Por: Jorge Mario Forero Botero
Antes de automatizar decisiones públicas necesitamos algo menos llamativo, pero mucho más importante: datos confiables, procesos claros e instituciones capaces de aprender.
Esta semana, el debate sobre inteligencia artificial se tomó la política internacional. En
Washington, voces tan distintas como Bernie Sanders y Steve Bannon coincidieron en una advertencia: la IA avanza más rápido que la capacidad de los gobiernos para regularla. Al mismo tiempo, la Casa Blanca recibía a algunos de los ejecutivos de las empresas que lideran su desarrollo.
Se habló de empleo, de privacidad e incluso de riesgos existenciales. Casi nadie se detuvo en una pregunta mucho más cercana para nosotros: qué tan lista está una alcaldía, una gobernación o un ministerio para usar esa misma tecnología sin que le explote en las manos.
En muchas entidades públicas, una misma pregunta todavía puede producir respuestas
diferentes dependiendo del archivo que se consulte. Hay información dispersa en hojas de cálculo, correos y plataformas que no se conectan, mientras parte del conocimiento sobre los procesos permanece, demasiadas veces, en la memoria de una sola persona.
Ese desorden no es solo un problema de datos. Detrás hay ciudadanos esperando respuestas, comunidades esperando proyectos y gobiernos intentando tomar decisiones con información que muchas veces llega tarde.
Es en ese contexto donde aparece la promesa de la inteligencia artificial. Su potencial es enorme: puede analizar información, anticipar riesgos, automatizar tareas y ayudar a tomar mejores decisiones. Pero antes de preguntarnos qué puede hacer la IA por el Estado, deberíamos preguntarnos si nuestras instituciones están preparadas para utilizarla.
No es una preocupación exclusivamente local. Los principales marcos internacionales sobre inteligencia artificial vienen insistiendo en datos de calidad, transparencia, capacidades humanas, gestión del riesgo y responsabilidad institucional como condiciones para una adopción confiable. Colombia incorporó esa misma lógica en el CONPES 4144 de 2025, que definió la Política Nacional de Inteligencia Artificial con más de 100 acciones y una inversión de $479.000 millones hasta 2030.
El propio Departamento Nacional de Planeación ha señalado la importancia de la coordinación entre las entidades responsables de ejecutar esas acciones. La razón es sencilla: ningún algoritmo puede corregir mágicamente una institución que no sabe dónde está su información, quién responde por ella o si puede confiar en sus propios datos.
En la gestión pública cotidiana, esa brecha se hace evidente. Colombia, además, ya cuenta con un instrumento para ese trabajo previo: el Modelo Integrado de Planeación y Gestión (MIPG). Desde hace años, este modelo exige a las entidades ordenar su información, definir responsables y documentar procesos, mucho antes de que la inteligencia artificial dominara la conversación pública.
El problema, por tanto, no es la falta de marcos. Muchas entidades diligencian el FURAG una vez al año como un trámite de cumplimiento, en lugar de utilizarlo como un termómetro permanente de su capacidad de gestión.
La formulación de proyectos de inversión muestra el mismo problema. Un proyecto bien estructurado bajo la Metodología General Ajustada (MGA) depende de datos confiables desde el diagnóstico hasta la definición de sus metas. Si la información de partida es dispersa o está desactualizada, ninguna herramienta de inteligencia artificial podrá corregir lo que se formuló mal desde el comienzo.
Un equipo de planeación que detecta a tiempo las metas rezagadas puede corregir el rumbo antes de terminar la vigencia. Un destino turístico que sabe quién lo visita y qué servicios demanda puede invertir mejor. Una entidad que organiza permanentemente las evidencias de su gestión deja de improvisar cuando llega el momento de evaluar resultados.
La IA no gobierna. Pero puede iluminar. El reto, entonces, trasciende la tecnología: es
institucional y cultural.
Comprar una herramienta puede ser relativamente fácil. Mucho más difícil es ordenar procesos, definir responsables, proteger la información, conectar sistemas, preservar el conocimiento y formar servidores públicos capaces de utilizar la tecnología con criterio.
Preservar ese conocimiento es especialmente difícil cuando existe una alta rotación de
personal. Cuando un funcionario clave se va, con él pueden irse el criterio con el que interpretaba los datos, el conocimiento de procesos que nadie documentó y la memoria de decisiones pasadas. Ninguna licencia de inteligencia artificial resuelve esa fuga de conocimiento; solo la documentación permanente de los procesos institucionales puede hacerlo.
La inteligencia artificial no reemplazará la capacidad institucional. Puede multiplicarla. Pero también puede multiplicar el desorden si automatizamos aquello que nunca organizamos.
Tal vez la verdadera transformación digital del Estado empieza mucho antes de utilizar
inteligencia artificial: empieza cuando una institución aprende a ordenar su información, coordinar a sus personas, preservar su conocimiento y decidir con evidencia.
Solo entonces la inteligencia artificial podrá convertirse en una herramienta de transformación, y no en una nueva capa de tecnología sobre el mismo desorden.
Arquitectura pública para resultados.
