Título tentativo
GOV4ACTION: cuatro herramientas para incorporar inteligencia artificial sin delegar el juicio. El caso de Gobernanza (OPEN LAB–UNQ)
Cuatro componentes para la acción
GOV4ACTION
Cuatro herramientas abiertas para incorporar inteligencia artificial sin delegar el juicio.
La IA propone, las reglas comprueban, la persona decide.
La propuesta
Una propuesta de capítulo para el segundo volumen.
Propuesta para «Pensar fuera de la caja burocrática 2: Gobernanza para la Innovación Pública en América Latina». Presentarla no implica su aceptación.
Autoría
Maximiliano Pérez, Director de OPEN LAB, Universidad Nacional de Quilmes. Autoría individual.
Modalidad y ejes
Estudio de caso. Eje principal: 3, liderazgo, capacidades estatales y cultura organizacional. Ejes complementarios: 7, transformación tecnológica, digital e inteligencia artificial; y 2, institucionalización, escalamiento y sostenibilidad de la innovación.
Resumen
Todo empezó con un pedido simple de un funcionario de conducción: herramientas concretas para usar inteligencia artificial sin burocracia. De ahí nació Gobernanza, un sistema abierto de OPEN LAB (UNQ). Este capítulo cuenta cómo, y se pregunta qué capacidades necesita un organismo para incorporar IA sin delegar el juicio ni la responsabilidad.
Gobernanza creció en cuatro pasos, y cada uno nació de la pregunta que dejó abierta el anterior. Multilente ofrece una segunda lectura de los informes antes de decidir. Incubadora ayuda a formular un proyecto propio de IA. Conexiones busca qué pueden compartir los proyectos. Monitoreo registra qué se aprende al probarlos. El capítulo lee esos cuatro pasos como un modelo de capacidades institucionales, GOV4ACTION: cuatro herramientas para la acción, entendida como las tareas de gestión. El sistema es el caso; el modelo es el aporte.
El caso se apoya en experiencias de formación con agentes de la Administración Pública Nacional, en la documentación pública del sistema y en prototipos con datos ficticios. No hay evaluaciones de impacto. Propone una hipótesis: usar la IA de forma organizada, además de exigir capacidades institucionales, puede ayudar a desarrollarlas. Es un marco para discutir condiciones y límites.
Índice tentativo
- Introducción: el pedido de una herramienta concreta y la delegación del juicio en la gestión pública
- Marco conceptual: gobernanza, capacidades estatales e innovación pública
- El caso Gobernanza: diseño y experiencias de formación con agentes de la Administración Pública Nacional
- Cuatro herramientas, cuatro preguntas: Multilente, Incubadora, Conexiones y Monitoreo
- Proyectos prototipo y aprendizajes documentados
- Monitoreo aplicado a Multilente: un ejemplo de calibración
- Hacia un modelo de desarrollo de capacidades institucionales
- Condiciones, dificultades, límites e implicancias para la innovación pública en América Latina
El problema
Después de los laboratorios, la inteligencia artificial es una nueva idea que el sector público importa.
¿Qué capacidades institucionales necesitan desarrollar los organismos para incorporarla sin delegar el juicio ni la responsabilidad sobre las decisiones? GOV4ACTION es el nombre que este capítulo le da al modelo de capacidades que se lee en esa experiencia. Gobernanza es el sistema abierto de OPEN LAB (Universidad Nacional de Quilmes) donde ese modelo se puede ver funcionando, documentado y publicado con su propio nombre: el sistema es el caso, el modelo es el aporte. Aquí, «acción» son las tareas de gestión: revisar un informe, formular un proyecto, articular entre proyectos y monitorear su avance. La implementación real en un organismo es otra etapa, que exige un piloto autorizado.
Una hipótesis de trabajo: además de exigir capacidades institucionales, la interacción organizada con la IA puede contribuir a desarrollarlas. Es una hipótesis, no una conclusión: todavía requiere validación empírica.
Cuatro herramientas
Revisar, formular, conectar y aprender.
No son cuatro herramientas aisladas: se piensan como un ciclo. Lo que se revisa alimenta lo que se formula; los proyectos se conectan entre sí; y lo que se aprende al probarlos vuelve a la revisión.
1 · Multilente: revisar
Una segunda lectura de informes con datos agregados antes de decidir: hace las cuentas, marca lo raro en su celda y lo convierte en preguntas para el área que armó el informe.
2 · Incubadora: formular
Acompaña a cada participante a formular un proyecto de IA responsable para un problema de su área, con una tutora que pregunta y un docente que revisa.
3 · Conexiones: conectar
Pone los proyectos uno al lado del otro para ver qué temas, datos, riesgos o componentes podrían compartir. Está en desarrollo: propone hipótesis, no decisiones.
4 · Monitoreo: aprender
Registra avances, riesgos, decisiones, indicadores y aprendizajes al probar un proyecto. Hoy funciona en modo prueba, con datos ficticios. Es aprendizaje, no evaluación.
En cada paso, la persona conserva la decisión: la IA acompaña, no aprueba ni emite sellos.
Dónde verlo
Los sitios del proyecto, en un solo lugar.
Presentación de Gobernanza
La presentación pública del sistema con sus cuatro ejes (Multilente, Incubadora, Conexiones y Monitoreo), ejemplos, preguntas frecuentes y uso registrado.
Prototipos
Diecisiete proyectos de participantes convertidos en prototipos que se pueden probar, con datos ficticios.
Documento metodológico
El documento que describe el sistema, publicado en Zenodo con su DOI.
Ficha técnica
El detalle técnico: versiones, controles, mediciones y límites declarados.
Probar sin cuenta
Multilente se puede probar con informes predefinidos, sin clave. Incubadora, Conexiones y Monitoreo se usan con cuenta, en los cursos.
Prototipos
Del problema del área a algo que se puede probar.
Participantes de la comisión 2 pensaron proyectos de IA para su propio trabajo, y esos proyectos se convirtieron en diecisiete prototipos que se pueden probar. Cada uno sigue la misma regla (la IA propone, las reglas comprueban y la persona decide) y, donde la IA no hace falta, no se usa.
Son prototipos de aprendizaje con datos ficticios: no operan sobre información real. El paso siguiente es un piloto real, chico, reversible y autorizado.
Evidencia y límites
Qué está documentado y qué todavía no.
Documentado
El diseño y el funcionamiento del sistema, su documentación pública y el documento metodológico en Zenodo; el código abierto (licencia MIT); los proyectos prototipo formulados en la Incubadora; y su uso en experiencias de formación con agentes de la Administración Pública Nacional.
Sin validar
No hay evaluaciones de impacto sobre la eficiencia administrativa ni sobre la calidad de las decisiones. Los prototipos usan datos ficticios, Conexiones está en desarrollo y Monitoreo funciona en modo prueba. La implementación real exige un piloto autorizado.
Alcance
Es un proyecto de uso educativo y de investigación. Que se use en formación no equivale a que un organismo lo haya adoptado, ni a un aval institucional.
Contacto
Material complementario de una propuesta de capítulo.
Este sitio acompaña la propuesta «GOV4ACTION: cuatro herramientas para incorporar inteligencia artificial sin delegar el juicio. El caso de Gobernanza (OPEN LAB–UNQ)», preparada para la convocatoria de «Pensar fuera de la caja burocrática 2». Escribí a Maximiliano Pérez: maximilianoperez1981@gmail.com.