El despliegue de IA generativa en los gobiernos estatales de EE.UU.: Poner a prueba, escalar y adoptar

La inteligencia artificial generativa (IA generativa) representa una gran oportunidad para que los gobiernos estatales de Estados Unidos redefinan los servicios que prestan a los residentes y renueven la prestación de servicios. Al mismo tiempo, pone de manifiesto nuevas incertidumbres. Dados los riesgos potenciales de la tecnología, una estrategia eficaz para los líderes estatales sería establecer barreras de seguridad y prepararse para avanzar a gran escala, probando al mismo tiempo aplicaciones de menor riesgo a lo largo del camino. Este enfoque aporta puesta en práctica y aprendizaje en tiempo real al proceso de establecer una gobernanza empresarial sólida y una hoja de ruta para la adopción.

Conscientes de esta oportunidad y de sus riesgos, gobiernos y grupos del sector privado están tomando medidas para la adopción adecuada y segura de la IA generativa. En octubre de 2023, el presidente Joe Biden emitió una orden ejecutiva para regular el desarrollo y el uso de la IA de manera “segura y fiable”.¹“Executive order on the safe, secure, and trustworthy development and use of artificial intelligence” (“Orden ejecutiva sobre el desarrollo y uso seguro y confiable de la inteligencia artificial”), Casa Blanca, 30 de octubre de 2023. En el último año, muchos gobiernos estatales de Estados Unidos siguieron su ejemplo al considerar o introducir regulaciones similares, con el objetivo de mejorar las operaciones de los gobiernos estatales y, al mismo tiempo, gestionar los inconvenientes de la tecnología, como los riesgos relacionados con la seguridad y la privacidad de los datos.²Cecilia Kang, “In U.S., regulating A.I. is in its ‘early days’” (“En EE.UU., la regulación de la IA está en sus 'primeros días'”), New York Times, 21 de julio de 2023.

El potencial de la IA generativa es único. A diferencia de la IA tradicional, la IA generativa puede trabajar con datos no estructurados. Esto podría permitir a las organizaciones superar los enfoques antiguos de la innovación digital. Los estados que lideran la adopción de la IA generativa pueden encontrarse en la envidiable posición de lograr lo siguiente:

• Mejorar la experiencia del cliente para los residentes, a pesar de la alta rotación persistente en algunas funciones estatales y los desafíos en el reclutamiento.
• Contratar y desarrollar a profesionales del sector público para que presten servicios esenciales de manera eficiente, incluso en un mercado laboral ajustado.
• Mejorar la productividad y reducir los retrasos ante las revisiones presupuestarias en curso.
• Modernizar los sistemas informáticos heredados para reducir la deuda técnica (la acumulación fuera de balance de todo el trabajo tecnológico que una empresa debe hacer en el futuro) y los riesgos asociados al software más antiguo.

Algunos líderes estatales ya han iniciado esfuerzos para establecer una hoja de ruta de adopción y principios organizativos para la IA generativa. Por nombrar algunos, los gobernadores de California, Oklahoma y Virginia han emitido directrices ejecutivas diseñadas para abordar las dimensiones operativas, informáticas, laborales y de riesgo de la IA generativa.³“Governor Newsom signs executive order to prepare California for the progress of artificial intelligence” (“El gobernador Newsom firma una orden ejecutiva para preparar a California para el progreso de la inteligencia artificial”), Oficina del gobernador Gavin Newsom, 6 de septiembre de 2023; “Governor Stitt announces AI task force” (“El gobernador Stitt anuncia el grupo de trabajo sobre IA”), Oficina del gobernador J. Kevin Stitt, 25 de septiembre de 2023; y “Governor Glenn Youngkin signs executive order on artificial intelligence” (“El gobernador Glenn Youngkin firma una orden ejecutiva sobre inteligencia artificial”), Oficina del gobernador Glenn Youngkin, 18 de enero de 2024. Dada la velocidad del desarrollo y la adopción de la IA generativa, los líderes están probando casos de uso tempranos y preparándose para un despliegue más amplio al mismo tiempo. En este artículo, analizamos un marco de cuatro frentes que los líderes estatales pueden utilizar para crear estrategias de IA generativa a más largo plazo para sus gobiernos. También proporcionamos una guía paso a paso para ayudar a garantizar que estas estrategias aborden cinco áreas críticas: adopción, gobernanza, tecnología y datos, talento y operaciones.

