Realidad Profesional | Revista del Consejo Profesional de Ciencias Económicas de la Provincia de Buenos Aires y su Caja de Seguridad Social
Inteligencia artificial en el Estado:
¿Desafío tecnológico o institucional?
Si bien la IA ya forma parte de muchas actividades cotidianas, su llegada al Estado abre nuevas posibilidades, pero también interrogantes. ¿Hasta dónde puede mejorar los procesos y qué riesgos surgen cuando interviene en la gestión pública? Aquí, el autor analiza los desafíos que plantea su incorporación y el rol que pueden asumir los profesionales en Ciencias Económicas en el diseño, control y supervisión de estos procesos.
La incorporación de inteligencia artificial en el Estado obliga a revisar procesos, distinguir qué tareas pueden automatizarse, evaluar riesgos y definir desde el inicio cómo se supervisarán los resultados. El desafío crece cuando esos sistemas intervienen en decisiones capaces de afectar derechos, patrimonio u oportunidades de los ciudadanos. En esta nota, el Dr. Nicolás Paolucci plantea por qué el verdadero reto no es solo tecnológico, sino también institucional, y qué aporte pueden hacer los profesionales en Ciencias Económicas en ese proceso.
ARTÍCULO PUBLICADO EL 2026-11-06
Edición N. 154 - Noviembre / Diciembre 2026
NOTAS DE AUTOR
Dr. Nicolás Paolucci
Contador Público (Tomo 158, Folio 95) y Licenciado en Administración
(Tomo 5, Folio 181), Consejo Profesional
de Ciencias Económicas
de la Provincia de Buenos Aires.
Diplomatura en IA aplicada a Entornos
Digitales de Gestión (UBA).
Durante años, la transformación digital del sector público estuvo asociada a una idea relativamente sencilla: reemplazar papeles por sistemas. Expedientes electrónicos, firmas digitales, trámites a distancia y bases de datos modificaron la manera en que el Estado administra información y se relaciona con los ciudadanos.
La inteligencia artificial introduce un cambio diferente. Ya no se trata solamente de digitalizar procedimientos. Hoy existen sistemas capaces de leer documentos, clasificar información, detectar inconsistencias, comparar antecedentes e identificar patrones en grandes volúmenes de datos.
Por eso, cuando hablamos de inteligencia artificial en el sector público, la primera pregunta suele ser qué puede hacer la tecnología. Sin embargo, probablemente no sea la más importante. El interrogante debería ser otro: ¿qué procesos queremos transformar y bajo qué condiciones estamos dispuestos a permitir que la inteligencia artificial intervenga en ellos?
Automatizar no siempre implica transformar
Existe una tentación frecuente cuando aparece una nueva tecnología: incorporarla sobre los procesos existentes sin cuestionarlos. Si cientos de expedientes requieren controles similares, resulta atractivo pensar en un sistema capaz de analizarlos automáticamente.
Todo eso puede generar mejoras. Pero también existe el riesgo de automatizar procedimientos que nunca fueron revisados. Un proceso ineficiente no necesariamente se vuelve mejor porque se ejecute más rápido. A veces solo obtenemos una versión automatizada de una ineficiencia que ya existía.
Por eso, incorporar inteligencia artificial debería comenzar antes de elegir la tecnología. Primero habría que comprender el proceso: cuál es su objetivo, qué información utiliza, qué controles contiene, dónde aparecen las demoras, qué tareas son repetitivas y cuáles requieren criterio. Recién después corresponde evaluar qué tecnología puede aportar valor.
Esta distinción es especialmente importante en el sector público porque la eficiencia no es el único objetivo. El Estado debe considerar también legalidad, transparencia, igualdad, protección de datos y responsabilidad.
Gobernar la IA: Controles proporcionales al riesgo
La discusión ya comenzó a trasladarse al terreno normativo. En la Administración Pública Nacional existen antecedentes como las Recomendaciones para una Inteligencia Artificial Fiable, aprobadas en 2023.
La Provincia de Buenos Aires avanzó luego con la Resolución 9/2025 de la Subsecretaría de Gobierno Digital, que estableció reglas para el desarrollo, implementación y uso responsable de sistemas de inteligencia artificial en la Administración Pública provincial.
La norma incorpora un criterio especialmente relevante: antes de desarrollar o utilizar un sistema de IA debe realizarse una evaluación preliminar para clasificar su nivel de riesgo. La regulación distingue entre riesgo inaceptable, alto, limitado y nulo.
