Aunque los habilitadores claves para la adopción de la IA en el sector público están alcanzando la madurez, las capacidades de ejecución siguen siendo desiguales. Los gobiernos están dando pasos importantes para mejorar las competencias de los servidores públicos, pero hay margen de crecimiento en el uso de la IA para fines específicos. Y aunque la mayoría de los países financia iniciativas de IA, el apoyo a la contratación no alcanza el mismo desarrollo. Las capacidades de computación en la nube para la IA también se están consolidando, pero otras formas de infraestructura digital están menos desarrolladas. Una gobernanza sólida es la piedra angular de una adopción exitosa de la IA en el gobierno, y la mayoría de los países cuenta con órganos de supervisión o consultivos, pero su actividad se centra en la orientación más que en la exigencia de cumplimiento. Del mismo modo, la mayoría de los países se compromete con la transparencia algorítmica, pero pocos cuentan con estándares formales o registros abiertos de algoritmos. Además, la escasez de repositorios internos de casos de uso de IA limita la transparencia y la gobernanza. Las dificultades para medir el impacto de la IA limitan la toma de decisiones y contribuyen a la proliferación de pilotos con escaso potencial de escalamiento. Si bien la participación de las partes interesadas en torno a las estrategias es, en general, sólida, la participación sostenida, de los usuarios y a nivel transfronterizo, siguen siendo limitadas.
Perspectivas del gobierno digital 2026
Resumen
El uso de la inteligencia artificial (IA) en el gobierno se está extendiendo, pero no de manera uniforme. La IA ya se utiliza en al menos una función gubernamental seleccionada en 35 de los 36 países de la OCDE (97%), con la mayor adopción en los procesos internos y los servicios públicos. Su uso en la formulación de políticas y la supervisión sigue siendo más limitado, lo que refleja aplicaciones de mayor trascendencia y requisitos más exigentes en materia de calidad de los datos, transparencia y aseguramiento.
Los marcos de gobernanza de la IA en el gobierno están cada vez más extendidos, pero las condiciones habilitantes siguen siendo desiguales. Casi todos los países de la OCDE cuentan con una estrategia de IA en el gobierno y 30 de los 36 países (83%) tienen al menos una institución responsable de la gobernanza de la IA en el sector público. Sin embargo, las condiciones prácticas para escalar la IA, incluidas la gobernanza de datos, la infraestructura, las competencias y la capacidad organizacional, siguen siendo desiguales entre países.
Los esfuerzos en materia de competencias en IA se amplían, pero la capacitación específica por actividad está rezagada. En la OCDE, 32 de los 36 países (89%) informan contar con programas de capacitación para apoyar la IA en el gobierno. Sin embargo, son menos los que ofrecen capacitación sobre el uso de la IA en los servicios públicos o en la formulación de políticas (13 de 36 países, es decir, el 36%, en cada caso), lo que sugiere que la capacidad general mejora más rápido que la preparación específica para cada función.
El financiamiento avanza más rápido que la preparación para la contratación. La mayoría de los países de la OCDE financia iniciativas de IA, pero solo 21 de los 36 países (58%) ofrecen apoyo central para la contratación de bienes y servicios de IA. Por lo tanto, los gobiernos necesitan capacidades más sólidas para gestionar la dependencia de proveedores, la rendición de cuentas, la transparencia, los derechos sobre los datos y los riesgos a lo largo del ciclo de vida.
Las salvaguardas se amplían, pero los controles operativos se rezagan. Todos los países de la OCDE cuentan con al menos una forma de salvaguarda, pero solo 14 de los 36 países (39%) exigen evaluaciones de riesgos previas al despliegue, 12 de 36 (33%) cuentan con comités internos de revisión y 11 de 36 (31%) realizan auditorías posteriores al despliegue. La transparencia también es débil: solo 11 de los 36 países (31%) tienen un estándar formal y 6 de 36 (17%) cuentan con un registro abierto de algoritmos.
La evidencia y la retroalimentación de los usuarios siguen siendo limitadas. Solo 10 de los 36 países de la OCDE (28%) informan alguna medición del impacto financiero o no financiero de los casos de uso de la IA en el gobierno, aunque la mitad afirma que sus decisiones de adopción se basan en evidencia sobre posibles ganancias de eficiencia o ahorros de costos. La participación es sólida en la elaboración de las estrategias, pero mucho más débil en la implementación: solo 15 de los 36 países (42%) involucran a los usuarios de los servicios y 8 de 36 (22%) cuentan con mecanismos de retroalimentación o de reclamos ciudadanos.
La inteligencia artificial (IA) es una de las fuerzas más transformadoras del siglo XXI y se ha convertido en un componente crítico del panorama del gobierno digital. En los países de la OCDE, se ha demostrado que el uso de la IA en el gobierno mejora la productividad gubernamental (eficiencia y eficacia), favorece servicios más proactivos y centrados en las personas, y fortalece la capacidad de respuesta y la rendición de cuentas.1 A medida que los gobiernos enfrentan retos de política cada vez más complejos, la IA puede desempeñar un papel central en la mejora de la toma de decisiones, la automatización de procesos rutinarios y el escalamiento de servicios integrados.
Aprovechar los beneficios de la IA depende de la solidez y la resiliencia de los sistemas digitales subyacentes y de los ecosistemas que los rodean. Como se destacó en los capítulos anteriores, la adopción de la IA es tan sólida como las bases sobre las que se apoya, entre ellas datos de alta calidad e interoperables, una infraestructura pública digital (DPI) coherente, modelos de inversión y contratación adaptables, y una fuerza laboral del sector público con las competencias necesarias para desarrollar, gobernar y supervisar la IA. Cuando estas bases son débiles o están fragmentadas, la IA no puede escalar de manera eficaz y podría amplificar los riesgos en lugar de mitigarlos.
Por lo tanto, gestionar los riesgos de la IA es parte integral del avance hacia una transformación digital confiable y resiliente. Los gobiernos deben mitigar los riesgos éticos que pueden generar resultados adversos y vulneraciones de derechos, los riesgos operativos que erosionan la confianza, los riesgos de exclusión que amplían las brechas digitales y la resistencia de la ciudadanía al uso de la IA por parte de los gobiernos. No adoptar la IA también supone un riesgo: puede conducir a la pérdida de oportunidades para mejorar los servicios, aumentar la eficiencia y fortalecer la formulación de políticas basada en evidencia.
Sin embargo, los gobiernos enfrentan retos de implementación, como la escasez de competencias, los sistemas heredados obsoletos, una gobernanza de datos inadecuada y marcos de inversión fragmentados. Las administraciones públicas también deben impulsar la IA de manera que refuerce el interés público, respete los derechos y asegure beneficios para la sociedad, a fin de distinguir el uso gubernamental de la IA de los incentivos del sector privado.
El reporte de la OCDE Gobernar con la inteligencia artificial: Panorama actual y hoja de ruta en las funciones centrales de gobierno destaca que avanzar en la IA en el gobierno requiere un enfoque estructurado e integral. El Marco de la OCDE para una IA confiable en el sector público (Figura 4.1) ofrece una hoja de ruta para ayudar a los gobiernos a alinear sus iniciativas con los Principios de IA de la OCDE (2024[1]). El Marco organiza actividades específicas en torno a tres pilares: 1) habilitadores para facilitar la adopción; 2) salvaguardas para orientar un uso confiable; y 3) enfoques de participación para configurar una adopción centrada en el usuario y responsiva.
Fuente: (OCDE, 2025[2]).
En la OCDE, la madurez de la IA en el gobierno sigue mejorando, lo que refleja los esfuerzos por desarrollar los habilitadores, las salvaguardas y los mecanismos de transparencia necesarios para una adopción responsable de la IA. El componente de madurez de la IA del Índice de Gobierno Digital (DGI) de la OCDE evalúa en qué medida los gobiernos centrales están preparados para utilizar la IA de manera estratégica y responsable. Este componente asigna puntajes a preguntas de la Encuesta de la OCDE sobre Gobierno Digital 3.0 que abarcan habilitadores como las estrategias nacionales de IA en el gobierno y la apertura de la participación en su diseño, salvaguardas como los órganos de supervisión y los consejos consultivos de ética, la transparencia en el uso de algoritmos y el grado en que la IA se utiliza en las operaciones gubernamentales, la formulación de políticas y los servicios públicos. Para complementar estos indicadores, la Encuesta incluye un Anexo de IA independiente con preguntas cualitativas que sustentan el análisis de este capítulo. Las respuestas al Anexo no se puntuaron para el DGI 2025, pero aportan evidencia contextual y ejemplos ilustrativos (véase el anexo metodológico). En el DGI 2025 no se dispone de datos para Alemania ni Estados Unidos, ya que no participaron en la Encuesta.
Entre 2023 y 2025, la mayoría de los países de la OCDE mejoró o mantuvo su madurez de la IA en el gobierno. Corea, Estonia, Francia y el Reino Unido siguen teniendo un desempeño sistemáticamente alto, gracias a la consolidación de órganos de supervisión ética o regulatoria y a la implementación o el fortalecimiento de mecanismos de transparencia, en particular instrumentos de transparencia algorítmica. Francia se destaca por contar con todos los elementos medidos en el componente de madurez de la IA. Bélgica, Israel, Letonia, Noruega y Portugal lograron avances significativos con respecto a los niveles de 2023, principalmente mediante la adopción de nuevas estrategias, la ampliación del uso de la IA y enfoques de participación más abiertos. Muchos otros países registraron mejoras menores, y algunos experimentaron retrocesos, lo que indica que mantener el impulso en la implementación es tan importante como introducir nuevos instrumentos.
De cara al futuro, los miembros de la Unión Europea (UE) podrían estar en condiciones de avanzar aún más a medida que entren en vigor los requisitos del Reglamento de IA de la UE (2024[3]). Aunque el Reglamento se adoptó en 2024, muchas disposiciones pertinentes para el DGI, como las relativas a los mecanismos de transparencia algorítmica, aún no eran aplicables durante el período de análisis del DGI 2025. Si bien un pequeño número de miembros de la UE adoptó medidas proactivas y anticipadas para su cumplimiento, la mayoría aún no había implementado las obligaciones del Reglamento en el momento de la medición. Esto sugiere un probable aumento futuro de los puntajes de madurez a medida que los países alineen sus prácticas con los requisitos venideros.
En conjunto, estos avances ponen de relieve que los países de la OCDE avanzan de manera constante en la construcción de las bases para un uso confiable y estratégico de la IA. Sin embargo, también refuerzan un tema recurrente del informe: los instrumentos de gobernanza deben implementarse activamente, mantenerse de forma continua e integrarse en la toma de decisiones cotidiana para generar mejoras sostenidas en la madurez de la IA y la resiliencia digital.
La adopción de la IA en el gobierno se ha ampliado considerablemente, en particular en los procesos internos, pero sigue siendo desigual entre las distintas actividades gubernamentales. El período de análisis del DGI 2025 coincidió con un auge del interés por la IA, impulsado por los rápidos avances de la IA generativa. Durante este período, la proporción de países de la OCDE que utiliza la IA en los procesos internos aumentó de 23 de los 33 países medidos (70%) en 2023 a 31 de 36 (86%) en 2025, y la adopción en los servicios públicos aumentó de 22 de 33 países (67%) a 27 de 36 (75%) (Figura 4.2). Sin embargo, la adopción sigue siendo más limitada en las actividades de formulación de políticas y rendición de cuentas. Solo 13 de los 36 países de la OCDE (36%) informan utilizar la IA para apoyar la formulación de políticas (frente a 11 de 33 países, es decir, el 33%, en 2023), y 12 de los 36 países (33%) han utilizado la IA para fortalecer la supervisión y la rendición de cuentas.
