Algoritmos y Administración Pública

Inteligencia artificial y Administración Pública

Las oportunidades que ofrece la Inteligencia Artificial en la Administración Pública son casi infinitas, tantas como ámbitos en los que actúa y ciudadanos a quienes sirve. Tecnologías como machine learningbig data o incluso deep learning no deben asustarnos a la hora de implantarla, pues podemos comenzar por sus aplicaciones más sencillas, o utilizar herramientas gratuitas y muy potentes de relativamente fácil manejo.

Esta entrada se basa en mi artículo «Inteligencia artificial y Administración Pública. Posibilidades y aplicación de modelos básicos en el procedimiento administrativo«, publicado en la Revista El Consultor de los Ayuntamientos, nº 10, Octubre 2019. No obstante, ha sido objeto de una importante actualización.

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Inteligencia artificial en la Administración Pública

La inteligencia artificial ha irrumpido con gran fuerza en los últimos años, sobre todo con la mejora en la capacidad de cómputo de los ordenadores. Son incuestionables sus implicaciones estratégicas en todos los ámbitos, así como los cambios que va a suponer en nuestras relaciones con las máquinas y en el empleo. Si se trata de mejorar la vida de los ciudadanos y de ser más eficientes y proactivos, ahorrando costes y tiempo, no cabe duda de que los algoritmos y robots deben ocupar un puesto destacado en los procedimientos de cualquier Administración.

Como en cualquier proceso de modernización o transformación, la Administración Pública española no puede perder el tren de la IA. Pero dado el retraso que muchas de nuestras organizaciones aún tienen en ese eterno recorrido para ponerse a la altura de la sociedad a la que sirven, nos planteamos si este nuevo paso no supondrá alejarnos un poco más de esa meta.

Aplicaciones de la inteligencia artificial en la Administración pública

Los usos de la inteligencia artificial en la Administración pública son inmensos, aunque estamos aún en una fase muy incipiente en la introducción de modelos de inteligencia artificial, no solo en las Administraciones sino en general. Se está explorando hasta dónde pueden alcanzar sus algoritmos, así como sus ventajas y peligros. Si bien ya se utilizan sistemas de IA en algunos ámbitos su implantación no es total y ha planteado dudas, sobre todo en materia de protección de datos y en relación a sesgos por raza o sexo; sin contar con los propios problemas éticos de la inteligencia artificial. Además, cabe mencionar que el propio concepto de inteligencia artificial no es pacífico, existiendo diversidad de opiniones al respecto. Para tratar de aclararlo les ofrezco en este enlace una definición de inteligencia artificial y de otros términos relacionados.

Son diversos los casos en los que podemos encontrar ejemplos de inteligencia artificial en la Administración Pública; desde las Agencias tributarias hasta la Sanidad y la Justicia. A continuación quiero señalar algunas de esas aplicaciones prácticas y ejemplos que ofrece la inteligencia artificial en el sector público. Primeramente haré referencia a supuestos generales que nos pueden sonar a muchos para, seguidamente centrarme en un sencillo caso real que hemos utilizado en el Departamento de Gestión tributaria de mi Ayuntamiento.

En el siguiente enlace dispone de un artículo específico en el que hablo de los usos de la inteligencia artificial en los ayuntamientos, organizaciones que por su cercanía a los ciudadanos y por el tipo de servicios que prestan puede ofrecer unas ventajas que no permite su aplicación en otras administraciones.

Asistentes virtuales o chatbots

Vamos a comenzar con uno de los usos de la IA quizás más extendidos y útiles en el ámbito de la atención al público. Nos referimos a los asistentes virtuales o chatbots (también denominados asistentes conversacionales). Todos conocemos Siri, Cortana, Echo, Alexa, etc. Una variante de estos aparatos son las aplicaciones web con las que podemos «hablar» mediante texto, y que incluso nos contestan por voz. Los asistentes virtuales sirven para resolver dudas generales sobre los servicios que ofrecen empresas y Administraciones.

El uso de estos programas se ha generalizado en los últimos años y ya cuentan con la posibilidad de entender mucho mejor lo que desea el interlocutor aunque no utilice la frase exacta que el programa tiene grabada. En este punto la IA y sus programadores han realizado un gran esfuerzo para extrapolar, de la expresión que escribe el ciudadano, lo que realmente quiere decir. El procesamiento del lenguaje natural (NLP) ha tenido mucho que ver, pues se trata de una de las aplicaciones de machine learning que más empuje está teniendo.

