Cuatro componentes para la acción

GOV4ACTION

Cuatro herramientas abiertas para incorporar inteligencia artificial sin delegar el juicio.

La IA propone, las reglas comprueban, la persona decide.

La propuesta

Una propuesta de capítulo para el segundo volumen.

Propuesta para «Pensar fuera de la caja burocrática 2: Gobernanza para la Innovación Pública en América Latina». Presentarla no implica su aceptación.

Título tentativo

GOV4ACTION: cuatro herramientas abiertas para incorporar inteligencia artificial sin delegar el juicio. El caso de Gobernanza (OPEN LAB–UNQ)

Autoría

Maximiliano Pérez, Director de OPEN LAB, Universidad Nacional de Quilmes. Autoría individual.

Modalidad y ejes

Estudio de caso. Eje principal: 3, liderazgo, capacidades estatales y cultura organizacional. Ejes complementarios: 7, transformación tecnológica, digital e inteligencia artificial; y 2, institucionalización, escalamiento y sostenibilidad de la innovación.

Resumen

Después de los laboratorios, la inteligencia artificial es la nueva idea que el sector público importa. ¿Qué capacidades institucionales necesitan desarrollar los organismos para incorporarla sin delegar el juicio ni la responsabilidad sobre las decisiones? El capítulo responde con un estudio de caso: Gobernanza, sistema abierto de OPEN LAB (UNQ) utilizado en experiencias de formación con agentes de la Administración Pública Nacional (APN). Su marco, GOV4ACTION (cuatro componentes para la acción), articula un ciclo: Multilente, segunda lectura de informes asistida por IA; Incubadora, formulación de proyectos de incorporación responsable de IA; Conexiones, identificación de recursos compartidos entre proyectos; y Monitoreo, registro de aprendizajes. Se plantea como hipótesis, desde la literatura sobre capacidades estatales y dinámicas, que la interacción organizada con la IA no solo exige capacidades, sino que puede contribuir a desarrollarlas. El capítulo examina el tránsito de la formulación a la práctica: del prototipo con datos ficticios al piloto autorizado. Las fuentes son el diseño y la documentación pública del sistema, los prototipos y los aprendizajes documentados; no hay evaluaciones de impacto y la hipótesis requiere validación empírica.

Índice tentativo

  1. Introducción: inteligencia artificial y delegación del juicio en la gestión pública
  2. Marco conceptual: gobernanza, capacidades estatales e innovación pública
  3. El caso Gobernanza: diseño y experiencias de formación con agentes de la Administración Pública Nacional
  4. Cuatro componentes para un ciclo de capacidades institucionales
  5. Proyectos prototipo y aprendizajes documentados
  6. Hacia un modelo de desarrollo de capacidades institucionales
  7. Condiciones de implementación, dificultades y límites de la experiencia
  8. Implicancias para la innovación pública en América Latina
El problema

Después de los laboratorios, la inteligencia artificial es la nueva idea que el sector público importa.

¿Qué capacidades institucionales necesitan desarrollar los organismos para incorporarla sin delegar el juicio ni la responsabilidad sobre las decisiones? GOV4ACTION es el marco con el que OPEN LAB (Universidad Nacional de Quilmes) explora esa pregunta, a partir del caso de Gobernanza.

Una hipótesis de trabajo: además de exigir capacidades institucionales, la interacción organizada con la IA puede contribuir a desarrollarlas. Es una hipótesis, no una conclusión: todavía requiere validación empírica.

Cuatro herramientas

Revisar, formular, conectar y aprender.

No son cuatro herramientas aisladas: se piensan como un ciclo. Lo que se revisa alimenta lo que se formula; los proyectos se conectan entre sí; y lo que se aprende al probarlos vuelve a la revisión.

1 · Multilente: revisar

Una segunda lectura de informes con datos agregados antes de decidir: hace las cuentas, marca lo raro en su celda y lo convierte en preguntas para el área que armó el informe.

Cómo funciona → · Probar sin clave →

2 · Incubadora: formular

Acompaña a cada participante a formular un proyecto de IA responsable para un problema de su área, con una tutora que pregunta y un docente que revisa.

Cómo funciona →

3 · Conexiones: conectar

Pone los proyectos uno al lado del otro para ver qué temas, datos, riesgos o componentes podrían compartir. Está en desarrollo: propone hipótesis, no decisiones.

Cómo funciona →

4 · Monitoreo: aprender

Registra avances, riesgos, decisiones, indicadores y aprendizajes al probar un proyecto. Hoy funciona en modo prueba, con datos ficticios. Es aprendizaje, no evaluación.

Cómo funciona →

En cada paso, la persona conserva la decisión: la IA acompaña, no aprueba ni emite sellos.

Dónde verlo

Los sitios del proyecto, en un solo lugar.

Presentación de Gobernanza

La presentación pública del sistema con sus cuatro ejes (Multilente, Incubadora, Conexiones y Monitoreo), ejemplos, preguntas frecuentes y uso registrado.

Abrir la presentación →

Prototipos

Diecisiete proyectos de participantes convertidos en prototipos que se pueden probar, con datos ficticios.

Ver los prototipos →

Documento metodológico

El documento que describe el sistema, publicado en Zenodo con su DOI.

Ver en Zenodo →

Ficha técnica

El detalle técnico: versiones, controles, mediciones y límites declarados.

Abrir la ficha →

Probar sin cuenta

Multilente se puede probar con informes predefinidos, sin clave. Incubadora, Conexiones y Monitoreo se usan con cuenta, en los cursos.

Probar Multilente →

Prototipos

Del problema del área a algo que se puede probar.

Participantes de la comisión 2 pensaron proyectos de IA para su propio trabajo, y esos proyectos se convirtieron en diecisiete prototipos que se pueden probar. Cada uno sigue la misma regla (la IA propone, las reglas comprueban y la persona decide) y, donde la IA no hace falta, no se usa.

Son prototipos de aprendizaje con datos ficticios: no operan sobre información real. El paso siguiente es un piloto real, chico, reversible y autorizado.

Ver los 17 prototipos →

Evidencia y límites

Qué está documentado y qué todavía no.

Documentado

El diseño y el funcionamiento del sistema, su documentación pública y el documento metodológico en Zenodo; el código abierto (licencia MIT); los proyectos prototipo formulados en la Incubadora; y su uso en experiencias de formación con agentes de la Administración Pública Nacional.

Sin validar

No hay evaluaciones de impacto sobre la eficiencia administrativa ni sobre la calidad de las decisiones. Los prototipos usan datos ficticios, Conexiones está en desarrollo y Monitoreo funciona en modo prueba. La implementación real exige un piloto autorizado.

Alcance

Es un proyecto de uso educativo y de investigación. Que se use en formación no equivale a que un organismo lo haya adoptado, ni a un aval institucional.

Contacto

Material complementario de una propuesta de capítulo.

Este sitio acompaña la propuesta «GOV4ACTION: cuatro herramientas abiertas para incorporar inteligencia artificial sin delegar el juicio. El caso de Gobernanza (OPEN LAB–UNQ)», preparada para la convocatoria de «Pensar fuera de la caja burocrática 2». Escribí a Maximiliano Pérez: maximilianoperez1981@gmail.com.