En cierta medida, los avances observados en los procesos internos y los servicios públicos reflejan la relativa facilidad de aplicar la IA a tareas administrativas estructuradas, como la clasificación de documentos y la optimización de flujos de trabajo, en comparación con las actividades de formulación de políticas y rendición de cuentas, que pueden ser de mayor trascendencia, implicar juicios más discutibles y, a menudo, tener requisitos de gobernanza y de datos más complejos. De manera más amplia, la adopción desigual entre las actividades gubernamentales refleja limitaciones que varían según el tipo de actividad, como la escasez de competencias, los sistemas informáticos heredados y las dificultades para acceder a datos de alta calidad y compartirlos, además de mayores requisitos de privacidad, transparencia y representatividad, que pueden ser más exigentes en los contextos de política y supervisión.
Como resultado, el uso de la IA en las actividades de formulación de políticas y rendición de cuentas suele ser más acotado y prudente, y depende de datos más completos e integrados y de mecanismos de aseguramiento y supervisión más sólidos que muchas aplicaciones administrativas. Además, estas condiciones siguen siendo desiguales entre países (capítulo 2).
En general, este reporte muestra que el uso de la IA se amplía con mayor rapidez donde las bases son sólidas, y más lentamente donde los riesgos, las brechas de datos o las limitaciones de gobernanza son mayores. Esto coincide con otros trabajos de la OCDE específicos sobre la IA en el gobierno (2025[2]), que constataron que la adopción tiende a ser más rápida donde hay datos disponibles y los procesos están más estandarizados, y más lenta donde los sistemas heredados, las brechas de competencias y los mayores requisitos de privacidad, transparencia y representatividad elevan el nivel de exigencia para el despliegue.
Aun así, el uso de la IA es prácticamente universal en el área de la OCDE: 35 de los 36 países de la OCDE (97%) y tres de los seis países candidatos a la adhesión (50%) utilizan la IA en al menos una de estas actividades. Siete países de la OCDE (Chile, Corea, Estonia, Francia, Letonia, Luxemburgo y Noruega) utilizan la IA en las cuatro áreas, mientras que ningún país candidato a la adhesión ha alcanzado esa amplitud.
El Recuadro 4.1 presenta ejemplos destacados de la IA aplicada en los países de la OCDE, incluidos casos que ilustran cómo los países pasan de la experimentación al despliegue operativo. En el informe de la OCDE (2025[2]) Gobernar con la IA se documentan ejemplos adicionales posteriores al período de análisis 2023/24, que también figuran en el Navegador de Políticas de OECD.AI,2 lo que pone de relieve el rápido ritmo de cambio en este ámbito.
Porcentaje de países de la OCDE que utilizan la IA en el sector público, por área de política, 2023 y 2025
Nota: La supervisión y la rendición de cuentas en el sector público no se midieron en la encuesta de 2023, por lo que no es posible realizar comparaciones. Los países candidatos a la adhesión informan las siguientes tasas de uso: procesos internos (25%); servicios públicos (38%); formulación de políticas (0%); supervisión y rendición de cuentas (17%). No se dispone de datos de 2025 para Alemania ni Estados Unidos. No se dispone de datos de 2023 para Alemania, Bulgaria, Estados Unidos, Grecia, Indonesia, la República Eslovaca, Suiza ni Tailandia. Los datos de Indonesia y Tailandia abarcan del 1 de enero de 2022 al 31 de diciembre de 2023, y el área de supervisión y rendición de cuentas no incluye datos de estos países. Véase Tabla del anexo 4.A.1 para consultar los datos completos de los países de la OCDE y de los países candidatos a la adhesión.
Fuente: OCDE (2025), Encuesta sobre Gobierno Digital 3.0.
La IA demuestra cada vez más su pertinencia para diversas actividades gubernamentales, entre ellas:
Procesos internos, como el Sistema de Asistencia e-RFP de Corea, que combina varios tipos de IA, incluida la IA generativa, para redactar solicitudes de propuestas y asegurar el cumplimiento de la normativa. El sistema ofrece un repositorio de datos de contrataciones públicas anteriores para informar a los funcionarios gubernamentales. Su adopción ha permitido reducir en un 70% el tiempo de preparación de documentos en comparación con los enfoques tradicionales y lograr un 99.9% de cumplimiento de la normativa de contratación.
Servicios públicos, como el chatbot de IA Askur de Islandia, que ayuda a la ciudadanía a acceder a información y a realizar trámites en el portal central del gobierno. Askur atiende el 90% de la correspondencia ciudadana, lo que reduce considerablemente las llamadas telefónicas y los correos electrónicos dirigidos a los centros de atención.
Formulación de políticas, como Parlex, del Reino Unido, un asistente de investigación sobre información parlamentaria. Puede encontrar y analizar rápidamente las intervenciones clave de los miembros del parlamento, las preguntas parlamentarias y las audiencias de las comisiones. Parlex ayuda a incorporar directamente las opiniones de los parlamentarios en el proceso de formulación de políticas, a preparar mejor a los ministros y a perfeccionar las políticas antes de su presentación.
Supervisión y rendición de cuentas, como el sistema Alice de Brasil, que analiza de forma continua las actividades de contratación pública para detectar posibles riesgos de fraude, errores e ineficiencias, y facilita las intervenciones cuando se detectan. En 2023, analizó casi 191 000 adquisiciones y dio lugar a 203 auditorías relativas a contratos por un valor equivalente a 4 150 millones de euros. El sistema también permitió reducir el tiempo de tramitación de las auditorías de 400 días a 8 días.
Si bien el uso de la IA generativa en el gobierno se está ampliando, sigue siendo menos frecuente que el uso de sistemas de IA y de aprendizaje automático (ML) en general. Esto concuerda con los hallazgos de la OCDE (2025[2]) y de la Comisión Europea (CE) (2025[9]), que muestran niveles desiguales de preparación para los sistemas de IA generativa y de uso de estos sistemas en los gobiernos de los distintos países. A pesar de estos retos, el 64% de los países de la OCDE y el 50% de los países candidatos a la adhesión utilizan sistemas de IA generativa para al menos un fin.
En los países de la OCDE, el uso de la IA generativa tiende a concentrarse en aplicaciones de menor riesgo que mejoran la productividad, más que en contextos operativos de alta trascendencia. Entre los usos más comunes figuran: apoyar a los servidores públicos en sus funciones (20 de 36 países, es decir, el 56%), por ejemplo, mediante asistencia en la redacción, búsqueda y recuperación de conocimiento o apoyo conversacional; generar informes o resúmenes automatizados para orientar la toma de decisiones (15 de 36 países, es decir, el 42%); crear contenidos para la participación ciudadana (15 de 36, es decir, el 42%), como respuestas a consultas y textos de boletines; redactar documentos de política o ayudar a elaborarlos (13 de 36, es decir, el 36%); y apoyar el diseño y la prestación de servicios públicos (13 de 36, es decir, el 36%), con mayor frecuencia en las fases iniciales de ideación, investigación de usuarios o desarrollo de prototipos.
Estos usos reflejan un enfoque prudente que prioriza la productividad interna y el refuerzo del trabajo humano por sobre los procesos o la toma de decisiones totalmente automatizados. También ilustran la dependencia de productos comerciales de IA generativa como Microsoft Copilot, ChatGPT de OpenAI o Le Chat de Mistral, y de sistemas preentrenados de código abierto o de pesos abiertos alojados por los propios gobiernos, como los modelos Llama de Meta. Los sistemas de pesos abiertos ponen a disposición de terceros los parámetros entrenados de un modelo («pesos») para que puedan ejecutarlo y ajustarlo, aunque los datos de entrenamiento y el proceso completo de desarrollo no se compartan abiertamente (OCDE, 2025[10]). Los gobiernos pueden preferir los sistemas de pesos abiertos porque pueden desplegarse en entornos controlados, lo que ofrece un mayor control sobre el tratamiento y la seguridad de los datos, más margen para adaptarlos a las lenguas y los procedimientos locales y una menor dependencia de un único proveedor.
Cabe destacar que ningún miembro de la OCDE ni país candidato a la adhesión impone una prohibición general del uso de sistemas de IA generativa en el gobierno, aunque algunos restringen el uso de sistemas específicos, como DeepSeek y otras herramientas de alto riesgo o no verificadas. Esto refuerza una tendencia más amplia observada a lo largo de este capítulo: los gobiernos están en general abiertos a explorar la IA generativa, pero su adopción sigue siendo mesurada y sensible al riesgo, condicionada por las preocupaciones en materia de seguridad, protección de datos, aseguramiento de la calidad y confianza pública.
Los habilitadores son los elementos fundamentales necesarios para una implementación confiable y escalable de la IA en el gobierno. La OCDE identifica siete habilitadores: la gobernanza; los datos (incluidos los datos abiertos gubernamentales); la infraestructura digital; las competencias y el talento; la inversión en IA; la contratación pública; y las alianzas con actores no gubernamentales (2025[2]). Varios de ellos, en particular los datos, la infraestructura, la inversión y las alianzas, no son específicos de la IA, sino condiciones estructurales que sustentan toda la transformación digital. Como se destacó en los capítulos anteriores, estas bases son requisitos previos para la resiliencia digital, y su madurez desigual condiciona la capacidad de los gobiernos para adoptar la IA de manera segura, estratégica y a escala.
4.4.1. Una gobernanza sólida es la piedra angular de una adopción exitosa de la IA en el gobierno
Una gobernanza robusta es el principal habilitador de un uso confiable y eficaz de la IA en el gobierno. Hay dos componentes críticos: 1) una estrategia nacional de alto nivel que establezca los objetivos de la adopción de la IA en el gobierno; y 2) un enfoque de todo el gobierno para coordinar su implementación, que asegure la coherencia entre ministerios y establezca una rendición de cuentas clara por los resultados.
Casi todos los países de la OCDE cuentan con una estrategia de este tipo. Durante el período de análisis del DGI 2025, todos los miembros de la OCDE, salvo tres (Canadá, México y Suiza), contaban con una estrategia de IA en el gobierno. Para 2025, Canadá y Suiza habían publicado sus estrategias, lo que supone una pequeña mejora con respecto al DGI 2023. Entre los países candidatos a la adhesión, Argentina y Brasil también cuentan con estrategias nacionales.
Estas estrategias suelen hacer hincapié en una IA confiable y centrada en el ser humano, y destacan principios como la equidad, la rendición de cuentas, la robustez y la seguridad, en consonancia con los Principios de IA de la OCDE. A menudo sitúan al gobierno como banco de pruebas para la innovación y establecen prioridades que reflejan la agenda más amplia del gobierno digital. Entre las prioridades comunes figuran el desarrollo de infraestructura digital y de datos, el fortalecimiento de las competencias y las capacidades organizacionales del sector público, la creación de mecanismos específicos de coordinación y gobernanza, y la promoción de la experimentación mediante pilotos, entornos de prueba regulatorios y colaboración intersectorial.
Es importante destacar que la mayoría de los países designa instituciones para implementar estas estrategias. Según el DGI, 30 de los 36 países de la OCDE (83%) y cuatro de los seis países candidatos a la adhesión (67%) cuentan con al menos una institución pública responsable de la gobernanza del uso de la IA en el sector público (Figura 4.3). Estos organismos desempeñan funciones centrales en la definición de estándares, la supervisión ética, la orientación de las prácticas de contratación y de gestión de riesgos, y la traducción de las intenciones de alto nivel en decisiones operativas (Recuadro 4.2).
Tipo de institución o instituciones responsables de la gobernanza de la IA en el sector público, por país, 2025
Nota: No se dispone de datos para Alemania, Estados Unidos, Indonesia ni Tailandia. Los datos abarcan del 1 de enero de 2023 al 31 de diciembre de 2024.
Fuente: OCDE (2025), Encuesta sobre Gobierno Digital 3.0.
España
La Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA) es el organismo público responsable de asegurar el uso ético y seguro de la IA por parte de entidades públicas y privadas en España, en cumplimiento del requisito del Reglamento de IA de la UE relativo a las autoridades nacionales competentes. Esto incluye la elaboración de directrices y legislación sobre el uso de la IA en los servicios públicos, que aseguran que los servidores públicos estén suficientemente capacitados, que los derechos fundamentales de la ciudadanía estén suficientemente protegidos y que los proyectos cumplan la legislación nacional y de la UE en materia de gobernanza de datos, transparencia y robustez de los sistemas de IA.
