Panorama de la Inteligencia Artificial en el Sector Público de América Latina

El Informe de los Repositorios 2.0 del proyecto de  reúne los hallazgos más recientes sobre el uso y la regulación de la inteligencia artificial (IA) en el sector público de América Latina y el Caribe, así como el despliegue de sistemas de toma automatizada de decisiones en Colombia.

1.Repositorio de sistemas de Inteligencia Artificial en América Latina y el Caribe

Este repositorio documenta 772 sistemas de IA en 25 países y territorios de la región. Colombia (259), Brasil (122) y México (109) concentran el 63% del total, lo que muestra una adopción creciente pero desigual.

El 70% de los sistemas está en funcionamiento y el 13% en fase piloto. Entre los 730 activos, el 68% corresponde a entidades del poder ejecutivo, 13% a órganos autónomos, 10% a instituciones educativas o empresas estatales, 7% a la rama judicial y 2% al legislativo. Las funciones más comunes son reconocimiento (537 sistemas), predicción (327) y detección de eventos (310). En cuanto a aportes gubernamentales, el 41% contribuye al cumplimiento de la ley, el 25% a servicios públicos y participación y el 19% al análisis de políticas públicas.

Respecto a los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), las principales contribuciones se concentran en industria, innovación e infraestructura (ODS 9), salud y bienestar (ODS 3) y alianzas (ODS 17). Predominan las interacciones entre entidades públicas (540 casos), seguidas de interacciones con la ciudadanía (256). Además, el 54% de los sistemas utiliza datos personales, lo que plantea retos de privacidad.

En el caso de Perú, se registran 39 sistemas de IA, de los cuales 34 están en ejecución o pilotaje. El 79,4% es implementado por el poder ejecutivo, especialmente en asuntos económicos, servicios públicos generales y salud. El 62% opera con datos personales y la mayoría de interacciones son entre instituciones públicas. Los principales aportes se concentran en salud, gestión gubernamental y seguridad ciudadana.

2.Repositorio sobre regulación de Inteligencia Artificial en América Latina y el Caribe

Este repositorio identifica 572 instrumentos regulatorios en 20 países y territorios, tanto en el nivel nacional como subnacional. Incluye leyes, proyectos de ley, decretos, resoluciones y otros actos administrativos. La versión más reciente incorporó 232 nuevos instrumentos y añadió variables sobre inicio y fin de vigencia, así como la categoría “centralidad regulatoria de la IA”, que distingue si la regulación se centra de forma principal (central), complementaria o incidental en la IA.

Los países con más instrumentos son Brasil (203), México (103), Argentina (74), Colombia (63) y Perú (38), que concentran más del 84% del total. Desde 2023 se observa un aumento notable de iniciativas regulatorias, en paralelo al auge de la IA generativa.

La mayoría de los instrumentos son proyectos de ley (472, equivalentes al 82,5%). También se registran 21 leyes aprobadas, 18 decretos, 18 resoluciones y otros actos administrativos. En cuanto a la centralidad, el 61,7% de los instrumentos se enfocan de manera central en la IA, el 21,9% lo hacen de manera complementaria y el 16,4% de manera incidental

En Colombia se han identificado 63 instrumentos regulatorios. La mayoría son proyectos de ley (42) y solo un 31,7% ha sido aprobado. Más del 67% no ha alcanzado vigencia jurídica, lo que muestra que el marco normativo aún está en construcción. Predominan los instrumentos de carácter incidental (49,2%).

3.Repositorio de sistemas de toma automatizada de decisiones en Colombia

El tercer repositorio registra 400 sistemas de toma automatizada de decisiones (SDA) en el sector público colombiano, de los cuales 355 están activos. El despliegue muestra cinco etapas: actividad mínima antes de 2016, crecimiento moderado (2017–2019), expansión acelerada (2020–2022, con un promedio de 55 sistemas por año), desaceleración (2023–2024) y proyección de recuperación en 2025.

El 59% de los SDA corresponde al poder ejecutivo y el 29% a instituciones educativas y empresas estatales. El 65% funciona a nivel nacional y el 35% en el subnacional, con Bogotá en primer lugar. En cuanto a tecnología, el 63% se basa en IA y el 37% en automatización robótica de procesos. Las funciones principales son reconocimiento, soporte de interacción humano-máquina y detección de eventos.

Los aportes se concentran en asuntos económicos (30%), servicios públicos generales (16%) y educación (12%). En términos de ODS, destacan industria e innovación (ODS 9) y paz, justicia e instituciones sólidas (ODS 16). Las interacciones predominantes son entre entidades gubernamentales (66%) y entre gobierno y ciudadanía (40%). El 69% de los sistemas procesa datos personales, pero la transparencia es limitada: solo el 13% reporta fuentes de financiamiento, el 28% montos de inversión y el 23% resultados obtenidos.

La evaluación utiliza fuentes administrativas provistas por el Ministerio de Educación del Perú, incluyendo: – Encuestas de clima escolar en secundaria. – Portal de denuncias de violencia escolar. – Registros de matrícula, admisiones universitarias y pruebas estandarizadas. – Información de recursos humanos de docentes y directivos. Todos los datos se entregan anonimizados, sin acceso a identificadores individuales.