertos tipos de innovación tienen la posibilidad de alterar paradigmas existentes. Por lo general, las ideas muy nuevas no conviven bien con las estructuras, procesos, flujos de trabajo y normas jerárquicas existentes porque no se han desentrañado aún los detalles específicos de cómo funcionarán en la práctica. Por tal motivo, puede ser necesario que algunas actividades, incluidos los proyectos de IA que tienen un alto potencial disruptivo o que están destinados a entornos con normas complejas o poco claras, queden resguardadas de otros procesos y tengan su propia autonomía. De no ser así, es probable que las presiones de las prioridades existentes y tangibles canibalicen los recursos necesarios o que el concepto choque con las normas que no han tomado las posibilidades de estos proyectos en cuenta.

Algunos Gobiernos están intentando promover tal abordaje a través de la creación de “espacios aislados” (sandboxes), lo que les permite experimentar en espacios seguros y reservados propicios para fomentar la innovación y, al mismo tiempo, aprender acerca de nuevos enfoques y cómo manejarlos. Estos espacios aislados pueden relajar normas o reglamentaciones de acuerdo con ciertas condiciones (por ejemplo, que tengan plazos establecidos, un número limitado de participantes) (Eggers, Turley y Kishani, 2018[72]). También pueden ayudar a aumentar la seguridad y privacidad de los datos porque constituyen un espacio seguro y supervisado donde es posible separar los datos de otras funciones y redes (CIPL, 2019[73]). En estos espacios seguros, los funcionarios pueden aprender más acerca de los datos, el potencial de la IA, los tipos de sensibilidades implicadas, y los métodos necesarios para protegerlas y garantizar la protección de la privacidad de las personas. Aunque a menudo estos espacios están orientados al sector privado (por ejemplo, espacios aislados regulatorios), cada vez se consideran más a los fines de la IA en el sector público.

Son unos pocos los ejemplos en el mundo de este tipo de espacios aislados (sandboxes) con énfasis en el sector público, y se encuentran principalmente en Estonia, Finlandia y Lituania.31 No obstante, algunos países de América Latina y el Caribe están desarrollando estos espacios en relación con la IA en el sector público, lo cual los convierte en pioneros en la exploración de tales mecanismos:

  • La estrategia nacional de Argentina sobre IA prevé el desarrollo de un "espacio aislado" destinado a las tecnologías emergentes, incluida la IA, con el fin de evitar la burocracia innecesaria para los actores que realizan actividades de innovación digital. La estrategia contempla permitir la experimentación con sistemas propuestos, en situaciones de la vida real, para que los funcionarios puedan analizar los beneficios y las desventajas. El "espacio aislado” proporcionaría un medio para debatir y validar las prácticas con el comité de ética de IA del país y los organismos reguladores.

  • La estrategia nacional de Brasil en materia de IA incluye un punto de acción para crear "espacios aislados" regulatorios de la IA que podrían ser utilizados tanto por el sector público como por el privado.

  • La estrategia y el plan de acción de Chile en materia de IA requieren que se estudie la viabilidad de los "espacios aislados" regulatorios, aunque no está claro si dicha investigación promovería la experimentación con IA en el sector público.

  • La estrategia nacional de Colombia sobre IA, requiere que se desarrollen bancos de pruebas y "espacios aislados" para proyectos de GovTech, que pueden incluir proyectos impulsados por IA, así como mecanismos similares para FinTech, HealthTech y AgriTech. El primer caso práctico ya está en marcha, y sirve como "espacio aislado" regulatorio de FinTech.32 Este país también ha desarrollado un "espacio aislado" sobre "privacidad desde el diseño y por defecto en IA".33 Además, para colaborar con la orientación de las actividades sobre "espacios aislados" relativos a la experimentación regulatoria, Colombia ha diseñado y solicitado la participación pública a través de comentarios y observaciones sobre un "Modelo Conceptual para el Diseño de Regulatory Sandboxes & Beaches en IA".34 Aunque estas gestiones iniciales no contemplan específicamente la IA en el sector público (es decir, suelen estar orientadas a respaldar las actividades del sector privado), su existencia implica que los otros "espacios aislados" propuestos irán tomando forma. Si se analizan más de cerca los esfuerzos dirigidos a la reestructuración del sector público, Colombia ha creado el ambiente Data Sandbox (Recuadro 5.8), "un espacio de colaboración [donde] las entidades públicas del país pueden llevar a cabo la experimentación, el ensayo y el desarrollo de proyectos piloto de analítica y de Big Data". Aunque no se registra la mención explícita de la IA, parece que dicho "espacio aislado" podría utilizarse para probar proyectos de IA, los cuales, por lo general, implican el uso de gran cantidad de datos y técnicas de analítica de datos. Según funcionarios del Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (MinTIC) de Colombia, en una entrevista con la OCDE, Colombia se ha propuesto el objetivo de construir el ecosistema de datos e IA del país, y de asegurar que todos los ministerios y sectores tengan acceso a un "espacio aislado" para proyectos piloto y experimentación.

  • El proyecto de la estrategia nacional de IA de Perú para 2021 requiere la creación de "espacios aislados" regulatorios en los que se puedan testear los emprendimientos basados en IA a fin de garantizar su uso ético y responsable.

Los esfuerzos de los países de ALC para desarrollar laboratorios, proyectos piloto, "espacios aislados", y otros mecanismos y medios de experimentación demuestran la creciente madurez regional en lo que respecta a la exploración e instrumentación de la IA en el sector público. Dado que muchas de estas iniciativas consisten en asumir obligaciones y compromisos para crear dichos mecanismos, será importante que los países involucrados mantengan el avance y el impulso a efectos de garantizar que su potencial no se desvanezca.

Mientras que los países mencionados anteriormente han demostrado un sólido progreso en esta área, otros aún no han planificado ni aplicado ninguna gestión. En particular:

  • Barbados, Chile, Costa Rica, Ecuador, Jamaica y Paraguay manifestaron, en sus respuestas a la encuesta, que aún no se han establecido orientaciones ni mecanismos específicos para experimentar con la IA. La investigación de la OCDE brindó resultados compatibles con estas respuestas y respecto del gobierno digital en general.

  • En sus respuestas a la encuesta, la República Dominicana y Panamá afirmaron la existencia de orientaciones o mecanismos para la experimentación con IA, pero no proporcionaron detalles que lo sustenten. Al realizar su propia investigación para esta reseña, la OCDE no pudo identificar ninguna iniciativa planificada o en curso en esta área. Sin embargo, en el caso de Panamá, la estrategia nacional de gobierno digital35 incluye disposiciones prometedoras para la experimentación en FinTech, lo cual podría generar aptitudes para la experimentación que pueden aplicarse a otras áreas.

  • Bolivia, México, Trinidad y Tobago, y Venezuela no respondieron a la encuesta, y la OCDE no pudo identificar ninguna iniciativa prevista o en curso en esta área.

