Inteligencia Artificial en el sector público. Enfoques teóricos y propuestas para una gestión innovadora para América Latina

Abstract

La Inteligencia Artificial (IA) está transformando la administración pública mundial al optimizar decisiones y procesos, aunque en América Latina enfrenta desafíos vinculados con brechas digitales, dilemas éticos y debilidades normativas. Este estudio analiza enfoques teóricos y experiencias de integración de la IA en la gestión pública de Brasil, Colombia, México, Chile y Uruguay, proponiendo un modelo de gobernanza algorítmica adaptado al contexto regional. Se aplicó un diseño multimétodo que incluyó revisión sistemática de literatura (2018–2024), análisis comparado de marcos regulatorios y estrategias nacionales, y un marco sociotécnico que integra capacidades estatales y economía política de la tecnología.Los resultados identifican un trilema de la IA pública basado en la tensión entre eficiencia, autonomía tecnológica y equidad, y tres configuraciones institucionales posibles: centralizada, federada y en red, según el nivel de madurez estatal. Se concluye que los modelos más sostenibles surgen en administraciones con sólidas capacidades burocráticas y participación ciudadana activa. La adopción de IA redefine la legitimidad pública, desplazando la confianza desde la imparcialidad del funcionario hacia la opacidad algorítmica, lo que puede perpetuar desigualdades estructurales. Por ello, la implementación de IA requiere mecanismos de rendición de cuentas algorítmica y una gobernanza democrática capaz de equilibrar innovación tecnológica, control ciudadano y justicia social. En síntesis, la IA pública latinoamericana demanda fortalecer capacidades estatales, marcos regulatorios inclusivos y procesos participativos que garanticen eficiencia con equidad y soberanía tecnológica.Artificial Intelligence (AI) is transforming public ad-ministration worldwide by optimizing decision-ma-king and management processes. However, in Latin America, it faces challenges related to digital divi-des, ethical dilemmas, and regulatory weaknesses. This study analyzes theoretical approaches and practical experiences of AI integration in the public sectors of Brazil, Colombia, Mexico, Chile, and Uru-guay, proposing a context-specific model of algo-rithmic governance for the region. A multimethod design was applied, including a systematic litera-ture review (2018–2024), a comparative analysis of regulatory frameworks and national AI strategies, and a sociotechnical framework that integrates state capacities and the political economy of technology.The findings identify a “public AI trilemma” arising from the tension among efficiency, technological autonomy, and equity, along with three possible institutional configurations—centralized, federa-ted, and networked—depending on each state’s level of maturity. The study concludes that the most sustainable models emerge in administra-tions with robust bureaucratic capacities and active citizen participation. The adoption of AI redefines public legitimacy, shifting trust from bureaucra-tic impartiality toward algorithmic opacity, which may reinforce structural inequalities. Therefore, AI implementation requires algorithmic accoun-tability mechanisms and democratic governance capable of balancing technological innovation, ci-tizen oversight, and social justice. Public sector AI in Latin America demands strengthening sta-te capacities, inclusive regulatory frameworks, and participatory processes that ensure efficiency alongside equity and technological sovereignty