Chequia
En Chequia, el Comité de IA actúa como órgano consultivo y de coordinación permanente. Su mandato es apoyar la implementación de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial 2030, que define la IA en la administración y los servicios públicos como una de sus siete áreas clave. El comité cumple esta función mediante la publicación de planes de acción actualizados periódicamente, que proponen proyectos y establecen indicadores clave de desempeño para distintos objetivos. Entre estos objetivos figuran ampliar el uso de la IA en el sector público y asegurar que los empleados del sector público conozcan las posibilidades y las limitaciones de la IA.
Fuente: (Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA), s.f.[11]; Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA), s.f.[12]; Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA), s.f.[13]; Ministry of Industry and Trade, Czech Republic, 2024[14])
4.4.2. Los gobiernos dan pasos importantes para mejorar las competencias de los servidores públicos, con margen de crecimiento en el uso de la IA para fines específicos
Los marcos sólidos de gobernanza de la IA deben ir acompañados de las competencias y la confianza de los servidores públicos que utilizan herramientas de IA en su trabajo diario. Si bien las estrategias y la coordinación central proporcionan una dirección esencial, son los servidores públicos de primera línea quienes, en última instancia, toman las decisiones sobre cómo se aplica, interpreta y supervisa la IA. En consonancia con los capítulos anteriores, la OCDE constata que las brechas de competencias siguen siendo el reto más común que obstaculiza una adopción exitosa de la IA en el gobierno (2025[2]).
Para cerrar estas brechas, 32 de los 36 países de la OCDE (89%) y tres de los seis países candidatos a la adhesión (50%) cuentan con programas de capacitación en diversas competencias necesarias para apoyar el desarrollo y el uso de la IA en el gobierno. Estos se centran con mayor frecuencia en el uso práctico y ético de las herramientas de IA (28 de 36, es decir, el 78%, y 22 de 36, es decir, el 61%, de los países de la OCDE, respectivamente) y en la privacidad y la seguridad de los datos (20 de 36 países, es decir, el 56%), con una oferta menor sobre el uso de la IA en los servicios públicos o en la formulación de políticas (13 de 36 países, es decir, el 36%, en cada caso) (Figura 4.4 y Recuadro 4.3).
Las iniciativas de capacitación suelen a menudo combinar una alfabetización básica amplia con una profundización específica por función:
Cursos básicos generales. Muchos países ofrecen cursos en línea de amplia disponibilidad, como el curso «Elements of AI», accesible a nivel mundial a través de los portales de aprendizaje de la función pública (por ejemplo, en Chequia, Luxemburgo y Noruega), o la formación general para la función pública francesa diseñada por el Campus Digital y accesible a través de la plataforma MENTOR, con el fin de generar una conciencia básica sobre las oportunidades y los riesgos.
Fundamentos adaptados al gobierno. Algunas administraciones ofrecen formación introductoria alineada con los marcos y orientaciones nacionales, como el curso «Fundamentos de la IA en el Gobierno» de Australia para el Servicio Público Australiano (APS, por sus siglas en inglés), que hace hincapié en un uso seguro y responsable conforme a los Principios de Ética de la IA de Australia.
Capacitación técnica especializada. Algunos programas se dirigen a capacidades y funciones específicas y pueden requerir una participación más prolongada o presencial, como el curso «Control de Seguridad de la IA» de la Agencia Coreana de Internet y Seguridad (KISA), sobre el monitoreo de la seguridad y la respuesta a los ataques basados en IA (con opciones presenciales extensas y opciones en línea más breves).
Muchas iniciativas se pusieron en marcha después de 2024, lo que ha ayudado a cerrar brechas en varios países y ha reforzado los esfuerzos de aquellos que ya contaban con una oferta:
el Plan de IA del APS de Australia, que establece expectativas de desarrollo obligatorio de capacidades y de apoyo a la capacitación para un uso seguro y responsable de las herramientas de IA generativa;
el diplomado en IA de Colombia para servidores públicos, de 80 horas, totalmente virtual y gratuito, impartido con la Universidad de Cartagena y diseñado para llegar a miles de funcionarios;
la alianza nacional de Costa Rica con la UNESCO para dotar a los servidores públicos de competencias en IA y transformación digital, que incluye un curso en línea sobre IA y transformación digital en el gobierno;
los nuevos paquetes de aprendizaje de la administración del Estado de Finlandia, que incluyen un currículo en video de «academia de IA» dentro de una oferta más amplia de competencias digitales;
la iniciativa de plataforma de capacitación en IA de Lituania para los empleados del sector público, con formación por etapas y materiales que abarcan el uso práctico, la privacidad, la ética y temas relacionados con el Reglamento de IA de la UE;
la iniciativa One Big Thing «IA para Todos» del Reino Unido, destinada a generar confianza y promover un uso responsable de la IA en toda la función pública.
El portal de capacitación en IA de Brasil para servidores públicos ofrece trayectorias de aprendizaje estructuradas y adaptadas a cinco perfiles profesionales (desde el personal de primera línea hasta los altos directivos), que abarcan la IA aplicada, la gobernanza de datos, la ética y la toma de decisiones estratégicas.
Fuente: (University of Helsinki and MinnaLearn, s.f.[15]; Australian Public Service Academy, s.f.[16]; Korea Internet & Security Agency (KISA), s.f.[17]; UK Cabinet Office, 2025[18]; Departamento de Finanzas de Australia, 2025[19]; Ministry of Information Technologies and Communications (MinTIC), 2025[20]; UNESCO, 2025[21]; Ministry of the Economy and Innovation, 2025[22])
Porcentaje de países de la OCDE que informan programas de capacitación para apoyar las competencias en IA, por tema, 2025
Nota: No se dispone de datos para Alemania ni Estados Unidos. Los datos abarcan del 1 de enero de 2023 al 31 de diciembre de 2024. Véase Tabla del anexo 4.A.2 para consultar los datos completos de los países de la OCDE y de los países candidatos a la adhesión.
Fuente: OCDE (2025), Encuesta sobre Gobierno Digital 3.0.
4.4.3. La mayoría de los países financia iniciativas de IA, pero el apoyo a la contratación está rezagado
Los recursos financieros son tan esenciales como las capacidades humanas para facilitar la adopción de la IA, pero los mecanismos de financiamiento suelen recibir una atención limitada en las estrategias nacionales de IA en el gobierno. Pese a ello, la mayoría de los países de la OCDE adopta medidas para dotar de recursos a las iniciativas gubernamentales de IA. Según el DGI 2025, 32 de los 36 países de la OCDE (89%) (todos excepto Costa Rica, Hungría, México y Suiza) y cuatro de los seis países candidatos a la adhesión (67%) (todos excepto Croacia y Rumania) cuentan con algún tipo de financiamiento para el desarrollo o el uso de sistemas de IA en el gobierno. Entre los países de la OCDE que informan contar con mecanismos de financiamiento para la IA, 15 de 32 (47%) disponen de financiamiento específico, mientras que 17 de 32 (53%) recurren a fuentes de financiamiento más amplias del gobierno digital.
Las inversiones adoptan diversas formas, como incubadoras del sector público, subvenciones específicas y programas de apoyo focalizados para desarrollar o probar sistemas de IA (Recuadro 4.4). Pese a sus distintos diseños institucionales, estos tres mecanismos canalizan el financiamiento hacia la experimentación y la ejecución prácticas de la IA, y no solo hacia la estrategia o la investigación. Están diseñados para reducir los obstáculos a la adopción temprana, disminuir los riesgos de la experimentación para los ministerios y organismos, acelerar las pruebas en condiciones reales y proporcionar un apoyo estructurado para el escalamiento. Esto indica una tendencia más amplia: los gobiernos consideran el financiamiento de la IA como una forma de convertir el interés institucional en una implementación tangible, especialmente dadas las limitaciones de los ciclos presupuestarios tradicionales.
Sin embargo, el financiamiento por sí solo es insuficiente si los gobiernos carecen de apoyo para la adquisición de tecnologías de IA. Solo 21 de los 36 países de la OCDE (58%) y ningún país candidato a la adhesión ofrecen apoyo del gobierno central para la contratación de bienes y servicios de IA. Dada la complejidad de los sistemas de IA y los retos inherentes a los procesos de contratación pública, estos niveles modestos de apoyo exigen medidas adicionales. Sin orientaciones sólidas de contratación, procedimientos de contratación de innovación y mecanismos compartidos como criterios estándar, marcos y cláusulas contractuales modelo, los gobiernos se exponen a la dependencia de proveedores, a una rendición de cuentas poco clara y a una transparencia limitada sobre el comportamiento y el desempeño de los sistemas. Los contratos también pueden no abordar adecuadamente los riesgos, las licencias, los derechos sobre los datos y la propiedad intelectual, la auditabilidad, el monitoreo o la gestión del ciclo de vida de los modelos y las condiciones de salida.
Por lo tanto, los gobiernos necesitan capacidades de contratación sólidas si quieren utilizar bien la IA. Adquirir sistemas de IA no consiste solo en elegir un proveedor. Requiere una comprensión técnica suficiente para definir lo que el sistema debe hacer, establecer salvaguardias claras y verificar si los proveedores tratan los datos de manera responsable, construyen modelos fiables, mantienen los sistemas seguros y generan resultados a lo largo del tiempo. Estas capacidades son esenciales si los gobiernos quieren ir más allá de los pequeños pilotos y utilizar la IA de manera segura, eficiente y responsiva a las necesidades de la ciudadanía.
Como se analizó en el capítulo 3, la capacidad de los gobiernos para relacionarse con actores no gubernamentales mediante la contratación pública, las alianzas público-privadas o los modelos de innovación colaborativa es un habilitador importante de los esfuerzos más amplios de transformación digital. La IA amplifica aún más esta necesidad: los gobiernos deben ser capaces de establecer alianzas estratégicas, externalizar de forma selectiva y conservar suficiente capacidad interna para gobernar la tecnología de manera responsable.
Francia
La incubadora ALLianNCE de Francia apoya a los actores gubernamentales en la adopción de la IA mediante una comunidad de aprendizaje, orientación y financiamiento para la incorporación de talento, con un promedio de 100 000 euros por proyecto. Este enfoque permite a los organismos incorporar experiencia especializada para diseñar y desplegar sistemas de IA. El impacto de este modelo de financiamiento orientado al talento se refleja en los ocho productos de IA incubados en 2024. Cofinanciados por la iniciativa, los proyectos resultantes abordaron oportunidades como la transcripción automatizada y la calibración de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) en francés, y apoyaron a varios organismos del gobierno central.
Dinamarca
Dinamarca creó dos fondos de inversión tecnológica entre 2020 y 2024 para fomentar la integración de sistemas de IA en el sector público. Desde las autoridades municipales hasta las centrales, múltiples niveles de gobierno podían recibir financiamiento. El fondo Signaturprojekterne promovió el desarrollo de la IA con el objetivo de generar experiencia concreta del sector público con esta nueva tecnología. El fondo Tilskudspulje for nye teknologier apoyó nuevas tecnologías que pudieran abordar retos sociales. El primero apoyó el desarrollo de 40 proyectos de IA con un financiamiento total de aproximadamente 26 millones de euros, y el segundo ha adjudicado fondos a varios proyectos de IA.
Turquía
El Consejo de Investigación Científica y Tecnológica de Turquía apoya la contratación y el desarrollo conjunto de IA mediante el financiamiento de consorcios. Sus esfuerzos reúnen a instituciones públicas como usuarias finales y a empresas tecnológicas u organizaciones de investigación como desarrolladoras, lo que permite adaptar los sistemas de IA mediante colaboraciones estructuradas de I+D. El programa prioriza cinco ámbitos: 1) sistemas de manufactura inteligente; 2) agricultura y alimentación inteligentes; 3) tecnologías financieras; 4) cambio climático y sostenibilidad; y 5) tecnologías educativas inteligentes. El programa es un mecanismo central para fortalecer el ecosistema de IA de Turquía, con 41 proyectos y aproximadamente 4 millones de euros a lo largo de tres años.
