Consideraciones para los Agentes Digitales – AD Públicos

Continuemos hablando de la inteligencia artificial generativa – IA Gen. Ahora, enfoquémonos en las empresas del sector público. Las automatizaciones que requieren deben apoyarse en la IA Gen, RAG y Agentic. ¿Cómo debería de ser el diseño de los agentes digitales públicos – ADPs?. ¿Cuáles son sus particularidades?. ¿Cuáles son las consideraciones a tener en cuenta para la implementación de ADPs?.

Esta y muchas otras preguntas han surgido para la aplicación de la – IA Gen en el sector público. En particular, las organizaciones y compañías de este sector requieren mejorar su productividad apalancadas en las tecnologías emergentes. Los servicios al ciudadano son una pieza clave en la estrategia de estás compañías para cumplir con los Objetivos de Desarrollo Sostenible – ODS. El balance entre usabilidad, transparencia, seguridad, disponibilidad e integridad aseguran la confianza en los ADPs y las compañías prestadoras de servicios públicos.

Los ciudadanos tienen consciencia de los beneficios que pueden obtener de los ADPs. La principal razón es que ya están viviendo los beneficios en AD de empresas del sector privado: bancos, hospitales, supermercados, e-commerce, etc. La era de la inteligencia digital permite avanzar considerablemente en las mejoras de la calidad de los servicios en todos los ecosistemas. Por lo tanto, se precisa tener un marco de referencia en el sector público. Dicho marco debe nivelar y aprovechar de la mejor forma la IA Gen.. No obstante, los procesos que subyacen a su uso requieren también de una transformación. La IA Gen debe actuar sobre procesos y flujos de información adecuados para que su impacto social sea el requerido. Por lo cual, algunos de estos procesos deben pasar por una reingeniería beneficiando así los servicios a través de la IA Gen.

Los países que han definido una estrategia de transformación y evolución digital para los servicios del gobierno están combinando sus políticas de infraestructura digital con la IA Gen.. En consecuencia, los ADPs tienen una mejor calidad en la entrega del servicio. Por otro lado, se alcanza la democracia en el uso de la tecnología IA Gen.. Como referimos es importante tener en cuenta la infraestructura digital pública dentro de las consideraciones para los Agentes Digitales – AD Públicos.

La infraestructura tiene que ver con: 1) la gestión digital de la identidad. 2) los ecosistemas de pagos digitales. 3) los datos abiertos. 4) el cumplimiento de los ODS. Por lo tanto, la flexibilidad y escalabilidad son atributos vitales para para el desarrollo de los AD Públicos. Adicionalmente, la observabilidad (monitoreo y seguimiento) es fundamental para conocer el comportamiento y desempeño de los agentes digitales. Por lo cual, la retroalimentación de la ciudadanía es una pieza importante en la evolución del ecosistema digital.

Los ADP deben encontrar continuamente la forma de estar alineados y sincronizados con las iniciativas y proyectos de las ciudades, territorios e industrias inteligentes. Así las cosas, se precisa tener un gobierno bien estructurado para la estrategia tecnológica y digital. Dicho gobierno debe contemplar: 1) la gestión de los interesados. 2) el diseño de políticas y normas. 3) la definición de la arquitectura de referencia. 4) responsable y estructura de la IA. Por otro lado, la construcción de bloques modulares habilita la reutilización de los ADPs. Es preciso considerar que el punto de partida son todos los requerimientos de los usuarios, ciudadanos y demás interesados. Por lo anterior, es importante estar en permanente contacto con los interesados y obtener el consentimiento informado en los casos en que sea necesario. En consecuencia, el funcionamiento autónomo de los ADP estará asegurado.

La privacidad de los datos debe estar asegurada en todo momento. El gobierno de los datos y ADPs debe contemplar principios mínimos para el aseguramiento de la protección de datos y el cumplimiento con la regulación. La recolección de la información se debe realizar bajo los mayores estándares de seguridad. Por lo cual, los datos personales deben usarse solo para los propósitos permitidos por la ley. La colaboración y la apertura a través de estándares compartidos ayudará en el la rápida propagación del conocimiento. Por lo anterior, también se garantiza una adopción y apropiación oportuna y efectiva de la IA Gen en el sector público. El desarrollo, los componentes y los modelos de IA deben ser abiertos, compartidos y aceptados por todos los interesados.

