La transformación digital de las administraciones públicas que implica la inteligencia artificial (IA) no se juega únicamente en los servidores ni en los algoritmos. Se juega, sobre todo, en las personas que los gestionan. Por más sofisticada que sea una herramienta de IA, su valor real depende en última instancia de la capacidad del profesional que la interpreta, la supervisa y la integra en procesos de decisión con consecuencias directas sobre el servicio que presta a la ciudadanía. Esta premisa, que parece evidente, choca con una realidad incómoda: en buena parte de los países de la Unión Europea (UE), las competencias digitales del personal público en materia de IA siguen siendo insuficientes, fragmentarias y escasamente evaluadas. Sin una base sólida de alfabetización algorítmica en el sector público, el salto hacia una administración verdaderamente inteligente corre el riesgo de quedarse en un proyecto hueco.
Lo que la ciencia dice: avances reales y promesas incumplidas
La investigación académica sobre cómo las políticas públicas de IA abordan el desarrollo competencial del personal público es relativamente reciente pero ya ha dado lugar a ciertos consensos con los que es posible orientar el debate. El estudio Competences and governance practices for artificial intelligence in the public sector, coordinado por Ranem Medaglia y basado en entrevistas, workshops y revisiones de literatura gris y policy papers, ofrece uno de los análisis comparados más sistemáticos hasta la fecha. Entre sus hallazgos destaca que la mayoría de las estrategias nacionales de IA de los países de la UE incluyen referencias a la formación del personal público, pero que estas referencias rara vez van acompañadas de mecanismos concretos de evaluación o de indicadores de seguimiento. Existe, en palabras del propio informe, “una distancia notable entre la formulación de la política y su traducción operativa”.
Por su parte, la investigación coordinada por Stephan Grimmelikhuijsen sobre los factores que condicionan la adopción percibida de la IA por parte de los gestores públicos —What factors influence perceived artificial intelligence adoption by public managers?— aporta una perspectiva igualmente reveladora usando datos de encuesta. Sus resultados muestran que la confianza en la tecnología y la percepción de su utilidad son determinantes cruciales, pero que ambas están fuertemente mediadas por el nivel de conocimiento previo del personal público. Dicho de otro modo, un profesional que no comprende cómo funciona un sistema algorítmico tampoco puede confiar en él de forma racional ni aprovecharlo eficientemente, por lo que la brecha competencial se convierte también en una barrera de adopción de la tecnología.
Desde el Lab ITGesPub también estamos investigando esta paradoja, observando que el recurso más extendido para cerrar esta brecha son los programas de formación (training o skills programmes), y no sin razón: permiten escalar el conocimiento de forma relativamente rápida y adaptarse a colectivos de profesionales con pasados formativos heterogéneos. Sin embargo, su proliferación no está exenta de problemas, como señalan otros autores. En primer lugar, muchos de estos programas están diseñados y ejecutados por actores privados —grandes empresas tecnológicas o consultoras— cuyas agendas no siempre coinciden con el interés público, ni con las particularidades de la función pública.
En segundo lugar, la disponibilidad de tiempo por parte del personal público para formarse dentro de su jornada laboral es sistemáticamente escasa, lo que empuja la formación hacia la voluntariedad y genera dinámicas de desigualdad interna. En tercer lugar, y quizás más estructuralmente, muchas personas que trabajan en el sector público carecen de una base digital previa suficiente para absorber contenidos de alfabetización en IA, lo que exige intervenciones previas en competencias digitales generales que a menudo no se planifican. Se trata, en definitiva, de un campo de estudio en plena expansión que todavía no cuenta con evidencia robusta sobre qué modelos formativos funcionan mejor ni en qué condiciones institucionales los favorecen.
La UE toma posiciones: entre la recomendación y la obligación
La UE lleva años construyendo un marco normativo y estratégico que reconoce explícitamente este déficit de competencias y de formación específica en IA. Antes de la aprobación del Reglamento de Inteligencia Artificial —más conocido como AI Act—, documentos como la Declaración de Berlín sobre Sociedad Digital (2020) o el Plan de Acción sobre Administración Electrónica 2016-2020 ya señalaban la necesidad de dotar al personal público de capacidades digitales adecuadas. Sin embargo, ha sido el Reglamento el instrumento que ha convertido parte de estas aspiraciones en exigencias legalmente vinculantes.
El artículo 4 del Reglamento (“Alfabetización en materia de IA”) establece de forma explícita que los proveedores y usuarios de sistemas de IA —categoría en la que se incluyen las administraciones públicas— deben garantizar que su personal cuente con un nivel suficiente de instrucción y competencias en IA, teniendo en cuenta sus conocimientos técnicos previos, su experiencia y el contexto en que se despliegan estas tecnologías. No es una recomendación de buenas prácticas, es una obligación regulatoria que impone consecuencias para quienes no la cumplan. Desde el punto de vista de la cooperación institucional, el recientemente presentado AI Continent Action Plan aspira a convertir a Europa en polo global de excelencia en IA, contemplando la formación y el talento —también en el sector público— como uno de sus ejes vertebradores, con inversiones orientadas a reducir la brecha de competencias a escala continental.
Ante este panorama, la pregunta que se abre para los próximos años es de naturaleza fundamentalmente política: ¿debe la UE asumir un papel activo de impulsor en el desarrollo competencial del personal público de los Estados miembros, o debe limitarse a establecer estándares mínimos y marcos de referencia, dejando la iniciativa a cada Estado Miembros? La tensión entre subsidiariedad y eficacia nunca ha sido sencilla en la arquitectura política y jurídica europea, pero en materia de IA, donde la velocidad del cambio tecnológico supera con frecuencia los ciclos de la política pública, cabe preguntarse si las meras recomendaciones propias del soft power de los entes supranacionales serán suficientes en este contexto o si la UE debería adoptar un rol más vertebrador, sustentado en la dotación de recursos, y diseñando mecanismos de rendición de cuentas y estándares comunes de cualificación que trasciendan las fronteras nacionales de los países miembros.
Sergio Medina Bernabé. Candidato a Doctor e Investigador Predoctoral FPI-Ministerio de Ciencia. Departamento de Ciencia Política y Relaciones Internacionales, e Investigador en el Lab Innovación, Tecnología y Gestión Pública (ITGesPub), Grupo de Investigación, 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+.
