Daniel S. Acevedo Sánchez | Linkedin | Email
Consultor en transformación digital y estrategia – Legal, Tax & Finance

Imaginen que el presupuesto de su casa de repente se dispara. Los gastos fijos, esos que pagan mes a mes, crecen sin control y empiezan a comerse el dinero que antes destinaban a mejorar la casa, a invertir en la educación de sus hijos o simplemente a ahorrar. La situación se vuelve insostenible. ¿Qué harían? Seguramente, buscarían formas de ser más eficientes, de optimizar cada peso.

Ahora, escalemos ese problema a nivel nacional. Nos encontramos con una alerta que debería resonar en los pasillos de cada entidad pública: el gasto de funcionamiento del gobierno proyectado para 2026 podría ser 1,7 veces superior al promedio del periodo 2020-2024. Esta no es una cifra abstracta; es un dato contundente del Comité Autónomo de la Regla Fiscal (CARF) que revela una presión insostenible para las finanzas públicas.

Este aumento desmedido no es solo un dolor de cabeza para el Ministro de Hacienda. Es un síntoma de una enfermedad más profunda: la ineficiencia estructural. Cuando los gastos operativos crecen de esta manera, el espacio para la inversión pública, en infraestructura, en tecnología, en el futuro, se reduce drásticamente. Ante este panorama, la respuesta casi instintiva en el siglo XXI es la transformación digital, y con razón. La promesa de la tecnología, especialmente de la inteligencia artificial (IA), es optimizar procesos, automatizar tareas repetitivas y tomar decisiones basadas en datos para hacer más con menos. Pero aquí viene el giro de guion: implementar tecnología sin un marco de control robusto es como intentar apagar un incendio con gasolina.

La idea de un Estado ágil, eficiente y digital es atractiva. Pensemos en el potencial: algoritmos que detectan patrones de fraude en la contratación pública, sistemas que optimizan la asignación de subsidios para que lleguen a quienes de verdad los necesitan, o chatbots que resuelven trámites ciudadanos en segundos. Esto no es ciencia ficción; son aplicaciones reales que podrían reducir drásticamente el gasto de funcionamiento.

Sin embargo, cada una de estas implementaciones trae consigo un riesgo oculto que, si no se gestiona, puede ser catastrófico. El gran desafío es que la adopción de IA en el sector público, sin los controles adecuados, abre la puerta a nuevos y complejos riesgos de cumplimiento. Un artículo muy completo de Impacto TIC lo denomina el próximo gran desafío: la gobernanza, la ética y la seguridad de la IA.

Pensemos en un ejemplo práctico. Un gobierno implementa un sistema de IA para evaluar solicitudes de crédito para pequeños agricultores. Si los datos con los que se entrenó el algoritmo tienen sesgos históricos (por ejemplo, si en el pasado se otorgaron más créditos a hombres que a mujeres), el sistema podría perpetuar e incluso amplificar esa discriminación de forma automática y a gran escala. El resultado no solo sería una política pública injusta, sino un enorme riesgo legal y reputacional para la entidad.

La falta de una auditoría y un marco de cumplimiento para la IA en el sector público no es un simple descuido técnico. Es una bomba de tiempo con consecuencias financieras y legales directas. Los riesgos son claros:

- Sesgos y discriminación: como en el ejemplo anterior, los algoritmos pueden tomar decisiones injustas que generan demandas y crisis sociales.

- Vulnerabilidades de seguridad: un sistema de IA que maneja datos tributarios o de salud de millones de ciudadanos es un objetivo prioritario para ciberataques. Una brecha no solo expone información sensible, sino que puede costar millones en multas y reparaciones.

- Falta de transparencia (el problema de la “caja negra”): si un funcionario no puede explicar por qué un algoritmo tomó una determinada decisión (por ejemplo, negar un beneficio social), se erosiona la confianza pública y se abren flancos para litigios.

- Incumplimiento regulatorio: normativas como el Reglamento General de Protección de Datos en Europa o la futura ley de IA de la Unión Europea establecen multas millonarias por el mal uso de datos y algoritmos. Colombia, con su política Conpes y la adopción de estándares como la ISO/IEC 42001, avanza en la misma dirección. Ignorar estos marcos no es una opción.

El mayor riesgo no es el uso malintencionado de la IA, sino la inacción y la falta de supervisión. Creer que la tecnología funcionará perfectamente por sí sola es una negligencia que puede llevar a pérdidas financieras masivas, muy superiores a los ahorros que se pretendían lograr.

Entonces, ¿renunciamos a la tecnología? Por supuesto que no. La solución no es detener la innovación, sino gestionarla con inteligencia y responsabilidad. El sector público debe adoptar un enfoque proactivo, donde la auditoría de IA no sea vista como una carga burocrática, sino como un pilar estratégico para garantizar que la inversión tecnológica se traduzca en eficiencia real y sostenible.

Esto implica tres acciones concretas para nuestros líderes gubernamentales. Primero, establecer marcos de gobernanza claros: antes de implementar cualquier sistema de IA, se debe definir quién es el responsable, cómo se medirán los riesgos, qué principios éticos se seguirán y cómo se garantizará la transparencia. Segundo, crear equipos multidisciplinarios: la auditoría de IA no es solo para ingenieros. Se necesitan equipos que combinen conocimiento técnico con experiencia legal, ética y de negocio para evaluar el impacto integral de estas herramientas. Y tercero; implementar monitoreo continuo: una auditoría no es una foto estática. Los modelos de IA cambian y aprenden. Es fundamental tener sistemas de monitoreo en tiempo real que alerten sobre desviaciones, sesgos o comportamientos anómalos antes de que causen un daño mayor.

El crecimiento descontrolado del gasto de funcionamiento es una llamada de atención que no podemos ignorar. La transformación digital es, sin duda, la herramienta más poderosa que tenemos para construir un Estado más eficiente y que sirva mejor a sus ciudadanos. Pero esta transformación será una cura o una enfermedad dependiendo de cómo la gestionemos. De nada sirve implementar el algoritmo más avanzado si no podemos garantizar que sea justo, seguro y transparente. El verdadero retorno de la inversión en tecnología no vendrá de la simple automatización, sino de la construcción de sistemas confiables que optimicen el gasto y, al mismo tiempo, fortalezcan la legitimidad del Estado.

La pregunta que debemos hacernos no es si el gobierno debe usar IA, sino si estamos preparados para invertir no solo en el desarrollo de la tecnología, sino también en la gobernanza y la auditoría que la hacen verdaderamente valiosa. Porque al final, el costo de la confianza es mucho menor que el precio de la negligencia.

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