La combinación de complejidad normativa, desarrollo tecnológico y perfiles profesionales especializados caracteriza cada vez más cualquier sector de la gestión pública al tiempo que acrecienta la brecha entre las capacidades de los distintos niveles territoriales de la Administración. Uno de éstos, la administración local, parece afrontar el escenario más desfavorable. Una lectura, hasta el final, del Reglamento de Inteligencia Artificial (Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de junio de 2024 y de las guías elaboradas por la Agencia Española de Supervisión de Inteligencia Artificial (AESIA) dan cuenta del desequilibrio entre el listado de requisitos a cumplir por los prestadores de servicios con la utilización de la IA y las potenciales utilidades y beneficios que genera el uso de IA. Se conocen más los primeros que los segundos.
En el libro Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial: Un análisis crítico y multidisciplinar (Universitas, 2025) se analizan, entre otras cuestiones, la utilización de la Inteligencia Artificial (IA, en adelante) en la acción de gobierno y se subraya cómo el riesgo que para la protección de los derechos fundamentales, la salud y la seguridad puede acarrear su uso depende de tres aspectos principales: las características de los datos utilizados, el sector de actividad donde se implementan los modelos de IA, y las funcionalidades específicas de estos sistemas. De entre estos factores, la dependencia de la calidad de los datos es el factor diferencial a la hora de evaluar el riesgo que representan los sistemas de IA en la acción de gobierno. Los requisitos del Reglamento en materia de gobernanza de datos, representatividad y contextualización así como la especial protección a determinadas categorías de datos (datos personales) requieren de recursos especializados que pueden comprometer la capacidad institucional especialmente de las corporaciones locales de menor tamaño, al contar con presupuestos y equipos técnicos más limitados.
Ante esta situación, el debate sobre la viabilidad del uso de la IA en la acción de gobierno a nivel local oscila entre tres posiciones. La primera acentuaría el desequilibrio entre requisitos en el uso de la IA y capacidades institucionales para prever un escenario futuro caracterizado por la brecha tecnológica entre administraciones y su capacidad para integrar la IA en el diseño y prestación de servicios públicos. Una segunda postura, más optimista, apuntaría a la necesidad de desarrollar fórmulas de cooperación interadministrativa para compartir recursos, costes y riesgos en la implementación de estos sistemas en la gestión pública y superar así las limitaciones que presentan las corporaciones locales. El tercer escenario, aún más optimista pero no menos realizable, presenta a las corporaciones locales como espacios especialmente adecuados para la introducción de la IA en la gestión pública.
La IA como oportunidad para la gestión pública local está relacionada con la consideración de que el uso de la IA en la gestión pública depende más de la calidad de los datos que de la sofisticación tecnológica de los procesos de tratamiento de los datos. En otras palabras, la accesibilidad a herramientas de tratamiento de datos parece ser mayor que la disponibilidad de datos de calidad. Y es precisamente en la calidad de los datos donde las corporaciones locales, incluidas las de menor tamaño, pueden presentar una ventaja comparativa por su capacidad para elaborar fuentes de datos que representen fielmente las características de la población destinataria de los servicios.
Las propias guías elaboradas por la AESIA sirven para vislumbrar este tercer escenario. En concreto, la guía 7 sobre “Datos y gobernanza de datos” subraya la necesidad de comprender el contexto específico en el que se usa la IA y las características de los destinatarios de los servicios para el diseño de sistemas de IA. Es en relación con esta necesidad de contextualización de los datos para garantizar su calidad donde las corporaciones locales pueden mostrar su conocimiento directo del contexto socioeconómico de la ciudadanía o la identificación precisa de sus necesidades. Así, lo que aparentemente puede ser una limitación de las corporaciones locales se puede traducir en un recurso para el cumplimiento de uno de los aspectos más exigentes del marco normativo de los sistemas de IA, como es garantizar la calidad de los datos. Los datos recabados a nivel local, ligados al ejercicio de sus competencias, pueden resultar más representativos de la población destinataria que los conjuntos de datos agregados a escala regional o nacional, donde las especificidades locales tienden a diluirse.
Esta cuestión resulta relevante no sólo para el análisis de la brecha tecnológica que puede producirse (incrementarse) entre los distintos niveles territoriales de las administraciones públicas sino, principalmente, para diseñar una IA en la acción de gobierno que esté orientada más a objetivos de equidad y atención a las diferencias en la población destinataria que a la eficiencia y uniformidad de la gestión pública.
Alfonso Egea de Haro
Departamento de Ciencia Política y Relaciones Internacionales
Facultad de Derecho de la Universidad Autónoma de Madrid