La acción entre los países de ALC en cuanto a la promoción activa de la experimentación, en general y también en particular con IA, parece estar acelerándose. Más allá de la creación de nuevas estructuras, procesos y capacidades para la experimentación, tal vez los gobiernos deban también considerar la posible existencia de problemas subyacentes que les impidan evolucionar hacia una cultura de la innovación. Por ejemplo, en Panamá, es generalmente aceptado entre los actores del organismo central de gobierno digital y del ecosistema de gobierno digital que es necesario contar con un marco legal y regulatorio actualizado para instalar una cultura de innovación y experimentación, y para ampliar el gobierno digital en el país (OCDE, 2019[38]). Estos retos subyacentes y sistémicos se analizarán con mayor profundidad en el informe de próxima aparición Going Digital: The State of Digital Government in Latin America [El camino hacia la digitalización: el estado del gobierno digital en Latinoamérica].

Cuando se diseñan y aplican adecuadamente, los sistemas de IA pueden resultar un aporte positivo a las actividades del gobierno a lo largo del ciclo de las políticas, desde la fijación de la agenda y la formulación de políticas hasta su ejecución y evaluación. Sin embargo, la IA no siempre es la mejor solución y en muchos casos no es ni adecuada ni necesaria. Para muchos retos digitales del sector público, las soluciones más apropiadas suelen consistir en el uso sencillo pero eficaz de las tecnologías existentes y el mejoramiento de la interoperabilidad, incluidos los sistemas heredados. La importancia de entender y definir el problema en cuestión es un aspecto importante en la exploración de opciones y alternativas digitales en general, y constituye un componente crítico del paso 1 de la Guía para compras digitales del Reino Unido, que hace hincapié en la siguiente necesidad: “Desarrollar una comprensión profunda de sus usuarios y el problema que está intentando resolver para ellos”.36 Ello contribuye a asegurar la existencia de una necesidad válida de la solución que el gobierno está construyendo o adquiriendo.

En las entrevistas que llevó a cabo la OCDE con altos funcionarios de los Gobiernos de ALC para obtener información, uno de los retos más mencionados estaba relacionado con realizar una exploración de IA orientada a la resolución de problemas. Esto se dio especialmente en el caso de los Gobiernos más maduros desde el punto de vista digital. Asimismo, aunque algunos otros Gobiernos no habían reconocido el problema, la OCDE pudo detectarlo a partir de las conversaciones. Esto no es algo inusual en los Gobiernos del mundo. Un problema habitual que se presenta con las tecnologías emergentes, como las del campo de la IA, es el riesgo de partir de las soluciones y luego identificar los problemas que debe resolver la tecnología. En general, los Gobiernos deberían procurar entender y centrarse en los resultados que tanto ellos como sus ciudadanos quieren conseguir, y en los problemas que se interponen en el camino. En decir, los Gobiernos deben tener procesos establecidos que les permitan tomar conocimiento de estos problemas y entenderlos.

Un elemento importante en este sentido es la necesidad de que los Gobiernos entiendan a sus usuarios, conozcan sus necesidades y retos, y comprendan de qué manera los servicios públicos pueden ser adecuados para su vida. Este es un importante factor transversal que se analiza en la sección “Formas de asegurar un abordaje inclusivo y centrado en el usuario” del capítulo 4. Los Gobiernos pueden adoptar una serie de enfoques diferentes para identificar y entender los problemas, lo que también puede ayudarlos a elegir las soluciones óptimas. Uno de estos enfoques es la capacitación como, por ejemplo, el curso que se dicta en Colombia sobre la definición de problemas en los servicios públicos, desarrollado en colaboración con SAP (Recuadro 5.9).

El informe de la OCDE Hola, mundo: la inteligencia artificial y su uso en el sector público (OCDE, 2019[1]) identificó otras acciones útiles en este sentido:

  • Los retos y premios les permiten a los expertos, tanto de dentro como de fuera del Gobierno, señalar problemas e indicar posibles soluciones. A través de estos programas, los Gobiernos también pueden plantear problemas conocidos, que pueden ser validados por aquellos que proponen su abordaje.

  • Las comunidades de interés y las redes permiten la colaboración y el intercambio de conocimientos especializados más allá de los límites de la organización, así como la identificación de problemas colectivos o comunes.

  • Los fondos centrales con propuestas de enfoques participativos contribuyen a identificar problemas que podrían resolverse mediante la aplicación de la IA o de otras soluciones tecnológicas (o no tecnológicas).

Los Gobiernos no tienen necesariamente que sacar provecho de los tres enfoques, aunque, como se comenta en otras partes de esta reseña, más allá de su aplicación para identificar problemas, son mecanismos útiles. Probablemente existan otros enfoques que puedan utilizarse para sacar a la luz retos clave que enfrenta el sector público y determinar si la IA puede ser una solución óptima. El punto clave es que los Gobiernos tienen que poner en marcha, de manera consciente, formas de explorar, elevar y considerar los problemas y las diversas alternativas para abordarlos.

En términos de retos y premios, en su mayoría, los Gobiernos de ALC manifestaron ante la OCDE que rara vez o nunca emprenden programas de retos o premios para iniciativas de gobierno digital. Solo Argentina, Brasil, Colombia, Jamaica y Uruguay indicaron utilizar tales mecanismos para la IA. A partir de la investigación, la OCDE también pudo identificar actividades conexas de parte de México y Paraguay, si bien no siempre referidas específicamente al campo de la IA. En el caso de estos países, tales actividades se materializaron como:

  • hackatones (Argentina,37 Colombia,38 Jamaica39 y Paraguay)40;

  • distinciones por innovación como reconocimiento por los logros en materia de innovación digital, incluida la AI (Brasil41 y Colombia)42;

  • retos que animan o incentivan a empresarios, entre otros, a validar problemas públicos y generar ideas para su solución (Colombia,43 México,44 Paraguay45 y Uruguay46).

Estos esfuerzos representan pasos positivos hacia una creciente madurez de la IA. Algunos de los más prometedores, desde el punto de vista de la identificación de problemas, parecen ser los Premios a la innovación de Gobierno Digital INDIGO y el Banco de Retos de Entidades Públicas y Privadas de Colombia, el concurso de innovación en el sector público de Brasil, los Retos Públicos de México e InnovandoPy de Paraguay, ya que estos programas se centran en iniciativas que han demostrado su capacidad de sacar a la luz o validar problemas centrales del sector público que podrían replicarse o amplificarse (Recuadro 5.10). Otros ejemplos, si bien valiosos a su manera y para otros fines, parecen estar orientados más limitadamente a la generación de soluciones para problemas ya conocidos, en lugar de también descubrir o tratar de entender mejor la naturaleza de los problemas que hay que resolver.

En lo que atañe a las comunidades de interés y las redes, Brasil, Chile, Colombia y Uruguay manifestaron que cuentan con iniciativas específicas activas que apuntan al desarrollo de comunidades de práctica, redes y otras oportunidades para la promoción de datos y competencias digitales de los servidores públicos. Tales acciones fueron avaladas por la investigación de la OCDE, como se trata más adelante. Jamaica y Panamá también manifestaron contar con iniciativas semejantes en marcha, pero, al realizar la investigación, la OCDE no halló información que lo respaldara. El resto de los países respondieron no saber o no respondieron, y la OCDE no pudo identificar ejemplos precisos. Las comunidades y redes de este tipo pueden ser un excelente foro para plantear o identificar cuestiones que la IA tiene el potencial de abordar. Como ejemplo de este tipo de comunidades y redes, pueden mencionarse:

  • La red nacional de gobierno digital de Brasil47 abarca todos los niveles de gobierno y tiene como objetivo promover la colaboración, el intercambio de ideas y la creación de iniciativas innovadoras relacionadas con la transformación digital del sector público. Mientras tanto, el sistema de administración de los recursos de tecnología de la información (SISP) de ese país, el principal mecanismo institucional de coordinación de gobierno digital de Brasil, contribuye al intercambio de conocimientos, al aprendizaje entre pares y a promover la innovación entre sus miembros a través de una comunidad virtual que invita a sus integrantes a interactuar y a compartir conocimientos (OCDE, 2018[27]). La Asociación Brasileña de Entidades Estaduales de TIC (ABEP)48 también tiene como objetivo conectar a los funcionarios públicos del área de tecnología a nivel estatal.

