Inteligencia Artificial y Políticas Públicas: un cambio en el tablero de juego

La aparición de la Inteligencia Artificial (IA) supone un nuevo escenario por los recursos que aporta la tecnología. Este elemento nunca es neutral, su adopción genera cambios en el balance de poder de los participantes en un proceso. En el caso de las Administraciones Públicas encontramos tradicionalmente tres niveles de acción con los que interactúa: macro, que son las políticas públicas; meso, correspondiente a la estructura organizativa; y micro, que se refiere a la gestión. Vamos a repasar el impacto de la IA en estos niveles y vamos a empezar, lógicamente, por el ámbito macro. Así que vamos a estudiar cómo afecta la Inteligencia Artificial a las políticas públicas.

Las Políticas Públicas

En primer lugar, por si acaso, quiero aclarar el término políticas públicas por si acaso. En este sentido, sin hacer una revisión de la bibliografía, que hay muchísima y altamente recomendable, señalaría una serie de elementos:

• Tiene valor conformador. Las políticas públicas tienen una visión integral de un ámbito de acción en la sociedad. Es decir, se analiza lo que aporta ese ámbito al conjunto social y plantea la manera de integrarlo para conseguir un objetivo social. Sin esta visión integral, hablamos de acciones (o inacciones) públicas.
• Disponen de carácter innovador. No se trata del estilo «tecnológico» de la innovación, sino de un nuevo enfoque o contenido del desarrollo de ese ámbito de la política
• Disponen de un carácter integrador. Tratan de abarcar a todos los componentes de la sociedad de manera directa (sus participantes) e indirecta (el conjunto de la sociedad)
• Tienen una naturaleza intergubernamental y transversal. Las políticas públicas implican a actores de diferente naturalea (públicos, privados y parapúblicos) y de distinto nivel (estatal, regional y local)
• Se contienen en una voluntad concreta y explícita. Una política tiene que incluir objetivos, objeto, públicos y demás. En caso de no ser así, posiblemente la coherencia de ese valor conformador se pierda, siendo un conjunto de acciones desarticuladas

El ciclo de las políticas públicas

Por otro lado, hay que considerar que en la tipología clásica de políticas públicas, existe una estructura cíclica con las siguientes etapas

• Entrada en la agenda. Esta cuestión no siempre se trata como elemento de la política en sí, aunque yo personalmente si la veo como una parte. La entrada en la agenda es el proceso mediante el que los poderes públicos consideran la naturaleza problemática de un ámbito sobre el que actuar
• Definición del problema. En este periodo los poderes públicos en colaboración con otros actores establecen la relación causal que genera el problema a abordar. Según las escuelas este proceso puede ser conflictivo, caótico o colaborativo con diversos niveles de integración entre los actores interesados.
• Toma de decisiones y diseño. En este caso la bibliografía tradicional separa estas partes, pero para lo que nos ocupa lo mantendremos juntas. En primer lugar, la toma de decisiones es tomar la opción de un curso de acción entre posibles alternativas. El diseño concreta qué y cómo se va a hacer, quién, qué se pretende lograr y cómo se va a medir (idealmente).
• Implementación. Es el periodo que abarca desde la puesta en marcha hasta la finalización y en el que se desarrollan las acciones. En este caso, dado a las implicaciones que tiene con la estructura y la gestión, sacaremos esta etapa del análisis.
• Evaluación. La evaluación en muchos casos se pone al final de la política, si bien es cierto que las evaluaciones se pueden hacer en cualquier momento de la política, y la tendencia es que así sea. En todo caso, se pone al final más que por una ubicación física, porque la evaluación o evaluaciones definirá futuras iteraciones de esa política. En todo caso, hay enorme bibliografía sobre la evaluación de políticas públicas, pero, si bien es cierto que su papel trasciende el análisis al añadir criterios de valor, nos centraremos más en los primeros (medición y comparación) que en el segundo aspecto, considerando que, al menos de momento, el valor humano de la evaluación es dominante.