4.4.4. Las capacidades de computación en la nube para la IA se consolidan, pero otras formas de infraestructura digital están menos desarrolladas
La infraestructura digital es fundamental para el desarrollo de la IA en el gobierno, ya que actúa como el tejido conectivo que permite a los sistemas escalar, interactuar y funcionar de forma fiable (capítulo 2). Figura 4.5 y Tabla del anexo 4.A.3 presentan la infraestructura pertinente para la IA en los miembros de la OCDE y los países candidatos a la adhesión. Los hallazgos del DGI 2025 muestran que los países de la OCDE avanzan, en particular en las capacidades en la nube, pero otros componentes siguen siendo menos maduros.
La mayoría de los países de la OCDE (26 de 36 países, es decir, el 72%) cuenta con capacidad de computación en la nube para apoyar la IA. Se trata de una señal alentadora de avance hacia una infraestructura escalable, flexible y resiliente, especialmente dada la intensidad de cómputo de muchos sistemas de IA modernos. Según el tipo de acuerdo, los entornos en la nube permiten a los gobiernos acceder a capacidad elástica, herramientas avanzadas y servicios gestionados sin los largos plazos asociados a la infraestructura local.
Sin embargo, solo 13 de los 36 gobiernos nacionales de la OCDE (36%) informan utilizar aceleradores de hardware, como las unidades de procesamiento gráfico (GPU). Esto probablemente refleja una combinación de factores: una mayor dependencia de servicios de IA en la nube o gestionados, en los que la capacidad de aceleración resulta transparente para las organizaciones públicas; el hecho de que muchos casos de uso de IA no requieren aceleradores específicos; y los obstáculos para adquirir y operar hardware especializado, como los largos plazos de contratación y los cuellos de botella en la cadena de suministro de aceleradores avanzados, las brechas de competencias y los requisitos operativos para alojarlos de forma segura.
Más preocupante es la baja madurez de los marcos de gobernanza de datos y la falta de disponibilidad de datos de alta calidad para el entrenamiento de la IA. Estas brechas coinciden con los hallazgos del capítulo 2: muchos gobiernos siguen enfrentando ecosistemas de datos fragmentados, una gestión de la calidad débil y una reutilización limitada de los conjuntos de datos oficiales. Sin bases de datos sólidas, los modelos de IA no pueden funcionar de forma fiable y aumentan los riesgos relacionados con datos sesgados, una precisión deficiente y resultados poco fiables.
La adopción de tecnologías de mejora de la privacidad (PET, por sus siglas en inglés) también es baja. Aunque esto no sorprende, dada su relativa novedad y las exigencias especializadas de su implementación, representa un área de inversión futura. Las PET pueden ayudar a poner en práctica los principios de privacidad desde el diseño, favorecer la minimización de datos, facilitar un intercambio responsable de datos y facilitar la colaboración transfronteriza para el entrenamiento y la evaluación, salvaguardando al mismo tiempo la privacidad, la confidencialidad y los derechos de propiedad intelectual (OCDE, 2025[2]; 2024[28]; 2023[29]; OCDE, 2025[30]).3 A medida que los sistemas de IA manejan información más sensible y la interoperabilidad se amplía entre organizaciones y países, las PET adquirirán cada vez más importancia para mantener la confianza pública y asegurar el cumplimiento de los requisitos legales y de política.
El Recuadro 4.5 presenta algunas prácticas prometedoras identificadas durante el análisis del DGI 2025. Estas prácticas muestran que los gobiernos preparados para la IA no dependen de una única solución de infraestructura, sino que construyen enfoques por capas, interoperables y resilientes que combinan capacidad en la nube, cómputo, gobernanza, accesibilidad de los datos, seguridad y servicios de IA compartidos. Estos ejemplos indican un claro cambio de una infraestructura en silos hacia plataformas compartidas de alcance gubernamental, así como una combinación de enfoques comerciales y soberanos que reconoce que ningún modelo de infraestructura satisface por sí solo todas las necesidades.
Porcentaje de países de la OCDE que cuentan con determinadas infraestructuras y componentes digitales para apoyar la integración de la IA, 2025
Nota: No se dispone de datos para Alemania ni Estados Unidos. Los datos abarcan del 1 de enero de 2023 al 31 de diciembre de 2024. Véase Tabla del anexo 4.A.3 para consultar los datos completos de los países de la OCDE y de los países candidatos a la adhesión.
Fuente: OCDE (2025), Encuesta sobre Gobierno Digital 3.0.
Los gobiernos de todo el mundo han realizado diversas inversiones para fortalecer la infraestructura digital que habilita la IA. Por ejemplo:
Plataformas de computación en la nube. G-Cloud de Bélgica es una nube híbrida que utiliza tanto servicios ofrecidos por empresas privadas en entornos de nube pública como servicios alojados en centros de datos gubernamentales. El gobierno gestiona G-Cloud, mientras que el sector privado es responsable de su desarrollo y operación.
Centros de datos y sistemas de almacenamiento. El Centro Federal de Cómputo de Austria opera centros de datos e infraestructura analítica que procesan millones de registros al año.
Recursos para el entrenamiento de la IA. Portugal dispone de más de 2 000 fichas de servicios estandarizadas en formato de conjunto de datos abiertos, que favorecen una información coherente y precisa y que se han utilizado para entrenar su chatbot de atención ciudadana, un asistente virtual alojado en el Portal ePortugal.
Aceleradores de hardware (por ejemplo, GPU). En 2024, el Fondo de Exportación e Inversión de Dinamarca (EIFO) financió el Centro Danés para la Innovación en IA (DCAI), una nueva empresa que es copropietaria de Gefion, el primer supercomputador de Dinamarca, y que se encargará de operarlo. Está a disposición de investigadores de los sectores público y privado.
Marcos de gobernanza de datos. El Modelo de Madurez de Datos (MMD) de Brasil es una herramienta para evaluar y mejorar la gobernanza de datos en las instituciones públicas. Se basa en DAMA-DMBOK, un estándar internacional ampliamente reconocido para la gestión de datos, lo que le aporta credibilidad y estructura.
Herramientas de integración e interoperabilidad de datos. Ena es el marco nacional de infraestructura digital de Suecia, liderado por la Agencia de Gobierno Digital (Digg). Favorece la integración y la interoperabilidad de los datos al proporcionar componentes digitales compartidos, como el intercambio seguro de datos, interfaces estandarizadas y marcos comunes, que permiten a las organizaciones del sector público colaborar de manera eficiente.
PET. El Estándar de Servicio del Reino Unido exige que los equipos apliquen enfoques de seguridad desde el diseño, entre otras cosas que «recopilen, procesen y almacenen los datos de forma segura y respetando la privacidad de los usuarios». La Oficina Nacional de Estadística (ONS) publica trabajos sobre datos sintéticos que preservan la privacidad y analiza la privacidad diferencial para permitir un acceso más seguro a los datos sensibles. El gobierno también explora el aprendizaje federado que preserva la privacidad, en el que las organizaciones entrenan los modelos localmente y comparten las actualizaciones de los modelos en lugar de los datos brutos.
Modelos fundacionales desplegados por el propio gobierno. ALIA es la infraestructura pública de IA de España, abierta y financiada con fondos públicos, que ofrece modelos de lenguaje y recursos conexos en español y en las lenguas cooficiales (catalán, valenciano, euskera y gallego), coordinada por el Barcelona Supercomputing Center y destinada a su uso por administraciones públicas, investigadores, universidades y empresas.
Países como Japón adoptaron medidas después de 2024 para cerrar brechas, mientras que otros dieron pasos para reforzar posiciones ya relativamente sólidas. Varios miembros de la Unión Europea aprobaron nueva legislación y políticas en 2025 para cumplir el Reglamento de Gobernanza de Datos de la UE (DGA, por sus siglas en inglés). Aunque el DGA no es un programa de infraestructura en sí mismo, puede fortalecer las bases relacionadas con la infraestructura de datos y la interoperabilidad al fomentar el intercambio y la reutilización confiables de datos, incluso mediante mecanismos de tratamiento seguro. El uso de las PET parece estar aumentando ligeramente, con países como Francia y el Reino Unido que llevan a cabo iniciativas pertinentes e Israel, que emitió orientaciones en 2025-2026.
Fuente: (Federal Public Service (FPS), Public Social Security Institutions (IPSS) and ICT organisations, s.f.[31]; Austrian Ministry of Finance (BMF), s.f.[32]; Republic Portuguesa, 2023[33]; Danish Centre for AI Innovation (DCAI), 2024[34]; Secretaría de Gobierno Digital de Brasil, 2024[35]; Sweden Agency for Digital Government (DIGG), s.f.[36]; Gobierno del Reino Unido, s.f.[37]; Office for National Statistics (ONS) - Data Science Campus, 2023[38]; UK Department of Science, Innovation and Technology, 2023[39]; ALIA, s.f.[40]) (Israel Privacy Protection Authority, 2025[41]; LINC, 2025[42]; NHS Digital, s.f.[43]; UK Department for Science, Innovation and Technology, 2026[44])
Las salvaguardas ayudan a asegurar un desarrollo, un despliegue y un uso confiables de la IA en el gobierno. Son esenciales para gestionar los riesgos asociados a la IA y desplegarla conforme a los límites legales y los valores públicos. Las salvaguardas también favorecen la resiliencia digital al ayudar a los gobiernos a detectar problemas a tiempo, ajustar las trayectorias de implementación y mantener la confianza pública, todo ello necesario para escalar la IA de forma segura.
Sin embargo, deben considerarse junto con los habilitadores analizados anteriormente en este capítulo. Unas salvaguardas sólidas sin habilitadores robustos pueden alimentar la aversión al riesgo y frenar la innovación. Del mismo modo, unos habilitadores sólidos sin salvaguardas adecuadas aumentan la exposición al riesgo. Un enfoque equilibrado y proporcional, que adapte los controles al nivel de riesgo de cada caso de uso, es fundamental para evitar tanto el uso indebido como la inacción (OCDE, 2025[2]). Los gobiernos deberían determinar qué salvaguardas se ajustan a sus operaciones y contextos, y aplicarlos a los usos de la IA de manera acorde y proporcional a su nivel de riesgo potencial.
4.5.1. Todos los países de la OCDE cuentan con salvaguardas de alto nivel para asegurar una IA confiable
En el área de la OCDE, los gobiernos recurren a una combinación de requisitos formales (por ejemplo, regulaciones vinculantes y estándares obligatorios) y de palancas de política no vinculantes (por ejemplo, directrices, estándares y principios éticos) para asegurar una gestión y un uso confiables de la IA en el gobierno, en consonancia con los Principios de IA de la OCDE. Todos los países de la OCDE cuentan con al menos una forma de salvaguarda: 25 de los 36 países (69%) utilizan requisitos formales, 30 de 36 (83%) utilizan enfoques no vinculantes y 19 de 36 (53%) utilizan ambos. Entre los países candidatos a la adhesión, Perú utiliza tanto enfoques formales como no vinculantes, mientras que Argentina y Brasil recurren principalmente a mecanismos no vinculantes.
En los países de la OCDE, muchas salvaguardas provienen de marcos más amplios en materia digital y de protección de datos. Por ejemplo, algunos aspectos del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la UE ponen en práctica obligaciones de transparencia, equidad y rendición de cuentas pertinentes para la IA.