Imaginemos un organismo que recibe miles de documentos. Una IA podría clasificarlos, identificar campos faltantes y derivarlos al área correspondiente. Ahora pensemos en un sistema que analiza información de ciudadanos y participa en un proceso que puede determinar quién recibe un beneficio, quién debe ser inspeccionado o qué expediente requiere atención prioritaria. En ambos casos se utiliza inteligencia artificial, pero el problema institucional es diferente. En el segundo aparecen preguntas sobre los datos utilizados, los posibles sesgos, la posibilidad de explicar el resultado y las consecuencias que un error podría producir sobre una persona.
Automatizar tareas puede mejorar la eficiencia, pero en el sector público el desafío está en diseñar procesos que incorporen la IA sin perder trazabilidad, control ni responsabilidad.
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Antes de desarrollar o utilizar un sistema de IA debe realizarse una evaluación preliminar para clasificar su nivel de riesgo.
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El enfoque basado en riesgos parte de una idea sencilla: no todas las aplicaciones requieren los mismos controles. Un sistema que organiza información no debería recibir el mismo tratamiento que uno que interviene en procesos capaces de afectar derechos. Cuanto mayor sea el impacto potencial, mayores deberían ser las exigencias sobre calidad de los datos, trazabilidad, supervisión humana y posibilidad de verificar los resultados. Ya no alcanza con preguntar si el sistema funciona. También debemos saber qué información utilizó, si podemos reconstruir cómo llegó a un resultado, qué mecanismos existen para detectar errores y qué sucede ante una situación no prevista. El control, entonces, no puede agregarse al final. Tiene que formar parte del diseño.
Una oportunidad para el protagonismo de las Ciencias Económicas
Esta discusión puede parecer reservada a informáticos, científicos de datos o abogados. Sin embargo, muchos de estos desafíos son conocidos por las Ciencias Económicas. Diseñar procesos, identificar riesgos, establecer controles, asignar responsabilidades, evaluar información y auditar resultados son actividades que contadores, licenciados en administración, economistas y especialistas en gestión pública realizan habitualmente.
Pensemos en un sistema destinado a controlar órdenes de compra. La tecnología podría verificar documentación, comparar información entre sistemas, detectar inconsistencias, identificar vencimientos y generar alertas. Pero alguien debe definir qué constituye una inconsistencia relevante, qué documentación resulta suficiente, qué situaciones pueden resolverse automáticamente y cuáles requieren intervención humana. Ese conocimiento no proviene del algoritmo, sino del conocimiento del proceso.
Allí aparece una oportunidad para los profesionales de Ciencias Económicas que trabajan en el Estado: participar no solamente como usuarios de herramientas, sino también en el diseño de los procesos en los que esas herramientas van a intervenir.
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Cuanto mayor sea el impacto potencial, mayores deberían ser las exigencias sobre calidad de los datos, trazabilidad, supervisión humana y posibilidad de verificar los resultados.
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Clasificar el nivel de riesgo antes de implementar un sistema de IA permite definir controles proporcionales a su impacto potencial: cuanto más puede afectar derechos o decisiones públicas, mayores deben ser la supervisión, la trazabilidad y las exigencias de control. Delegar tareas, no responsabilidades
La utilización de IA por parte del Estado tiene una característica especialmente sensible: sus decisiones pueden afectar derechos, patrimonio, oportunidades y obligaciones de los ciudadanos.
La Resolución 9/2025 establece un principio claro: aun cuando una inteligencia artificial tome decisiones o ejecute tareas de forma autónoma, la responsabilidad final, la supervisión y el control permanecen en cabeza de los seres humanos.
Un sistema podrá clasificar, recomendar, detectar anomalías o ejecutar determinadas acciones. Pero debe existir una estructura institucional capaz de definir qué puede hacer, con qué información, bajo qué controles y quién responde por sus resultados.
La inteligencia artificial puede reducir tareas repetitivas, ampliar la capacidad de análisis, detectar situaciones que pasarían inadvertidas y liberar tiempo para actividades que requieren interpretación y criterio. Pero aprovechar ese potencial exige evitar dos extremos: rechazar la tecnología por temor a sus riesgos o incorporarla simplemente porque está disponible.
Durante la primera etapa de la transformación digital nos preguntamos cómo convertir procedimientos analógicos en digitales. La inteligencia artificial nos obliga a formular una pregunta diferente: si los sistemas comienzan a participar en el análisis, el control y la ejecución de procesos públicos, ¿qué estamos dispuestos a delegar, qué debemos controlar y qué responsabilidades deben permanecer en manos humanas?
Por eso, el principal desafío de la inteligencia artificial en el Estado quizás no sea tecnológico. Es institucional. La calidad del Estado que resulte de esta transformación no dependerá solamente de la inteligencia de los sistemas que incorpore, sino de la inteligencia con la que diseñemos las instituciones que los utilicen.
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