Visto esto, vamos a analizar cómo afecta la IA a cada etapa del ciclo de las políticas públicas

El impacto de la IA en las Políticas Públicas: un cambio de tablero difícil de calibrar

Vamos a retomar la tipología de impacto que elaboramos en este post a partir de dos variables:

• Impacto: cómo transforma la tarea realizada por medios convencionales
• Penetración: hasta que grado está presente entre los agentes susceptibles de su empleo.

Entrada en la agenda: una ruptura de los mecanismos tradicionales de la opinión pública

Quería en primer lugar comentar el impacto que tienen las tecnologías de IA en la entrada de la agenda pública. La visión más clara y evidente es la resultante de la integración entre redes sociales y sistemas automatizados. La creación de contenidos, bien sea a través de bots, bien sea a través de vídeos e imágenes por IA tienen un impacto en la opinión pública y, por lo tanto, en las presiones de agenda.

Por un lado, crear una red de bots o hacer un vídeo es relativamente barato y, por lo tanto, atraer la visibilidad social es más accesible que antes. En los mecanismos tradicionales de acción que precisan movilización y medios de creación, la automatización. Sin embargo, lo que podría parecer una «democratización» o mejor dicho, un abaratamiento de la influencia, se ve contrarrestado por la carrera de la automatización. Si sumamos automatización y algoritmos, la conjunción entre mayor inversión, ingeniería de contenido (y apoyo de los propietarios de las redes), influyen de manera visible en la arena pública.

Por ello podemos señalar que la IA ha tenido un papel transformador por alcance y penetración en la definición de la agenda. Esta se marca por un papel de la inversión en recursos, la capacidad técnica y la afinidad de las plataformas. Adicionalmente, la poca regulación de las plataformas genera una restricción de mecanismos de control y reequilibrio de otros medios, ya de por si consolidados en monopolios.

La definición del problema: entre el análisis del sentimiento, la ciencia de datos y la consultoría automatizada.

En la definición del problema tenemos tres bloques de acción

• Análisis de sentimientos. La pujanza de las redes ha llevado a la adopción de sistemas de análisis de sentimiento por parte de responsables públicos y políticos. Esto facilita la entrada de información sobre el contenido de las redes y, por lo tanto, influirá en la definición del problema o la percepción por parte del público. Si bien es cierto que han ido creciendo en presencia, su valor transformador no ha sido especialmente alto.
• Análisis de datos y diagnóstico. La segunda fase es el papel de los sistemas de análisis de datos para el diagnóstico de la situación, bien sea por mecanismos predictivos o clasificatorios. La aplicación de datos para el diagnóstico del problema dota de mayores probabilidades de empirización. No obstante, esta empirzación no significa necesariamente neutralidad, dado que la existencia de sesgos en los datos, como la elección de modelos concretos permiten abordar diferentes respuestas a un mismo problema. En todo caso, esta adopción parece crecer, aunque no parece generalizada. Por otro lado, tiene una capacidad de cambio importante, por lo que entraría en un elemento de alto impacto. No obstante, eso puede, a priori, reducir el margen de discrecionalidad política (tanto por rigor como por posibles tendencias tecnocráticas) así como la sobrerrepresentación de sectores tanto por sesgos cognitivos como mayor acceso a estas tecnologías.
• Elaboración de informes. Un tercer escalón sería el de la elaboración de informes que ha ido impactando y mejorando a raíz de los LLM bien sea como instrumento de elaboración, bien sea como elemento de apoyo. En todo caso, los modelos de LLM suponen un impacto transformador menor, pero están mucho más generalizados, así que hablamos de un sistema de alta presencia, que puede tener implicaciones tanto en gabinetes asesores como en consultorías especializadas. En este contexto, la transformación que supone no parece mayor a parte de términos de productividad y quizá impacto por los sesgos de los propios modelos. Por otro lado, puede suponer una pérdida de relevancia de expertos que pueden dar contexto a problemas complejos más allá de lo recogido por estas herramientas.