El Reglamento de IA de la UE también es pertinente. Aunque la mayoría de sus disposiciones aún no eran aplicables durante el período de análisis del DGI 2025, ni siquiera a principios de 2026, varios países de la UE adoptaron medidas proactivas para cumplirlo por anticipado. Además de estas obligaciones regionales, los países cuentan con principios y prácticas nacionales adaptados a sus contextos. Por ejemplo, Grecia publicó unas Directrices de Trabajo sobre IA en el marco de su Estrategia Nacional de IA (Gobierno de Grecia, 2024[45]). Perú aprobó una legislación específica sobre IA, lo que demuestra una acción regulatoria temprana fuera de la UE. Los países de fuera de la UE suelen utilizar directivas de alcance gubernamental para adaptar los Principios de IA de la OCDE a sus prioridades nacionales (Gobierno del Perú, 2023[46]).
4.5.2. La implementación de las salvaguardas sigue siendo limitada, especialmente en el caso de los controles exigibles
A pesar de los avances continuos en los planos estratégico y regulatorio, la implementación de las salvaguardas sigue siendo desigual y, a menudo, compleja. El DGI 2025 revela que los controles concretos y exigibles están mucho menos extendidos. Entre los países de la OCDE, 14 de los 36 países (39%) exigen evaluaciones de riesgos ex ante (previas al despliegue) de los sistemas de IA, 12 de 36 (33%) cuentan con comités internos de revisión que supervisan el uso de la IA y 11 de 36 (31%) realizan auditorías posteriores al despliegue (Figura 4.6). El Recuadro 4.6 presenta ejemplos de estas iniciativas.
La mayor frecuencia de las herramientas ex ante podría reflejar que pueden integrarse en los flujos de trabajo existentes de aprobación y contratación, creando puntos de control, plantillas y visados estándar antes del despliegue. Sin embargo, los controles ex ante pueden ser insuficientes por sí solos. Las salvaguardas también requieren mandatos de supervisión claros y basados en el riesgo, un monitoreo continuo y auditorías bien diseñadas que eviten generar una falsa confianza o un «lavado de auditoría» (audit washing) (OCDE, 2025[2]). Los comités de revisión pueden aportar coherencia y vías de escalamiento entre proyectos, pero su impacto depende de que puedan tomar o hacer cumplir decisiones en lugar de funcionar como órganos puramente consultivos, y de que tengan suficiente influencia en la toma de decisiones del gobierno. La auditoría ex post y el monitoreo continuo son esenciales para detectar desviaciones (como cambios en los datos, el comportamiento o el desempeño a lo largo del tiempo), así como problemas emergentes y brechas de cumplimiento una vez que los sistemas están en uso.
Muchos gobiernos indican que estas medidas están en desarrollo, incluso como parte de sus esfuerzos de cumplimiento del Reglamento de IA de la UE. Otros cuentan con principios y orientaciones de alto nivel, pero carecen de requisitos procedimentales concretos o de procesos operativos que permitan llevarlos a la práctica. Esta brecha refleja un patrón más amplio observado a lo largo de este informe: si bien los gobiernos avanzan en el desarrollo de estrategias sólidas y enfoques de alto nivel para la transformación digital, traducirlos en práctica habitual mediante mecanismos exigibles y proporcionales al riesgo sigue siendo un reto significativo.
Sin evaluaciones basadas en el riesgo, estructuras de auditoría, marcos de rendición de cuentas y vías formales de decisión para los usos de alto riesgo, las salvaguardas podrían quedarse en lo simbólico en lugar de ser operativas. Esto debilita la capacidad de los gobiernos para detectar tempranamente los riesgos emergentes, asegurar un uso y una rendición de cuentas adecuados, gobernar los sistemas de IA suministrados por proveedores, mantener la confianza pública y escalar la IA en las instituciones.
Muchos gobiernos cuentan con iniciativas concretas para facilitar el desarrollo y el uso de sistemas de IA confiables en el sector público. Entre los ejemplos figuran:
Evaluaciones de riesgos ex ante. La Evaluación de Impacto Algorítmico (AIA, por sus siglas en inglés) de Canadá es una evaluación de riesgos obligatoria que los ministerios y organismos federales deben completar (y cuyos resultados se publican abiertamente) antes de desplegar un sistema de toma de decisiones automatizada. Verifica el cumplimiento de la Directiva sobre la Toma de Decisiones Automatizada de Canadá y de cualquier otro mandato vinculante. Otro ejemplo es el Marco de Aseguramiento de la IA de Australia, que se puso a prueba con 21 organismos voluntarios entre septiembre y noviembre de 2024 y en el que se probó una herramienta preliminar de evaluación de impacto ex ante de la IA para ayudar a los equipos a evaluar los casos de uso de la IA con respecto a los Principios de Ética de la IA de Australia, incluidos sus beneficios, su fiabilidad y sus riesgos.
Comités internos de revisión. El comité interministerial AI4Gov de Luxemburgo está integrado por representantes del Ministerio de Digitalización, el Servicio de Medios y Comunicaciones (SMC), el Servicio de Información y Prensa (SIP) y diversos expertos técnicos. El comité tiene como objetivo alentar a los organismos gubernamentales a utilizar la IA y la ciencia de datos de manera responsable para transformar sus acciones y tareas, y proporcionarles el apoyo necesario.
Procesos de auditoría ex post. En el marco de su Estrategia Nacional de IA, Turquía se propone establecer un mecanismo de auditoría para asegurar el desarrollo de una IA confiable y responsable. El país puso en marcha un programa nacional de certificación en gestión de riesgos.
Varios gobiernos adoptaron nuevas medidas después de 2024. El Consejo de Directores de IA de Japón se creó en 2025 y facilita flujos de trabajo de gobernanza de riesgos, y el Reino Unido actualizó su Estándar de Registro de Transparencia Algorítmica y renovó su Marco de Ética de Datos e IA para incluir una herramienta de autoevaluación que permite identificar impactos. Otros procuraron fortalecer los esfuerzos existentes. Por ejemplo, a finales de 2025, tras el piloto antes mencionado, Australia emitió una política actualizada sobre IA responsable en el gobierno que exige a los organismos completar la evaluación de impacto para determinados casos de uso de la IA y establece expectativas de monitoreo continuo de su uso.
Fuente: (Gobierno de Canadá, 2026[47]; Türkiye Digital Transformation Office and Ministry of Industry and Technology, 2021[48]; Turkish Standards Institution (TSE), 2026[49]; Gobierno de Luxemburgo – Ministerio de Digitalización, s.f.[50]; TSE Global, s.f.[51]; Digital Agency of Japan, 2025[52]; UK Government Digital Service, s.f.[53])
Porcentaje de países de la OCDE que informan controles para asegurar una IA confiable, por tipo, 2025
Nota: No se dispone de datos para Alemania ni Estados Unidos. Los datos abarcan del 1 de enero de 2023 al 31 de diciembre de 2024. Véase Tabla del anexo 4.A.4 para consultar los datos completos de los países de la OCDE y de los países candidatos a la adhesión.
Fuente: OCDE (2025), Encuesta sobre Gobierno Digital 3.0.
4.5.3. La mayoría de los países se compromete con la transparencia algorítmica, pero pocos cuentan con estándares formales o registros abiertos de algoritmos
La transparencia sobre la forma en que el gobierno utiliza los sistemas algorítmicos de IA y sus resultados es importante para generar confianza pública (OCDE, 2025[2]). El compromiso con la transparencia algorítmica crece en los países de la OCDE, pero los mecanismos para ponerla en práctica siguen siendo limitados. En 2025, además de su adhesión a los Principios de IA de la OCDE, 21 de los 36 países de la OCDE (58%) (frente a 17 de 33 países, es decir, el 52%, en 2023) y dos de los seis países candidatos a la adhesión (33%) reconocieron la importancia de la transparencia algorítmica como parte de un uso responsable de la IA.
Sin embargo, comprometerse con la transparencia en principio no es lo mismo que hacerla posible en la práctica. Solo una minoría de países cuenta con instrumentos que hacen efectiva la transparencia algorítmica. Hay dos mecanismos especialmente importantes: 1) los estándares y leyes de transparencia que exigen a las organizaciones documentar cómo y por qué utilizan herramientas algorítmicas; y 2) los registros abiertos de algoritmos, que enumeran públicamente las herramientas algorítmicas en uso en los gobiernos. En los países de la OCDE, 11 de los 36 países (31%) cuentan con una ley u otro estándar y 6 de 36 (17%) tienen un registro abierto. Solo seis países de la OCDE cuentan con ambos (Canadá, Corea, Estonia, Francia, los Países Bajos y el Reino Unido), mientras que 25 de los 36 países (69%) no tienen ninguno de los dos, lo que significa que no existe una estructura formal que asegure la transparencia más allá de los compromisos de alto nivel. El Recuadro 4.7 presenta ejemplos de estos mecanismos.
Entre los países candidatos a la adhesión a la OCDE, solo Perú cuenta con requisitos formales, en forma de una ley que obliga a compartir el código fuente de los algoritmos con las organizaciones políticas, pero únicamente en el contexto de los sistemas de voto digital, lo que la hace de alcance limitado (Congress of the Republic of Peru, 2025[54]).
Los avances han sido modestos en comparación con los resultados del DGI 2023: la proporción de países que informan contar con un estándar de transparencia o un registro de algoritmos aumentó de 7 de 33 países (21%) a 11 de 36 (31%). Aun así, la adopción sigue siendo baja, lo que sugiere que la transparencia algorítmica es un área relativamente débil de la gobernanza de la IA en el área de la OCDE. La brecha entre el compromiso y la implementación subraya una vez más el tema recurrente de este informe: los gobiernos reconocen la importancia de una IA confiable, pero los mecanismos prácticos de transparencia, rendición de cuentas y supervisión siguen estando poco desarrollados. Fortalecer la transparencia algorítmica será esencial para generar confianza pública y apoyar un escalamiento responsable de la IA en todo el sector público.
Varios gobiernos adoptan medidas tangibles para mejorar la transparencia en torno al uso de sistemas algorítmicos en los servicios públicos. Entre los ejemplos figuran:
Leyes y directrices. El Reglamento de IA de la Unión Europea introduce amplias obligaciones de transparencia, aunque los requisitos pertinentes aún no son aplicables y los requisitos técnicos y de gobernanza pendientes tampoco lo eran durante el período de análisis del DGI 2025. Algunos miembros de la UE adoptaron medidas anticipadas para exigir la transparencia, como el Code des relations entre le public et l'administration de Francia, que exige divulgar y explicar a las personas afectadas las decisiones gubernamentales basadas en algoritmos. Fuera de la UE, la política para el Uso Responsable de la IA en el Gobierno de Australia exige a cada organismo acciones orientadas a la transparencia en la adopción de la IA, como la publicación de una declaración de transparencia que explique su uso general de la IA y el monitoreo continuo de los sistemas para detectar impactos no deseados.
Registros de algoritmos. El Registro de Algoritmos del gobierno de los Países Bajos reúne más de 1 300 algoritmos y ofrece detalles sobre cada uno de ellos, como su finalidad y los puntos de contacto. El Estándar de Registro de Transparencia Algorítmica (ATRS, por sus siglas en inglés) del Reino Unido obliga a las organizaciones del sector público a divulgar detalles sobre su uso de métodos algorítmicos en la toma de decisiones, incluidos el responsable del algoritmo, su descripción y un desglose de los riesgos potenciales y de las medidas de mitigación. Actualmente, el ATRS contiene 131 registros.
4.5.4. La escasez de repositorios internos de casos de uso de IA limita la transparencia y la gobernanza
Un reto de fondo para una adopción confiable y escalable de la IA es que la mayoría de los gobiernos no cuenta con un repositorio central de casos de uso de IA. Los repositorios registran información crítica sobre los sistemas de IA, como sus objetivos, etapas de implementación, resultados, instituciones responsables, plazos y tecnologías subyacentes. Esta información es importante para permitir la supervisión, identificar duplicidades, monitorear los riesgos y generar aprendizaje organizacional en toda la administración. La Figura 4.7 muestra qué países cuentan con estándares de transparencia algorítmica, repositorios centrales de casos de uso y registros abiertos de algoritmos.