Aplicación de chatbots en la Administración

En el ámbito de la Administración Pública los chatbots juegan un papel muy importante, por cuanto la atención al ciudadano supone -al mismo tiempo- un apartado esencial. El ahorro de costes de personal, la rapidez en la respuesta, el número de personas atendidas y la calidad y mayor control de las respuestas son algunos de los aspectos más destacados de estos asistentes. Puede leer más acerca de los chatbots en la Administración en el artículo que escribí, así como experimentar con el asistente de prueba que incluye (abajo a la derecha).

Inteligencia artificial en la Administración de justicia

Administración e inteligencia artificial
Administración e inteligencia artificial

Otro ejemplo de uso de la IA es en la Administración de Justicia en EE.UU. Servía para predecir la posibilidad de reincidencia y otorgar libertad condicional. La aplicación de la NLP ha sido de gran utilidad, la cantidad ingente (Big Data) de documentación legal en cualquier Juzgado o Tribunal permite a los algoritmos encontrar patrones y realizar predicciones sobre lo que se le pida. Desgraciadamente se detectó que discriminaba a las personas de color debido a los ya mencionados sesgos.

Inteligencia artificial y transparencia. El caso del bono social

Un problema importante a la hora de utilizar procesos de IA es la falta de transparencia administrativa a la hora de publicar los criterios con los que se programa un algoritmo. Esto supone que los ciudadanos se encuentran indefensos ante las decisiones adoptadas por la Administración y basadas en una de estas inteligencias. Recordemos el caso de la IA utilizada para otorgar el bono social en el recibo de la luz. Se denunció su denegación en un caso en que procedía, solicitando el código, y la Administración esgrimió que estaba sujeto a propiedad intelectual.

Inteligencia artificial y recursos humanos

Otro caso en que puede ayudar la IA en la gestión de recursos humanos. Desde la selección hasta en la predicción de vacantes o bajas. Su utilización en selección de personal es bastante utilizada en la empresa privada. Ya hay algoritmos que realizan entrevistas y llevan a cabo un primer filtro que ayuda a los humanos en el proceso. La ventaja de estos sistemas es la rapidez y el ahorro de horas de trabajo a los humanos. Gracias a los sistemas de reconocimiento de voz y de las expresiones faciales es posible para una IA realizar preguntas y reconocer las respuestas, así como las microexpresiones faciales que puedan delatar falsedades.

Con la gran cantidad de datos que un departamento de recursos humanos genera es fácil pensar que la IA puede generar modelos predictivos sobre épocas en las que puede haber más bajas laborales, o más carga de trabajo, etc.

Big data en la Administración pública

Una ventaja estratégica con la que cuenta los gobiernos y administraciones es la gran cantidad de datos que manejan diariamente. Esto conforma lo que en materia de IA se denomina Big Data, un ingente volumen de información (del orden de terabytes e incluso petabytes) recopilada y creada para la gestión de sus fines.

big data

Sin embargo, a ese big data se le puede extraer mucha más información de la que inicial y aparentemente tiene. En efecto, desde no hace demasiado tiempo se está aprendiendo a aprovecharlo más allá de su uso habitual. Se ha comprobado que el estudio algorítmico de los mismos permite extraer conclusiones, patrones, hacer predicciones y dar respuestas a muchas cuestiones antes impensables. Aquí entra en juego la inteligencia artificial y los algoritmos de machine learning e incluso de deep learning. Una IA bien entrenada puede recibir esa ingente cantidad de información y tras los oportunos procesos internos ofrecer conclusiones o predicciones muy útiles en el ejercicio de las actividades administrativas.

La Agencia Tributaria genera un gran big data y lo está aprovechando bien. Un ejemplo en su uso es el control de los residentes en el extranjero para evitar elusión fiscal. Otro uso es el control de las operaciones internacionales de las multinacionales.

Detectar denuncias falsas con IA

La Policía Nacional está desarrollando y aplicando en algunas comisarías desde 2015 un algoritmo que permite detectar las denuncias falsas. Lo que comenzó como un experimento de inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural se ha convertido en un sistema que promete reducir la comisión de delitos de denuncia falsa. De hecho, alcanza un 96% de acierto. El sistema se centra sobre todo en hurtos, robos o rotura de cristales, y estudia las expresiones y palabras utilizadas al redactar las denuncias para inferir cuándo el denunciante miente.

Inteligencia artificial en la sanidad

Un entorno en el que está teniendo un gran éxito la aplicación de modelos de inteligencia artificial es en la sanidad. Los avances científicos y las nuevas terapias deben mucho a la misma. Por ejemplo, ha habido una explosión de oportunidades en su aplicación para estudiar y predecir comportamientos del COVID-19. El estudio de este y otros virus, así como de proteinas y cómo se configuran, comportan y relacionan se está beneficiando del big data y de los modelos predictivos del machine learning. Lo que hasta hace poco era un proceso de meses o años para conocer la forma 3D de las proteinas ahora se logra en semanas o días.