  • La Red de Innovadores Públicos de Chile, que forma parte de LabGob, conecta a más de 14.000 servidores públicos y otros actores relacionados (Recuadro 5.11). La OCDE había verificado con anterioridad que LabGob tiene un exitoso historial de trabajo colaborativo con otros equipos y organizaciones de la administración pública chilena. El principal punto en común de estas acciones de colaboración es la determinación de desarrollar un enfoque y una estrategia comunes para diagnosticar y abordar los problemas (OCDE, 2019[69]). La estrategia y la hoja de ruta de IA en ese país también instan a crear comunidades de usuarios en áreas de interés público.

  • En Colombia, el Ministerio TIC coordina la RED CIO49, una red que reúne directores de tecnología de la información (Chief Information Officer - CIO) de todo el país, a través de chats en línea para debatir sobre el trabajo colaborativo en la región. El programa busca facilitar la comunicación entre los responsables de las áreas de tecnología en entidades públicas, con el fin de desarrollar una comunidad de colaboración entre los participantes, mejorar la eficiencia y seguridad de la prestación de los servicios digitales a los ciudadanos y potenciar la transformación digital del Estado. Esta estrategia se complementa con el CIO SUMMIT50, un espacio presencial y virtual de trabajo colaborativo. Los CIO del sector público confluyen para informarse sobre los principales avances del sector, compartir experiencias exitosas y tratar de entender el rumbo que está tomando la tecnología en el ámbito público. Este país también organiza el programa Sello de Excelencia, una comunidad de expertos con actores públicos y privados que colabora en la evaluación de los servicios de gobierno digital y otorga sellos a los programas de mayor calidad, principalmente en las áreas de servicios, datos abiertos, ciudades inteligentes, gestión de TI y participación ciudadana. La RED CIO se complementa con una red liderada por la Consejería Presidencial para Asuntos Económicos y Transformación Digital, en la que participan no sólo los CIO, sino también coordinadores que promueven la transformación digital a un nivel superior. Por último, si bien no está coordinada por el gobierno central, la iniciativa Colombia.IA es una exitosa "comunidad de expertos voluntarios, aprendices y entusiastas del aprendizaje automático que trabajan para difundir el conocimiento sobre la ciencia de datos y la IA. A través de debates y talleres mensuales gratuitos, Colombia.AI comparte conocimiento, enseñanza y experiencias sobre tecnologías que capitalizan el poder de los datos. Su propósito es unir el mundo de la industria y el académico como soporte del crecimiento y el desarrollo de la IA en Colombia. Esta comunidad cuenta actualmente con más de 5.700 miembros en dos ciudades: Bogotá y Barranquilla (Gómez Mont et al., 2020[12]).

  • Uruguay está creando Centros de Conocimientos51 que potencien la colaboración, con la intención de mejorar el desarrollo profesional de sus miembros; generar oportunidades para construir relaciones; permitir la reflexión; movilizar recursos en torno a los integrantes y las disciplinas; y promover la formación, la investigación y la innovación.

Estas redes pueden contribuir tanto directa como indirectamente con muchas de las actividades principales que se vinculan con el gobierno digital y la IA. A efectos de que dichas comunidades y redes sean efectivamente útiles para identificar problemas, los Gobiernos de ALC deben garantizar la existencia de mecanismos que visibilicen los retos y problemas ante los participantes. Al mismo tiempo, los Gobiernos deben contar con vehículos que permitan presentar los problemas identificados a consideración de los responsables de la toma de decisiones a fin de que, si es necesario, tomen las medidas correspondientes. Estas comunidades y redes no necesitan tener puesto el énfasis específicamente en la IA. De hecho, los grupos con objetivos más generales pueden ayudar a sacar a la luz una gama de problemas más amplia. No obstante, los Gobiernos pueden preferir crear otras comunidades y redes, con el énfasis en la tecnología emergente o en la IA, o arbitrar los medios para que las comunidades y redes con objetivos generales incluyan expertos en IA que contribuyan a hallar los vínculos entre los problemas identificados y los enfoques de IA que puedan constituir una solución óptima.

Por último, en lo que respecta a la disponibilidad de fondos centrales con propuestas de enfoques participativos, en general, los Gobiernos de ALC no han desarrollado tales mecanismos. El Pacto por la Transformación Digital de Colombia (Recuadro 5.12) constituye el mejor ejemplo de este concepto. El país también ha instituido un Fondo de Ciencia, Tecnología e Innovación para las TIC y otros fines dirigido a los Gobiernos subnacionales, mediante el cual tales Gobiernos tienen la posibilidad de presentar propuestas de soluciones a problemas públicos en su área, según los funcionarios entrevistados por la OCDE. En Uruguay, la Agencia Nacional de Investigación e Innovación (ANII) ha creado un Fondo Sectorial de Educación, que recibe propuestas de enfoques participativos. Este fondo, más pequeño y específico, se dedica a financiar proyectos de investigación sobre la enseñanza y el aprendizaje asistidos por tecnología digital, incluido el abordaje de problemas asociados al COVID-19.52 Una de sus principales "líneas de investigación" se desarrolla en el ámbito del uso de datos y la IA.

Aparte de estas dos iniciativas, la OCDE no pudo identificar ejemplos sólidos de fondos centrales con propuestas de enfoques participativos, realmente adecuados para identificar problemas que la IA (u otras soluciones digitales) pudieran resolver. Aparte del ejemplo colombiano, en el Recuadro 5.12 se mencionan otros dos ejemplos de fondos centrales externos a la región. Además de sacar a la luz problemas y soluciones, los fondos centralizados competitivos son un incentivo para que las instituciones públicas cumplan los nuevos estándares y directrices, y alineen sus esfuerzos con los objetivos estratégicos gubernamentales (OCDE, 2019[69]).

Entre otros beneficios, estos programas de retos, comunidades y fondos pueden contribuir con los Gobiernos para que identifiquen problemas que la IA puede resolver. Una vez conocidos y entendidos los problemas, los Gobiernos pueden evaluarlos para idear una solución óptima, que puede implicar o no el uso de la IA. Se hace necesario un cuidadoso análisis de las capacidades de las herramientas específicas de IA en orden a determinar si deberían tomarse parcial o totalmente como la solución a un desafío específico. Un enfoque riguroso sobre el uso de la IA solo cuando sea probable que proporcione la mejor solución a un problema específico reducirá el riesgo de aplicarla de manera inadecuada en áreas en las que no aporte valor. Una vez establecidos con claridad estos mecanismos y pautas, los Gobiernos podrán identificar los problemas y luego determinar si la IA (u otra herramienta) es la mejor solución (Mulgan, 2019[74]). Este es un componente crucial del éxito de la IA en el sector público, aunque a menudo se pasa por alto.