Solo tres países de la OCDE cuentan con repositorios obligatorios de casos de uso de IA (Australia, Canadá y Estonia), mientras que otros 10 países mantienen repositorios a los que los organismos contribuyen de forma voluntaria. Ningún país candidato a la adhesión cuenta con un repositorio de este tipo. El enfoque de Estonia ilustra el valor de un repositorio centralizado. Documenta casi 170 casos de uso de IA del sector público en cerca de 60 instituciones (Gobierno de Estonia, 2026[60]). Cada registro incluye una descripción del caso de uso, la institución que lo implementa, los socios involucrados, el tipo de sistemas de IA, el ámbito de impacto y detalles sobre su situación.
Varios países indican que tienen previsto crear repositorios o que mantienen listas parciales vinculadas a iniciativas específicas, pero estas no ofrecen una visión de conjunto del gobierno. Estos repositorios pueden servir como paso previo hacia un registro abierto, y todos los países que cuentan con un registro abierto tienen un repositorio central. El carácter voluntario de la mayoría de estos repositorios plantea interrogantes sobre la exhaustividad de los registros abiertos.
Varios países adoptaron medidas después de 2024 para cerrar brechas. Por ejemplo, Colombia (Gobierno de Colombia, 2025[61]; Gobierno de Colombia, 2026[62]; Inspector General of Colombia and Ombudsman of Colombia, 2025[63]), Irlanda (Gobierno de Irlanda, 2025[64]) y Suecia (IMY, 2025[65]) emitieron directivas o directrices para promover la transparencia, de modo que la ciudadanía pueda comprender cómo y por qué el gobierno utiliza la IA. Japón estableció la obligación de que cada ministerio elabore una lista actualizada de sus sistemas de IA y la informe periódicamente a la Agencia Digital (Digital Agency of Japan, 2025[52]).
Países que informan contar con registros abiertos de IA, repositorios de casos de uso y estándares de transparencia, 2025
Nota: No se dispone de datos para Alemania, Estados Unidos, Indonesia ni Tailandia. Todos los países candidatos a la adhesión participantes respondieron «No» a todas las opciones de respuesta. Los datos abarcan del 1 de enero de 2023 al 31 de diciembre de 2024.
Fuente: OCDE (2025), Encuesta sobre Gobierno Digital 3.0.
4.5.5. La mayoría de los países cuenta con órganos de supervisión o consultivos, pero su actividad se centra en la orientación más que en la exigencia de cumplimiento
Los órganos de supervisión y consultivos son cada vez más comunes en los ecosistemas de gobernanza de la IA en el gobierno, pero sus funciones siguen orientadas a la orientación y el monitoreo más que a la auditoría directa o la exigencia de cumplimiento. En 2025, 30 de los 36 países de la OCDE (83%) (y tres de los seis países candidatos a la adhesión, es decir, el 50%) contaban con un órgano de supervisión regulatoria o con un órgano consultivo de ética dedicado a la IA. Esto representa una mejora con respecto a 2023, cuando 24 de 33 países de la OCDE (73%) contaban con uno de estos órganos. De los países de la OCDE, 15 de 36 (42%) cuentan con ambos, al igual que Perú entre los países candidatos a la adhesión.
Entre los países que cuentan con estos órganos, las actividades predominantes incluyen: la elaboración de orientaciones procedimentales, como directrices o códigos de conducta (27 de 30 países, es decir, el 90%); la elaboración de orientaciones técnicas o educativas (22 de 30, es decir, el 73%); y la supervisión y el monitoreo éticos, por ejemplo, a través de consejos de IA u órganos de ética de datos (20 de 30, es decir, el 67%).
Las actividades más directas siguen siendo menos comunes, como la auditoría, la supervisión regulatoria y la exigencia de cumplimiento, o la elaboración o aplicación de marcos de presentación de informes, como las evaluaciones de impacto algorítmico. Como ejemplo de órgano de supervisión regulatoria, Portugal creó un Comité Especializado de Monitoreo que actúa como autoridad nacional competente en virtud del Reglamento de IA de la UE y asegura buenas prácticas en el desarrollo de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y el cumplimiento de las normas éticas.4 En cambio, un órgano consultivo de ética formula recomendaciones no vinculantes, como el Consejo de Revisión de los Principios para una Sociedad de IA Centrada en el Ser Humano de Japón, responsable de revisar las directrices y los códigos de conducta en función de los impactos sociales de la IA (Cabinet Office of Japan, 2026[66]).
Varios países adoptaron medidas después de 2024 para cerrar brechas. Por ejemplo, Colombia (Consejo Nacional de Política Económica y Social, 2025[67]) y Japón (Digital Agency of Japan, 2025[52]; Digital Agency of Japan, 2025[68]) crearon órganos consultivos integrados por expertos internos y externos, y Japón introdujo además un órgano de supervisión interna y una arquitectura de supervisión.
Porcentaje de países de la OCDE con organismos públicos encargados de la supervisión o el asesoramiento ético sobre la IA en el sector público, por tipo de supervisión o asesoramiento, 2025
Nota: No se dispone de datos de 2025 para Alemania ni Estados Unidos. Véase Tabla del anexo 4.A.5 para consultar los datos completos de los países de la OCDE y de los países candidatos a la adhesión.
Fuente: OCDE (2025), Encuesta sobre Gobierno Digital 3.0.
4.5.6. Las salvaguardas para la IA generativa son menos robustas que las de otros sistemas de IA
Las salvaguardas específicas para la IA generativa siguen estando comparativamente poco desarrolladas en los países de la OCDE, lo que refleja su adopción más reciente en las administraciones públicas en comparación con otras formas de IA. Si bien los gobiernos utilizan la IA desde hace muchos años, la IA generativa solo ha sido objeto de atención en los últimos tres o cuatro años (Berryhill et al., 2019[69]; OCDE, 2025[2]). Algunas investigaciones sugieren que el ritmo de adopción de la IA generativa supera la evolución de las salvaguardas y de la capacitación necesarias para utilizar estas herramientas de manera responsable (Giesecke, 2024[70]; Bright et al., 2024[71]).
La IA generativa en el gobierno difiere de otros tipos de sistemas de IA y de aprendizaje automático (ML). Los sistemas de ML, como las herramientas de puntuación de riesgos o los modelos de asignación de recursos, suelen ser a medida, específicos de un ámbito y adquiridos o desarrollados mediante procesos institucionales formales, mientras que la IA generativa suele basarse en modelos de propósito general accesibles a través de interfaces de chat (OCDE, 2026[72]; 2025[2]). Los servidores públicos a menudo tienen acceso a cuentas personales de sistemas de IA generativa de uso común y pueden utilizarlos en sus funciones, ya sea con la aprobación de la organización o sin ella, lo que se conoce como «IA en la sombra» (shadow AI). Como ilustración de este patrón fuera del gobierno, si bien solo el 40% de las empresas informa haber adquirido suscripciones oficiales a LLM, los empleados del 90% de las empresas encuestadas afirman utilizar herramientas personales de IA para trabajar (MIT NANDA, 2025[73]). Además, la capacidad de la IA generativa de producir resultados convincentes pero potencialmente inexactos genera riesgos de integridad particulares. A diferencia de muchos sistemas de IA anteriores, que apoyaban en segundo plano decisiones de gestión interna, la IA generativa se utiliza a menudo para redactar o editar contenidos dirigidos a la ciudadanía, documentos de política y comunicaciones internas, que pueden ser difíciles de distinguir del material redactado por personas. Esta difuminación de los límites entre los contenidos elaborados por personas y por máquinas plantea interrogantes sobre la autenticidad, la rendición de cuentas y la confianza, y subraya la necesidad de salvaguardas adecuadas y basadas en el riesgo.
Además de los controles y mecanismos de transparencia más amplios analizados anteriormente (o como parte de ellos), los gobiernos cuentan con salvaguardas específicas para la IA generativa. Para ayudar a asegurar que los sistemas de IA generativa se utilicen de manera confiable, la mayoría de los países de la OCDE cuenta con directrices éticas para el uso de herramientas de IA generativa (27 de 36 países, es decir, el 75%) y con programas de capacitación sobre el uso responsable de estos sistemas (21 de 36, es decir, el 58%). Sin embargo, son menos los que han establecido medidas de transparencia, como requisitos de divulgación de los contenidos generados por IA (13 de 36, es decir, el 36%); estándares o protocolos de datos para asegurar la seguridad y la privacidad de los datos utilizados o introducidos en herramientas de IA generativa (13 de 36, es decir, el 36%); supervisión independiente por parte de organismos o expertos externos (12 de 36, es decir, el 33%); o marcos de rendición de cuentas para abordar posibles usos indebidos o errores (7 de 36, es decir, el 19%). Entre los países candidatos a la adhesión, dos de los seis países (33%) cuentan con programas de capacitación y directrices éticas, y carecen de otras salvaguardas (Recuadro 4.8).
Entre los ejemplos de iniciativas figuran:
Directrices éticas. La Política Nacional de Inteligencia Artificial de 2021 de Chile se actualizó en 2023 tras el acelerado avance de la IA generativa. Su tercer eje reformulado, Gobernanza y Ética, se publicó junto con las directrices correspondientes. La Guía básica de IA generativa en el servicio público de Brasil orienta a los servidores públicos sobre el uso confiable de las herramientas de IA generativa y se actualiza a medida que evolucionan las normas y la tecnología.
Programas de capacitación. El curso sobre Fundamentos de la IA en el Gobierno de Australia se centra, entre otras cosas, en cuándo es apropiado que los servidores públicos utilicen la IA generativa.
Requisitos de transparencia o divulgación. La Guía para el Uso Responsable de la IA Generativa de los Países Bajos vincula su uso al cumplimiento de la legislación nacional, con requisitos consolidados en el Marco de Algoritmos (que incluye la Ley de Gobierno Abierto). También recomienda llevar documentación sobre cuándo, por qué y quién utiliza la IA generativa, y publicarla a través del Registro de Algoritmos, con el apoyo de herramientas como las evaluaciones de impacto y los estándares de publicación.
Estándares de datos. Las Orientaciones sobre IA Responsable para el Servicio Público: IA generativa de Nueva Zelandia precisan los controles de tratamiento de datos y de privacidad para el uso de la IA generativa, lo que incluye evaluar la sensibilidad de las instrucciones (prompts) y de cualquier dato compartido con las herramientas, y utilizar evaluaciones de impacto en la privacidad (PIA, por sus siglas en inglés) para verificar si el uso propuesto se ajusta a las obligaciones de privacidad y a los requisitos de gestión de la información del organismo.
Marcos de rendición de cuentas. Las Directrices Provisionales para el Uso de la IA en el Servicio Público de Irlanda ponen un fuerte énfasis en la IA generativa. Destacan la importancia del juicio, la supervisión y la revisión humanos.
Supervisión independiente. En virtud del Reglamento de IA de la UE, los Estados miembros deben designar una autoridad nacional competente para supervisar y hacer cumplir el Reglamento, incluso cuando los organismos públicos utilizan la IA. En España, la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA) contribuye a ello publicando orientaciones prácticas para ayudar a las organizaciones a evaluar sus obligaciones en virtud del Reglamento de IA, incluso en los despliegues de IA generativa y en los casos en que los sistemas puedan entrar en categorías de mayor riesgo.