La detección y pronóstico de enfermedades es un área que también está logrando importantes avances. Ya es posible descargarse aplicaciones en el móvil que nos ayudan a detectar si un lunar o mancha en la piel puede ser maligno o no. Lo mismo ocurre con otras muchas enfermedades. La IA ayuda a los médicos a detectar dolencias a través de las imágenes obtenidas por rayos X, tomografías, etc. Una persona puede no detectar pequeños cambios en las mismas, pero una inteligencia entrenada mediante machine learning con cientos de miles de imagenes realiza los diagnósticos con muchas más fiabilidad que el ojo humano.

Los sesgos de la Inteligencia artificial

Además de la falta de transparencia a la hora de dar a conocer los criterios y la programación de los algoritmos hemos de recordar que una IA ha sido -precisamente- programada por humanos y que nuestros propios sesgos se pueden trasladar a aquella. Este concepto es uno de los mayores problemas a los que se enfrenta todo modelo de inteligencia artificial, como expresión de cualquier actividad valorativa humana. También se dan a menudo, por ejemplo, en materia de evaluación del desempeño.

Que es un sesgo

De acuerdo con el diccionario de la Real Academia Española de la Lengua (RAE) un sesgo es «error sistemático en el que se puede incurrir cuando al hacer muestreos o ensayos se seleccionan o favorecen unas respuestas frente a otras». Hay muchos tipos de sesgos (bias en inglés) y es una labor compleja pero imprescindible tratar de limitarlos al máximo cuando se programan algoritmos.

Querámoslo o no siempre corremos el riesgo de transmitir al algoritmo ciertas pautas inconscientes que le avoquen a cometer errores o desviarse de lo justo. Esta cuestión está provocando importantes problemas éticos en la aplicación de la IA. Por eso resulta esencial planificar en profundidad cómo se va a programar uno de estos algoritmos para reducirla lo máximo posible. Los de mayor calado son los que discriminan por género y por raza, pero puede haber muchos otros. Todo dependerá de los fines y los destinatarios de la inteligencia que se esté creando.

Las Administraciones deben liderar el cambio

Más allá de esa necesidad de transformación pública, el Estado y las Administraciones públicas deben liderar el avance de la sociedad y de los ciudadanos. Deben ser facilitadores del progreso económico y humano, y para ello han de disponer de las herramientas adecuadas y lo más punteras posibles. Se han apuntado solo algunos de los ámbitos en los que tecnologías inteligentes para la administración pública pueden mejorar los servicios públicos e incluso salvar la vida de las personas: sanidad, seguridad, transporte y comunicaciones, etc. En todos estos entornos las Administraciones y los gobiernos tienen mucho que decir, sea por el ejercicio de competencias en la gestión de servicios públicos o como creadores de normas que regulen la actividad humana.

Es cierto que la incorporación de la IA en nuestras organizaciones se nos antoja algo complicada. Esto se debe a la aparente dificultad de estas tecnologías y los antecedentes que ya conocemos a la hora de implementar conceptos tan disruptivos. Pero también es verdad que no debe comenzarse la casa por el tejado sino poco a poco, con pruebas piloto, por fases, y sobre todo con la implicación de todos, contando con los empleados públicos, que son quienes a la postre utilizarán esos modelos de IA. Y sin olvidar a los directivos públicos y a los políticos, que deben ser conscientes de los beneficios que conlleva y habrán de impulsar su implantación.

Un sistema modular relativamente fácil de implantar

La implementación de algoritmos inteligentes es modular y escalar, permitiendo diseñar desde los más básicos, para resolver o automatizar (más o menos autónomamente) sencillos procedimientos, hasta los más avanzados. Esto permite ir avanzando todo lo rápido que se quiera. Además, existen multitud de entornos de desarrollo y aplicaciones gratuitas que, con conocimientos medios o incluso sin saber programar, permiten crear desde asistentes virtuales hasta la realización de estudios predictivos con machine learning en cualquier ámbito1.En fin, la implantación de la IA no es tanto una cuestión de poder sino de ponerse a ello.

Un caso práctico. Devolución del IVTM mediante inteligencia artificial

La devolución de la parte proporcional del Impuesto sobre vehículos de tracción mecánica (IVTM) en casos de baja definitiva o temporal por sustracción o robo de un vehículo (art. 96.3 Ley de Haciendas Locales) es un procedimiento que permite perfectamente la aplicación de un modelo sencillo de IA mediante automatización y asesoramiento en la toma de la decisión final, al contar con unos requisitos tasados para su resolución.