Los Gobiernos pueden aplicar diversos métodos para determinar si la IA es o no la mejor solución de un problema concreto. En el caso de la IA en el sector público, la OCDE y varios Gobiernos han considerado especialmente útil el marco de las "tres V", sugerido originalmente por la consultora Deloitte (Schatsky, Muraskin y Gurumurthy, 2015[75]). Según este marco, el uso de soluciones basadas en IA podría ser beneficioso para determinados problemas gubernamentales, si la respuesta a las siguientes tres preguntas es afirmativa:

  • ¿Es viable? Para determinar si la solución es viable, primero es necesario comprender el alcance y los límites de la tecnología.

  • ¿Es valioso? El hecho de que algo pueda ser automatizado no significa que valga la pena hacerlo. ¿Cuánto valor aportaría la automatización? ¿Aportaría valor tanto a la comunidad como a las operaciones de su organización? ¿Qué repercusiones tendría? ¿Los resultados serían justos y éticos?

  • ¿Es vital? ¿La ejecución de su propuesta sería inviable sin IA?

Entre los países de ALC, solo Colombia y Uruguay parecen haber evaluado contar con orientación sobre cómo evaluar los problemas del sector público para determinar si la IA es la mejor solución. Mientras que Colombia parece contar con orientación activa (Recuadro 5.13), la estrategia de Uruguay respecto de la IA consiste en el compromiso de "desarrollar guías técnicas para la selección de problemas, así como el diseño e implementación de soluciones basadas en IA". La estrategia señala, además, que "estas guías deberán considerar, entre otros aspectos, la pertinencia del uso de los servicios de IA en la nube, la identificación de las herramientas apropiadas para distintos casos de aplicación, protección y de privacidad de los datos, etc." La República Dominicana también mencionó en la encuesta la existencia de tales orientaciones; sin embargo, la OCDE no pudo identificar evidencia que lo respaldara. Estas orientaciones contribuyen a subsanar las deficiencias señaladas por los Gobiernos. Por ejemplo, en las entrevistas con la OCDE, los funcionarios de Chile manifestaron que la falta de claridad sobre el uso y la funcionalidad de ciertas tecnologías conduce a la aplicación de tecnologías que no son adecuadas para el problema en cuestión.

Todas estas actividades pueden ser útiles para sacar a la luz una problemática y relacionarla con las soluciones digitales o no digitales pertinentes, incluida la IA. Sin embargo, los Gobiernos solo pueden hacer esto de forma satisfactoria si tienen una sólida comprensión de las necesidades de sus usuarios y tienen la intención de responder a ellas. Esto se analiza con más detalle en la siguiente sección.

El impacto de la IA y de otras innovaciones de ritmo rápido es difícil de predecir. Sin embargo, está claro que tendrán un profundo impacto no solo en cuanto a qué servicios públicos se brindan (y cómo), sino también respecto de cómo se consumen los servicios. Estas innovaciones no se limitan al ámbito de la tecnología, sino que pueden transformar la sociedad en su conjunto, produciendo, a la vez, cambios tectónicos en los valores públicos (por ejemplo, la transparencia, la privacidad y la rendición de cuentas) asociados a los servicios públicos y privados. Esto tiene grandes implicancias para los Gobiernos, a los que se les exige adaptarse proactivamente a altos niveles de incertidumbre vinculados a acontecimientos imprevistos y a nuevas oportunidades. Los enfoques tradicionales, intervenciones dirigidas en ámbitos de política concretos, han demostrado ser inadecuados para abordar la escala y la complejidad de los nuevos retos. No obstante, si bien no todas las crisis pueden preverse, los Gobiernos pueden idear nuevas formas de reconocer las señales tempranas y de prepararse (Tõnurist y Hanson, 2020[76]).

Si bien es evidente que la IA está comenzando a transformar las operaciones del sector público en la región de ALC, y que los Gobiernos de la región han desarrollado numerosas estrategias e iniciativas para aprovechar su potencial, todavía hay mucho que aprender sobre esta tecnología, y mucho que aún se desconoce sobre cómo evolucionará tanto en la región como a nivel mundial. También hay una serie de grandes incógnitas que sólo se resolverán con el tiempo, a medida que la tecnología se desarrolle, y se experimenten y exploren sus posibilidades de uso. Esperar a que se resuelvan esas incógnitas es un lujo que la mayoría de los Gobiernos no pueden afrontar, ya que significaría ser un tomador de tecnología en lugar de un creador de opciones, una elección que podría implicar significativos costos y desventajas.

No obstante, existen formas de manejar estas incógnitas e incertidumbres. A través de su trabajo con países de todo el mundo, el OPSI ha identificado cuatro facetas primarias de innovación en el sector público, y ha desarrollado un modelo para asistir a los gobiernos a lograr un enfoque de cartera para la innovación (Figura 5.18). Una de estas cuatro facetas es la innovación anticipada. Este término hace referencia a detectar señales débiles y a interactuar con ellas antes de que se fije un nuevo rumbo o paradigma. La innovación anticipada es la faceta de la innovación más subdesarrollada en los Gobiernos de la actualidad, y quizá la más difícil. A veces se la considera demasiado "avanzada", ya sea porque está abiertamente desconectada de la actividad central de un organismo o porque simplemente se la malinterpreta. También puede cuestionar valores al poner en tela de juicio el estado actual de las cosas, incluidos creencias y supuestos de la población acerca del funcionamiento del mundo.

Uno de los aspectos más difíciles de la innovación anticipada es convencer a los líderes gubernamentales y a los servidores públicos de que funciona bien y puede ser reveladora, aunque los resultados no sean tan inmediatos o claros como la identificación de reducción de gastos (innovación orientada a la mejora) o la consecución de un objetivo importante y ambicioso (innovación orientada a la misión). Sin embargo, los Gobiernos reconocen cada vez más la importancia del pensamiento anticipatorio, sobre todo a la luz de acontecimientos recientes como la actual crisis del COVID-19, que tomó por sorpresa a la mayoría, y que aún conmociona a los sistemas y Gobiernos de todo el planeta. Muchos están buscando señales débiles, innovando para predecir y explorar los futuros posibles, y algunos están convirtiendo las predicciones en acciones, para darles forma más activamente.

