Un nuevo modelo de interoperabilidad: la comunicación entre agentes

La interoperabilidad es un quebradero de cabeza para la administración electrónica. Lo era a principios de siglo, lo fue después del Esquema Nacional de Interoperabilidad de 2010, y siguió siéndolo después de las leyes 39 y 40 y lo sigue siendo ahora. Bien es cierto que, afortunadamente no estamos donde estábamos.. Gracias a iniciativas como la Plataforma de Intermediación de Datos, la Red SARA y las iniciativas de diferentes gobiernos, cada vez es más frecuente el intercambio de datos. Eso no quita que, pese a los propósitos del legislador desde 1992, la ciudadanía sigue teniendo que aportar información y documentos que las AAPP ya poseen.En este artículo echaremos un vistazo a por qué esto no es «resistencia al cambio» ni que los responsables TIC sean tontos, sino porque es institucional y técnicamente complejo y, sobre todo, veremos como los agentes de IA pueden resolver muchos de estos problemas.

¿Por qué la interoperabilidad es tan complicada?

Como decía, el viaje de la interoperabilidad está siendo largo por múltiples dificultades. Esto no exime la responsabilidad de que, como todo lo que es infraestructura, complejo y poco pintón ante el público, haya estado en segundo plano para muchos decisores públicos. Sin embargo, además de esta poca disposición ocasional encierra dificultades:

• Modelos de datos y estructuras digitales. Los modelos de datos y las estructuras por los que opta una organización tienen adaptaciones difíciles. Cambiar modelos de datos o estructuras, o sistemas de archivado para facilitar la interconexión es costoso en tiempo y recursos. Además, estos cambios no son siempre satisfactorios en el 100%. Datos que no se transforman bien, coexistencia de modelos anteriores, etc… complican adaptarse.
• Complejidades instucionales. La interoperabilidad en ocasiones se encuentra con muros institucionales. La necesidad de firmar convenios para utilizar recursos de terceros, los problemas de afinidad política o la redundancia en iniciativas entre CCAA y el Estado ha lastrado bastante. A esto se suma instituciones sobrecargadas, especialmente locales, con muchos deberes por hacer en diversos ámbitos, en los que la «cacharrería» está al final.
• Las conexiones con plataformas de interoperabilidad. Un segundo problema técnico es la adhesión a plataformas de interoperabilidad. en muchos casos esto es más o menos sencillo (la PID, por ejemplo), pero además de convenios, es necesaria una estructura que permita que la red. Si bien es cierto que esto se ha ido consolidando en soluciones mayoritarias de eAdministración, esto no siempre ha sido así, por lo que o se hace, o se inicia un cambio de solución, lo que nos devuelve al tema prioridad y dinero
• Protección de datos. Si bien es cierto que las AAPP están hipervitaminadas con el tema de protección de datos (se les permite más que a otros actores y no se les sanciona económicamente), eso no significa ni impunidad ni insensibilidad. Hacer un modelo interoperable respetuoso con la privacidad requiere mimo y atención. Como, además, la protección de datos es una materia compleja, es fácil que quien no esté seguro prefiera quedarse en su rincón a abrirse a terceros.
• Localización de datos. Por último, y no por ello menos importante, es muy difícil interoperar sin saber lo que buscas. Desde las leyes 39 y 40 se puede no aportar documentación pero habitualmente se pide que se informe de dónde y cuándo se aportó originalmente. Posiblemente gente más ordenada que yo pueda dar respuesta a estos casos: yo, no.

