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Inteligencia artificial: relevamiento de Agesic muestra un uso creciente en el Estado
Un nuevo informe de la Agesic y la UAIP revela que 13 de 60 organismos del Estado han implementado inteligencia artificial en sus procesos; con 27 casos identificados, entre los que destacan chatbots y sistemas de monitoreo, el estudio también señala los retos en infraestructura y calidad de datos que enfrentan las instituciones para avanzar en esta transformación tecnológica
La Agencia de Gobierno Electrónico y Sociedad de la Información y del Conocimiento (Agesic) y la Unidad de Acceso a la Información Pública (UAIP) presentaron un informe que resume los resultados de un relevamiento sobre la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en diversos organismos del Estado.
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El estudio se llevó a cabo entre diciembre de 2023 y mayo de 2024 a través de un formulario enviado a 60 organismos del Estado, incluyendo direcciones y gerencias generales y responsables de tecnologías de la información de la administración central, servicios descentralizados, entes autónomos y gobiernos departamentales. De estos servicios públicos, 22 organismos respondieron, de los cuales 13 reportaron casos de aplicación de IA.
En total, se identificaron 27 usos de IA, de los cuales ocho se encuentran operativos y en funcionamiento. Los otros 19 están en diversas etapas de “desarrollo, implementación, testeo o discontinuación”.
Entre los organismos que reportaron casos se encuentran el Ministerio de Transporte y Obras Públicas, el Banco de Seguros, la Intendencia de Montevideo y la propia Agesic, entre otros.
El informe también destaca que nueve organismos no tienen, hasta la fecha, aplicaciones de IA. Estos incluyen la Administración Nacional de Puertos, el Poder Judicial y el Legislativo y los ministerios de Economía, Ambiente, Relaciones Exteriores, Salud Pública y Educación y Cultura.
En cuanto a la tecnología utilizada, el informe revela que el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático son las técnicas más comunes en los casos de aplicación de IA reportados.
Otras tecnologías como el procesamiento de imágenes, la predicción de alertas tempranas y la IA generativa también están presentes en la administración pública.
Además, se identificó que en la mayoría de los casos hay intervención humana en la decisión final generada por los sistemas de IA. En 18 de los 27 casos reportados, una persona toma decisiones basadas en los resultados proporcionados por la IA. En los nueve restantes no hay intervención de personas en la decisión final.
El informe también aborda los principales desafíos encontrados por los organismos al implementar estas tecnologías. Las dificultades más comunes incluyen la falta de disponibilidad de infraestructura y herramientas, la calidad y la confiabilidad de los datos utilizados, la resistencia al cambio, la falta de recursos humanos y cuestiones normativas relacionadas con la confidencialidad.
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Cinco ejemplos en los que el Estado ya usa IA
Chatbots que atienden a usuarios, un sistema de vigilancia a través de reconocimiento facial, un algoritmo para mejorar la planificación de las rutas de los vehículos, otro para la detección de fraudes son algunos de los usos de IA que ya existen en el Estado.
Banco de Seguros del Estado: implementó un chatbot en WhatsApp que facilita a los usuarios el inicio de diversos procesos, como la obtención de certificaciones médicas, la solicitud de préstamos para la vida previsional y los préstamos sobre rentas de accidentes de trabajo. Además, el chatbot proporciona información a pacientes y empresas sobre seguros de accidentes laborales.
Ministerio de Transporte y Obras Públicas: instaló un sistema de monitoreo de CCTV (circuito cerrado de televisión) en la sede central ministerial que incluye control de acceso para personas mediante reconocimiento facial. Este sistema también permite el control de acceso vehicular a través del reconocimiento de matrículas. Además, facilita la habilitación de los vehículos de la flota mediante el reconocimiento facial de los conductores.
Administración Nacional de Correos: puso en marcha un sistema que utiliza “algoritmos evolutivos” para optimizar el ruteo de los vehículos de la flota, teniendo en cuenta diversas variables y restricciones. Su objetivo es minimizar los costos operativos, “ofreciendo una planificación óptima en cuanto al recorrido de los vehículos” que considere los puntos de entrega asignados y las restricciones establecidas.
Antel: introdujo IA en los procesos con el objetivo de mejorar la automatización, lo que permite tanto “un ahorro de costos como un mejor servicio a los clientes”. Este sistema aborda problemas como la detección de fraudes y ofrece recomendaciones basadas en el conocimiento de los clientes.
Administración Nacional de Educación Pública: este modelo utiliza datos sobre la trayectoria educativa en educación primaria, junto con variables socioeconómicas, para estimar la probabilidad de que los estudiantes de educación media básica se desvinculen del sistema educativo.
