Las decisiones que hasta hace poco se resolvían con recorridas, planillas y criterios administrativos empiezan a pasar por sistemas capaces de cruzar el tránsito, el clima, los reclamos vecinales y los antecedentes de una inspección. La inteligencia artificial transforma la gestión pública en las ciudades, donde promete ordenar recursos y anticipar problemas, pero también obliga a responder quién define sus reglas y quién asume las consecuencias cuando falla.
El analista Emmanuel Ferrario situó ese cambio en la vida cotidiana de los gobiernos. “La IA está atravesando las ciudades”, afirmó en Infobae A las Nueve al enumerar aplicaciones vinculadas con el empleo, el transporte, las inspecciones y la seguridad.
Para Ferrario, la discusión ya no se limita a incorporar tecnología: alcanza a la forma en que el Estado decide usarla sobre servicios y trámites que afectan a la población.
Ese avance, explicó, parte de una diferencia visible entre los países que ya cuentan con capacidades estatales consolidadas y aquellos que todavía deben resolver problemas básicos de información.
Al citar un informe de Oxford Insights, señaló que Estados Unidos y Canadá rondan los 82 puntos sobre 100 en adopción gubernamental de inteligencia artificial, mientras Brasil, Chile y Uruguay se ubican cerca de los 60. “Los gobiernos deben definir cómo incorporan estas herramientas”, planteó.
La posibilidad de anticipar los efectos de una obra o de una modificación del tránsito aparece como uno de los usos más concretos. En Helsinki, según relató Ferrario, la ciudad desarrolló una representación digital que permite simular flujos de transporte y condiciones climáticas antes de decidir un desvío, una peatonalización o una intervención urbana.
Son sistemas conocidos como “gemelos digitales”, una herramienta que traslada parte de la planificación a un entorno virtual.
La simulación no sustituye la decisión política ni elimina la necesidad de evaluar el terreno, pero permite contrastar escenarios con información disponible.
Ferrario ubicó también a Singapur entre las ciudades que avanzaron con esta clase de modelos y advirtió que su funcionamiento exige recursos sostenidos. “Requieren inversión sostenida”, resumió sobre proyectos que dependen tanto de infraestructura tecnológica como de bases de datos actualizadas.
Chicago ordena inspecciones con reclamos
En Chicago, la inteligencia artificial se aplica sobre una tarea menos visible, aunque directamente ligada a la salud pública: la inspección de locales gastronómicos. El modelo reúne reclamos, antecedentes de higiene, fecha de la última visita, temperatura y otros indicadores para establecer un orden de prioridades. “El sistema reúne reclamos, antecedentes de higiene, fecha de la última visita, temperatura y otros indicadores”, explicó Ferrario al describir el mecanismo.
La diferencia está en que los inspectores no parten únicamente de un calendario o de controles al azar. Con esa combinación de variables, el sistema puede identificar establecimientos con posibles incumplimientos hasta “siete días antes” que los métodos basados solo en fechas o sorteos. El objetivo, sostuvo, consiste en destinar el tiempo de los equipos estatales hacia los casos con mayores señales de riesgo.
El tránsito ofrece otro ejemplo de esa lógica. En Singapur, dijo Ferrario, los sistemas que ajustan la circulación y articulan otros servicios urbanos ayudaron a reducir “15% el tráfico en la ciudad”. El dato muestra el alcance potencial de los modelos predictivos, aunque su resultado depende de la calidad de la información que reciben y de las decisiones que toman las autoridades a partir de sus recomendaciones.
Los datos dispersos limitan la capacidad de los gobiernos para usar modelos
Antes de llegar a esos resultados, los gobiernos deben resolver un obstáculo menos visible que un algoritmo: la organización de sus propios registros. Ferrario sostuvo que la adopción de inteligencia artificial no se explica solo por el presupuesto disponible; requiere infraestructura, sistemas que puedan intercambiar información y criterios claros para reunirla.
“Los gobiernos no tienen los datos”, afirmó, o no logran coordinarlos para entrenar herramientas que respondan a problemas específicos.
En muchos organismos, los registros permanecen separados entre áreas que usan formatos incompatibles. Esa fragmentación limita la posibilidad de cruzar información sobre servicios, controles o prestaciones y, a la vez, puede trasladar errores de origen a las decisiones automatizadas. Para Ferrario, “el resultado depende de los datos disponibles”, una condición que obliga a revisar de dónde proviene cada registro y qué sesgos puede contener.
La discusión sobre los datos lleva además al terreno legal. El uso de cámaras o de reconocimiento facial, por ejemplo, involucra información personal y puede requerir normas específicas antes de ponerse en marcha. “Las decisiones públicas requieren debates políticos y normas específicas”, señaló el analista, quien vinculó esa exigencia con los límites que deben establecerse para cada aplicación estatal.
La velocidad tecnológica choca con los tiempos de las instituciones
Ferrario también marcó una diferencia entre el ritmo de las empresas tecnológicas y el de la administración pública. Mientras una gestión puede tardar un año en aprobar un presupuesto, las compañías dedicadas a inteligencia artificial tienen margen para ampliar sus capacidades durante ese mismo período. “La velocidad tecnológica supera los tiempos institucionales”, resumió al describir una tensión que condiciona la capacidad de respuesta de los gobiernos.
En ese contexto, la responsabilidad sobre una decisión automatizada ocupa un lugar central. Los algoritmos pueden influir en controles, servicios y prestaciones, pero Ferrario remarcó que no deben convertirse en una instancia sin responsables identificables. “Tiene que haber un responsable”, afirmó al referirse a las autoridades que definen los criterios, supervisan los resultados y deben responder ante un perjuicio.
El antecedente de Países Bajos ilustra el alcance de ese problema. Allí, un sistema utilizado para asignar apoyos destinados al cuidado de menores perjudicó a personas con nacionalidades distintas de la holandesa. “El caso derivó en la renuncia de todo el gabinete”, indicó Ferrario, al recordar las consecuencias políticas que tuvo una herramienta aplicada sobre prestaciones estatales.
También mencionó el sistema usado en Australia para revisar seguros de desempleo. Según explicó, el modelo calculó de manera incorrecta los ingresos de personas sin trabajo y generó avisos de deuda ante la agencia de recaudación. “Cuatrocientas mil personas” recibieron esas notificaciones, señaló, en un caso que volvió visible el impacto que un error de cálculo puede tener cuando se traslada a la relación cotidiana entre el Estado y sus ciudadanos.
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Fuente: infobae.com