Por otra parte, la interoperabilidad debe garantizarse de manera tal que evolucionen naturalmente los ecosistemas. Los agentes digitales, la infraestructura y los sistemas legados deben convivir y trabajar en forma integral. Para lo cual se requiere la definición, aceptación e implementación de estándares, protocolos y APIs. A continuación algunas de las consideraciones a tener en cuenta para el diseño e implementación de tanto del modelo como del ADPs:

1. Selección del modelo base. De preferencia se sugiere iniciar con un modelos de lenguaje pequeño (SLM) de código abierto. Estos modelos de IA son capaces de procesar, comprender y generar contenido de lenguaje natural. Por otro lado, los SMLs proveen capacidades especializadas. Son fuertes en las interfaces con los usuarios. Adicionalmente, ayudan en la coordinación transversal de los esfuerzos de las empresas del sector público. Los SMLs pueden ser entrenados y afinados partiendo de las grandes bases de datos de las empresas del gobierno. Se puede iniciar con documentos de leyes, estatutos, políticas, normas, reglas, regulaciones y procedimientos.
2. Arquitectura federada en los modelos. Es posible el uso de modelos SMLs especializados para funciones o dominios. 1) desarrollo económico. 2) Regulación. 3) Impuestos. 4) Bienestar de los ciudadanos. 5) Salud de los ciudadanos. 6) Educación. 7) Agricultura. 8) Producción, manufactura e infraestructura. El entrenamiento y afinamiento de los ADP debe hacerse por dominio y subdominio. Los SMLs deben administrar, gestionar, orquestar y potenciar todos los ADP en cada dominio de su especialidad.
3. Integración, Seguridad y Privacidad. Los modelos SMLs deben garantizar la integración con aplicaciones y sistemas legados desde un inicio. El nivel central de gestión de los modelos debe contemplar las definición de integración. La seguridad y privacidad también debe manejarse en forma federada desde este nivel central.
4. Pruebas y gestión de calidad de los ADPs. Los ambientes de pruebas deberán gestionarse en forma centralizada. Es así como se asegura la integridad y el cumplimiento de la arquitectura. Los ADPs deben validarse desde cuatro perspectivas: funcionalidad, aspectos técnicos, cumplimiento de regulación y control y mitigación de riesgos. Por lo tanto, se fortalece la confianza de los usuarios y se garantiza la calidad de los ADPs y sus resultados.
5. Base de datos de conocimiento – BDC. Los modelos, herramientas, técnicas y metodologías deben estar al alcance de todos los interesados. La BDC debe convertirse también en una fuente abierta que habilita la colaboración y la participación de todos.
6. Especialización de los ADPs. Los ADPs deben diseñarse e implementarse con base en su dominio de especialidad. En consecuencia, deberán tener en cuenta las consideraciones funcionales de cada dominio. Los procesos, subprocesos y procedimientos de cada subdominio son el marco de referencia para su especialidad. Sin embargo, es fundamental lograr el balance costo-beneficio-riesgo en su implementación.
7. Autonomía y casos de uso: los ADPs pueden escalar excepciones al no cumplir con las políticas o reglas definida desde el diseño del ADP. Los casos de uso ayudan a definir el proceso de entrenamiento y afinamiento del modelo y el diseño del ADP.
8. Interface de lenguaje local. Las capacidades cognitivas en lenguaje local es el beneficio más importante de la IA Gen a capitalizar en la implementación de los ADPs para la entrega de los servicios públicos.

Para finalizar, es importante mencionar y considerar que el ecosistema de los ADPs deben representar fielmente el ecosistema del sector público que sirven y atienden. La participación multidisciplinaria de todos los interesados es la clave del éxito en el diseño e implementación tanto de los modelos como de los ADPs. Los equipo deberán estar conformados por expertos de todas las unidades: 1) la administración pública. 2) el gobierno digital,. 3) mejoramiento continuo y automatización. 4) atención al ciudadano. 5) regulación, cumplimiento y jurídico. 6) gestión de riesgos. 7) tecnología.

Desde niik estamos adquiriendo todo el conocimiento necesario para ayudar a las organizaciones del sector público en su estrategia de adopción de la IA Gen. Por lo anterior, uno de los primeros pasos que queremos acompañar en niik es el diseño e implementación de Agentes Digitales Públicos – ADPs. Conocer el funcionamiento de los modelos de IA Gen es clave para el diseño del ADP.

niik está desarrollando capacidades para que el sector público capitalice los beneficios de los ADPs. De esta forma, los ciudadanos pueden acceder a los servicios públicos mediante alertas y acciones oportunas. Por otro lado, los ADPs pueden entregar un soporte dinámico al negocio para aprobaciones y autorizaciones mediante proceso y flujos de información automatizados. Nuestros niikers estarán siempre atentos a colaborar en los proyectos que las organizaciones del sector público requieran para la implementación de ADPs.

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Fuentes: Los Agentes Digitales Públicos. ETCIO. 03-11-2025.