La inteligencia artificial (IA) está transformando la administración pública en todo el mundo, mejorando la eficiencia, la toma de decisiones y el servicio a los ciudadanos. A continuación, exploramos cuatro casos de uso detallados en los que la IA ha sido implementada en el sector público, describiendo los sistemas utilizados, sus ventajas, desventajas y los resultados obtenidos.
1. Automatización de la Revisión de Documentos en Procesos Jurídicos
Cómo se implementó: El Ministerio de Justicia de un país europeo implementó un sistema de IA para automatizar la revisión de documentos en procesos judiciales. Utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y machine learning, la IA se entrenó para analizar, clasificar y priorizar grandes volúmenes de documentos legales. Este sistema permitió revisar contratos, resoluciones judiciales y pruebas documentales, identificando automáticamente los elementos más relevantes para cada caso. Sistema utilizado:- IBM Watson NLP fue la base de este sistema, utilizado para extraer información clave de los documentos.
- Un algoritmo de machine learning fue entrenado con datos históricos para aprender a clasificar documentos según su relevancia para cada tipo de proceso.
- Ahorro de tiempo: La IA procesaba en minutos documentos que antes requerían semanas de revisión manual.
- Reducción de errores humanos: Se minimizaron las omisiones o errores por parte de los revisores humanos, al automatizar la identificación de puntos clave.
- Mejora de la eficiencia: Los abogados pudieron enfocarse en la estrategia legal en lugar de en tareas repetitivas.
- Curva de aprendizaje: Se requirió un tiempo significativo para entrenar a la IA con datos precisos y específicos del ámbito legal.
- Problemas éticos: La decisión de qué documentos eran «relevantes» planteó preocupaciones sobre posibles sesgos del sistema de IA.
- Se reportó una reducción del 60% en el tiempo total de resolución de los casos.
- Un aumento en la satisfacción del personal judicial, al liberarles de tareas administrativas tediosas.
2. Optimización del Mantenimiento en Infraestructuras Públicas
Cómo se implementó: Una ciudad en Estados Unidos adoptó un sistema de IA para la gestión del mantenimiento de infraestructuras, como puentes y carreteras. La IA analizaba datos de sensores colocados en las infraestructuras, junto con información climática e histórica, para predecir el momento en que sería necesario realizar reparaciones. Sistema utilizado:- Microsoft Azure Machine Learning fue utilizado para procesar datos de sensores IoT, analizar el estado de las infraestructuras y predecir fallos.
- Se implementaron algoritmos de machine learning supervisado, entrenados con datos históricos de desgaste de infraestructuras.
- Mantenimiento predictivo: Las reparaciones se planificaron antes de que ocurrieran fallos importantes, lo que evitó interrupciones y costes adicionales.
- Reducción de costes: Al prevenir el deterioro excesivo, se redujeron los costes asociados con reparaciones de emergencia.
- Mejora de la seguridad pública: Al mantener las infraestructuras en buen estado, se redujo el riesgo de accidentes y fallos catastróficos.
- Coste inicial elevado: La instalación de sensores y la implementación del sistema fueron costosos.
- Dependencia tecnológica: Si los sensores fallaban o los algoritmos no se mantenían actualizados, el sistema podía producir alertas incorrectas.
- Se informó de una reducción del 30% en los costes de mantenimiento y un aumento del 15% en la vida útil de las infraestructuras clave.
- El tiempo de inactividad de infraestructuras se redujo significativamente, lo que mejoró el flujo de transporte y la satisfacción ciudadana.
3. Sistemas de Chatbots para la Atención Ciudadana
Cómo se implementó: Un municipio de España desarrolló un sistema de atención al ciudadano mediante chatbots basados en IA. Los ciudadanos podían interactuar con el chatbot a través de una plataforma web para realizar consultas sobre trámites, pagar impuestos, o agendar citas con funcionarios públicos. Sistema utilizado:- El chatbot se construyó utilizando Dialogflow, una herramienta de IA de Google especializada en procesamiento de lenguaje natural (NLP).
- Integración con bases de datos municipales y sistemas ERP para automatizar consultas y procesar solicitudes en tiempo real.
- Atención 24/7: Los ciudadanos podían recibir asistencia en cualquier momento del día sin la necesidad de contacto con operadores humanos.
- Reducción de cargas administrativas: El chatbot gestionaba las consultas más comunes, permitiendo que el personal humano se enfocara en casos más complejos.
- Respuesta rápida: Los tiempos de espera para recibir asistencia se redujeron de horas a minutos.
- Limitaciones en la comprensión: En consultas más complejas, el chatbot a veces no entendía las preguntas o proporcionaba respuestas inadecuadas.
- Aceptación ciudadana: No todos los ciudadanos, especialmente los de mayor edad, estaban dispuestos a interactuar con un sistema automatizado.
- Se registró un 50% de reducción en las llamadas a las oficinas municipales para consultas básicas.
- El 80% de las interacciones con el chatbot se resolvieron sin intervención humana, mejorando la eficiencia del sistema de atención al ciudadano.
4. Optimización del Proceso de Contratación Pública
Cómo se implementó: Una agencia gubernamental en Reino Unido implementó un sistema de IA para optimizar su proceso de contratación pública. El sistema ayudaba a filtrar candidatos, analizando currículums y realizando entrevistas automatizadas con el apoyo de algoritmos de procesamiento de lenguaje natural. Sistema utilizado:- HireVue, una plataforma basada en IA que ofrece análisis de video y procesamiento de lenguaje natural para realizar entrevistas automatizadas.
- Algoritmos de machine learning supervisado para clasificar y predecir qué candidatos tenían mayor probabilidad de éxito en el puesto.
- Eficiencia en la selección: La IA ayudó a reducir el tiempo dedicado a la revisión de currículums y la realización de entrevistas preliminares.
- Evaluación objetiva: Los algoritmos proporcionaban una evaluación más objetiva de los candidatos, eliminando sesgos humanos.
- Escalabilidad: La IA podía gestionar una gran cantidad de aplicaciones simultáneamente.
- Preocupaciones éticas: El uso de IA para evaluar a personas generó preocupaciones sobre posibles sesgos en los algoritmos, que podrían discriminar a ciertos grupos de candidatos.
- Falta de interacción humana: Algunos candidatos preferían una interacción humana directa durante el proceso de contratación.
- Se redujo el tiempo de contratación en un 40%, mejorando la eficiencia del proceso.
- La agencia reportó una mayor satisfacción tanto en el personal encargado de contratación como en los candidatos seleccionados, aunque se reconoció la necesidad de mejorar la interacción personal en fases más avanzadas del proceso.