Un principio subyacente de la innovación anticipada es que, si hay múltiples futuros posibles, pero no hay certeza sobre cuál se materializará o incluso si alguno podría ser más conveniente o deseable que el otro, entonces resulta arriesgado sobreinvertir en cualquier grupo de supuestos respecto del futuro. En un contexto de gran incertidumbre, resulta valioso incorporar capacidades de previsión, flexibilidad y agilidad a los sistemas y procesos, y mantener vivas una serie de distintas opciones, de modo que sea posible cambiar o girar hacia alternativas a medida que se va conociendo mejor lo que se necesita. Esto sugiere que los Gobiernos necesitan mejorar su capacidad para captar, en una fase temprana, las señales débiles que indican cómo puede plasmarse el futuro. Ello les permitirá saber dónde y cuándo intervenir mejor, sin esperar a que los procesos y las tendencias queden firmes y a que, por tanto, su modificación resulte costosa y difícil. El "futuro del trabajo" representa una incógnita tan grande que los Gobiernos están trabajando para comprender mejor, prepararse y modelar los resultados.53

En la región de ALC, los representantes de gobierno digital de un puñado de países manifestaron que creen que el servicio público que brindan está preparado para hacer frente al cambio creciente y a las tecnologías disruptivas (Figura 5.19). Tal como ya se mencionó en la Figura 5.8, sólo unos pocos países opinaron que los servidores públicos temen que la IA y las tecnologías emergentes puedan afectar sus trabajos.

Lo anterior representa un buen grado de confianza y optimismo. Esta sensación puede ser positiva, pero, en general, hay mucho más que se puede hacer para garantizar que los Gobiernos estén informados sobre posibles trayectorias futuras en materia de IA, y que dicha información sea aplicable. No se trata de un reto específico para ALC, ya que los conceptos de innovación anticipada son relativamente nuevos y casi ningún Gobierno actual está maduro en esa área.54

Uno de los elementos clave de la innovación anticipada es la captación de señales débiles a través de los datos. La emergencia de nuevas metodologías, como la analítica de los datos masivos y la IA, ha aumentado la viabilidad de tales emprendimientos. El enorme alcance de los datos disponibles para los Gobiernos está creciendo a un ritmo casi exponencial, en paralelo con la evolución de herramientas cada vez más potentes, capaces de dar sentido a esta información. Como plantea el informe de la OCDE sobre el camino a convertirse en un sector público impulsado por datos, The Path to Becoming a Data-Driven Public Sector (OCDE, 2019[44]), los buenos datos combinados con aplicaciones éticas e inteligentes pueden favorecer la creación de sectores públicos más anticipatorios, ya que los Gobiernos están en mejores condiciones de pronosticar más allá de sus horizontes. Provistas de una mayor visibilidad de estas señales, las técnicas de predicción y modelización que se sustentan en datos se convierten en mecanismos de soporte para los Gobiernos al permitirles detectar potenciales desarrollos en materia social, económica o relacionados con la naturaleza, y, así, evaluar mejor la necesidad de intervenir, diseñar medidas políticas adecuadas y anticipar con mayor precisión los impactos esperables (OCDE, 2019[44]). La encuesta de la OCDE a organismos de gobierno digital de ALC muestra que muchos países de la región están aprovechando estos enfoques (Figura 5.20), en la mayoría de los casos para apoyar la formulación de políticas basadas en la evidencia, y el diseño y la entrega de servicios públicos. Por ejemplo, el Instituto Nacional de La Mujer (INAMU) de Panamá desarrolló un sistema de indicadores conforme a los cuales se realizan mediciones periódicas con el fin de proporcionar una base analítica para la creación de políticas públicas (OCDE, 2019[38]). En otro ejemplo, la ciudad de Cali (Colombia) utiliza datos de sensores de Internet de las Cosas (IoT) para predecir el riesgo de inundaciones (OECD, 2018[62]).

Sin embargo, la encuesta también revela algunos potenciales retos en esta área. De los países que respondieron a las preguntas pertinentes de la encuesta,55 la mayoría contestó que, en sus actividades por utilizar los datos con fines de anticipación y planificación, se enfrentan a numerosas barreras moderadas o fuertes (Figura 5.21).56

Un enfoque común utilizado en todo el mundo para darle una dirección estratégica a la capacidad de anticipación es crear organizaciones con el mandato de explorar los futuros posibles, e instalar procesos ágiles que permitan al gobierno actuar sobre señales débiles y hacer cambios en el hoy que den forma al mañana (ver el ejemplo en el Recuadro 5.14). La OCDE ha identificado unas pocas iniciativas gubernamentales de ALC que buscan crear un entorno ágil y orientado al futuro, que les ayude a afrontar y adaptarse a los cambios y las transformaciones futuros:

  • En Brasil, el centro de gestión y estudios estratégicos CGE,57 una organización vinculada al MCTIC, tiene el mandato de anticiparse al futuro a través de diferentes iniciativas de políticas predictivas y prescriptivas (Tõnurist y Hanson, 2020[76]). El banco nacional de desarrollo de Brasil, BNDES, si bien no está relacionado con el gobierno digital ni con la IA per se, también se dedica explorar posibles escenarios futuros (Tõnurist y Hanson, 2020[76]), lo que demuestra aún más el interés subyacente en un enfoque basado en el futuro y la existencia de competencias relacionadas.

  • La estrategia nacional sobre IA de Chile incluye varios componentes que buscan hacerla más apta para el futuro. Pretende infundir permanentes ejercicios de anticipación, y desarrollar una agenda de prospección sobre aspectos éticos y normativos de la IA (para ejecutar "una revisión y actualización de la regulación permanente y ágil de manera que sea posible responder a la velocidad de sus avances").58 También contempla el desarrollo de un marco institucional lo suficientemente ágil y general para responder a los cambios y al rápido avance de la tecnología. Además, la estrategia subraya la necesidad de que existan políticas laborales orientadas al futuro como parte de un compromiso para detectar activamente las ocupaciones más vulnerables, anticipar la creación de nuevos empleos por IA y apoyar a los trabajadores en la transición a nuevas ocupaciones, y, al mismo tiempo, minimizar sus costos personales y familiares. El plan de acción relacionado requiere la creación de un "Equipo Futuro" que desarrolle metodologías de anticipación a los efectos de respaldar la preparación para las tecnologías emergentes.

  • En Colombia, la propuesta Task-Force para el Desarrollo e Implementación de la IA59 incluye un "equipo de visionarios" capaz de mirar hacia el futuro y adelantarse, en la medida de lo posible, al desarrollo tecnológico.60 Este rol prospectivo también es una función del Consejo Internacional de Inteligencia Artificial.61

  • En México, el gobierno ha creado Datalab, un laboratorio especializado en datos centrado en el fortalecimiento de los enfoques de gobernanza anticipada, con el fin de generar predicciones basadas en datos sobre las poblaciones en riesgo de enfermedad, las zonas con problemas ambientales emergentes y futuros conflictos que pudieran surgir, entre otros (OCDE, 2018[65]).

  • La Agenda Uruguay Digital62 afirma que el país "tiene las condiciones para abordar los retos actuales y anticiparse a desafíos futuros de la sociedad de la información y el conocimiento, y contribuir así a acelerar su desarrollo social y económico". Su estrategia nacional de gobierno digital compromete acciones para "el uso de la información existente, al adoptar una actitud proactiva, con capacidad de anticiparse a las necesidades de las personas o de prevenir problemas”.

