Una fila que desaparece, un trámite que no obliga a volver otro día, un equipo de emergencias que llega unos minutos antes. Con esa imagen, el funcionario a cargo de la innovación en San Isidro planteó que la inteligencia artificial puede convertirse en una herramienta de buen gobierno, y que la vara para medirla debería ser el tiempo que el Estado les devuelve a las personas. La propuesta es atendible. El problema es todo lo que deja afuera: en una gestión pública atravesada por el ajuste, la vigilancia y la precarización, la IA puede devolver tiempo, pero también puede quitar derechos, puestos de trabajo y privacidad.

El autor de la reflexión es Alec Lucena, subsecretario de Innovación del Municipio de San Isidro, quien publicó una columna de opinión titulada «La inteligencia artificial como herramienta de buen gobierno». Allí repasa el principio estonio Once Only, describe algunas aplicaciones que ya funcionan en el distrito y advierte sobre la necesidad de reglas claras. El texto acierta en el diagnóstico, pero se detiene justo donde empieza el debate político.

Lo que propone San Isidro y por qué se queda corto

Lucena recordó que en Estonia rige el principio Once Only: si el Estado ya tiene un dato, no debería volver a pedirlo. También sostuvo que el cambio más importante ocurre antes del algoritmo, al revisar qué pasos son necesarios y eliminar requisitos redundantes, y lo resumió con una frase precisa: «Automatizar un proceso mal diseñado no elimina la burocracia; simplemente la vuelve digital».

Como ejemplos concretos, el funcionario mencionó la renovación de licencias que en San Isidro puede iniciarse desde el hogar, las plataformas que ordenan automáticamente consultas que llegan por distintos canales y los sistemas que ayudan a los operadores del centro de monitoreo a detectar eventos relevantes entre miles de imágenes. Este último punto es el más sensible de todos, y la columna no se detiene a explicar qué datos se procesan, durante cuánto tiempo se guardan ni quién audita esos sistemas.

El propio Lucena admitió que «la confianza pública no depende únicamente de que una herramienta funcione bien, sino de que existan garantías cuando no lo hace». Esa garantía, sin embargo, no puede quedar librada a la buena voluntad de cada gestión municipal.

Los datos del ciudadano no son un insumo más

La Argentina tiene una ley de protección de datos personales, la 25.326, sancionada en el año 2000, mucho antes de que existieran los modelos de inteligencia artificial actuales. Ese desfase normativo no es un detalle técnico: los municipios incorporan herramientas de análisis automatizado sobre un marco legal que no fue pensado para ellas.

El antecedente más cercano lo dejó la Ciudad de Buenos Aires. Su Sistema de Reconocimiento Facial de Prófugos, puesto en marcha en 2019, fue suspendido en 2022 por el juez Roberto Gallardo a partir de un amparo colectivo del Observatorio de Derecho Informático Argentino (ODIA), que se sumó a los cuestionamientos que ya había planteado la Asociación por los Derechos Civiles (ADC). Luego, la Sala I de la Cámara de Apelaciones en lo Contencioso Administrativo, Tributario y de Relaciones de Consumo porteña confirmó la inconstitucionalidad del sistema, por haberse implementado sin cumplir los recaudos de protección de los derechos personalísimos, y estableció que solo podrá usarse en casos concretos y con autorización judicial previa.

El tribunal señaló que el sistema afectaba la libertad ambulatoria y la presunción de inocencia, que podía provocar detenciones arbitrarias y que su precisión variaba según el color de piel, la raza y el género de las personas. Durante el proceso, el juez Gallardo había detectado además consultas a la base de datos del Renaper que excedían la búsqueda de prófugos. El Gobierno porteño, por su parte, defendió el sistema y afirmó que había permitido identificar a 1.695 personas buscadas por la Justicia.

En el plano nacional, el Ministerio de Seguridad, cuando lo conducía Patricia Bullrich, creó en 2024 mediante la Resolución 710 la Unidad de Inteligencia Artificial Aplicada a la Seguridad (UIAAS), con la misión de la «prevención, detección, investigación y persecución del delito y sus conexiones mediante la utilización de la inteligencia artificial». Entre sus fundamentos, la norma mencionó el análisis de video, el reconocimiento facial y la «predicción de crímenes». La medida, montada sobre el ciberpatrullaje habilitado por la Resolución 428/2024, recibió críticas de especialistas en derechos digitales y derecho penal por su tensión con la privacidad y las garantías constitucionales.

Frente a ese escenario, cualquier política municipal de IA debería incluir, como mínimo, evaluaciones de impacto en derechos antes de implementar cada herramienta, un registro público de los algoritmos que usa el Estado local (como los que ciudades como Ámsterdam y Helsinki pusieron en línea), la minimización de los datos recolectados, plazos de conservación definidos, auditorías independientes y el derecho de cada vecino a pedir que una decisión automatizada sea revisada por una persona. La Unión Europea ya avanzó en esa dirección con su Ley de Inteligencia Artificial, que clasifica como de alto riesgo los sistemas que deciden sobre el acceso a servicios públicos esenciales. La eficiencia no puede construirse a costa de convertir al vecino en un objeto de vigilancia permanente.

