El sector público del Reino Unido está acelerando su adopción de la inteligencia artificial, pero sin una idea clara de cómo lograr esa aceleración. Un informe reciente del Instituto de Investigación de Políticas Públicas (IPPR) advierte que centrarse en acelerar el despliegue de la IA sin determinar cómo los gobiernos mejorarán la vida de las personas es arriesgado.
Appiane es el líder industrial del sector público del Reino Unido.
Al sector público del Reino Unido no le faltan ambiciones en materia de IA. Desde el gobierno central hasta las autoridades locales y el NHS, las organizaciones están invirtiendo fuertemente, lanzando programas piloto y señalando su intención de transformar los servicios con inteligencia artificial. Y, sin embargo, las entregas siguen por detrás de las expectativas.
Esa brecha entre actividad y resultados ya es visible dentro del gobierno. Una nueva investigación ayuda a explicar por qué. Casi la mitad (45%) de las iniciativas de IA del sector público todavía se implementan como herramientas integradas o independientes en lugar de integrarse en los flujos de trabajo que ejecutan los servicios.
Esto no es sólo un detalle técnico. Este es el meollo del problema: cuando la IA se queda fuera del proceso, no puede transformarlo.
La actividad no es progreso.
Existe una desconexión cada vez mayor en el sector público entre la actividad de la IA y sus resultados.
Sobre el papel, la adopción parece saludable. Los trabajadores del sector público reportan múltiples servicios que utilizan herramientas de inteligencia artificial y el optimismo del liderazgo es alto. Pero si rascamos la superficie, emerge una imagen diferente: sólo el 29% dice que su organización está cumpliendo con la mayoría de sus compromisos de IA, mientras que muchos reportan una clara brecha entre la estrategia y la implementación.
Esto no es un fracaso de la tecnología. Es un fracaso en la forma en que se está implementando esa tecnología. Muchas organizaciones están realizando pruebas de conversiones incorrectas. La IA integrada facilita mostrar el progreso, pero no siempre da resultados.
Trampa atornillada
El atractivo de la IA integrada es obvio. Es rápido de implementar, de bajo riesgo y muy visible internamente. Ya sea un chatbot, un copiloto o una herramienta de análisis independiente, permite a los equipos “hacer algo con la IA” sin alterar los sistemas existentes.
Pero ese es precisamente el problema. Cuando la IA se superpone a los procesos existentes (en lugar de diseñarse dentro de ellos), hereda todas las ineficiencias, fragmentación y limitaciones de esos procesos. Puede mejorar la productividad individual, pero no mejora el sistema organizacional en su conjunto.
En la práctica, esto conduce a resultados familiares: equipos desconectados, esfuerzos duplicados, auditabilidad limitada y un impacto mínimo en los servicios de cara al ciudadano.
También ayuda a explicar otro hallazgo interesante: el 75% de los ciudadanos del Reino Unido no pueden nombrar la forma en que el sector público utiliza la IA en la actualidad. Si bien se está implementando la IA, el impacto aún no se siente ni se comunica adecuadamente.
¿Por qué el proceso es importante?
La pieza que falta es la orquestación. La IA no aporta valor de forma aislada. Proporciona valor cuando está integrado en un proceso organizacional definido, donde tiene una función clara, acceso a los datos correctos y un impacto directo en los resultados.
En un proceso integrado, la IA no es un complemento. Es parte de cómo se hace el trabajo. Cada decisión alimenta una acción. Cada acción es rastreada y monitoreada.
Cada resultado se puede medir y mejorar. Fundamentalmente, crea las salvaguardias necesarias para que las organizaciones del sector público garanticen la transparencia, la rendición de cuentas y el cumplimiento desde el principio.
Esto es especialmente importante en el gobierno, donde la confianza es frágil y el escrutinio es alto. Los ciudadanos no sólo se preguntan si la IA funciona; Se preguntan si es justo, seguro y responsable.
Estas preguntas no pueden responderse con herramientas individuales. Estos sólo pueden ser respondidos por sistemas diseñados de extremo a extremo.
Haga el proceso correcto y luego aplique la inteligencia
Es alentador que haya un reconocimiento cada vez mayor de esto dentro del sector. La mayoría de los trabajadores y ciudadanos del sector público están de acuerdo en que los procesos existentes deben arreglarse antes de que se introduzcan nuevas tecnologías de IA.
Ésta es exactamente la actitud correcta. Porque la IA no es un atajo para evitar procesos rotos. Lo que sea que se le dé. Si el flujo de trabajo subyacente es ineficiente o está fragmentado, la IA escalará en lugar de resolver esos problemas.
Pero si el proceso está bien diseñado, estructurado, conectado y escalable, la IA puede generar ganancias significativas en velocidad, precisión y calidad del servicio.
El desafío es que la transformación de procesos es más difícil que implementar herramientas. Requiere que las organizaciones reconsideren cómo trabajan en todos los sistemas, equipos y departamentos. Requiere coordinación, no sólo capacidad; en resumen, requiere orquestación.
Piloto de Impacto Público
La aceleración por sí sola no es una estrategia, sostiene el IPPR en su informe. El verdadero desafío es la dirección: garantizar que la IA se implemente de manera que proporcione un valor público claro.
El próximo paso en la adopción de la IA en el sector público no estará definido por nuevos modelos o nuevas herramientas. La eficacia con la que las organizaciones incorporen la IA se definirá en función de los procesos más importantes.
Esto significa avanzar hacia casos de uso discretos y sistemas integrados. Esto significa diseñar IA en el proceso desde el principio, en lugar de agregarla más tarde. Y eso significa medir el éxito no sólo por la eficiencia interna, sino por los resultados que los ciudadanos pueden ver y experimentar.
No hay ambigüedad sobre si las organizaciones públicas están adoptando la IA. Ahora debemos preguntarnos si están considerando un panorama más amplio al implementar la IA. Hasta que esto se resuelva, la IA seguirá generando valor, pero no alcanzará la transformación sistémica prometida.
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