Este tipo de actividades representan pasos iniciales y compromisos positivos para la región. El OPSI de la OCDE ha constatado que, si bien los gobiernos de todo el mundo están avanzando en su capacidad para percibir señales débiles y utilizarlas para fundamentar la toma de decisiones, no han construido aún las bases sistémicas necesarias para aprovechar todo el potencial de la innovación anticipada y de prospectiva. A fin de avanzar en este sentido, el OPSI ha desarrollado una nueva línea de investigación orientada a la acción, centrada en la gobernanza de la innovación anticipada (anticipatory innovation governance, AIG) (Tõnurist y Hanson, 2020[76]).63 El proyecto AIG constituye un terreno de encuentro en el que el conocimiento sobre futuros plausibles puede convertirse en acciones a través de la innovación. Plasma una capacidad de amplio espectro para explorar activamente opciones, como parte de un sistema de acciones anticipadas más amplio, a fin de estimular innovaciones relacionadas con futuros inciertos, con la esperanza de dar forma a las primeras a través de la práctica innovadora.

El trabajo del OPSI con los Gobiernos ha puesto de manifiesto dos componentes fundamentales que sustentan las actividades de AIG y pueden contribuir a hacerlos realidad:

  1. 1. Construir a partir de la gestión de los actores dentro del proceso de gobernanza. La gestión implica la exploración de alternativas, herramientas y métodos, de estructuras institucionales, de capacidades organizativas, y de la disponibilidad de datos y recursos para la innovación.

  2. 2. Crear un entorno de autorizaciones en el cual prosperen los procesos de anticipación. El entorno de autorizaciones incluye temas como la legitimidad, los intereses asignados, el interés y la participación públicos, las redes y las alianzas, la evidencia y la evaluación, y los bucles de aprendizaje.

Como se observa en la Figura 5.22, cada enfoque captura una serie de mecanismos específicos del proyecto AIG. Además, este proyecto exige un nuevo abordaje sobre la elaboración de políticas, basado en la exploración continua de la prospectiva y en los bucles de retroalimentación (Tabla 5.1).

El proyecto AIG no predice el futuro, sino que formula preguntas sobre futuros plausibles y, luego, actúa en consecuencia creando un espacio para la innovación (por ejemplo, mediante la regulación), o generando mecanismos propios para explorar diferentes opciones en el propio Gobierno. En la actualidad, la mayoría de los Gobiernos carecen de un sistema de gobernanza de la innovación anticipada (estos mecanismos suelen estar aislados en ámbitos o para funciones de políticas específicas, como, por ejemplo, la prospectiva). Este es el caso de los países de ALC, así como de la mayoría de los Gobiernos en el mundo. Con el tiempo, mientras van madurando respecto de los factores que se sabe pueden contribuir a lograr una adopción satisfactoria y fiable de la IA en el sector público, a los Gobiernos de ALC les resultaría de utilidad comenzar a poner el énfasis en los posibles efectos futuros. El informe de la OCDE Anticipatory Innovation Governance: Shaping the future through proactive policy making [Gobernanza de la innovación anticipada: Dar forma al futuro mediante la formulación de políticas proactivas] puede ayudarlos a empezar.64

Dado que la IA presenta enormes incógnitas sobre el futuro de todos los sectores, esta sección se ha ocupado de la innovación anticipada, que es una de las cuatro facetas principales de la innovación identificadas por el OPSI (Figura 5.18). No obstante, las otras tres facetas también son pertinentes para la innovación digital. El informe de próxima aparición Going Digital: The State of Digital Government in Latin America [El camino hacia la digitalización: el estado del gobierno digital en Latinoamérica], cuya publicación se espera durante el 2022, tratará sobre la innovación digital más allá de la IA, así como sobre las fortalezas y debilidades relativas de los gobiernos de ALC en cuanto a la gestión de una cartera de proyectos de innovación.

Referencias

[57] Carrasco, M., A. Whybrew y A. Jura (2019), The citizen’s perspective on the use of AI in government [La perspectiva del ciudadano sobre el uso de la IA en el Gobierno], https://www.bcg.com/publications/2019/citizen-perspective-use-artificial-intelligence-government-digital-benchmarking.aspx.

[73] CIPL (2019), Regulatory sandboxes in data protection: Constructive engagement and innovative regulation in practice [“Espacios aislados” o sandboxes normativos en la protección de datos: participación constructiva y normativa innovadora en la práctica], Centre for Information Policy Leadership, https://www.informationpolicycentre.com/uploads/5/7/1/0/57104281/cipl_white_paper_on_regulatory_sandboxes_in_data_protection_-_constructive_engagement_and_innovative_regulation_in_practice__8_march_2019_.pdf.

[72] Eggers, W., M. Turley y P. Kishani (2018), The future of regulation: Principles for regulating emerging technologies” [El futuro de la normativa: principios para regular las tecnologías emergentes], https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/public-sector/future-of-regulation/regulating-emerging-technology.html.

[67] Gobierno de Colombia (2018), Data Exploitation Policy (Política Nacional de Explotación de Datos) (CONPES 3920), https://colaboracion.dnp.gov.co/CDT/Conpes/Econ%c3%b3micos/3920.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.

[74] Mulgan, G. (2019), “Intelligence as an outcome not an input: How can pioneers ensure AI leads to more intelligent outcomes? [La inteligencia como resultado y no como elemento de entrada: cómo pueden los pioneros asegurar que la IA conduce a resultados más inteligentes], http://www.nesta.org.uk/blog/intelligence-outcome-not-input.

[63] Neudert, L., A. Knuutila y P. Howard (2020), Global Attitudes Towards AI, Machine Learning & Automated Decision Making [Actitudes en el mundo hacia la IA, el aprendizaje automático y la toma de decisiones automatizada], Oxford Commission on AI & Good Governance, https://oxcaigg.oii.ox.ac.uk/wp-content/uploads/sites/124/2020/10/GlobalAttitudesTowardsAIMachineLearning2020.pdf.

[59] OCDE (2014), Recommendation of the Council on Digital Government Strategies [Recomendación del Consejo sobre estrategias de gobierno digital], OECD Publishing, https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0406.

[58] OCDE (2017), Embracing Innovation in Government: Global Trends 2017 [Informe 2017 sobre tendencias mundiales de adopción de la innovación en el Gobierno], OECD Publishing, http://www.oecd.org/gov/innovative-government/embracing-innovation-in-government.pdf.

[70] OCDE (2017), OECD Digital Economy Outlook 2017 [Perspectivas de la economía digital de OCDE 2017], OECD Publishing, https://dx.doi.org/10.1787/9789264276284-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.

[62] OCDE (2018), Digital Government Review of Colombia: Towards a Citizen-Driven Public Sector (Revisión del Gobierno Digital en Colombia: Hacia un Sector Público Impulsado por el Ciudadano), OECD Publishing, http://dx.doi.org/10.1787/9789264291867-en.

[64] OCDE (2018), Open Government Data in Mexico: The Way Forward [Datos abiertos gubernamentales en México: el camino hacia adelante], OECD Publishing, http://dx.doi.org/10.1787/9789264297944-en.

[65] OCDE (2018), Open Government Data Report: Enhancing Policy Maturity for Sustainable Impact [Reporte de la OCDE sobre datos abiertos gubernamentales: mejorar la madurez de las políticas en favor de un impacto sostenible], OECD Publishing, https://dx.doi.org/10.1787/9789264305847-en.

[69] OCDE (2019), Digital Government in Chile – A Strategy to Enable Digital Transformation [Gobierno digital en Chile: una estrategia para permitir la transformación digital], OECD Publishing, https://doi.org/10.1787/f77157e4-en.