Fuente: (Chile's Ministry of Science, Technology, Knowledge and Innovation, 2024[74]; Chile's Ministry of Science, Technology, Knowledge and Innovation, 2023[75]; Secretaría de Gobierno Digital de Brasil, 2025[76]; Gobierno de los Países Bajos, 2026[77]; New Zealand Digital Government, 2025[78]; Gobierno de Nueva Zelanda, s.f.[79]; Department of Public Expenditure NDP Delivery and Reform, 2024[80]; Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA), s.f.[81]; Ministry of the Interior and Kingdom Relations, 2025[82])
4.5.7. Las dificultades para medir el impacto de la IA limitan la toma de decisiones y contribuyen a la proliferación de pilotos con escaso potencial de escalamiento
Una de las principales barreras para una adopción estratégica de la IA en el gobierno es la falta generalizada de procesos para medir el impacto financiero y no financiero de las inversiones gubernamentales en IA. La OCDE (2025[2]) constata que la incapacidad para medir el valor, los resultados o el costo de los sistemas de IA es una limitación central de la capacidad de los gobiernos para tomar decisiones de inversión informadas. Sin evidencia sólida sobre el retorno de la inversión (ROI, por sus siglas en inglés) o sobre el impacto en los servicios, los gobiernos tienen dificultades para determinar si los pilotos tienen éxito, justificar su escalamiento o decidir cómo asignar recursos limitados.
Este reto no es exclusivo de los gobiernos: las investigaciones sobre el sector privado constatan que «los principales obstáculos a la inversión en IA y a su adopción son la falta de comprensión de los beneficios de la IA y la incapacidad para medirlos» (Ramos and Kandaswamy, 2023[83]). En cambio, las empresas con altos niveles de madurez en IA logran generar valor porque diseñan y aplican métricas estructuradas que cuantifican los beneficios de sus proyectos de IA (Gartner, 2025[84]). Los gobiernos enfrentan dificultades similares, pero con mayores presiones de rendición de cuentas y menos incentivos organizacionales para asumir riesgos.
En los países de la OCDE, la medición del impacto sigue siendo uno de los componentes menos desarrollados de la gobernanza de la IA. El capítulo 3 muestra que casi la mitad de los países de la OCDE monitorea las inversiones digitales en general, pero solo uno de cada cuatro evalúa su impacto y los beneficios obtenidos. Estos retos también se presentan específicamente en las inversiones en IA: la mayoría de los gobiernos no cuenta con procesos para medir de manera integral los resultados potenciales u obtenidos de los proyectos de IA, como la eficiencia del gasto o la calidad de los servicios (Figura 4.9). Solo 10 de los 36 países de la OCDE (28%) informan realizar algún estudio de medición del impacto financiero o no financiero de los casos de uso de la IA en el gobierno, ya sea prospectivo o retrospectivo. Son aún menos los que informan medir el impacto del uso de la IA en un sector gubernamental (4 de 36 países, es decir, el 11%), en el conjunto del gobierno o la forma en que su uso de la IA afecta a la sociedad (6 de 36 en cada caso, es decir, el 17%).
Algunos gobiernos han iniciado esfuerzos para cerrar estas brechas. Australia (Gobierno de Australia, 2024[85]) y el Reino Unido (Gobierno del Reino Unido, 2025[86]) evalúan el impacto de las pruebas de Microsoft Copilot en todo el gobierno, lo que genera conocimientos iniciales sobre la productividad y la experiencia del usuario. El Reino Unido también publicó en 2024 unas Orientaciones sobre la Evaluación de Impacto de las Intervenciones de IA (actualizadas en julio de 2025), con recomendaciones específicas para aplicar el Magenta Book del Ministerio de Hacienda a las iniciativas de IA y ayudar a los equipos a comprender si una intervención de IA produjo los impactos previstos, en qué medida, cómo y por qué.
Sin embargo, persiste un desajuste entre la toma de decisiones y la evidencia. Si bien solo el 28% de los países de la OCDE informa haber realizado una evaluación de impacto de algún caso de uso de la IA, el 50% informa tomar decisiones de adopción de la IA con base en evidencia sobre posibles ganancias de eficiencia o ahorros de costos. Esta discrepancia plantea interrogantes sobre qué evidencia utilizan exactamente los gobiernos, si es sólida y comparable, y si la adopción de la IA se guía más por las expectativas y las presiones que por el valor demostrado.
Reconociendo la necesidad de abordar estos retos, la OCDE está elaborando una guía práctica para medir el impacto de la IA en el gobierno, con el fin de ayudar a los responsables de la formulación de políticas y a los equipos de IA a valorar el impacto a nivel de proyecto y a utilizar esos conocimientos para la toma de decisiones en las organizaciones y en las carteras gubernamentales (OCDE, próximamente[87]).
Porcentaje de países de la OCDE que informan medir el impacto financiero o no financiero de la IA en el gobierno, por tipo, 2025
Nota: No se dispone de datos para Alemania, Estados Unidos, Indonesia ni Tailandia. Los datos abarcan del 1 de enero de 2023 al 31 de diciembre de 2024. Véase Tabla del anexo 4.A.6 para consultar los datos completos de los países de la OCDE y de los países candidatos a la adhesión.
Fuente: OCDE (2025), Encuesta sobre Gobierno Digital 3.0.
Involucrar a las partes interesadas, incluida la ciudadanía, es esencial para generar confianza, legitimidad y rendición de cuentas en torno a la forma en que los gobiernos utilizan la IA. La participación ciudadana ayuda a asegurar que los sistemas de IA reflejen las necesidades de la sociedad, reduzcan los riesgos de exclusión y favorezcan un diseño centrado en el usuario (OCDE, 2024[88]). Una participación amplia también sienta las bases de una gobernanza de la IA confiable y resiliente, ya que las comunidades comprenden cómo se utiliza la IA y disponen de canales para influir en su desarrollo.
4.6.1. Los gobiernos involucran a diversas partes interesadas en la elaboración de sus estrategias de IA en el gobierno
Un ejemplo de la participación que promueven los gobiernos en torno a la IA puede observarse en la elaboración de sus estrategias nacionales de IA. Los 33 países de la OCDE que cuentan con una estrategia de IA en el gobierno la elaboraron de manera altamente colaborativa. Entre ellos, 30 de 33 países (91%) colaboraron con la academia, 29 de 33 (88%) con la industria (empresas grandes o consolidadas), 23 de 33 (70%) con la sociedad civil y 22 de 33 (67%) con la comunidad GovTech (empresas emergentes y otras pymes) (Figura 4.10). La única área potencialmente débil fue la participación dirigida a grupos subrepresentados, como los jóvenes, las mujeres o las comunidades indígenas (9 de 33, es decir, el 27%). Además, 21 de 33 países (64%) realizaron consultas públicas abiertas durante la elaboración de su estrategia, una proporción similar al 66% registrado en 2023. Australia, Chile, Estonia, Islandia, Irlanda, Noruega y Nueva Zelandia se destacan por haber involucrado a las cinco categorías de partes interesadas y haber realizado una consulta pública. Entre los dos países candidatos a la adhesión a la OCDE que cuentan con estrategias, Brasil realizó una consulta pública y colaboró con todas las categorías, salvo los grupos subrepresentados, mientras que Argentina colaboró con las empresas, la academia y la comunidad GovTech.
Porcentaje de países de la OCDE que indican la participación de partes interesadas en la elaboración de la estrategia de IA en el gobierno, por parte interesada, 2025
Nota: Además de la participación externa, todos los miembros de la OCDE, excepto Turquía, y todos los países candidatos a la adhesión informan colaboración interna entre las organizaciones del sector público en la elaboración de la estrategia. No se dispone de datos para Alemania, Estados Unidos, Indonesia ni Tailandia. Véase Tabla del anexo 4.A.7 para consultar los datos completos de los países de la OCDE y de los países candidatos a la adhesión.
Fuente: OCDE (2025), Encuesta sobre Gobierno Digital 3.0.
4.6.2. Los gobiernos promueven la participación más allá de las estrategias nacionales, pero la participación continua de los usuarios y la colaboración transfronteriza siguen siendo limitadas
La participación que promueven los gobiernos en torno a la IA va más allá de la elaboración de estrategias, y muchos países involucran a partes interesadas internas y externas en la definición de las políticas, los casos de uso y los enfoques de implementación de la IA en el sector público. Estas formas de participación más continuas son importantes porque se producen a lo largo de todo el ciclo de vida de una iniciativa de IA, y no solo durante las actualizaciones periódicas de las estrategias.
Los países de la OCDE muestran una sólida participación de las organizaciones del sector público (31 de 36 países, es decir, el 86%) y de los servidores públicos (26 de 36, es decir, el 72%). Por ejemplo, el diálogo social de Francia con los sindicatos del gobierno central y los representantes del personal contribuyó a definir compromisos sobre la forma en que se introduciría la IA en la función pública (Ministry of Transformation and Civil Service, 2024[89]). Esto es importante, ya que los funcionarios están en la primera línea de la prestación de servicios públicos y sus responsabilidades se ven directamente afectadas por la introducción de las tecnologías de IA. Los gobiernos también muestran una participación considerable de los actores del ecosistema en general, como la academia, la industria y la sociedad civil (23 de 36, es decir, el 64%).
Algunos países cuentan con formas de participación más innovadoras. En 2024, la Presidencia belga del Consejo de la UE convocó a un grupo representativo de 60 personas de Bélgica para recoger las opiniones de la ciudadanía sobre la IA en la Unión (beEU, 2024[90]). La iniciativa AI4Belgium del gobierno belga es otro ejemplo prometedor de un ecosistema continuo de múltiples partes interesadas que reúne a diversos actores para apoyar la adopción de la IA en los distintos sectores y en el gobierno (BOSA, s.f.[91]; BOSA, s.f.[92]). Otro ejemplo es Francia, que utiliza la plataforma de participación gubernamental Agora para recoger aportes ciudadanos a gran escala sobre las prioridades nacionales en materia de IA, que alimentan el trabajo de la Comisión de IA del país y sus recomendaciones a las autoridades públicas.5
Sin embargo, parece haber brechas en dos áreas clave: 1) la participación de los usuarios de los servicios y 2) la colaboración transfronteriza. Solo 16 de los 36 países de la OCDE (42%) involucran a los usuarios de los servicios, aunque su retroalimentación es crucial para asegurar que los servicios basados en IA sean utilizables y confiables. Solo 13 de los 36 países (36%) involucran a actores de otros países más allá de su participación en foros internacionales como la OCDE.6 Dado que los datos, los modelos y los riesgos son intrínsecamente transnacionales, se necesita una mayor coordinación internacional para la interoperabilidad, la armonización regulatoria y el aprendizaje compartido.
Una oportunidad potencialmente sencilla para involucrar a los usuarios de los servicios consiste en establecer mecanismos de reclamos ciudadanos u otros medios para recoger retroalimentación. Solo 8 de los 36 países de la OCDE (22%) cuentan con ellos. Por ejemplo, en Estonia todos los proveedores de servicios del sector público deben ofrecer a la ciudadanía un formulario de retroalimentación sobre los servicios electrónicos, que ya se ha puesto en práctica a medida que los organismos adoptan soluciones de IA dirigidas a la ciudadanía.7
Si bien las prácticas de participación parecen entre moderadas y sólidas en la mayoría de las áreas, los datos sugieren una desconexión entre la participación y la acción. Se dedican esfuerzos significativos a escuchar las perspectivas externas, pero solo la mitad de los países de la OCDE, y ningún país candidato a la adhesión, informa basar sus decisiones de inversión en IA en las necesidades o demandas de la ciudadanía.
Por otra parte, los esfuerzos de participación continuaron después de 2024, como las consultas públicas realizadas en 2025 por Canadá (Gobierno de Canadá, 2025[93]), Israel (Israel National Digital Agency, 2025[94]) y el Reino Unido (Department for Science, Innovation & Technology, 2026[95]) sobre estrategias, políticas y herramientas de IA en el gobierno.
Uso informado de la IA a nivel del gobierno central/federal para mejorar las funciones del sector público
Nota: No se dispone de datos de 2025 para Alemania ni Estados Unidos. No se dispone de datos de 2023 para Alemania, Bulgaria, Estados Unidos, Grecia, Indonesia, la República Eslovaca, Suiza ni Tailandia. Los datos de 2025 de Indonesia y Tailandia abarcan el período del 1 de enero de 2022 al 31 de diciembre de 2023. No se dispone de datos de 2023 para la categoría «Supervisión y rendición de cuentas en el SP».
Fuente: OCDE (2025), Encuesta sobre Gobierno Digital 3.0.