Cuatro arquetipos de aplicaciones de IA generativa pueden ayudar a los líderes a empezar

Los líderes estatales deben ser conscientes de algunos mitos populares sobre la IA generativa a la hora de planear su implementación. Una idea equivocada es que la IA generativa es una tecnología del futuro lejano. En una encuesta reciente de McKinsey, un tercio de los encuestados dice que sus organizaciones ya utilizan regularmente esta tecnología en al menos una función.⁴“The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year” (“El estado de la IA en 2023: el año clave de la IA generativa”), McKinsey, 1 de agosto de 2023. Otra creencia errónea –que la IA generativa es dominio exclusivo de los expertos en tecnología– se ve contrarrestada por el hecho de que las soluciones de IA generativa son fáciles de usar porque pueden utilizar lenguaje natural. Estudios anteriores de McKinsey revelan que alrededor del 25 por ciento de los ejecutivos de alta dirección afirman que utilizan personalmente herramientas de IA generativa para trabajar y el 56 por ciento de los trabajadores dicen que utilizan herramientas de IA generativa.⁵“The state of AI in 2023” (“El estado de la IA en 2023”), McKinsey, 1 de agosto de 2023; “Majority of US workers are already using generative AI tools—but company policies trail behind” (“La mayoría de los trabajadores estadounidenses ya están utilizando herramientas de IA generativa, pero las políticas de las empresas van a la zaga”), comunicado de prensa del Conference Board, 13 de septiembre de 2023. Los ejecutivos pueden creer que la adopción de la IA generativa requiere una revisión completa de la infraestructura de TI. En realidad, muchas herramientas de IA generativa “listas para usar” pueden desplegarse con inversiones mínimas únicas y recurrentes en la infraestructura actual.⁶“Technology’s generational moment with generative AI: A CIO and CTO guide” (“El momento generacional de la tecnología con la IA generativa: una guía para el director de informática y de tecnología”), McKinsey, 11 de julio de 2023.

Quizás el mito más extendido sea que la IA generativa solo eliminará puestos de trabajo. De hecho, las categorías profesionales más expuestas a la IA generativa podrían seguir añadiendo puestos de trabajo hasta 2030, a medida que la IA generativa acelera los cambios en todas las ocupaciones. Algunas profesiones, como los empleos en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (science, technology, engineering and math, o STEM), probablemente aumentarán un 23 por ciento durante este período a medida que las organizaciones experimenten importantes transformaciones digitales. Otras categorías laborales, como los empleos administrativos y de venta al por menor, podrían disminuir.⁷Para obtener más información, consulte “Generative AI and the future of work in America” (“La IA generativa y el futuro del trabajo en Estados Unidos”), McKinsey Global Institute, 26 de julio de 2023. La automatización de las actividades laborales individuales podría proporcionar a la economía global un aumento anual de la productividad del 0.2 al 3.3 por ciento entre 2023 y 2040, y la IA generativa contribuiría a ese crecimiento con entre 0.1 y 0.6 puntos porcentuales.⁸“The economic potential of generative AI: The next productivity frontier” (“El potencial económico de la IA generativa: la próxima frontera de la productividad”), McKinsey, 14 de junio de 2023.

Entre los resultados positivos de la IA generativa, los siguientes son particularmente relevantes para los gobiernos estatales:

• Mejora de la eficiencia operativa. La IA generativa puede agilizar las tareas administrativas repetitivas, con un potencial de ahorro sustancial de costos de alrededor del 20 por ciento interanual.⁹Arif Cam, Michael Chui y Bryce Hall, “Global AI Survey: AI proves its worth, but few scale impact” (“Encuesta global de IA: la IA demuestra su valor, pero pocos impactos a escala”), McKinsey, 22 de noviembre de 2019.
• Mejores experiencias para los residentes. Los servicios públicos pueden desplegar una asistencia casi ininterrumpida a través de asistentes virtuales y chatbots. La Autoridad de Electricidad y Agua de Dubái es una de las primeras en utilizar la IA generativa para comprender y resolver mejor los problemas de los clientes.¹⁰“DEWA’s digital transformation accelerates Dubai’s smart city vision” (“La transformación digital de DEWA acelera la visión de ciudad inteligente de Dubái”), Electric Energy Online, 21 de agosto de 2023. Los primeros casos de uso emplean la IA generativa como apoyo para que los agentes en directo mitiguen los riesgos.
• Perspectivas prácticas. La IA generativa puede permitir a los gobiernos extraer información útil de vastos conjuntos de datos. El gobierno brasileño, por ejemplo, está utilizando la IA generativa para analizar notas de casos de avisos y contactos fiscales¹¹Alfredo Collosa y Domingo Carbajo Vasco, “Can ChatGPT be used in tax administrations? (Part 1)” (“¿Se puede utilizar ChatGPT en las administraciones tributarias? (Parte 1)”), Inter-American Center of Tax Administrations, 1 de marzo de 2023., un uso de datos no estructurados que, de otro modo, implicaría una enorme inversión de mano de obra.
• Mejora de la gestión del talento. La IA generativa puede mejorar en gran medida la forma en que los gobiernos estatales reclutan y desarrollan a su personal, sobre todo a la hora de contratar para funciones críticas y agilizar los procesos básicos de recursos humanos, como la redacción de descripciones de puestos de trabajo.