[66] OCDE (2019), Digital Government in Peru: Working Closely with Citizens [Gobierno digital en Perú: trabajar cerca de los ciudadanos], OECD Publishing, https://doi.org/10.1787/0c1eb85b-en.

[68] OCDE (2019), Digital Government Review of Argentina: Accelerating the Digitalisation of the public sector (Revisión del gobierno digital en Argentina: acelerando la digitalización del sector público), OECD Publishing, https://doi.org/10.1787/354732cc-en.

[38] OCDE (2019), Digital Government Review of Panama: Enhancing the Digital Transformation of the Public Sector [Revisión del gobierno digital de Panamá: mejorar la transformación digital del sector público], OECD Publishing, https://doi.org/10.1787/615a4180-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.

[100] OCDE (2019), OECD Recommendation on Public Service Leadership and Capability [Recomendación de la OCDE sobre liderazgo y capacidad en el servicio público], OECD Publishing, https://www.oecd.org/gov/pem/recommendation-on-public-service-leadership-and-capability.htm.

[44] OCDE (2019), The Path to Becoming a Data-Driven Public Sector [El camino para llegar a ser un sector público impulsado por datos], OECD Publishing, https://doi.org/10.1787/059814a7-en.

[48] OCDE (2020), Digital Government in Chile – Improving Public Service Design and Delivery [Gobierno digital en Chile: mejorar el diseño y la entrega de servicios públicos], OECD Publishing, https://doi.org/10.1787/b94582e8-en.

[34] OCDE (2020), Digital Government Index: 2019 results [Índice de Gobierno Digital: resultados de 2019], OECD Publishing, https://dx.doi.org/10.1787/4de9f5bb-en.

[71] OCDE (2020), OECD Competition Assessment Toolkit (Herramientas para la evaluación de la competencia), https://www.oecd.org/competition/assessment-toolkit.htm.

[55] OCDE (2020), The OECD Digital Government Policy Framework: Six dimensions of a Digital Government [Marco de Políticas de Gobierno Digital de la OCDE: seis dimensiones de gobierno digital], OECD Publishing, https://doi.org/10.1787/f64fed2a-en.

[47] OCDE (2021), The OECD Framework for Digital Talent and Skills in the Public Sector [Marco para el talento y las competencias digitales en el sector público], OECD Publishing, https://dx.doi.org/10.1787/4e7c3f58-en.

[95] OCDE (2021), Recommendation of the Council on Broadband Connectivity [Recomendación del Consejo sobre conectividad de banda ancha] [OECD/LEGAL/0322], https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0322.

[61] PricewaterhouseCoopers (2018), Leadership challenges in digital transformation - R&D Report performed by PwC for KS [Retos de liderazgo en materia de transformación digital: informe de investigación y desarrollo realizado por PwC para KS], PwC/KS, https://www.ks.no/contentassets/9d43020d433c4aecaa5369cb42634af9/lederutfordringer-i-digitale-omstillingsprosesser_english.pdf.

[75] Schatsky, D., C. Muraskin y R. Gurumurthy (2015), Cognitive technologies: The real opportunities for business [Tecnologías cognitivas: las oportunidades reales de las empresas], https://www2.deloitte.com/us/en/insights/deloitte-review/issue-16/cognitive-technologies-business-applications.html.

[76] Tõnurist, P. y A. Hanson (2020), Anticipatory Innovation Governance: Shaping the future through proactive policy making [Gobernanza de la innovación anticipada. Dar forma al futuro mediante la formulación proactiva de políticas], OECD Publishing, https://doi.org/10.1787/cce14d80-en.

[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.

[60] Weller, J., S. Gontero y S. Campbell (2019), Cambio tecnológico y empleo: una perspectiva latinoamericana. Riesgos de la sustitución tecnológica del trabajo humano y desafíos de la generación de nuevos puestos de trabajo, https://www.cepal.org/es/publicaciones/44637-cambio-tecnologico-empleo-perspectiva-latinoamericana-riesgos-la-sustitucion.

Notas

← 1. Ver (OCDE, 2021[95]) para consultar otro material al respecto, incluidas las habilidades y competencias para liderazgo de gobierno digital. Ver asimismo la recomendación sobre liderazgo y capacidad en el servicio público de la OCDE (OCDE, 2019[100]) para obtener información acerca de cómo los países pueden instaurar una cultura y un liderazgo impulsados por valores, asegurarse de contar con funcionarios públicos expertos y efectivos, y tener sistemas de empleo público receptivos y adaptables.

← 2. El Consejo Nacional de Política Económica y Social (CONPES) “es la máxima autoridad nacional de planeación [en Colombia] y se desempeña como organismo asesor del Gobierno en todos los aspectos relacionados con el desarrollo económico y social del país. Para lograrlo, coordina y orienta a los organismos encargados de la dirección económica y social en el Gobierno, a través del estudio y aprobación de documentos sobre el desarrollo de políticas generales” (Fuente: www.dnp.gov.co/CONPES/Paginas/conpes.aspx).

← 3. Basado en las respuestas recogidas durante la encuesta de la OCDE y los ejercicios de recolección de datos relacionados con el observatorio de políticas en materia de IA de la OCDE https://oecd.ai/dashboards/policy-initiatives/2019-data-policyInitiatives-24309.

← 4. https://ddsa.com.br/decree-no-10-3322020-brazilian-digital-government-strategy.

← 5. www.mitic.gov.py/noticias/el-poder-ejecutivo-crea-comite-estrategico-digital-para-desarrollar-plan-nacional-de-tics.

← 6. Ver capítulo 5 del documento Task Force para el desarrollo e implementación de la inteligencia artificial en Colombia https://dapre.presidencia.gov.co/TD/TASK-FORCE-DEVELOPMENT-IMPLEMENTATION-ARTIFICIAL-INTELLIGENCE-COLOMBIA.pdf.

← 7. Un examen exhaustivo de mecanismos de coordinación más amplios está fuera del alcance de la presente reseña. Dado que la OCDE no ha determinado aún la utilidad de mecanismos de coordinación específicos para la IA en el sector público, no se brindan categorización ni visualización de capacidades respecto de este tema.

← 8. Por lo tanto, no se proporciona categorización ni visualización de las capacidades para este tema.

← 9. Para un análisis sobre los antecedentes de la importancia de los datos para los sistemas de IA, ver la sección “Datos: el alimento de la IA” de Hola, Mundo: la inteligencia artificial y su uso en el sector público (https://oe.cd/helloworld).

← 10. https://optic.gob.do/departamento-de-estandarizacion-normativas-y-auditoria-tecnica.

← 11. https://bit.ly/3oaliw4.

← 12. www.mitic.gov.py/noticias/se-aprueba-el-modelo-de-gobernanza-de-seguridad-de-la-informacion-en-el-estado.

← 13. www.ctic.gob.bo/datos-abiertos.

← 14. www.gob.pe/institucion/pcm/normas-legales/289706-1412.

← 15. www.datosabiertos.gob.pe/%C2%BFqu%C3%A9-es-gobernanza-de-datos.

← 16. https://colaboracion.dnp.gov.co/CDT/Conpes/Econ%c3%b3micos/3920.pdf.

