IA generativa en el sector público: tres claves para comprar con criterio

La Inteligencia Artificial (IA) generativa se ha convertido en un tema central en la agenda tecnológica del sector público: casi la mitad de las administraciones españolas ya la aplican en chatbots, automatización y flujos de trabajo, con un gasto público que superó los 30 millones de euros en 2024.

Pero el entusiasmo choca con la realidad: más del 70% de los proyectos públicos de IA generativa no avanzan más allá del piloto, según un estudio de 4,372 iniciativas publicado por la consultora tecnológica Nortal. En el ámbito privado, un informe del Massachusetts Institute of Technology (MIT), indica que el 95% de las iniciativas de IA tampoco llegan a producción. 

Este contexto subraya la importancia de adoptar un enfoque estructurado para que la inversión tenga un impacto real. Desde Gobe identificamos tres claves para comprar IA generativa de forma efectiva:

1. Primero el reto, luego la IA

Tener claridad sobre el reto que se busca resolver y los resultados esperados es esencial. El objetivo no es adquirir IA por sí misma, sino cómo esta puede contribuir a mejorar la atención al ciudadano, optimizar procesos o gestionar información de manera más eficiente.

Investigar cómo se han abordado retos similares permite valorar si realmente es necesaria la IA generativa. Con frecuencia, los mismos resultados se pueden alcanzar ajustando procesos internos o aprovechando herramientas digitales ya disponibles.

Ejemplo hipotético: una red de bibliotecas públicas quiere usar IA generativa para recomendar lecturas. Al analizar el problema, descubren que basta con mejorar el etiquetado temático, añadir metadatos más precisos y filtros intuitivos en el catálogo, logrando recomendaciones útiles sin recurrir a IA generativa.

Incluso cuando se confirma que la IA generativa es la solución adecuada, definir claramente el caso de uso y los objetivos desde el inicio ayuda a guiar la implementación y medir el impacto de manera efectiva.

2. Nuevas tecnologías, nuevos procesos de compra 

Comprar IA generativa no es como adquirir software tradicional. Junto a los grandes proveedores, hay startups y pymes especializadas que ofrecen soluciones más innovadoras y ajustadas a necesidades concretas. Limitarse a los grandes es perder oportunidades en un mercado que crece casi un 40% anual.

En este contexto, pilotar resulta clave. Probar soluciones antes de redactar pliegos o comprometer recursos permite evaluar cómo funciona la tecnología en un entorno real, con los propios datos y procesos, y detectar posibles riesgos antes de escalar.

En España, la Ley de Contratos del Sector Público (LCSP) ofrece herramientas concretas para esto. Por ejemplo, el artículo 183 permite utilizar un concurso de proyectos para pilotar distintas soluciones dentro de un mismo proceso y, posteriormente, pasar a un negociado sin publicidad para seleccionar la opción que mejor encaje. Como vimos en nuestro artículo sobre contratación pública, esta figura facilita experimentar de forma legal y estructurada antes de comprometer grandes recursos.

En resumen, explorar el mercado más allá de los grandes y pilotar primero reduce riesgos y ayuda a identificar la solución que realmente se adapta a las necesidades.

3. Comprar hoy pensando en mañana

Como comentamos al inicio, muchos pilotos de IA no avanzan más allá de la fase de prueba. Esto no siempre es un problema: a veces la decisión de no escalar se debe a que la solución no cumple los objetivos. Sin embargo, estudios recientes del MIT y la OCDE muestran que, con frecuencia, la causa está en la falta de planificación a largo plazo. Para asegurarnos de que una solución exitosa pueda implementarse, destacamos dos aspectos clave a considerar:

• Integración tecnológica. Uno de los principales desafíos del sector público son los sistemas heredados, que operan de manera aislada y dificultan que los sistemas de IA accedan a datos de calidad. Mantener estos sistemas - obsoletos pero esenciales - supone alrededor del 37% del gasto público en Tecnologías de la Información en España. 
  
  Antes de adquirir cualquier solución, es fundamental evaluar la infraestructura tecnológica existente y los protocolos de intercambio de datos, incluyendo la viabilidad legal de compartir información entre sistemas. Asimismo, se recomienda verificar que las nuevas soluciones incluyan APIs (formas estándar de comunicación entre sistemas) o middleware (un “puente” que permite que distintos sistemas trabajen juntos), asegurando interoperabilidad y un ecosistema tecnológico cohesionado y eficiente.
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• Costes. A diferencia del software tradicional, las soluciones de IA generativa suelen tener modelos de pago variables - por suscripción o por uso - que pueden dispararse al escalar. Como explica un informe de la Fundación Cotec, uno de los retos principales es identificar correctamente las unidades de facturación (tokens, llamadas a API, usuarios, etc.), ya que impactan directamente en el coste mensual y pueden generar incrementos inesperados tras un piloto exitoso. Por ello, los pilotos permiten proyectar costes reales, negociar límites de uso y anticipar gastos adicionales asociados al despliegue, la integración y el mantenimiento, aspectos menos predecibles que en el software tradicional con licencias estables.

En resumen, la compra de IA generativa en el sector público exige planificación y visión a largo plazo. Cuando se hace correctamente, esta tecnología puede mejorar significativamente la eficiencia y calidad de los servicios públicos. Para ejemplos concretos de cómo se está aplicando la IA en el sector público, puedes consultar nuestro artículo. 

Nos interesa conocer tu experiencia en proyectos de IA generativa en el sector público y qué ha funcionado en tu práctica diaria. Si quieres compartir ideas, datos o perspectivas que ayuden a mejorar la implementación de estas tecnologías, escríbeme a leyre@gobe.studio. 

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