El potencial transformador de la IA y el análisis de datos avanzado en el sector público chileno

Los autores de esta columna, escrita por académicos de distintas disciplinas, planten en concreto las ventajas que el uso de la inteligencia artificial puede tener en el aparato público. Sostienen que «el camino hacia una gestión pública más eficiente, transparente y orientada al valor social está abierto. La profundización en el uso de la inteligencia artificial, guiada por principios de ética y propósito, representa una oportunidad sin precedentes para Chile».

El reciente impacto del cruce de datos realizado por la Contraloría General de la República (CGR) puso de manifiesto una verdad fundamental: la capacidad de identificar patrones anómalos y optimizar procesos no requiere necesariamente de tecnologías avanzadas. Una operación que, si bien simple, generó un escándalo nacional por el uso abusivo de licencias médicas y demostró que la voluntad, el criterio y una perspectiva diferente son suficientes para revelar, con información existente pero subutilizada, fenómenos de menoscabo económico y de los estándares éticos bajo los cuales debiera ejercerse la labor de los funcionarios del Estado.

Es relevante señalar que este tipo de análisis básico pudo haberse implementado hace décadas, incluso con registros en papel, lo que subraya una oportunidad histórica desaprovechada en la gestión pública.

La interrogante que emerge es inevitable: si un ejercicio de estas características logró tal impacto, ¿cuál sería el alcance de herramientas más sofisticadas, disponibles en la actualidad, enfocadas en el interés público?

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO HERRAMIENTA DE GOBERNANZA Y MITIGACIÓN DE RIESGOS

La aplicación de la inteligencia artificial (IA) ofrece un vasto espectro de posibilidades para la optimización de la gestión pública y la mitigación de riesgos sistémicos. Consideremos los siguientes escenarios:

• Detección proactiva de anomalías en compras públicas: Un sistema de IA podría analizar bases de datos de adquisiciones para identificar patrones atípicos, como sobreprecios recurrentes, proveedores con conexiones inusuales o adjudicaciones repetitivas a un número limitado de entidades, antes de que escalen a situaciones de fraude más graves.
• Prevención del nepotismo y conflictos de interés: La interconexión en tiempo real de bases de datos de contratos, boletas de honorarios y redes familiares permitiría a una IA identificar posibles conflictos de interés o casos de nepotismo de manera preventiva, alertando sobre estas situaciones antes de que se formalicen.
• Monitoreo del desempeño en la alta dirección pública: Mediante el entrenamiento de modelos de IA con datos anonimizados, sería factible monitorear las decisiones de la alta dirección pública. Este análisis podría evaluar el impacto real de individuos y cargos en relación con el valor agregado al servicio respectivo y al país. En particular, se podría examinar la razonabilidad de los salarios más elevados en función de métricas de desempeño objetivas y cuantificables.
• Identificación predictiva de riesgos sociales: Los modelos predictivos basados en IA podrían identificar focos de riesgo social latente, como la evasión previsional o el abandono escolar, mucho antes de que se conviertan en crisis de mayor envergadura, permitiendo la intervención temprana y la asignación eficiente de recursos.
• Un radar contra el narcotráfico: En línea con lo anterior, otro ejemplo actual sobre el potencial de las IA para optimizar el uso de sistemas de información con fines sociales relevantes sería un levantamiento acotado del secreto bancario, particularmente para detectar flujos de dinero provenientes del narcotráfico. El principal argumento de sus detractores para rechazar el secreto bancario se basa en el posible mal uso de esta información y eventuales filtraciones. Sin embargo, esto podría subsanarse entregando el análisis a un sistema de IA que analice patrones de comportamiento y un algoritmo de análisis de redes que busque triangulaciones no evidentes en la red financiera. De esto ya hay experiencia concreta en la CMF para el caso de compañías de seguros.

SUPERANDO LAS BARRERAS DE LA COLABORACIÓN Y LA EFICIENCIA

Uno de los principales desafíos en la optimización de la gestión pública radica en la compartimentalización de la información. Diversas instituciones, como el Servicio de Impuestos Internos (SII) y la Dirección del Trabajo, operan con una limitada interoperabilidad de sus bases de datos, lo que restringe el potencial de análisis transversal. La implementación de plataformas de intercambio de datos seguras y reguladas, facilitadas por la IA, podría desmantelar estas barreras, permitiendo una visión holística de fenómenos sociales y económicos relevantes.

Así, por ejemplo, dichas plataformas podrían constituirse en una palanca fundamental para combatir la informalidad laboral, desafío país respecto del cual existe un amplio consenso, pero no se observa desde hace décadas el despliegue de una estrategia integral, aunque se observan algunos avances en el último tiempo, pero desagregados. La informalidad es un fenómeno multidimensional, pero, sólo a título ilustrativo, cabe mencionar un foco de interés que podría abordarse de manera prioritaria: según el “” del INE (febrero de 2025), durante el trimestre móvil octubre-diciembre 2024 existían 888.167 ocupados informales dentro de los asalariados del sector formal, lo que representaba más de un tercio del total de la población ocupada informal (2.453.943). Sin duda, es una proporción preocupante y la trazabilidad del fenómeno está al alcance de la mano con las herramientas adecuadas y una voluntad de colaboración entre servicios que, per se, ya generaría sinergias.

La eficiencia operativa es otro ámbito con un enorme potencial de mejora. Ya en 2016, un estudio realizado por el Ministerio de Hacienda estimaba que al menos un 30% de las horas laborales de los funcionarios públicos podrían ser digitalizadas o directamente eliminadas. Quince años después, con el advenimiento de la IA y la automatización de procesos robóticos (RPA), este porcentaje es susceptible de incrementarse significativamente, liberando recursos humanos para tareas de mayor valor estratégico.

Una investigación reciente –“Inteligencia artificial generativa: oportunidades para el futuro del trabajo. Un estudio sobre Chile”– realizado por CENIA con la colaboración del SOFOFA Capital Humano, el Ministerio del Trabajo y Previsión Social, académicos de la Universidad de Stanford y SENCE, estableció que el 50% de la fuerza de trabajo de nuestro país puede aumentar de forma significativa su productividad utilizando IAGen. Y dentro de los sectores con mayor potencial de aceleración, identificó a los especialistas en políticas públicas y los profesores de enseñanza media, sólo superados en potencial por los desarrolladores de software. El estudio estima que el “Valor de la Oportunidad de Aceleración con IAGen” del total de ocupaciones analizadas –las que emplean al 62% de la fuerza de trabajo– equivale aproximadamente a 12% del PIB nacional.

La oportunidad está ahí, los actores políticos y las distintas actorías del sector público tienen el gran desafío de generar acuerdos para avanzar en el uso de estas tecnologías, que ya están siendo cruciales en el presente y lo serán más en el futuro (sobre el sector privado nos explayaremos en otro artículo).

Por último, es crucial revisar los mecanismos de financiamiento y fiscalización. Organismos como Corfo y el Instituto Nacional de Deportes (IND) actualmente basan su monitoreo en la rendición de cuentas, sin una validación sistemática del impacto real o el alto rendimiento. La IA podría implementar sistemas de seguimiento de métricas de impacto posteriores a la ejecución de proyectos, asegurando que la inversión pública genere el valor social y económico esperado. Por ejemplo, en el IND, se podría verificar de forma objetiva el rendimiento de los atletas financiados por las federaciones, más allá de la mera documentación de gastos.

En definitiva, el camino hacia una gestión pública más eficiente, transparente y orientada al valor social está abierto. La profundización en el uso de la inteligencia artificial, guiada por principios de ética y propósito, representa una oportunidad sin precedentes para Chile.