A medida que la IA generativa evoluciona, los gobiernos podrían considerar cuatro arquetipos de herramientas de IA para impulsar mejoras operativas (Gráfica 1):

• Toma de decisiones basada en grandes conjuntos de datos (síntesis de contenido). Estas herramientas obtienen información a partir de grandes cantidades de datos existentes y potencialmente no estructurados. Un modelo de IA generativa entrenado en documentos técnicos complejos, por ejemplo, podría responder preguntas en un formato estructurado en cuestión de segundos en lugar de horas. Algunas organizaciones ya han comenzado a equipar a su personal de primera línea con este tipo de herramientas.
• Innovación de sistemas (codificación). Los gobiernos estatales a menudo dependen de sistemas informáticos heredados. Las herramientas de inteligencia artificial de nueva generación pueden proporcionar apoyo en la codificación para ayudar a transformar estos sistemas. Estas herramientas pueden "leer" aplicaciones COBOL heredadas y sugerir reescrituras de código en otro lenguaje, producir documentación técnica e incluso recomendar escenarios para probar el nuevo código. Para muchos gobiernos que se enfrentan al riesgo de que su TI se vuelva obsoleta, estas capacidades podrían acelerar las medidas de mitigación y reducir los costos de transformación. Las primeras experiencias indican que la productividad de los programadores experimentados puede aumentar entre un 25 y un 30 por ciento con herramientas de IA generativa.¹²“Unleashing developer productivity with generative AI” (“Liberar la productividad de los desarrolladores con IA generativa”), McKinsey, 27 de junio de 2023.
• Interacción del usuario (customer engagement). Los chatbots utilizados para este fin son más sofisticados que los de antaño. Proporcionan una interacción con el cliente más natural y continua, y equipan al personal para ofrecer asesoría y resolución de problemas en tiempo real para ayudar a los residentes a superar retos más complejos. Algunas operaciones de centros de llamadas del sector privado ya han demostrado el poder de la IA generativa para ofrecer una mejor experiencia al cliente. En el sector bancario, los agentes de los call centers reciben ayuda de indicaciones en tiempo real basadas en un diálogo continuo que agiliza y mejora las experiencias de los clientes.
• Contenido personalizado (generación de contenido). Estas herramientas permiten la generación rápida de contenido (por ejemplo, texto, imágenes, voz), lo que habilita a los gobiernos a ayudar a los residentes a un nivel individualizado. A los residentes, por ejemplo, puede resultarles difícil navegar por los procesos gubernamentales para recibir los beneficios a los que tienen derecho. Al usar herramientas de contenido de IA generativa, los gestores de casos de servicios sociales pueden extraer información sobre el caso de un residente y ofrecerle opciones. La contratación y la incorporación de nuevos empleados pueden adaptarse a cada individuo. El sector privado ya ha sido pionero en este tipo de enfoques para personalizar el contenido. Los agentes de los call centers, por ejemplo, pueden sintetizar los datos de los clientes para crear información a medida sobre los servicios pertinentes.

Diseñar un plan de implementación

Utilizando las herramientas descritas en nuestro marco, los líderes estatales tal vez deseen desarrollar sus estrategias de IA generativa en cinco áreas críticas (Gráfica 2).