Toma de de decisiones y diseño: un cambio de balance de fuerzas

Sin embargo, el punto más relevante de cambio es precisamente la toma de decisiones y el diseño de la política. Consideramos que el uso de la tecnología fusiona de manera intrinseca ambas fases en tres niveles:

• Decisiones de alto nivel: modelos predictivos. El primer caso es la toma de decisiones de alto nivel por modelos predictivos que establezcan la selección de escenarios racionales. Al igual que sucedía con la definición del problema, encontramos una constricción respecto a la decisión política en cuanto a los términos técnicos. Esto será así en mayor medida si los responsables de la decisión pública no se especializan en el uso de las herramientas, quedando los proveedores de servicios (públicos o privados) como intérpretes. En todo caso, hablamos de una estructura de alto impacto que, conforme se generalice, se hará transformador. Por ejemplo, el reconocimiento del primer ministro sueco del uso de Chat GPT4 indica ya una posible influencia de un elemento externo con importante influencia en un gobierno extranjero sobre la política del páis.
• Decisiones a nivel medio. El segundo nivel sería la comunicación con las redes y el control y negociación con los actores de la red de políticas. En este caso, el uso de mecanismos de control de redes, análisis de sentimiento y diseño de mecanismos de control puede verse altamente impactado por sistemas automáticos. Sin embargo, estamos hablando de mecánicas en las que el contacto personal y las redes informales y personales tienen, al menos de momento, un mayor dominio, por lo que no se aprecia un cambio sustancial
• Decisiones de bajo nivel. Creación de documentos de diseño, comunicación y control. En este sentido, el uso de la IA está experimentando una penetración cada vez más alta tanto en textos como en el diseño de vídeos e infografías, sin generar necesariamente un valor de cambio alto. Posiblemente solo se podría apreciar en términos de coste de servicios o de aumento de productividad de personal que, a medio plazo, reduzca la necesidad de servicios externos o efectivos destinados a gabinetes.

Evaluación de políticas públicas: entre la certeza y la pérdida de contexto

Obviando la parte de implementación, nos quedaría la parte de evaluación en la que encontramos dos áreas de acción:

• Análisis de datos. El análisis de datos ofrece importantes ventajas a partir del uso de la IA y la automatización. No solo por el coste que puede suponer el tratamiento, sino por la búsqueda de indicadores efectivos y hacer una monitorización y estudio de alternativas importante. En este sentido, hay que considerar que el crecimiento de estas aplicaciones ha sido importante en el campo científico, pero aún no generalizado entre los poderes públicos. En todo caso, estamos hablando de un elemento de alto impacto que, conforme se generalice será transformador. Sin embargo, el impacto puede ser variable en la medida en la que se oriente más hacia el análisis de datos, o avanzar hacia la evaluación. En el primer caso la transformación será menor que en el segundo. El riesgo de los sesgos o de la pérdida de referentes de micropolíticas o casos individuales puede afectar a la cohesión social.
• Propuesta de alternativas. La segunda función sería la elaboración de alternativas para futuras iteraciones de las políticas en el mismo sentido del diseño que hemos señalado. Aquí el efecto puede ser más limitado, debido a la necesidad democrática de hacer un enfoque pluralista en el que los elementos de análisis de alternativas sean solo uno más en el sentido pluralista de la acción pública.

En todo caso, hablamos, igual que en casos anteriores de posible sustitución de personal experto, o político, así como de una posible pérdida de contextualización.

Para concluir: entre la sustitución y el apoyo a las personas

A raíz de lo expuesto podemos apuntar varias observaciones. Hay un amplio rango de aplicación de la IA en sus diversas vertientes en las políticas públicas. Esta aplicación afecta a todas las etapas del ciclo con un impacto variable. En todo caso, podemos concluir que en la actualidad, la mayor penetración parece en ámbitos donde la aportación de valor es minoritaria. Es el caso de la elaboracion de informes, análisis rápidos de datos o elementos de comunicación.

Por otro lado, los elementos más transformadores serían los dedicados a tener un mayor impacto en la calidad en el diseño de las políticas y su control y evaluación.Esto, sin embargo, afecta a actores de alto poder en ellas: responsables políticos y personal técnico de primer orden. Esto supone una oportunidad de mejoría y certidumbre, pero también un riesgo de desconcextualización y tecnocratización sin tecnócratas o con tecnocratas automatizado (¿autonocratas?). La respuesta sería buscar el equilibrio entre apoyo y refuerzo sin perpetuar disfuncionalidades existentes en su funcionamiento actual.