En Gobe estamos convencidos del rol fundamental que el sector público juega en mejorar la sociedad. La tecnología es solo una herramienta para lograr ese objetivo, pero una que habitualmente tensa las “costuras” del Estado. Adoptar nuevas tecnologías implica cambiar las formas de comprar, de organizarse y de prestar servicios a la ciudadanía. Eso es lo que hacía interesante promover la innovación tecnológica en la Administración pública.

Pero ahora, la innovación tecnológica es algo más que «interesante».

Con la evolución actual de la IA, esa tensión, con sus riesgos y sus promesas, es de otro orden de magnitud, y de otra profundidad. Las tecnologías anteriores cambiaron la Administración, pero la IA va a redefinirla.

Esta vez sí, la transformación será diferente.  

Los gobiernos son, en esencia, máquinas de procesar información. Recogen datos —sobre personas, hechos y cosas—, los analizan, toman decisiones a partir de ese análisis y generan resultados. La mayor parte de esa información son datos no estructurados (datos que no se pueden reducir a números en filas y columnas): conversaciones, imágenes, solicitudes, reclamaciones, resoluciones, discursos…

La última generación de tecnologías de IA, con su capacidad para analizar enormes cantidades de datos no estructurados (y estructurados), trazar planes, usar herramientas digitales y trabajar de forma autónoma y persistente para alcanzar los objetivos que se le marcan, transforma precisamente una tarea fundamental en cualquier gobierno. 

Creo que es útil pensar el impacto de esta transformación en tres niveles:

A nivel de las tareas de los empleados públicos, la IA ya hace dos cosas mucho más rápido y, a menudo, mejor. Primero, puede buscar y extraer información de datos no estructurados de forma más amplia y sistemática. Por ejemplo, si se le da acceso, una IA puede recopilar toda la normativa de una ciudad, todas las grabaciones de las interacciones de un servicio con la ciudadanía, las especificaciones de las herramientas de tramitación de licencias existentes y de la infraestructura que las sostiene, o todos los historiales clínicos de millones de pacientes. Segundo, puede analizar esa información y producir resultados en forma de normas, guías, comunicaciones, pliegos, código o licencias. Estas dos tareas, por sí solas, son a lo que los empleados públicos dedican la mayor parte de sus días. Todos hemos comprobado, con distintos grados de asombro, cómo una ventana de chat era capaz de hacer en minutos lo que antes nos llevaba horas, cuando no días.

Podemos llamarlo «trabajo cognitivo».

Cada vez más, los agentes de IA pueden hacer «trabajo cognitivo» por su cuenta. No son solo herramientas que usamos los humanos: pueden hacer algunas de estas tareas de forma independiente y persistente. Pueden, por ejemplo, hacer búsquedas a diario y preparar informes listos para la toma de decisiones. O pueden interactuar directamente con los ciudadanos, informarles sobre los servicios públicos y, a veces, tomar decisiones por ellos. Aquí la IA no se limita a aumentar una tarea humana, sino que la sustituye por completo. Y, por el camino, recoge, registra y documenta datos en cantidades masivas. Datos que, a su vez, se procesan con herramientas de IA. 

Otra forma de calibrar el impacto de la IA en la Administración es mirar el gasto público. En países como Estados Unidos, Francia o España, el gasto de personal es la segunda partida de gasto, por detrás de las prestaciones sociales¹. No todas las personas incluidas en esta partida hacen «trabajo cognitivo» como tarea principal, por supuesto. Pensemos en policías o militares. Pero incluso ellos, cuando no patrullan las calles o están en operaciones sobre el terreno, se dedican a procesar información (analizan o leen documentos, escriben informes, se comunican por vía escrita…). En las demás partidas del gasto público también hay conceptos, como las consultorías externalizadas a empresas, que fácilmente podrían contar como «trabajo cognitivo».

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_{Creado con Claude Opus 5.5}

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No hay que leer estas cifras como «trabajo que la IA va a transformar», pero sí indican que un alto porcentaje del gasto público actual se dedica a trabajo que las herramientas de IA generativa y agéntica ya están aumentando, pero también sustituyendo.

Hay un tercer nivel, la organización, que la IA también transformará, pero aquí el cambio será más lento. Hay un gran debate sobre si la IA hará que las organizaciones sean más horizontales, sobre su impacto en los mandos intermedios y sobre lo que hará con los puestos júnior, incluidos informes de las grandes empresas de IA. Hay también ideas interesantes sobre las distintas formas que adoptarán las organizaciones que combinen equipos de agentes de IA y personas.

Estos cambios llegarán a las estructuras de la Administración, pero tardarán más. Las organizaciones son difíciles de cambiar. No son solo un conjunto de personas, ni de tareas realizadas por personas. Tienen reglas escritas y no escritas que codifican incentivos, creencias y valores. Esas reglas también reparten el poder entre los miembros y los grupos de la organización. La IA por sí sola no va a cambiar los valores y el reparto del poder. Su adopción sí lo hará, pero mucho más despacio y de formas más difíciles de anticipar.

Además, las organizaciones públicas son especialmente rígidas. Las reglas sobre cómo se selecciona al personal, cómo se le retribuye y cómo se le asignan funciones, cómo se reparten los presupuestos entre tareas y funciones, y cómo se ejecuta finalmente el gasto están diseñadas expresamente para la estabilidad y la previsibilidad. Estas reglas ralentizarán cómo el cambio a nivel de tarea se traduce en transformaciones en la organización. Y, de paso, también frenarán la adopción de IA en las propias tareas.

Aun así, viendo lo que vemos hoy y sabiendo lo que sabemos hoy, podemos anticipar que esta tecnología redefinirá de raíz la Administración pública. Cuando miremos atrás dentro de 10 o 20 años y comparemos las instituciones públicas de 2040 con las de hoy, creo que nos sorprenderán las diferencias (ojalá que para bien).

El rol de Gobe es precisamente ayudar a las instituciones públicas a navegar este proceso de transformación. Si tienes ideas o simplemente quieres contarnos cómo lo estás viviendo tú desde tu organización, escríbenos.

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¹ El gasto de personal corresponde a la remuneración de asalariados, es decir, los salarios brutos más las cotizaciones sociales a cargo del empleador de todo el personal de las Administraciones públicas, incluidas las Fuerzas Armadas, la sanidad pública y la educación pública. Las pensiones de los funcionarios jubilados se contabilizan como prestaciones sociales, no como gasto de personal. Los porcentajes se calculan sobre el gasto total consolidado de las Administraciones públicas en todos sus niveles —central, autonómico o estatal, local y Seguridad Social— (empleos no financieros totales en el caso de España), y se refieren a España 2023 (provisional, IGAE), Francia 2024 (provisional, INSEE) y Estados Unidos 2024 (BEA, NIPA). Las cifras de los tres países no son directamente comparables.

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* Firma invitada: Fernando Fernandez-Monge. Senior Associate en Bloomberg-Harvard City Leadership Initiative en la Universidad de Harvard e investigador en el Institute for Innovation and Public Purpose en University College London.