David Valle Cruz
El estudio científico de la Inteligencia Artificial (IA) surge a mediados del siglo XX, en los últimos años ha sido del interés de diferentes organizaciones y gobiernos a nivel mundial reconociendo que la IA es una herramienta con el potencial de brindar grandes beneficios para las naciones. En la segunda década del siglo XXI, la IA se ha convertido en un tema inexcusable en la agenda de los gobiernos a lo largo del mundo, tanto para la generación de estrategias nacionales que generen bienestar, así como para el estudio de técnicas que permitan la adecuada explotación de datos para una toma de decisiones más eficiente y la solución de problemas complejos como la COVID-19.
En el artículo titulado “Assessing the public policy-cycle framework in the age of artificial intelligence: From agenda-setting to policy evaluation”, publicado, en la revista “Government Information Quarterly”, en colaboración con los investigadores J. Ignacio Criado, Rodrigo Sandoval Almazán y Edgar A. Ruvalcaba Gómez se exponen los beneficios y las consecuencias negativas de la utilización de la IA en el ciclo de las políticas públicas. El objetivo es evaluar el ciclo en la era de la IA, en relación con los cambios que dicha tecnología emergente traerá consigo durante los diferentes momentos del proceso de elaboración de políticas públicas. La piedra angular de esta investigación es el análisis de casos prácticos relativos a las diferentes etapas del ciclo de elaboración de políticas. La contribución realizada en el documento se basa en la revisión teórico-conceptual de la literatura sobre la IA, sentando las bases de la relación teórico y práctica. De manera que, se vislumbra un ciclo dinámico de políticas públicas que tiene el potencial de generar soluciones más inclusivas y eficientes para problemas sociales complejos.
Las características e ideas que convergen en la formulación de las políticas cambian con la inserción de nuevas tecnologías, cada vez más sofisticadas y basadas en algoritmos inteligentes. Actualmente, la velocidad de la toma de decisiones en el ciclo de las políticas es una variable que afecta sustancialmente su proceso. Asimismo, el desarrollo de capacidades para evaluar los resultados, así como para liberar la información, impulsan el desarrollo de la política pública. Por lo tanto, el dinamismo en el ciclo de las políticas se refiere a la aceleración de los procesos y actividades de innovación que están transformando la forma en que se adoptan, implementan y evalúan.
El dinamismo en el ciclo de políticas públicas tiene como objetivo llenar el vacío de información entre el gobierno, los diferentes sectores productivos y actores sociales. En la actualidad, se tiene un mayor acceso a la información debido al uso generalizado de las tecnologías emergentes, lo que ha permitido una mayor simetría en la información y las capacidades entre el gobierno y la sociedad. Este equilibrio de fuerzas y la democratización de la información también repercuten en el ciclo de las políticas, haciéndolo más ágil y dinámico, así como facilitando la participación de diferentes actores como expertos y organizaciones de la sociedad civil.
Por consiguiente, la IA representa una disrupción tecnológica que transforma el proceso político tal como lo conocemos. Tiene el potencial de analizar grandes datos, encontrar patrones e información que los humanos no pueden. También, puede realizar tareas rutinarias con mayor precisión y sin interrupciones, dando a los humanos la libertad de hacer trabajos creativos o innovadores como la generación de estrategias en la toma de decisiones. Además, la IA podría permitir a los humanos aprovechar los beneficios que brinda para mejorar sus capacidades, así como para generar un marco de inclusión social en el ciclo político mediante metodologías que simplifiquen la complejidad y democraticen el acceso a los mecanismos de coproducción.
A grandes rasgos, identificamos algunas dimensiones que son diferentes en el nuevo modelo del ciclo dinámico de políticas públicas. El ciclo de políticas en la era de la IA sigue un flujo de pasos diferentes. En lugar de la concepción tradicional de un único ciclo, que requiere varias iteraciones para producir una política pública, el impacto de la IA evolucionará de manera incremental y en espiral. Dará retroalimentación en cada etapa del ciclo, analizando los datos con técnicas y simulaciones de IA. No será necesario esperar a la fase de aplicación para tener resultados para la evaluación. Ahora, la IA puede producir escenarios para cada etapa del ciclo de políticas públicas casi en tiempo real. La velocidad del proceso y la integración de los elementos del ciclo de políticas convierte la etapa de iteración en un proceso más dinámico. En lugar del ciclo lineal, la forma de espiral representa una perspectiva incremental de cada etapa del ciclo de políticas. El establecimiento de la agenda podría ocurrir al mismo tiempo que la evaluación de políticas; la formulación de políticas y la toma de decisiones podría ocurrir casi al mismo tiempo que la aplicación de políticas. Un simple "clic", en los algoritmos inteligentes, podría dividir cada proceso. Este ciclo en espiral podría incluirse en un algoritmo de aprendizaje profundo, con técnicas de redes neuronales, algoritmos genéticos o algunas otras para asegurar una inteligencia, eficiencia y velocidad incrementales (Figura 1).
Figura 1. Ciclo Dinámico de Políticas Públicas en la era de la IA
Fuente: Valle-Cruz et al. (2020)
Las aplicaciones de la IA que son útiles para el ciclo de políticas públicas monitorearán los datos para descubrir patrones para la predicción de eventos. De acuerdo con nuestro análisis, las aplicaciones de IA en la administración pública están relacionadas con el análisis de datos mediante algoritmos inteligentes que pueden fomentar el desarrollo social, una mejor toma de decisiones y la previsión; además, la IA puede ser útil para mejorar los servicios orientados al ciudadano. Sin embargo, podrían preverse algunos riesgos como la discriminación algorítmica, la opacidad, el control social, el reemplazo humano y la brecha digital. Finalmente se destaca que el procesamiento de datos mediante técnicas de IA generará información valiosa para los tomadores de decisiones que, a su vez, se convertirá en conocimiento para la formulación de estrategias de políticas públicas.
El artículo se encuentra en acceso abierto hasta el 16 de septiembre de 2020 en https://authors.elsevier.com/a/1bTyr,Grm0GDma
Referencia
Valle-Cruz, D., Criado, I., Sandoval-Almazán, A., & Ruvalcaba-Gómez, E. (2020). Assessing the public policy-cycle framework in the age of artificial intelligence: From agenda-setting to policy evaluation, Government Information Quarterly, 37 (4) https://doi.org/10.1016/j.giq.2020.101509
David Valle Cruz I davacr@uaemex.mx
Doctor en Ciencias Económico Administrativas por la UAEM, con línea de investigación en Inteligencia Artificial aplicada y tecnologías emergentes en las organizaciones. Es Profesor en las Facultades de Ingeniería y Contaduría en la misma institución y miembro del Sistema Nacional de Investigadores del Conacyt para el período 2019-2021. Miembro de la Red Académica de Gobierno Abierto, México.