Los agentes de IA y la interoperabilidad

Los agentes de IA fueron en 2025 «el tema» de la IA. Después de los LLM y los Prompts, los agentes democratizan y mejoran la IA. En términos generales (y perdónenme, porque como toda simplificación, me dejaré cosas), son entidades de IA (robots) especializados en hacer cosas concretas. Es decir, sería, en el caso de la Administración, un robot que tramitara, leyendo datos, documentación, proponiendo una resolución y facilitando la comunicación. A diferencia de los modelos de IA generativa, la especialización evita el impacto en áreas no deseadas y minimiza el riesgo de alucinación. Por otro lado, al ir con anteojeras, no hay que darle instrucciones y, si fuera necesario, son más simples. Al final del camino esto hace que en vez de «una inteligencia artificial» que lo hace todo, hay múltiples inteligencias especializadas que se comunican.

En este sentido, como señalan en el Portal de Datos de España, la IA en general y los Agentes en particular son idóneos para resolver el problema de la interoperabilidad. Esta afirmación se extrae del informe de la Comisión Europea sobre la materia, donde lo llaman IA4IOP. En resumidas cuentas, los agentes aportan

• Exploración de múltiples fuentes de datos internas. Un agente puede encargarse de buscar datos en lugar de usar buses de información. A través de las herramientas de conexión con otros servicios mediante modelos de contexto (MCP). Estos modelos permiten obtener información de elementos como el CRM, el sistema financiero, bases de datos, o gestores documentales. Esto permite encontrar lo que se tiene y detectar lo que no, tal y como se menciona en este artículo sobre la Administración del Principado de Asturias.
• Integración proactiva en el proceso. Hasta ahora los gestores digitales llevan el proceso y recurren a servicios (u otras soluciones menos automáticas) para integrar fuentes externas. Esto es costoso en tiempos, recursos y mantenimientos. Que el agente que gestiona sea el que busque, localice e integre información es una ganancia temporal importante y aporta gran consistencia
• Localización e integración con otros agentes. Igual que el MCP permite a un agente hablar con otras entidades, el A2A (protocolo de Google de 2025) permite a dos agentes comunicarse. Lo que hace útil esto para lo que nos ocupa, es imaginar que un ayuntamiento que tramita una licencia revisa la documentación interna (vía NCP) y pide la que falta vía A2A al agente de otra administración, por ejemplo la Agencia Tributaria. Ese agente, busca la información en sus fuentes, la transforma conforme la petición del ayuntamiento (garantizando interoperabilidad semántica), y la devuelve.
• Racionalidad en la gestión de peticiones. Los sistemas de plataformas actuales como la PID aglutinan múltiples peticiones de diversas entidades y las responden de manera masiva. A veces esto es síncrono mediante servicios a través de APIs y otras veces mediante servicios asíncronos mandando la información una vez al día (por ejemplo). El modelo de agentes, eliminaría la necesidad de grandes plataformas facilitando las transacciones estrictamente necesarias de manera síncrona. ¿Cómo se podría buscar? Pues afortunadamente en España tenemos el modelo DIR3, lo que facilitaría localizar la entidad y dirigirse a su agente a pdir los datos.

¿Qué podría suponer el uso de Agentes para la Interoperabilidad administrativa?

Esto cambiaría un modelo que se ha ido construyendo con gran esfuerzo y con un ritmo inferior al deseable en diversos sentidos.

Ventajas

En primer lugar señalaríamos las ventajas que aporta:

• Fin de las estructuras de plataformas. No tengo nada en contra de las plataformas, pero, lamentablemente estos enfoques han sido costosos, lentos de hacer y, tristemente, la integración no ha sido la deseada. Muchísimos municipios no están integrados en las plataformas disponibles, dejando zonas de sombra importantes como señalamos en este estudio hace unos años Concepción Campos Acuña y yo comparando los municipios integrados en la Administració Oberta de Catalunya y el resto de el territorio. Además, por la propia velocidad de creación e integración, la Administración Pública suele llegar tarde al salto tecnológico. Recuerdo en 2019 una charla sobre la arquitectura de API como un gran hallazgo cuando en el sector privado era un estandar con más de 10 años de antigüedad.
• Reducción de la dependencia de protocolos de adhesión. Sumarse a una plataforma requiere una adhesión que, como hemos dicho, no siempre se realiza por cuestiones políticas, de prioridades o conocimiento.
• No tocar el parque tecnológico de cada organización. Los modelos de plataformas obligan a abrir APIs de emisor y receptor y, en muchos casos tocar arquitecturas de datos y estructuras tecnológicas. Esto es un coste alto difícil de asumir económica y organizativamente: ¿gastar 300.000 euros en cambiar la estructura de la base de datos que pusimos hace dos años para integrarnos con una nueva plataforma? ¿Dejarme 25.000 en consultoría para crear un servicio que conecte dos APIs que no se llevan bien? Esto se puede dejar de lado facilitando que el agente localice, extraiga y transforme a demanda
• Reducir la aportación de información. Lógicamente, pedir a una administración que busque todos los papeles que se hayan hecho a mi nombre es excesivo, de ahí la petición que señalábamos que se ha generalizado desde 2015. Sin embargo, un agente puede hacer ese trabajo solo, rápido y bien, por lo que ni yo, ni ningún empleado público tendrán que buscar dónde hice mi último alta de terceros.
• Replicabilidad. La ventaja que podrían aportar los agentes en este sentido es que se podrían diseñar agentes específicos para diferentes trámites que puedan ser descargados y adaptados por cada administración. Este es quizá el punto más flojo, más aún conociendo la tradición de dejar morir desarrollos puestos a disposición que han hecho que el CTT parezca un cementerio. Sin embargo, es la oportunidad de empezar de nuevo y hacerlo bien mediante experiencias piloto específicas en servicios de valor, como becas, o subvenciones. Además, la aparición de un nuevo requisito, trámite o condición no implica cambiar toda una plataforma, sino modificar los agentes en los ámbitos que se ven modificados. Incluso podría haber

Contras del modelo de Agentes para la interoperabilidad

• Diversidad de procedimientos y procesos. La principal limitación de la replicabilidad es que en cada sitio los trámites presentan diferencias que pueden ser sustanciales. En ese sentido, la adaptación de cada agente a las necesidades del sitio puede ser ciertamente compleja. Eso no quita que, precisamente, se pueda crear un agente que modifique cada implementación respecto a la norma de aplicación interna.
• Capacidad de adaptación de las organizaciones a este modelo. Uno de los grandes problemas de la interoperabilidad es la necesidad de capilaridad. Da igual que muchas instituciones sean interoperables, si un numero importante de ellas faltan. Más aún si son de las importantes. A diferencia de las plataformas, en las que el esfuerzo grande es la conexión, pero luego requiere menos mantenimiento, los agentes requieren algo más de esfuerzo por la organización que los gestiona. Lógicamente en un escenario ideal la interoperabilidad sería solo una utilidad para organizaciones que usan la IA de manera habitual, pero, si no, sería una tarea (más) de las múltiples que tienen que afrontar organizaciones muchas veces ya desbordadas
• Seguridad y privacidad. Este enfoque supone un cambio de concepto de la seguridad digital y la privacidad. La seguridad de este sistema recae en cada uno de los agentes que pueden facilitar información en lugar de la plataforma centralizada que media entre organizaciones, tal y como señala el Foro Económico Mundial. Esto requiere plantear una arquitectura de seguridad de los agentes y en las organizaciones que responsables.

En resumen

Lo cierto es que el enfoque de interoperabilidad mediante agentes puede resolver muchos de los problemas que se ha encontrado esta dimensión en España. Eso si, este enfoque solo tiene fuerza dentro de un cambio más profundo de implementación de la IA en aspectos de gestión y tramitación que quizá no reciben tanto entusiasmo como proyectos más visibles.

Esta es la segunda vez en 30 años que la administración pública encuentra una tecnología que le ofrece la posibilidad de reinventarse. El problema está más en si se encuentra la manera adecuada de adaptarlo sin encerrarse en proyectos demasiado lentos o en replicar problemas enquistados.