Hoja de ruta para la adopción

Pruebe primero la IA generativa en casos de uso cuidadosamente seleccionados. Considere centrarse en una necesidad empresarial crítica o en un punto débil antes de desplegar una aplicación en toda la empresa. Los líderes, por ejemplo, pueden dar prioridad a la creación de un “experto virtual” que permita a los trabajadores de primera línea aprovechar fuentes de conocimiento propias y ofrecer el contenido más relevante a los clientes. Esto tiene el potencial de aumentar la productividad, así como de generar entusiasmo y permitir que una organización pruebe la IA generativa internamente antes de ampliarla a aplicaciones orientadas al cliente. Entre las preguntas que debe hacerse al establecer su hoja de ruta de adopción se incluyen las siguientes:

• ¿Cuál es la tolerancia al riesgo de mi organización? ¿Nos imaginamos ser un innovador y creador (“maker”), uno de los primeros en adoptar y adaptar (“shaper”), o un adoptador constante y deliberado de tecnologías establecidas (“taker”)?¹³“Technology’s generational moment with generative AI” (“El momento generacional de la tecnología con la IA generativa”), McKinsey, 11 de julio de 2023. Las organizaciones pueden responder a estas preguntas a nivel de casos de uso específicos. En algunos casos de uso –tal vez para recursos humanos o finanzas–, la organización puede decidir ser un “taker”. En otros, en los que el caso de uso puede ser más crítico para la experiencia de los residentes o la equidad, la organización puede optar por ser un “maker”.
• Entre las funciones empresariales de mi estado, ¿qué procesos tienen el mayor potencial para ofrecer valor a los residentes y al personal si adoptamos la IA generativa?
• ¿Qué agencias o funciones empresariales están mejor situadas para la adopción de la IA?
• ¿Qué recursos son necesarios –y en qué orden– para una adopción eficaz de la IA?
• ¿En qué parte de mi organización podrían servir las herramientas de bajo riesgo y listas para usar para poner en marcha posibles proyectos “faro” o a pequeña escala?

Gobernanza

Establezca un equipo multidisciplinario para proporcionar supervisión, dirección y controles continuos. La creación un marco de gobernanza sólido para la adopción de la IA generativa es un requisito esencial. Pocas organizaciones parecen estar plenamente preparadas para el uso generalizado de la IA generativa. En una encuesta reciente de McKinsey, solo el 21 por ciento de los encuestados dice que sus organizaciones han establecido políticas que rigen el uso de la tecnología por parte de los empleados en su trabajo, y solo el 32 por ciento afirma que sus organizaciones están abordando las imprecisiones relacionadas con la IA.¹⁴“The state of AI in 2023” (“El estado de la IA en 2023”), McKinsey, 1 de agosto de 2023. Un enfoque sólido debería mitigar los riesgos relacionados con la imprecisión, la ciberseguridad, el cumplimiento normativo, la privacidad y la equidad e imparcialidad.

Los líderes estatales pueden considerar la posibilidad de establecer un grupo multidisciplinario de profesionales —líderes de agencias, científicos de datos y expertos en ingeniería, asuntos legales y ciberseguridad— para ayudar a dirigir los esfuerzos de toda la organización. Este puede integrar los diversos conocimientos y perspectivas necesarios para explorar y adoptar la IA generativa de forma segura. Entre las preguntas pertinentes que deben plantearse al considerar su enfoque de gobernanza se incluyen las siguientes:

• ¿Cómo supervisa mi organización la adopción de la IA generativa por parte de la empresa, tanto si dicho uso está autorizado como si no lo está?
• ¿Cuáles son nuestros protocolos para la evaluación y supervisión continuas de los riesgos a medida que la IA generativa evoluciona y el enfoque de la organización madura?
• ¿Cuáles son nuestras directrices para el uso oficial y no oficial de la IA generativa? ¿Tenemos planes para actualizar periódicamente esas directrices en función de la experiencia y a medida que avanza la tecnología? Las palancas pueden ser tan diversas como las directrices de adquisiciones, los estándares tecnológicos y las políticas de conducta de los empleados, por nombrar algunas.
• ¿Estamos evolucionando la composición de este órgano de gobierno para incluir expertos según sea necesario y a medida que madure la adopción?

