Después de preguntarnos por qué puede fallar un proyecto de inteligencia artificial en el sector público, la conversación de Conecta IA organizado por RIL y BID Lab dio un paso necesario: si queremos que la IA genere valor público, no alcanza con evitar errores técnicos. Hay que construir capacidades.
Esta idea puede parecer obvia, pero es probablemente una de las discusiones más importantes para el futuro GovTech de América Latina. Porque buena parte del debate sobre inteligencia artificial sigue concentrado en herramientas, proveedores, modelos, aplicaciones y casos de uso. Todo eso importa. Pero la pregunta de fondo es otra: ¿qué tipo de Estado se necesita para que esas tecnologías efectivamente mejoren la vida de las personas?
La respuesta no está solo en el software. Está en las capacidades de gestión.
Las ciudades que quieren aprovechar la inteligencia artificial necesitan algo más que soluciones tecnológicas disponibles en el mercado. Necesitan equipos que aprendan, áreas que colaboren, liderazgos capaces de sostener prioridades, reglas claras, datos gobernados, procesos rediseñados y capacidad para adaptar lo que funciona. En otras palabras, necesitan músculo institucional.
La ponencia de Mariana Mazzucato y Manuel Maldonado permitió ubicar esta discusión en un marco más amplio: el de las capacidades dinámicas del sector público y la gobernanza orientada por misiones. Esto implica dejar atrás una visión limitada del Estado como simple corrector de fallas de mercado y empezar a pensarlo como un actor capaz de orientar, coordinar y movilizar capacidades públicas, privadas y comunitarias para resolver problemas complejos.
Esa mirada resulta especialmente relevante para los gobiernos locales. Las ciudades enfrentan desafíos que no respetan organigramas: seguridad, movilidad, salud, agua, cambio climático, inclusión, servicios urbanos, atención ciudadana. Ninguno de estos problemas puede resolverse desde un área aislada. Requieren coordinación transversal, colaboración con actores externos y una gestión pública capaz de aprender mientras implementa.
La inteligencia artificial puede acelerar ese proceso, pero no puede reemplazarlo.
De hecho, uno de los mayores riesgos de esta nueva ola tecnológica es creer que alcanza con incorporar IA sobre estructuras que siguen funcionando de manera fragmentada. Si las áreas no comparten información, si los datos no están ordenados, si las decisiones no tienen continuidad, si las compras públicas no habilitan innovación o si los equipos no tienen tiempo para aprender, la tecnología probablemente termine amplificando las debilidades existentes.
Por eso, la discusión sobre IA en ciudades debería empezar menos por la pregunta “¿qué herramienta podemos comprar?” y más por “¿qué capacidades necesitamos construir?”.
Las capacidades dinámicas ofrecen una respuesta posible. Se trata de desarrollar gobiernos con conciencia estratégica para identificar problemas relevantes; agilidad para ajustar prioridades; capacidad de construir coaliciones dentro y fuera del Estado; disposición para aprender y experimentar; y habilidad para reconfigurar la forma en que se entregan los servicios públicos poniendo a las personas en el centro.
Esta agenda es profundamente GovTech. Porque la colaboración entre gobiernos y startups no puede reducirse a una lógica de oferta y demanda tecnológica. Para que una solución innovadora funcione en el sector público, el gobierno debe saber formular desafíos, abrir datos, adaptar procesos, coordinar áreas, gestionar riesgos, medir resultados y escalar aprendizajes. Y el ecosistema emprendedor debe comprender que venderle al Estado no es solo vender un producto: es insertarse en una misión pública.
En América Latina, esta conversación es urgente. La región no puede permitirse mirar la inteligencia artificial como una moda ni como un atajo. Si las ciudades quieren usar IA para mejorar servicios, anticipar problemas, tomar mejores decisiones y responder con mayor velocidad a las necesidades ciudadanas, deben invertir en las condiciones que hacen posible esa adopción.
La buena noticia es que esas capacidades se pueden construir. Se pueden medir, fortalecer, entrenar y compartir entre ciudades. También se pueden acelerar cuando los gobiernos trabajan en red, aprenden de sus pares y se animan a experimentar de manera responsable.
Tal vez ahí esté uno de los mayores aprendizajes de Conecta IA: la inteligencia artificial puede ser una gran oportunidad para los gobiernos locales, pero solo si viene acompañada de una transformación más profunda en la forma de gestionar.
No se trata de tener más tecnología en el Estado. Se trata de tener mejores capacidades públicas para orientar la tecnología hacia el bien común.
Porque el futuro de la IA en las ciudades no dependerá solo de qué tan avanzados sean los modelos, sino de qué tan preparados estén los gobiernos para aprender, coordinar y transformar.
Por Luciano Crisafulli, Director de CIIAR, Red de Innovación Local (RIL)
