El pasado 11 de abril, Teresa Morales, Andrea Cacciapalia, Pablo Rodríguez Maroto y Albert Mayol — todos ellos de NTT Data — publicaban La inteligencia artificial en el Sector Público: una oportunidad única para transformar los servicios públicos, un muy interesante compendio de 16 retos que la inteligencia artificial planteaba a la Administración y una lista de 30 posibles medidas para abordar esos retos.
Como digo, me pareció un ejercicio muy interesante sobre todo por su exhaustividad y su coherencia interna. Se me hacía — se me hace — muy difícil encontrar tanto puntos ciegos u omisiones, como inconsistencias. Es, además, un ejercicio muy pedagógico, que empieza con la cultura y el propósito alrededor del dato y la IA y acaba con cuestiones estrictamente operativas.
Me pareció pertinente ver hasta dónde llegaba este ejercicio desde el punto de vista de la demanda. Es decir, si la lista de retos y medidas estaba hecha, sobre todo, desde una lógica conceptual, desde la concienciación hasta su ejecución, quería ver cómo sería visto desde el punto de vista de la propia Administración, de su aplicación práctica a lo ancho y largo de los distintos ámbitos de la gestión pública.
Para ello, partí de mi modelo de Nueva Gobernanza Pública aplicada: un modelo de caja de herramientas para la política pública en tiempos de incertidumbre y complejidad que presenté en el 4º Congreso de Economía y Empresa de Catalunya 2025.
En este modelo parto de seis palancas de cambio para la transición de un modelo de Administración weberiano o un modelo de Nueva Gestión Pública (actualmente conviven ambos en cualquier Administración) hacia un modelo de Nueva Gobernanza Pública:
| Personas | Tareas | |
| Macro | Calidad en la Decisión | Calidad en la Gestión |
| Misión, buen gobierno Gobernanza comunitaria Diseño democrático Interseccionalidad |
Concurrencia, actores Sistemas, retos, sentido Escenarios Teoría del Cambio Investigación, innovación Objetivos, proyectos, impacto |
|
| Meso | Organización | Gobernanza |
| Red, conectado Inteligencia colectiva Instancia, colaboración Ciudadanos/clientes, respuesta |
Dinámica, mañana Horizontal, co-gestión Institución como plataforma Portafolio Eficacia, eficiencia |
|
| Micro | Talento | Procesos |
| Planificación, gestión integral Competencias, funciones Desarrollo, dirección Incentivos, evaluación Ámbito informal, on time |
Tecnología, digitalización Dato, interoperabilidad, abierto Laboratorios, experimentación Ingeniería de procesos |
Tabla 1. Nueva Gobernanza Pública aplicada: palancas de cambio.
Estas palancas de cambio resultan — a mi parecer — a ubicar correctamente los instrumentos de cambio en un lugar específico, comprensible para el directivo público y, sobre todo, ayudan a articular actuaciones específicas y agrupadas.
Trasladando las 30 medidas propuestas al modelo de Nueva Gobernanza Pública, se me antoja que podría quedar así:
Es una propuesta rápida y sin aspiraciones de ser categórica. Pero, en mi opinión, ilustra la propuesta original y, al agruparla, se hace mucho más abordable. Me he permitido, además, sugerir nombres para dichas agrupaciones, nombres que, desde el punto de vista de un directivo público tienen mucho sentido al ser sensibles de convertirse en planes con carácter estratégico en lugar de listados de medidas que, a simple vista, pueden parecer inconexas — y está claro que no lo son.
Así, los 16 retos iniciales se convierten en 30 medidas y, éstas, en seis planes:
- Plan de sensibilización y confianza sobre la IA
- Plan para el impacto de la IA
- Plan de ecosistema del dato
- Plan de gobernanza de la IA
- Plan de capacitación para el dato
- Plan de gestión del dato
No deja de ser curioso — y puede ser casualidad, pero seguramente no lo es — que el número de medidas para cada ámbito sea prácticamente el mismo. Aunque seguramente el número y nombre de las medidas no deja de ser subjetivo, sí nos muestra que al menos esta subjetividad se da también al contemplar los retos en todo el espectro de niveles y ámbitos de actuación de la Administración, de lo micro a lo macro pasando por lo meso, así como en el ámbito de talento y tareas.
También vale la pena destacar que el ámbito de talento es tan o más importante (de hecho, 16 medidas contra 14) que el de tareas. Dicho de otro modo, la adopción de la inteligencia artificial — como ya lo es en general la digitalización — no es un reto tecnológico o de procesos, sino de toda la organización y muy especialmente de las personas y los equipos.
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