A lo largo de tres administraciones sucesivas, el gobierno federal ha trabajado para ampliar el uso de la inteligencia artificial en todas las agencias.
Independientemente de quién ocupara la Casa Blanca, el discurso fue en gran medida consistente. Si se utiliza con la debida precaución, la IA puede acelerar la prestación de servicios, afinar la toma de decisiones, fortalecer la competitividad nacional y fortalecer la seguridad nacional.
Miembro, Política Exterior, Inteligencia Artificial y Tecnologías Emergentes, Brookings Institution.
En un informe reciente, descubrí que el impulso para adoptar la IA en las agencias federales ha llevado a un aumento significativo en el uso reportado.
Sin embargo, hasta ahora la adopción de la IA se ha concentrado en un puñado de organizaciones y enfrenta limitaciones estructurales que han obstaculizado en gran medida la modernización de la tecnología y creado nuevos desafíos debido al camino dinámico, incierto y a veces ambiguo del desarrollo de la IA.
Uso mejorado de la IA de la agencia
En 2023, las agencias documentaron casi 700 casos de uso de IA. Para 2025, ese número se habrá quintuplicado en dos años a más de 3.600. En el inventario más reciente publicado por la Oficina de Gestión y Presupuesto (OMB), cuarenta y una organizaciones informaron que utilizan IA, frente a 21 hace dos años.
Sin duda, parte de este aumento se debe a la aclaración de las pautas por parte de la OMB y las agencias que cambian la forma en que informan los casos de uso, pero no explica completamente las pruebas rápidas (y cada vez más sofisticadas) informadas por las agencias. La IA está ayudando a facilitar las tareas administrativas rutinarias, pero está cada vez más conectada a flujos de trabajo habilitados para misiones asociados con el procesamiento de beneficios, la prestación de servicios médicos y la aplicación de la ley.
Sin embargo, este aumento general oculta disparidades entre empresas. Desde que comenzó el esfuerzo de documentación hace tres años, cinco agencias importantes han representado más de la mitad de todos los usos reportados. En 2025, la organización grande promedio informó 211 implementaciones, frente a 114 en 2024.
En contraste, la agencia mediana promedio reportó 48 usos y la agencia pequeña promedio reportó 32 y solo cuatro a cinco en 2024, respectivamente. Algunas de estas diferencias reflejan diferentes misiones y perfiles de riesgo, pero también pueden reflejar el hecho de que las pruebas requieren capacidad y recursos, que están distribuidos de manera desigual.
Encontrar y retener el talento adecuado representa un obstáculo constante. Según datos federales de empleo, el gobierno ha publicado más de 56.000 ofertas de empleo en tecnología desde 2016, pero menos del tres por ciento solicita específicamente capacidades de inteligencia artificial.
Un aumento de la contratación vinculado a la orden ejecutiva de 2023 de la administración Biden eleva las publicaciones específicas de IA a aproximadamente el ocho por ciento de los empleos tecnológicos para 2024, y aproximadamente un tercio utiliza la autoridad de contratación acelerada (en comparación con 1/5 para otros empleos tecnológicos).
Esta expansión incipiente, pero específica, puede verse obstaculizada por los recortes de fuerza laboral a principios de la segunda administración Trump. Sin embargo, cuando el talento técnico ingresa a las agencias, las limitadas oportunidades de avance profesional dificultan su retención. Los nombramientos de mandato limitado han ayudado a llenar algunos de estos vacíos, pero los técnicos tienen limitaciones en lo que pueden hacer en tan solo unos pocos años.
Los tecnólogos también trabajan dentro de una cultura que históricamente premia la precaución, lo que hace que la innovación y la experimentación sean más desafiantes. Varios tecnólogos que entrevisté enfatizaron que el éxito de los pilotos de IA depende en gran medida de si los altos directivos dan permiso explícito para experimentar.
Cuando ese permiso no existe (porque los líderes carecen de financiación, conocimientos técnicos o prioridades más urgentes), incluso los trabajadores capaces tienden a recurrir a enfoques más convencionales.
