Algoritmos y Administración Pública

Inteligencia artificial y Administración Pública.

Las oportunidades que ofrece la Inteligencia Artificial en la Administración Pública son casi infinitas, tanto 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.

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.

Estamos aún en unas fases incipientes 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, 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.

Aplicaciones de la inteligencia artificial en la Administración pública

En esta entrada señalaremos las posibilidades de la inteligencia artificial en el sector público y algunas de sus aplicaciones. En particular, se aborda esta innovación con la aplicación de sistemas básicos de IA para la resolución de expedientes con requisitos fácilmente objetivables o tasados (ej. devoluciones tributarias, beneficios fiscales, subvenciones, licencias…) y se expone un modelo real, sencillo pero efectivo, en materia tributaria.

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 actualización.

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.

Inteligencia artificial en la Administración de justicia

Administración e inteligencia artificial
Administración e inteligencia artificial

Véase el caso de la IA utilizada en la Administración de Justicia en EE.UU. Servía para predecir la posibilidad de reincidencia y otorgar libertad condicional y se detectó que la IA discriminaba a las personas de color. El problema de fondo de los sesgos que puede tener la inteligencia artificial se centra, sobre todo, en las capas ocultas que tienen los algoritmos y, sobre todo, en la poca transparencia a la hora de publicar los criterios utilizados para programarla.

La capa oculta es una zona del proceso de aprendizaje de los algoritmos y redes neuronales que queda fuera del alcance, e incluso en ocasiones del entendimiento, de los programadores, y en la que la IA realiza una serie de complejos procesos para dar con el resultado o predicción.

Inteligencia artificial y transparencia: el caso del bono social

El otro problema señalado 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 es 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.

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 s dela 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. 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.

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. 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 algorítmicos, ofrecer conclusiones o predicciones muy útiles en el ejercicio de las actividades administrativas.

Se trata, en suma, de aprovechar los recursos con que ya cuenta la Administración y darles una nueva utilidad

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 .

Sumario

I. INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN UNA ADMINISTRACIÓN QUE NO ACABA DE TRANSFORMARSE
I.1.- Acerca del concepto inteligencia artificial.-
I.2.- La implantación de la inteligencia artificial debe ser paulatina pero imparable
II. CÓMO PUEDE MEJORAR LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EL TRABAJO EN LA ADMINISTRACIÓN
III. APLICACIÓN DE MODELOS INTELIGENTES EN LA RESOLUCIÓN DE EXPEDIENTES ADMINISTRATIVOS
III.1.- Un caso práctico. Proceso de devolución del IVTM
IV. CONCLUSIONES

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Inteligencia artificial y Administración Pública
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Inteligencia artificial y Administración Pública
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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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