En los últimos años, muchas administraciones públicas han comenzado a colaborar con startups del ámbito tecnológico para desarrollar nuevas soluciones a problemas públicos. Este tipo de iniciativas, conocidas habitualmente como programas GovTech, buscan aprovechar la capacidad de innovación del ecosistema emprendedor para complementar las herramientas y recursos del sector público. La idea resulta atractiva; frente a desafíos cada vez más complejos, incluyendo desde la gestión de residuos hasta la movilidad urbana o la atención ciudadana, las startups pueden aportar tecnologías, conocimientos especializados y formas de trabajo más ágiles que las estructuras tradicionales de lo público.
Sin embargo, detrás de las promesas asociadas a estas iniciativas existe una realidad mucho más compleja. La colaboración entre startups y administraciones públicas implica poner en contacto organizaciones con tiempos, prioridades y formas de trabajo diferentes. Mientras las primeras suelen operar en entornos marcados por la rapidez y la experimentación, las administraciones públicas deben desenvolverse dentro de estructuras organizativas complejas y marcos normativos exigentes. Esa tensión genera oportunidades y desafíos en torno a las dinámicas GovTech, que están siendo analizadas en diferentes contextos.
El caso del Madrid GovTechLab. Principales obstáculos
Desde esta perspectiva, entender las amenazas que emergen durante estas colaboraciones resulta tan importante como analizar sus resultados. Particularmente, ¿qué dificultades encuentran las startups y los ayuntamientos cuando intentan desarrollar e implementar conjuntamente una solución innovadora? Esta pregunta es el punto de partida del estudio que ha analizado en detalle el programa Madrid GovTechLab, iniciativa que reunió entre 2023 y 2024 a ocho ayuntamientos de la Comunidad de Madrid y nueve startups tecnológicas para poner en marcha, en forma de pilotos, soluciones digitales a retos municipales concretos. A través de diecisiete entrevistas con representantes de ambas partes y con la colaboración de la consultora Gobe, encargada de coordinar el programa, el estudio reconstruye una imagen detallada de los obstáculos que atraviesan este tipo de colaboraciones, más allá del entusiasmo institucional que suele acompañarlas.
El estudio se fundamenta en un marco analítico contrastado a nivel internacional, así como en material empírico extraído de entrevistas semi-estructuradas. A partir de lo anterior, el análisis de los datos identifica once obstáculos concretos en los procesos GovTech, que se repiten a lo largo de los distintos pilotos del programa dentro de cuatro dimensiones: a) institucional (las reglas del juego: normativa, contratación pública); b) gobernanza (quién decide, cómo se coordinan los actores); c) tecnológica (sistemas, datos, interoperabilidad); y d) personas (cómo se implica a funcionarios y ciudadanía en el diseño de las soluciones). No todos pesan igual, ni se perciben igual desde cada lado. Quizás el primer resultado que llama la atención es que el problema técnico, aunque presente, no es el principal protagonista. De hecho, la dimensión tecnológica es la menos mencionada de las cuatro en el conjunto de entrevistas. El verdadero cuello de botella aparece en otro lugar: la contratación pública.
Tanto startups como representantes municipales describen un sistema de licitaciones públicas marcado por trámites extensos, requisitos de facturación o de referencias previas difíciles de cumplir para empresas jóvenes, y una rigidez que choca con la lógica de experimentación que se busca en un piloto de innovación. Para varias de las startups entrevistadas, esta experiencia vivida en este programa, o en otros anteriores, explica directamente su alejamiento progresivo del mercado público.
Si la contratación pública es el obstáculo más citado en términos generales, otros dos elementos emergen con especial fuerza cuando se pregunta a los propios participantes cuál fue, en su experiencia concreta, el principal freno del piloto: la resistencia interna del personal público municipal ante la nueva herramienta, y la falta de disponibilidad de los equipos del ayuntamiento para acompañar el proyecto. A lo anterior se suma un tercer factor, la volatilidad política. Los proyectos GovTech dependen, en última instancia, de la voluntad política del momento en que se lanzan, y un cambio de prioridades puede desestabilizar un piloto que, técnicamente, funciona sin problemas.
Otro de los hallazgos más interesantes del estudio es que startups y ayuntamientos no siempre coinciden en lo que consideran el obstáculo principal, y esta diferencia revela algo sobre cómo cada actor experimenta la colaboración. Las startups tienden a señalar, como freno principal, aquello que escapa a su control como la disponibilidad de los equipos municipales, los tiempos institucionales ola volatilidad política. Los ayuntamientos, en cambio, ponen el acento en sus propios límites internos: la resistencia de sus funcionarios, la sobrecarga de trabajo o las limitaciones presupuestarias.
