El Gobierno de EE. UU. revela 3611 usos de IA en la administración federal

La Administración Trump ha hecho públicos datos sobre el uso a gran escala de inteligencia artificial en los organismos federales: 3611 casos activos o planificados, un 70 % más que con la administración anterior.

Un reconocimiento discreto

El 14 de abril, la Oficina de Gestión y Presupuesto (OMB) publicó un registro actualizado del uso de IA en las agencias federales de EE. UU. Llama la atención que ocurriera sin ruedas de prensa ni audiencias públicas: los datos aparecieron como un commit técnico en un repositorio gubernamental de GitHub.

La lista creció un 70 % respecto al registro equivalente del último año de la presidencia de Biden y abarca miles de escenarios en los que los algoritmos toman o apoyan decisiones en nombre del Estado. Para situarlo: hace unos pocos años se hablaba de cientos de proyectos piloto, sobre todo de gestión documental. Hoy la cifra supera los tres mil quinientos.

Algunos son tareas de apoyo relativamente inocuas: automatizar el procesamiento de solicitudes, buscar en bases de datos, clasificar documentos. Pero una parte considerable del registro afecta a decisiones que inciden directamente en la vida y la libertad de personas concretas.

Qué pasa a manos de los algoritmos

El registro abarca un abanico amplio y, en ocasiones, inquietante de funciones públicas sensibles. Entre las tareas delegadas en la IA:

• Sistemas de evaluación de riesgo en el sistema judicial, que influyen en decisiones sobre detención, fianza y libertad condicional
• Gestión del acceso a servicios públicos de sanidad y seguridad social
• Monitorización de la seguridad de reactores nucleares e infraestructuras críticas
• Control fronterizo y decisiones migratorias
• Análisis predictivo en las fuerzas del orden

No son perspectivas abstractas: los sistemas ya se están desplegando o está previsto ponerlos en marcha en todos los niveles de la administración federal.

La transparencia que no existe

Nathan E. Sanders, del Centro Berkman Klein de Harvard, y Bruce Schneier, de la Escuela de Gobierno Kennedy, autores del libro Rewiring Democracy: How AI Will Transform Our Politics, Government, and Citizenship, plantean así el problema central:

«Es un traspaso de los procesos de toma de decisiones de las personas

a las máquinas a una escala enorme, en cuestiones de libertad personal, salud y bienestar de las personas, seguridad de instalaciones nucleares y mucho más».

La cuestión clave no es el uso de la IA en sí, sino la falta de mecanismos de rendición de cuentas y de apelación. Cuando un algoritmo decide sobre un estatus migratorio o sobre el riesgo de excarcelar a un preso, ¿quién responde por un error? ¿Cómo se impugna una decisión si no se revelan sus criterios? Muchos algoritmos gubernamentales funcionan como «cajas negras»: su lógica interna está cerrada incluso para los reguladores.

Qué significa

Revelar 3611 casos es un paso hacia la transparencia, pero la forma en que se hizo es reveladora. El público no lo supo por audiencias en el Congreso ni por comunicados oficiales, sino por un commit técnico en GitHub. Cuando el traspaso masivo de funciones públicas a los algoritmos se produce sin debate público, el riesgo de errores sistémicos crece y las herramientas para corregirlos se reducen.

La cuestión ya no es si la IA gestionará funciones críticas del Estado. Ya lo hace. La cuestión es quién controla a la propia IA.