Gobierno de EE.UU. reveló 3.611 casos de uso de IA en la administración pública

La administración Trump ha desclasificado datos sobre el uso a gran escala de inteligencia artificial en las autoridades federales: 3.611 casos activos o planificados — 70% más que en la administración anterior.

Reconocimiento Silencioso

El 14 de abril, la Oficina de Administración y Presupuesto (OMB) publicó un registro actualizado de aplicaciones de IA en las agencias federales estadounidenses. Notablemente, esto ocurrió sin conferencias de prensa ni audiencias públicas — los datos aparecieron como una propuesta técnica en el repositorio gubernamental en GitHub. La lista creció un 70% en comparación con el registro análogo del último año de la presidencia de Biden e incluye miles de escenarios en los que los algoritmos toman o respaldan decisiones en nombre del Estado.

Para poner en perspectiva: hace apenas unos años, había cientos de proyectos piloto, principalmente en gestión de documentos. Hoy la cifra ha superado los tres mil y medio. Algunos de ellos son tareas auxiliares relativamente inofensivas: automatizar el procesamiento de solicitudes, búsqueda en bases de datos, clasificación de documentos.

Pero una porción significativa del registro concierne decisiones que afectan directamente las vidas y la libertad de personas específicas.

Qué Pasa Bajo Control de Algoritmos

El registro abarca un espectro amplio y en algunos aspectos alarmante de funciones estatales sensibles. Entre las tareas delegadas a la IA:

• Sistemas de evaluación de riesgo en procedimientos judiciales — influyen en decisiones sobre arresto, fianza y libertad condicional
• Gestión del acceso a servicios estatales en sanidad y bienestar social
• Monitoreo de la seguridad de reactores nucleares e infraestructura crítica
• Control de fronteras y decisiones sobre inmigración
• Análisis predictivo en organismos de seguridad pública

Estas no son perspectivas abstractas — los sistemas ya se están desplegando o están planeados para lanzarse en todos los niveles de la administración federal.

Transparencia Que No Existe

Nathan E. Sanders del Centro Berkman Klein de Harvard y Bruce Schneier de la Escuela Kennedy de Gobierno — autores del libro "Reescribiendo la Democracia: Cómo la IA Transforma Nuestra Política, Gobierno y Ciudadanía" — formulan el problema central así:

"Esta es una transferencia de procesos de toma de decisiones de humano

a máquina a una escala enorme — sobre cuestiones de libertad personal, salud y bienestar de las personas, seguridad de instalaciones nucleares y mucho más."

La pregunta clave no es el hecho de la aplicación de la IA en sí, sino la ausencia de mecanismos de rendición de cuentas y apelación. Cuando un algoritmo toma una decisión sobre el estatus de inmigración o el grado de riesgo para la liberación de un preso — ¿quién es responsable del error? ¿Cómo se cuestiona una decisión si los criterios para tomarla no se revelan? Muchos algoritmos estatales funcionan como "cajas negras" — su lógica interna está cerrada incluso para los reguladores.

Lo Que Esto Significa

La divulgación de 3.611 casos es un paso hacia la transparencia, pero la forma en que ocurrió es reveladora. El público se enteró no a través de audiencias del Congreso y no a través de declaraciones oficiales, sino a través de una propuesta técnica en GitHub. Cuando una transferencia a gran escala de funciones estatales a algoritmos ocurre sin discusión pública, el riesgo de errores sistémicos aumenta y las herramientas para corregirlos — se estrechan. La pregunta ya no es si la IA manejará funciones críticas del Estado. Ya lo hace. La pregunta es quién controla la IA misma.