En el caso del Ayuntamiento de Manzanares se decidió automatizar este tipo de expedientes porque las solicitudes se acumulan al comienzo del período de pago del impuesto, en marzo, y hasta julio no se pueden resolver porque no disponemos de los datos definitivos de pagos. Por ello se produce una cierta carga de trabajo por esa acumulación que justifica la aplicación de un modelo –sencillo pero eficiente- de IA.

Los datos de entrada

En este caso los datos necesarios para resolver son tasados y fácilmente comprobables: el pago de la liquidación y la cuota, la baja del vehículo, el tipo de baja y su fecha. Esta información se encuentra en distintas bases de datos. La tramitación tradicional supondría comprobar el pago de la liquidación en una base de datos, la baja del vehículo y su fecha en otra, y calcular manualmente la parte de cuota que hay que devolver en función de los trimestres naturales afectados, así como la posterior creación del Decreto.

Algoritmo ad hoc

Antes de proseguir conviene apuntar que el Departamento de Gestión Tributaria del Ayuntamiento de Manzanares cuenta con una aplicación web ad hoc (mediante php y mysql) para la gestión de parte de sus procesos, diseñada y gestionada por quien suscribe. Esta aplicación se creó ante la necesidad de solucionar algunas carencias de la aplicación comercial que se viene utilizando en el Ayuntamiento, con el objetivo de mejorar la eficacia y eficiencia en la tramitación de los expedientes y la atención al ciudadano.

Si bien esta circunstancia es una ventaja que nos permiten diseñar los algoritmos que necesitamos para solucionar infinidad de tareas y lograr mayor eficiencia sin depender de actualizaciones de las aplicaciones comerciales, ello no debe ser óbice para que otras organizaciones puedan crear algoritmos, scripts o pequeñas aplicaciones en distintos lenguajes de programación, pues todas ellas disponen de informáticos (otra cosa es su predisposición…).

El proceso de toma de decisión

Pues bien, el algoritmo que hemos creado utiliza como input el número de liquidación, comprueba los datos y resuelve si debe concederse la devolución y, en su caso el importe a devolver. La automatización no es integral en el sentido del art. 41 LRJSP, pues requiere de la alimentación por el empleado del número de liquidación y de la cuenta bancaria de devolución, en su caso. Esta simple intervención humana, la posterior comprobación de que todo es correcto y la tramitación del acto administrativo evitan la necesidad de cumplir los requisitos de dicho artículo al tiempo que ahorra un trabajo enorme.

El proceso que se aplica es, en resumen, el siguiente:

  • La aplicación despliega un formulario web donde se le introduce el número de liquidación.
  • El algoritmo comprueba si se ha pagado, la cuota, y si el vehículo causó en Tráfico una baja que dé lugar a la devolución. Si no se dio de baja o no cumplen los requisitos se informa al funcionario. También puede ocurrir que no se disponga de la información actualizada sobre la baja, por lo que se informa al funcionario que la compruebe manualmente.
  • La IA obtiene la fecha de la baja y calcula los trimestres naturales que han de devolverse, así como el importe de la devolución.
  • El funcionario inserta el número de cuenta y confirma la grabación de los datos.
  • Una vez tramitadas todas las consultas se pulsa un botón para generar una hoja excel que se acompaña al Decreto de resolución del procedimiento acumulado.

Así pues, nos encontramos con un procedimiento de requisitos objetivos, fácilmente comprobables en bases de datos, y que se hace tedioso de tramitar para una persona por la cantidad de información a comprobar.

En fin, este modelo básico de IA permite comprobar los datos e incluso proponer la decisión a adoptar. De hecho, podría permitírsele tomar la decisión al estar preparada para ello, pero de momento se prefiere mantener la intervención humana en la validación de los datos.

Posibilidades y aplicación de modelos básicos de IA en el procedimiento administrativo

Para conocer más acerca de la aplicación práctica de la inteligencia artificial en la Administración Pública le invito a leer mi artículo «Inteligencia artificial y Administración Pública. Posibilidades
y aplicación de modelos básicos en el procedimiento administrativo
«, publicado en la Revista El Consultor de los Ayuntamientos, nº 10, Octubre 2019 .

Libros sobre inteligencia artificial y Administración

También puede interesar esta lectura de Inteligencia artificial y Administración pública: Robots y humanos compartiendo el servicio público. Escrito por el profesor Carles Ramió Matas.

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Sumario
Inteligencia artificial y Administración Pública
Título del artículo
Inteligencia artificial y Administración Pública
Descripción
La inteligencia artificial ofrece innumerables oportunidades a la Administración Pública para liderar el cambio en la mejora de los servicios públicos. Se presentan algunas posibilidades y aplicación de modelos básicos en el procedimiento administrativo.
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4 comentarios sobre “Inteligencia artificial y Administración Pública”

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