Poder predictivo impredecible
Las reglas de adquisiciones y los procesos presupuestarios añaden complejidad. El ciclo presupuestario federal comienza un año y medio antes del inicio de un año fiscal, lo que exige que las agencias pronostiquen la capacidad de una tecnología cuya trayectoria sigue siendo impredecible. Los marcos de autorización como FedRAMP, la autorización de gestión y las regulaciones federales de adquisiciones se diseñaron para software relativamente estático con actualizaciones predecibles.
La Ley de Reducción de Trámites, que puede requerir de seis a nueve meses de revisión de la OMB para las actividades de recopilación de datos, dificulta que los sistemas de inteligencia artificial aprendan de los comentarios de los usuarios. Aunque tienen buenas intenciones, estos procesos pueden crear barreras que frenan la adopción. Existen esfuerzos para acelerar las adquisiciones y hacer que los bolsillos de financiación sean más flexibles, pero todavía luchan por seguir el ritmo de los desarrollos de la IA.
El escepticismo público generalizado respecto de la IA añade otra capa de complejidad que dificulta la adopción de soluciones basadas en IA. Los datos del Pew Research Center muestran que casi la mitad de los estadounidenses informan estar más preocupados que preocupados por el creciente papel de la IA en la sociedad, en comparación con alrededor del 37 por ciento hace cuatro años.
Sólo el 17 por ciento espera que la IA tenga un impacto positivo en el país durante las próximas dos décadas. La ausencia de una legislación federal integral sobre IA, la retórica en torno al desplazamiento de empleos y el posible desastre de la IA, y la naturaleza cada vez más politizada de la adquisición de IA no han facilitado la incorporación de la IA en las operaciones gubernamentales.
Mejorar la adopción federal de la IA
Mejorar la adopción federal de la IA requerirá una inversión sostenida en talento técnico, reformas sistémicas y transformadoras y transparencia para generar confianza en el público estadounidense.
En cuanto al talento, aclarar el propósito de los programas de duración determinada como la nueva US Tech Force, crear escalas profesionales reales para los tecnólogos, crear más recursos compartidos y considerar la alfabetización en IA como una competencia central recompensada en las evaluaciones de desempeño ayudará a facilitar la adopción de la IA en todo el gobierno.
Repensar las reglas de adquisición, los requisitos de aprobación y los ciclos presupuestarios para crear más flexibilidad para trayectorias tecnológicas iterativas e inciertas ayudará a agilizar los procesos burocráticos que pueden resultar engorrosos.
Para generar y mantener la confianza, será importante mejorar los inventarios integrados de casos de uso, documentar completamente la mitigación de riesgos para sistemas de alto impacto y priorizar implementaciones visibles y beneficiosas de sistemas habilitados para IA que demuestren valor para los ciudadanos, por ejemplo, en asistencia fiscal, navegación de beneficios y escenarios de epidemias climáticas.
Las investigaciones muestran que la satisfacción con los servicios gubernamentales es un importante impulsor de la confianza en el gobierno. Dado que la confianza pública en Washington es históricamente baja, los despliegues de IA que mejoren las interacciones de los ciudadanos con su gobierno podrían contribuir a reconstruir esa confianza con el tiempo.
Sin embargo, ejemplos de advertencia provenientes del extranjero, incluidos los escándalos de beneficios automáticos en los Países Bajos y Australia, se centran en cualquier despliegue federal a gran escala. Los fracasos visibles pueden fácilmente erosionar aún más la confianza.
La coherencia bipartidista en la política federal sugiere un amplio acuerdo en que la IA tiene el potencial de transformar la forma en que el gobierno sirve a su gente. Pero hacerlo de manera efectiva requerirá una fuerza laboral federal, un sistema de adquisiciones y un aparato de comunicaciones públicas que puedan seguir el ritmo de la incertidumbre y la incomodidad que genera una tecnología que está evolucionando rápidamente y, a veces, de manera impredecible.
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