Programas de capacitación específicos sobre las competencias necesarias para apoyar el desarrollo y el uso de la IA en el sector público
Nota: No se dispone de datos para Alemania, Estados Unidos, Indonesia ni Tailandia. Los datos abarcan del 1 de enero de 2023 al 31 de diciembre de 2024.
Fuente: OCDE (2025), Encuesta sobre Gobierno Digital 3.0.
Disponibilidad de componentes clave de la infraestructura digital utilizados para apoyar la integración de la IA en el sector público
Nota: No se dispone de datos para Alemania, Estados Unidos, Indonesia ni Tailandia. Los datos abarcan del 1 de enero de 2023 al 31 de diciembre de 2024.
Fuente: OCDE (2025), Encuesta sobre Gobierno Digital 3.0.
Disponibilidad de controles y mecanismos internos establecidos en el poder ejecutivo para asegurar la rendición de cuentas en el desarrollo y el despliegue de sistemas de IA por parte del sector público
Nota: No se dispone de datos para Alemania, Estados Unidos, Indonesia ni Tailandia. Los datos abarcan del 1 de enero de 2023 al 31 de diciembre de 2024.
Fuente: OCDE (2025), Encuesta sobre Gobierno Digital 3.0.
Organismos públicos encargados de la supervisión o el asesoramiento ético sobre la IA en el sector público, y tipo de supervisión o asesoramiento que brindan
Nota: No se dispone de datos para Alemania ni Estados Unidos. Los datos abarcan del 1 de enero de 2023 al 31 de diciembre de 2024. (*) Los datos de Indonesia y Tailandia abarcan del 1 de enero de 2022 al 31 de diciembre de 2023. EFS: entidades fiscalizadoras superiores.
Fuente: OCDE (2025), Encuesta sobre Gobierno Digital 3.0.
Disponibilidad de estudios de medición del impacto financiero y no financiero del uso de la IA en el sector público realizados por el gobierno central/federal, ya sean prospectivos, retrospectivos o ambos
Nota: No se dispone de datos para Alemania, Estados Unidos, Indonesia ni Tailandia. Los datos abarcan del 1 de enero de 2023 al 31 de diciembre de 2024.
Fuente: OCDE (2025), Encuesta sobre Gobierno Digital 3.0.
Actores que colaboraron en el proceso de elaboración de la estrategia, agenda o plan nacional de IA en el sector público
Nota: No se dispone de datos para Alemania ni Estados Unidos. Los datos abarcan del 1 de enero de 2023 al 31 de diciembre de 2024. Los datos de Indonesia y Tailandia abarcan el período del 1 de enero de 2022 al 31 de diciembre de 2023.
1. Los datos se actualizaron a solicitud del país tras la publicación del DGI 2025; por lo tanto, estos cambios no se reflejan en los resultados del DGI 2025.
Fuente: OCDE (2025), Encuesta sobre Gobierno Digital 3.0.
Referencias
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[81] Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA) (s.f.), Ensuring ethical and responsible AI, https://aesia.digital.gob.es.
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[13] Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA) (s.f.), Organisational structure and governance, https://aesia.digital.gob.es/en/estructura-organizativa.
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[20] Ministry of Information Technologies and Communications (MinTIC) (2025), Registration is open for the free diploma in Artificial Intelligence for public servants, https://www.mintic.gov.co/portal/inicio/Sala-de-prensa/Noticias/406073:Abiertas-inscripciones-para-diplomado-gratuito-en-Inteligencia-Artificial-para-servidores-publico.
[22] Ministry of the Economy and Innovation (2025), AI Training Platform, https://eimin.lrv.lt/lt/veiklos-sritys/skaitmenine-politika/dirbtinis-intelektas/di-viesajame-sektoriuje/di-mokymu-platforma.
[82] Ministry of the Interior and Kingdom Relations (2025), Responsible Use of Generative AI: Government-Wide Guide, https://www.government.nl/documents/2025/01/31/responsible-use-of-generative-ai.
[89] Ministry of Transformation and Civil Service (2024), Towards a strategy to use Artificial Intelligence (AI) in French civil service HRM.
[73] MIT NANDA (2025), The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, MIT Networked AI Agents in Decentralized Architecture, https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf.
[78] New Zealand Digital Government (2025), Responsible AI guidance for the Public Service: Generative AI – Customer experience and Privacy, https://www.digital.govt.nz/standards-and-guidance/technology-and-architecture/artificial-intelligence/responsible-ai-guidance-for-the-public-service-genai/customer-experience/privacy.
[43] NHS Digital (s.f.), Artificial data pilot, https://digital.nhs.uk/services/artificial-data.
[7] Observatorio de Innovación del Sector Público de la OCDE (OPSI) (s.f.), Robot Alice – Analista de ofertas, contratos y notificaciones, https://oecd-opsi.org/innovations/robot-alice-bid-contract-and-notice-analyser/ (consultado el 1 de junio de 2026).
[72] OCDE (2026), Building an AI-ready public workforce: Implications and strategies, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/b89244c7-en.
[10] OCDE (2025), “AI openness: A primer for policymakers”, OECD Artificial Intelligence Papers, No. 44, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/02f73362-en.
[4] OCDE (2025), Digital Government Review of Korea: Harnessing Digital and Data to Transform Government, OECD Digital Government Studies, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/9defc197-en.
[2] OCDE (2025), Gobernar con la inteligencia artificial: Panorama actual y hoja de ruta en las funciones centrales de gobierno, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/dc00e56a-es.
[30] OCDE (2025), “Sharing trustworthy AI models with privacy-enhancing technologies”, OECD Artificial Intelligence Papers, No. 38, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/a266160b-en.
[28] OCDE (2024), “AI, data governance and privacy: Synergies and areas of international co-operation”, OECD Artificial Intelligence Papers, No. 22, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/2476b1a4-en.
[88] OCDE (2024), “Framework for Anticipatory Governance of Emerging Technologies”, OECD Science, Technology and Industry Policy Papers, No. 165, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/0248ead5-en.
[1] OCDE (2024), “Recommendation of the Council on Artificial Intelligence”, OECD Legal Instruments, OECD/LEGAL/0449, OCDE, Paris, https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0449.
[29] OCDE (2023), “Emerging privacy-enhancing technologies: Current regulatory and policy approaches”, OECD Digital Economy Papers, No. 351, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/bf121be4-en.
[55] OCDE (2023), Global Trends in Government Innovation 2023, OECD Public Governance Reviews, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/0655b570-en.
[87] OCDE (próximamente), Governing with Artificial Intelligence: Measuring impact and demonstrating returns on AI investments.
[38] Office for National Statistics (ONS) - Data Science Campus (2023), Synthesising the linked 2011 Census and deaths dataset while preserving its confidentiality, https://datasciencecampus.ons.gov.uk/synthesising-the-linked-2011-census-and-deaths-dataset-while-preserving-its-confidentiality/.
[83] Ramos, L. and R. Kandaswamy (2023), Capture AI Value With These 5 Benefit Realization Best Practices, Gartner, https://static1.squarespace.com/static/5530dddfe4b0679504639dc1/t/66040dae666c427d843c6de6/1711541693913/Capture+AI+Value+With+These+5+Benefit+Realization+Best+-+Gartner.pdf.
[33] Republic Portuguesa (2023), Virtual assistant with Artificial Intelligence will support citizens in ePortugal, https://www2.gov.pt/en/noticias/assistente-virtual-com-inteligencia-artificial-vai-apoiar-os-cidadaos-no-eportugal.
[76] Secretaría de Gobierno Digital de Brasil (2025), Cartilha de Inteligência Artificial Generativa (Generative AI Guide), https://www.gov.br/governodigital/pt-br/infraestrutura-nacional-de-dados/inteligencia-artificial-1/publicacoes/cartilha-ia-generativa.
[35] Secretaría de Gobierno Digital de Brasil (2024), Data Maturity Model (MMB), https://www.gov.br/governodigital/pt-br/infraestrutura-nacional-de-dados/maturidade-de-dados/arquivos/modelo-maturidade-de-dados-mmd.pdf.
[36] Sweden Agency for Digital Government (DIGG) (s.f.), Ena – Sweden’s digital infrastructure, https://www.digg.se/styrning-och-samordning/ena---sveriges-digitala-infrastruktur.
[51] TSE Global (s.f.), Sistem Belgelendirme (System Certification Services), https://www.tseglobal.com.tr/sistem-belgelendirme?num=38%3Flg%3Den.
[49] Turkish Standards Institution (TSE) (2026), Ayna Komiteler (Mirror Technical Committees), https://intweb.tse.org.tr/standard/aynakomite/aynakomiteler.aspx.
[48] Türkiye Digital Transformation Office and Ministry of Industry and Technology (2021), National Artificial Intelligence Strategy 2021–2025, https://wp.oecd.ai/app/uploads/2021/12/Turkey_National_Artificial_Intelligence_Strategy_2021-2025.pdf.
[18] UK Cabinet Office (2025), One Big Thing 2025: ‘AI for All’ - A Modern Civil Service Blog,, https://moderncivilservice.blog.gov.uk/2025/10/14/one-big-thing-ai-for-all-is-live/.
[44] UK Department for Science, Innovation and Technology (2026), AI Opportunities Action Plan: One Year On, https://www.gov.uk/government/publications/ai-opportunities-action-plan-one-year-on/ai-opportunities-action-plan-one-year-on.
[39] UK Department of Science, Innovation and Technology (2023), The UK-US Blog Series on Privacy-Preserving Federated Learning: Introduction, https://rtau.blog.gov.uk/2023/12/07/the-uk-us-blog-series-on-privacy-preserving-federated-learning-introduction/.
[53] UK Government Digital Service (s.f.), Making the Algorithmic Transparency Recording Standard (ATRS) mandatory across government, https://dataingovernment.blog.gov.uk/2025/05/08/making-the-algorithmic-transparency-recording-standard-atrs-mandatory-across-government.
[21] UNESCO (2025), Strengthening Digital Resilience: Costa Rica’s AI Push After a Massive Cyberattack, https://www.unesco.org/es/articles/fortalecer-la-resiliencia-digital-el-impulso-de-costa-rica-por-la-ia-tras-un-ciberataque-masivo.
[3] Unión Europea (2024), Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act), https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj.
[15] University of Helsinki and MinnaLearn (s.f.), Elements of AI – Free online course on artificial intelligence, https://www.elementsofai.com.
← 1. Para obtener más información sobre la IA en el gobierno, véase https://oecd.ai/gov.
← 2. El Navegador de Políticas de OECD.AI está disponible en https://oecd.ai/dashboards. Más concretamente, los casos de uso de la IA en el sector público pueden consultarse en https://oecd.ai/dashboards/policy-initiatives?initiativeTypeIds=123.
← 3. Para obtener más información, véase https://www.oecd.org/en/topics/sub-issues/privacy-enhancing-technologies.html.
← 4. Agenda Nacional de Inteligencia Artificial de Portugal, en el marco de la Estrategia Nacional Digital: Resolución 749/2025 (Gobierno de Portugal, 2025[96]) y Análisis jurídico de la Resolución 201/2024 (Gobierno de Portugal, 2024[97]).
← 5. Acteurs Publics (2026), IA : David Amiel veut faire aboutir le dialogue social à un accord d’ici l’automne (IA: David Amiel busca alcanzar un acuerdo de diálogo social antes del otoño).
← 6. Las tasas entre los países candidatos a la adhesión a la OCDE son: organizaciones del sector público (50%); servidores públicos (17%); ecosistema en general (33%); usuarios de los servicios (17%); y actores de otros países (17%).
← 7. Véanse las directrices de Estonia para los servicios públicos digitales (https://digiriik.eesti.ee/protsess/kasutuselevott/tagasiside-kogumine) y el formulario de retroalimentación en línea de la Junta de Impuestos y Aduanas de Estonia (https://www.emta.ee/en/private-client/board-news-and-contacts/contacts/feedback).