Avances sobre la inteligencia artificial aplicada en la administración publica

AVANCES SOBRE LA INTELIGENCIA ESTRATEGICA APLICADA EN LA ADMINISTRACIÓN PÚBLICA

PROYECTO:
AVANCES SOBRE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA EN LA ADMINISTRACIÓN PUBLICA

GUSTAVO SOLIÑO.-
2023

INDICE

1.- CONSIDERACIONES GENERALES

1.1.- INTRODUCCION A LA  INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1.2.- SINTESIS SOBRE EL NIVEL DE PENETRACION DE LA IA EN EL SECTOR PUBLICO
1.2.1.- ÍNDICE DE PREPARACIÓN GUBERNAMENTAL PARA LA IA 2020.
1.2.2.- MAPA DE DESARROLLO DE ESTRATEGIAS GUBERNAMENTALES DE IA
1.2.3.- NIVEL DE REGULACIÒN (LEYES APROBADAS) RELACIONADAS CON LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1.3- CONSIDERACIONES SOBRE ANAC COMO ORGANISMO DE LA ADMINISTRACIÓN PÚBLICA PARA IMPLEMENTAR IA

2.- OBJETIVOS DEL PROYECTO

3.- CUADRO DE PALABRAS CLAVES

4.- FICHAS TÉCNICAS

5.- CONCLUSIONES

1.- CONSIDERACIONES GENERALES

1.1.- INTRODUCCION A LA  INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se dedica al desarrollo de algoritmos y sistemas capaces de realizar tareas anteriormente reservadas a los seres humanos. Su objetivo es crear sistemas inteligentes que puedan percibir su entorno, procesar información, tomar decisiones y actuar en consecuencia.

La IA se fundamenta en el aprendizaje automático, una técnica de programación que permite a los sistemas informáticos aprender de forma autónoma a partir de datos y experiencias previas. Los sistemas de IA analizan grandes volúmenes de datos para identificar patrones y tendencias que luego se utilizan para tomar decisiones y llevar a cabo acciones.

Existen diferentes tipos de IA, que se distinguen por su capacidad para realizar tareas específicas:

IA débil o estrecha: Puede realizar tareas específicas, como reconocimiento de voz o detección de fraudes, pero carece de habilidades más allá de su ámbito de especialización.

IA fuerte o general: Capaz de llevar a cabo una amplia gama de tareas y se acerca a la capacidad humana de razonamiento y resolución de problemas.

IA superinteligente: Un nivel teórico de IA que supera la capacidad intelectual humana y puede abordar problemas complejos de manera más eficiente y rápida que cualquier ser humano.

Los sistemas de IA se pueden entrenar de varias formas, incluyendo el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo. En el aprendizaje supervisado, el sistema utiliza datos etiquetados para aprender a identificar patrones y clasificar información. En el aprendizaje no supervisado, el sistema aprende a partir de datos no etiquetados, descubriendo patrones y estructuras en los datos. En el aprendizaje por refuerzo, el sistema aprende a través de la retroalimentación y el refuerzo positivo o negativo de sus acciones.

La IA se utiliza en diversas aplicaciones, como conducción autónoma, traducción automática, procesamiento de voz y texto, detección de fraudes y análisis de grandes conjuntos de datos. Ha revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología y ha transformado nuestra manera de vivir y trabajar. A medida que la IA continúa evolucionando, se espera que tenga un impacto aún mayor en la sociedad y la economía a nivel global.

Si bien el término "inteligencia artificial" se acuñó en 1956, cuando en su discurso de apertura en la Conferencia de Dartmouth, McCarthy^[1] definió la inteligencia artificial como "la ciencia e ingeniería de hacer que las computadoras inteligentes, un programa de trabajo que haría que una computadora pudiera razonar, aprender y actuar por sí misma". Existen ejemplos anteriores que se consideran como precursores o antecedentes de la IA. Uno de ellos es el “mito griego de Pigmalión”^[2], en el que se relata la creación de una estatua que cobra vida, lo cual puede ser interpretado como una alegoría de la creación de vida artificial por parte de los seres humanos.

Además, la invención del ajedrez en la India en el siglo VI se considera un precursor del pensamiento lógico y el razonamiento mecánico. A lo largo de la historia, se han desarrollado dispositivos mecánicos para el cálculo y la medición, como astrolabios y relojes de agua, que también pueden ser considerados como antecedentes de la tecnología computacional y la IA.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que estos ejemplos son alegóricos o precursores tempranos de la IA y no representan experiencias concretas de la misma. La IA como campo de estudio y aplicación práctica surgió en el siglo XX y se ha desarrollado a lo largo de las últimas décadas gracias a los avances tecnológicos y en informática.

