Google y Esade analizan el estado de la IA en el sector público español
La inteligencia artificial (IA) está emergiendo como un factor clave en la transformación de la administración pública en España. Un estudio reciente del Center for Economic Policy de Esade, en colaboración con Google, analiza en profundidad el impacto y las oportunidades que la IA generativa puede aportar al sector público español, así como los retos que enfrenta su adopción generalizada.
Inteligencia Artificial en la Administración Pública Española: Potencial, retos y perspectivas según el estudio Esade
El informe estima que la IA generativa podría mejorar entre el 10% y el 50% de las tareas de aproximadamente dos tercios de los trabajadores de la administración pública española, lo que equivale a más de 960.000 empleados. Para un 9% de las ocupaciones, el potencial es aún mayor, ya que la IA podría intervenir en más de la mitad de sus tareas. Solo el 24% de los trabajadores desempeñan funciones con bajo potencial de automatización, principalmente por la naturaleza insustituible de su labor.
La adopción generalizada de la IA generativa podría elevar la productividad media por trabajador un 9% en la próxima década, generando hasta 7.000 millones de euros anuales de valor añadido bruto adicional. Este impacto económico se compara con el presupuesto anual de políticas activas de empleo en España y se alinea con las estimaciones para el conjunto de la Unión Europea.
Ámbitos de aplicación
El estudio identifica cinco áreas prioritarias donde la IA puede aportar beneficios tangibles:
– Reducción de la carga burocrática y administrativa, automatizando tareas repetitivas y gestión documental.
– Mejora de la interacción con la ciudadanía, a través de asistentes virtuales, chatbots y sistemas de información proactiva.
– Racionalización de la contratación pública, con herramientas para analizar licitaciones, detectar irregularidades y agilizar procesos.
– Apoyo a la toma de decisiones en concesión, seguimiento y control de ayudas, subvenciones y servicios sociales.
– Generación de datos y evidencias para el diseño y la evaluación de políticas públicas.
Ejemplos internacionales y nacionales ilustran estos avances: desde la herramienta ALICE en Brasil para auditoría de contratos públicos, hasta chatbots multilingües en Alemania y asistentes virtuales en la Seguridad Social española. En España, la IA ya se utiliza para automatizar la gestión de expedientes judiciales, agilizar la convalidación de títulos universitarios y optimizar la atención sanitaria y educativa.
Percepción y uso de la IA entre los empleados públicos
El 54% de los empleados públicos encuestados afirma utilizar la IA al menos ocasionalmente, sobre todo para análisis de datos, resúmenes y traducción de documentos. Sin embargo, solo el 6% considera que la IA podría sustituir su trabajo actualmente. La mayoría espera que la IA libere tiempo para tareas de mayor valor y prevé la necesidad de formación específica para aprovechar su potencial.
Cerca del 90% de los encuestados considera que el sector público debe mantenerse al día en avances tecnológicos, aunque un 59% cree que su institución aún no está preparada para integrar la IA plenamente. Las principales barreras identificadas son la seguridad, la fiabilidad, la incertidumbre legal y la falta de habilidades técnicas.
El informe subraya la importancia de una gobernanza clara y predecible, que equilibre la innovación con la gestión de riesgos (privacidad, sesgos, transparencia y responsabilidad legal). Se recomienda un enfoque experimental y descentralizado, permitiendo que los propios empleados públicos propongan y testeen casos de uso, y que se compartan buenas prácticas a través de laboratorios de innovación y plataformas colaborativas.
Respecto a infraestructuras, se destaca la necesidad de avanzar en la adopción de soluciones en la nube, superando la dependencia de centros de datos físicos y facilitando la escalabilidad y la interoperabilidad. La flexibilidad para elegir proveedores y evitar el bloqueo tecnológico es otro aspecto relevante, especialmente en un contexto de contratación pública cada vez más digitalizada.
En cuanto a competencias, la IA generativa reduce las barreras de entrada para la mayoría de los empleados, pero el despliegue de herramientas más avanzadas requerirá formación específica y una actualización constante de habilidades, especialmente en perfiles técnicos y de dirección. El estudio también señala la brecha generacional en el uso de tecnologías avanzadas y la necesidad de estrategias de capacitación inclusivas.
Marco normativo y experiencias autonómicas
España cuenta con una Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial y una agenda digital alineada con los fondos europeos de recuperación. A nivel autonómico, varias comunidades han desarrollado sus propias estrategias y marcos regulatorios, como la ley gallega sobre IA, que enfatiza la supervisión humana y la transparencia de los algoritmos utilizados en la administración.
El marco regulatorio europeo, con la reciente Ley de Inteligencia Artificial de la UE, establece requisitos específicos para sistemas de alto riesgo y obliga a adaptar la normativa nacional. El informe advierte que una regulación excesiva podría obstaculizar la innovación y recomienda simplificar reglas y garantizar la seguridad jurídica.
El estudio concluye que la IA puede ser una aliada estratégica para afrontar los desafíos de la administración pública española: desde la reducción de la burocracia y la mejora de la eficiencia hasta la personalización de los servicios y la optimización de recursos en sanidad y educación. Sin embargo, la materialización de estos beneficios dependerá de la capacidad para superar barreras organizativas, técnicas y regulatorias, y de invertir en infraestructuras y competencias adaptadas a las nuevas demandas.
Para los responsables tecnológicos de las administraciones públicas, el informe ofrece una hoja de ruta basada en la evidencia, con recomendaciones prácticas para avanzar hacia una administración más ágil, eficiente y orientada al ciudadano, en un contexto de transformación digital acelerada.