Más allá de las licencias: usos posibles con sentido social

Si el criterio es devolver tiempo y reducir fricciones, el abanico de aplicaciones es mucho más amplio que el que describe la columna, y puede orientarse a los sectores que más sufren la burocracia. Algunas propuestas posibles para los gobiernos locales:

• Accesibilidad: asistentes que traduzcan trámites a lectura fácil, conviertan texto en audio para personas con discapacidad visual o adultos mayores y atiendan en lenguas de comunidades migrantes y originarias.
• Mantenimiento urbano: clasificación automática de reclamos con fotos (baches, luminarias, basurales) para priorizar obras según urgencia y no según el barrio que más reclama.
• Salud de atención primaria: gestión de turnos, recordatorios de vacunación y seguimiento de controles, con datos sanitarios alojados en servidores públicos y sin cesión a terceros.
• Transparencia: detección de sobreprecios y patrones irregulares en compras y contrataciones municipales, con resultados abiertos a la ciudadanía.
• Participación: sistematización de propuestas vecinales y presupuestos participativos para que ninguna voz se pierda en una pila de expedientes.

Ninguna de estas herramientas es neutral respecto de quién la provee. Depender de plataformas cerradas de grandes corporaciones extranjeras significa entregar datos públicos y ceder soberanía tecnológica. La alternativa pasa por priorizar software libre, alojamiento de datos en infraestructura estatal y convenios con universidades nacionales, el CONICET y empresas públicas de tecnología, de modo que el conocimiento quede en manos del Estado y no de un proveedor de turno.

El factor humano: el empleado municipal no es un engranaje

La columna de Lucena sostiene, con razón, que la IA funciona mejor como apoyo que como reemplazo, y que un agente público sigue siendo quien valida la información y asume la responsabilidad de la decisión. Pero no dice una palabra sobre cómo se forma a ese agente, ni sobre qué garantías tiene de que la automatización no se use como excusa para recortar planteles.

La pregunta no es abstracta. Un relevamiento del Consejo Económico y Social de la Ciudad de Buenos Aires (CESBA), elaborado con asesoría de la Organización Internacional del Trabajo (OIT), estableció que el 67% del empleo porteño tiene algún grado de exposición a la inteligencia artificial generativa, y que las ocupaciones más afectadas son justamente las que predominan en la administración pública: empleados administrativos, contables y de atención al público. En un contexto en el que el Estado nacional redujo su planta con despidos masivos, la llegada de la IA a las oficinas municipales genera incertidumbre legítima entre los trabajadores.

La transformación digital del Estado no puede hacerse sin los trabajadores ni contra ellos. Eso implica capacitación continua en inteligencia artificial y tecnologías de la información y la comunicación (TIC), dictada en horario laboral y sin costo para el empleado; programas de alfabetización digital para el personal que se formó en un mundo analógico; planes de reconversión de tareas en lugar de despidos; y la participación de los sindicatos municipales y estatales en el diseño e implementación de cada herramienta, incluyendo la discusión de estas condiciones en las paritarias.

La formación tampoco puede limitarse al manejo de una plataforma. El trabajador que valida una clasificación automática necesita criterio para detectar errores, sesgos y respuestas inventadas; conocer la normativa de protección de datos que debe custodiar; y contar con canales claros para objetar una recomendación del sistema sin temor a represalias. Un empleado bien formado es la primera garantía de que la máquina no decida sola sobre la vida de un vecino.

La brecha entre municipios ricos y pobres

Hay un último punto que la columna omite. San Isidro es uno de los distritos con mayores recursos del conurbano bonaerense. Muchos municipios del interior y del propio Gran Buenos Aires no tienen la conectividad, el presupuesto ni los equipos técnicos para implementar estas transformaciones por sí solos, y el retiro del Estado nacional en materia de transferencias a provincias y municipios agrava esa asimetría. Sin una política federal que financie infraestructura y formación, la inteligencia artificial puede profundizar la desigualdad entre vecinos según el lugar donde les tocó vivir.

Lucena cerró su texto proponiendo evaluar cada innovación pública según si le ahorra tiempo a alguien y si hace más sencillo relacionarse con el Estado. Es un buen punto de partida. Pero el buen gobierno también se mide por otras preguntas: a quién se vigila, qué se hace con los datos, quién conserva su trabajo y quién queda afuera del cambio tecnológico.

* Esteban Diotallevi es periodista experto en Inteligencia Artificial: Arquitectura de Soluciones de IA y Ecosistemas Agénticos | Automatización para Medios, Sector Legal y Profesionales | Asesor en Gestión Pública.