En un programa como Madrid GovTechLab la existencia de intermediarios (en este caso, la empresa de consultoría Gobe) desempeña un papel de bisagra entre dos mundos con lógicas distintas. Los ayuntamientos la valoran sobre todo la intermediación como un facilitador, que les permite dedicar tiempo a la innovación sin tener que gestionar directamente toda la complejidad administrativa. Las startups destacan su contribución en la definición acotada de los proyectos, en la mediación con los ayuntamientos y, sobre todo, en algo más sutil: al ser seleccionadas para participar en el programa, heredan parte de la credibilidad de la propia institución intermediaria, lo que les evita presentarse ante la administración pública como una «puerta fría».
Implicaciones. Lo que el piloto no resuelve por sí solo
Quizás el hallazgo más importante del estudio es que los obstáculos del GovTech no deben entenderse como barreras fijas y permanentes, sino como fenómenos situados: su intensidad y su forma cambian según el momento del proceso y según quién los esté experimentando. Mecanismos como el contrato menor, la limitación deliberada del alcance técnico del proyecto o la presencia de un líder interno no eliminan estos obstáculos, sino que los contienen temporalmente, permitiendo que el piloto avance bajo condiciones que no siempre se mantienen después.
Esto tiene una consecuencia directa. Cuando un piloto no continúa tras su fase inicial, en la mayoría de los casos no es porque haya fracasado técnicamente, sino porque las condiciones estructurales necesarias para sostenerlo (tiempo, presupuesto, voluntad política, capacidad interna), simplemente no se dan. Los pilotos GovTech funcionan, sobre todo, como dispositivos de aprendizaje y experimentación, no como motores automáticos de transformación institucional. Su capacidad de generar un cambio duradero depende de factores que van mucho más allá del propio diseño del piloto. A partir de aquí, este caso ofrece otras lecciones prácticas para quienes diseñan e implementan programas de colaboración entre startups y administraciones públicas.
En primer lugar, las administraciones públicas que quieran lanzar pilotos de este tipo necesitan preparar de antemano la gestión del cambio interno, y no solo la parte técnica o contractual del proyecto. Contar con un interlocutor dedicado, con tiempo real y capacidad de coordinación, parece ser tan determinante para el éxito de un piloto como la calidad de la solución tecnológica en sí.
En segundo lugar, los propios programas GovTech deberían reforzar el acompañamiento posterior al piloto, que es sistemáticamente la fase menos desarrollada de este tipo de iniciativas. Si el objetivo es que las soluciones probadas sobrevivan más allá de la fase experimental, hace falta diseñar mecanismos de transición específicos, y no asumir que el éxito técnico del piloto basta para garantizar su continuidad.
Además, conviene calibrar las expectativas. Estos programas no transforman por sí mismos la cultura organizativa de una organización pública, ni resuelven de manera automática las tensiones estructurales entre la agilidad de una startup y los tiempos institucionales de un ayuntamiento. Lo que sí hacen, y no es poco, es crear un espacio acotado de experimentación donde esas tensiones pueden observarse, gestionarse parcialmente y, con suerte, generar nuevos aprendizajes para proyectos sucesivos.
El caso de estudio Madrid GovTechLab confirma que el problema raramente es la tecnología, sino más bien la organización, los tiempos, las personas y la política. Reconocerlo no debilita la apuesta por la colaboración entre startups y administraciones públicas, más bien al contrario, es el primer paso para diseñar programas más realistas, capaces de anticipar estas fricciones en lugar de descubrirlas, una vez más, piloto tras piloto. Lo anterior es completamente aplicable a diferentes tecnologías emergentes, tales como la inteligencia artificial, donde se necesitan estructuras de colaboración más horizontales y centradas en crear valor público.
J. Ignacio Criado. Profesor titular (catedrático acreditado) de Ciencia Política y de la Administración. Departamento de Ciencia Política y Relaciones Internacionales. Director, Lab Innovación, Tecnología y Gestión Pública (ITGesPub), Grupo de Investigación, Universidad Autónoma de Madrid.
Fanny Berthet Hennion. Estudiante del Doble Grado en Ciencia Política y Administración Pública – Science-Po, IEP Bordeaux – Universidad Autónoma de Madrid.
Este post se ha realizado con el apoyo del Proyecto del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades “Abriendo la caja negra de la gobernanza pública mediada por algoritmos. Implicaciones de la Inteligencia Artificial en gobiernos, servicios públicos y personas (#AIPublicGov)”. Ref. PID2022-136283OB-I00, MCIN/AEI/10.13039/501100011033 y FSE+. Asimismo, el post se ha beneficiado del apoyo del Programa Interuniversitario en Cultura de la Legalidad (4Trust-CM, PHS-2024/PH-HUM-65), de la Comunidad de Madrid y de la Red