← 17. https://herramientas.datos.gov.co/sites/default/files/ Guia%20de%20Datos%20Abiertos%20de%20Colombia.pdf.

← 18. https://inteligenciaartificial.gov.co/en/publication/8.

← 19. El documento de política pública CONPES 4023 de 2021 establece el mecanismo de implementación del modelo de gobernanza de infraestructura de datos del país con la perspectiva de facilitar el uso e intercambio efectivo de datos mediante tecnologías emergentes tales como los datos masivos y la inteligencia artificial. Ver https://mintic.gov.co/portal/inicio/Sala-de-prensa/179710:MinTIC-publica-para-comentarios-borrador-del-Plan-Nacional-de-Infraestructura-de-Datos).

← 20.  Ver https://colaboracion.dnp.gov.co/CDT/Conpes/Econ%c3%b3micos/3920.pdf, https://herramientas.datos.gov.co/sites/default/files/Guia%20de%20Datos%20Abiertos%20de%20Colombia.pdf y http://lenguaje.mintic.gov.co/marco-de-interoperabilidad, respectivamente.

← 21. www.argentina.gob.ar/jefatura/innovacion-publica/laboratoriodegobierno.

← 22. https://gnova.enap.gov.br.

← 23. www.lab.gob.cl.

← 24. https://digital.gob.bo/wp-content/uploads/2020/07/PLAN-PARA-EL-FORTALECIMIENTO-DEL-GOBIERNO-ABIERTO-Y-PARTICIPATIVO-2020-Documento.pdf.

← 25. https://gobiernodigital.mintic.gov.co/692/articles-160829_Guia_Tecnologias_Emergentes.pdf.

← 26. https://centrodeinnovacion.mintic.gov.co.

← 27. https://innpulsacolombia.com/milab.

← 28. www.micit.go.cr/noticias/transformacion-digital-potenciando-las-sinergias-campos-como-la-inteligencia-artificial.

← 29. www.gob.pe/8256.

← 30. www.gub.uy/agencia-gobierno-electronico-sociedad-informacion-conocimiento/lab.

← 31. Más detalles sobre estos "espacios aislados" pueden encontrarse en el informe de la OCDE, Hola, mundo: La Inteligencia Artificial y su Uso en el Sector Público (https://oe.cd/helloworld, disponible en idiomas inglés y español). Una reseña de seguimiento de estos esfuerzos, en enero de 2021, indica que se encuentran aún en desarrollo.

← 32. www.colombiafintech.co/novedades/superfinanciera-lanza-sandbox-para-el-desarrollo-de-fintech

← 33. https://oecd.ai/dashboards/policy-initiatives/2019-data-policyInitiatives-26973

← 34.  https://dapre.presidencia.gov.co/AtencionCiudadana/convocatorias-consultas/consulta-200820-regulatory-sanboxes-beaches-ia.

← 35. https://innovacion.gob.pa/documentosaig/agenda-digital

← 36. La Guía para compras digitales fue creada por el servicio digital del gobierno del Reino Unido, Government Digital Service (GDS), con el apoyo de la OCDE y otras organizaciones. Ver www.digitalbuyingguide.org.

← 37. www.argentina.gob.ar/buscar/hackaton, así como también hackatones con énfasis en FinTech, HealthTech y AgroTech.

← 38. https://mintic.gov.co/portal/inicio/Sala-de-Prensa/Noticias/104274:Solidity-los-ganadores-de-la-convocatoria-Reto-Lab-del-MinTIC-en-tecnologias-tipo-blockchain.

← 39. https://gojcodefest.com

← 40. https://hackathon.innovando.gov.py

← 41. https://inovacao.enap.gov.br

← 42. https://premiosindigo.mintic.gov.co/685/w3-propertyvalue-40447.html

← 43. www.mintic.gov.co/portal/inicio/Sala-de-Prensa/Noticias/145965:MinTIC-abre-convocatoria-para-solucionar-retos-de-entidades-publicas%20-and-companies-in-digital-transformation

← 44. https://retomexico.org.

← 45. www.innovando.gov.py

← 46. www.smarttalent.uy/innovaportal/v/50206/1/innova.front/desafio-inteligencia-artificial.html

← 47. www.gov.br/governodigital/pt-br/transformacao-digital/rede-nacional-de-governo-digital

← 48. Ver https://abep-tic.org.br y www.facebook.com/abep.tic.

← 49. https://gobiernodigital.mintic.gov.co/portal/Iniciativas/Red-CIO

← 50. https://mintic.gov.co/portal/inicio/Sala-de-Prensa/Noticias/6095:Desde-ya-haga-su-preinscripcion-al-CIO-SUMMIT.

← 51. https://centrodeconocimiento.agesic.gub.uy/sobre-el-centro.

← 52. Ver www.anii.org.uy/apoyos/investigacion/73/fondo-sectorial-de-educacion-inclusion-digital.

← 53. La OCDE estima que el 14 % de los puestos de trabajo en los países miembros corren un alto riesgo de ser automatizados por la IA, y que la automatización cambiará radicalmente el tipo de tareas que se necesitarán realizar en el 32 % de los trabajos. Ver www.oecd.org/future-of-work para conocer las propuestas de la OCDE sobre el futuro del trabajo.

← 54. Debido a esta constatación, la OCDE no ha considerado oportuno incluir una visualización de las capacidades relativas de los países de ALC en esta sección.

← 55. La pregunta de la encuesta versaba sobre el grado en el que los obstáculos específicos que se presentaban resultaban un impedimento al momento de utilizar datos para mejorar la elaboración de políticas, el diseño y la prestación de servicios y la gestión organizativa. Se daba especial atención a la previsión y planificación. A estas preguntas respondieron: Barbados, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, República Dominicana, Ecuador, Jamaica, Panamá, Paraguay y Uruguay. Argentina completó la encuesta, pero no respondió a estas preguntas.

← 56. Las categorías en las cuales la mayoría de los países no indicaron barreras moderadas o fuertes fueron: insuficiente infraestructura informática (36 %) e insuficiente capacidad de almacenamiento de datos (27 %).

← 57. www.cgee.org.br.

← 58. www.oecd.ai/dashboards/policy-initiatives/http:%2F%2Faipo.oecd.org%2F2021-data-policyInitiatives-24840.

← 59. https://inteligenciaartificial.gov.co/en/mission.

← 60. Ver p. 54, https://dapre.presidencia.gov.co/TD/TASK-FORCE-DEVELOPMENT-IMPLEMENTATION-ARTIFICIAL-INTELLIGENCE-COLOMBIA.pdf.

← 61. Esta organización tiene por objeto asesorar al gobierno nacional sobre la formulación de políticas de IA y brindarle información de vanguardia sobre el desarrollo de la IA. Ver el documento de conceptualización en fase de consulta: https://dapre.presidencia.gov.co/AtencionCiudadana/convocatorias-consultas/consejo-internacional-de-inteligencia-artificial-para-colombia.

← 62. www.gub.uy/agencia-gobierno-electronico-sociedad-informacion-conocimiento/politicas-y-gestion/programas/agenda-digital-del-uruguay

← 63. https://oe.cd/AIG

← 64. www.oecd-ilibrary.org/governance/anticipatory-innovation-governance_cce14d80-en

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