Aunque no se consideren experiencias concretas de IA, existen ejemplos previos a la acuñación del término en 1956. Por ejemplo, el "Juego de la vida" de John von Neumann^[3], desarrollado en la década de 1940, fue un modelo matemático simple que simulaba la evolución y el comportamiento de organismos. Aunque no sea una IA propiamente dicha, sentó las bases para el desarrollo de sistemas más complejos.

Otro ejemplo temprano es la "Máquina Analítica" concebida por Charles Babbage^[4] a principios del siglo XIX. Aunque nunca se construyó, esta máquina estaba diseñada para realizar cálculos matemáticos complejos de manera automática, lo que puede considerarse un precursor de las computadoras modernas y la IA.

Uno de los primeros logros significativos en la historia de la IA fue el programa de ajedrez de Claude Shannon^[8], que en 1950 demostró la posibilidad de programar una computadora para jugar ajedrez de manera efectiva. Y también el generado en 1956, cuando un grupo de investigadores liderados por John McCarthy^[9], Marvin Minsky^[10], Nathaniel Rochester^[11] y Claude Shannon organizó la Conferencia de Dartmouth^[12], donde se discutió la posibilidad de crear una "inteligencia artificial" general. A partir de ese momento la IA comenzó a recibir cada vez más atención y financiamiento de agencias gubernamentales, empresas y académicos.

En las décadas de 1980, la IA experimentó un aumento en popularidad gracias a los avances en la tecnología de la computación, la disponibilidad de grandes conjuntos de datos y el surgimiento de nuevos algoritmos de aprendizaje automático. Se desarrollaron sistemas expertos para la toma de decisiones y se lograron avances significativos en el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora.

A lo largo de las décadas de 1990 y 2000, la IA se expandió hacia aplicaciones como la robótica, el reconocimiento de voz y la traducción automática. En la última década, el aprendizaje profundo, una forma de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales profundas, ha generado avances significativos en áreas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

Las proyecciones en torno a la inteligencia artificial son muy variadas y dependen de diversos factores, como la evolución tecnológica, las demandas del mercado y las expectativas sociales. A continuación, se presentan algunas de las principales proyecciones en torno a la IA a futuro:

• Automatización de tareas: Una de las proyecciones más inmediatas de la IA es su capacidad para automatizar tareas repetitivas y rutinarias en diversos sectores, desde la manufactura hasta el sector de servicios. Esto permitirá a las empresas aumentar su eficiencia y reducir costos, lo que a su vez puede tener un impacto en el empleo en ciertas industrias.
• Desarrollo de sistemas inteligentes: Otra proyección es el desarrollo de sistemas inteligentes capaces de analizar grandes cantidades de datos y generar información valiosa para la toma de decisiones. Estos sistemas pueden aplicarse en áreas como la medicina, la energía y el transporte, entre otras.

1.2- LA IA EN EL SECTOR PÚBLICO

Actualmente existen muchas herramientas que incorporan a la inteligencia artificial, y que ya se han implementado en la Administración Pública para facilitar y mejorar la gestión, a modo de ejemplo:

• En los Estados Unidos, la Administración de Seguridad Social está utilizando la IA para automatizar la revisión de las solicitudes de beneficios, lo que ha ayudado a reducir el tiempo que tarda en procesarse una solicitud de beneficios.
• En el Reino Unido, el Ministerio del Interior está utilizando la IA para analizar grandes cantidades de datos, lo que ha ayudado a identificar posibles terroristas y prevenir ataques. También se está aplicando la digitalización a la toma de decisiones administrativas, en vista de que los hechos de una infracción de tráfico son muy directamente asociables a sus sanciones; así que es poco productivo y más lento hacer intervenir a un empleado público. La IA puede ahorrar tiempo y recursos a las Administraciones Públicas.
• En China, el gobierno está utilizando la IA para controlar el tráfico y la contaminación, lo que ha ayudado a mejorar la calidad de vida de los ciudadanos.

La aplicación de la IA en la administración pública, nos permite promover la gobernanza y ampliar la prestación de servicios públicos y las capacidades de políticas públicas. Al expandir las capacidades de una administración pública aumenta la eficiencia del sector público, ya que permiten:

...