Tecnología y datos

Evalúe sus necesidades de infraestructura y arquitectura de datos. Para generar valor, estos modelos deben funcionar con los sistemas y las aplicaciones existentes en el gobierno. Muchas administraciones estatales pueden tardar años en lograr cambios significativos en la arquitectura y la gobernanza de datos, por lo que será esencial comenzar ahora. Estos esfuerzos pueden ser más rentables cuando se utilizan las propias herramientas de IA generativa, lo que incluye una codificación más eficiente y la reducción de la deuda técnica. La investigación de McKinsey muestra que el apoyo a la codificación y la traducción de código para sistemas heredados de la IA generativa puede ayudar a los ingenieros de software a desarrollar código entre un 35 y un 45 por ciento más rápido, a refactorizar (mejorar o actualizar el código) entre un 20 y un 30 por ciento más rápido, y a realizar la documentación del código entre un 45 y un 50 por ciento más rápido.¹⁵“Technology’s generational moment with generative AI” (“El momento generacional de la tecnología con la IA generativa”), McKinsey, 11 de julio de 2023. Al evaluar la preparación tecnológica en todo su gobierno, considérense las siguientes preguntas:

• ¿Cómo evalúa el equipo de TI de mi organización la preparación para posibles proyectos piloto de IA generativa?
• ¿Cómo está evaluando nuestro equipo técnico las necesidades de infraestructura de TI, incluidas las oportunidades para mejorar la eficiencia del desarrollo de software y la deuda técnica utilizando herramientas de IA generativa (tanto internas como subcontratadas)?
• ¿Se adaptará nuestra arquitectura de datos empresariales y nuestro enfoque de gobernanza a estas nuevas necesidades? Los primeros proyectos pueden incluir categorizar y organizar datos estructurados y no estructurados para los modelos de IA generativa. Los acuerdos para compartir datos —un reto particular para los estados y las ciudades dadas las posibles barreras legales y normativas— son otro factor a tener en cuenta.

Talento

Prepare a sus líderes y planifique los efectos de la IA generativa en el reclutamiento, la retención y el desarrollo de capacidades. A medida que la funcionalidad de la IA generativa se integra en las herramientas comunes de procesamiento de textos, correo electrónico y comunicaciones, puede tener un profundo impacto en las formas de trabajar de toda la organización, incluidos los diferentes patrones de trabajo y las necesidades de capacitación. A la hora de planificar la preparación del talento en todo su gobierno, considere las siguientes preguntas:

• ¿Están preparados los líderes de las agencias para liderar las transformaciones de la IA generativa? Puede resultar útil que los propios altos directivos adquieran un conocimiento más profundo de la IA generativa para poder dirigir mejor sus organizaciones durante su adopción.
• ¿Qué tan informados y preparados están los empleados de la agencia? Es posible que necesiten una capacitación especial para utilizar la IA generativa aprobada por el estado y para usar adecuadamente otras herramientas no suministradas por el estado. Esta capacitación debe adaptarse para lograr los resultados deseados y mitigar los riesgos.
• ¿Responde la estrategia de talento a las necesidades de la IA generativa en el gobierno? Los enfoques deberán variar según las funciones y las competencias, debido al impacto variable de las herramientas de IA generativa.

Operaciones

Identifique los procesos empresariales para los que la IA generativa puede crear el mayor valor. La adopción de la IA generativa en los procesos empresariales del gobierno estatal afectará flujos de trabajo completos, eliminando a menudo pasos para el personal y los destinatarios de los servicios. Aunque el despliegue de la tecnología en sí puede ser relativamente sencillo, las implicaciones para los procesos empresariales pueden ser más complejas. Los líderes de las agencias podrían considerar la posibilidad de identificar todos los procesos empresariales importantes que podrían beneficiarse de la IA generativa y trazar hojas de ruta para su adopción. Entre las preguntas a tener en cuenta figuran las siguientes:

• ¿Qué procesos empresariales pueden beneficiarse más de un proyecto piloto de IA generativa?
• ¿Han inventariado los líderes de las agencias todos los procesos empresariales, identificado las dependencias y evaluado el grado de preparación para la adopción de la IA generativa?
• ¿Existen procesos empresariales en los que la adopción de la IA generativa reduciría los riesgos inherentes al proceso heredado de la organización? Por ejemplo, ¿dónde podría la IA generativa mejorar de forma fiable los resultados para los residentes?

La IA generativa ya está aquí y dará forma al futuro del trabajo. La tecnología ofrece a los gobiernos estatales la oportunidad de mejorar los servicios, agilizar las operaciones y tomar decisiones basadas en datos. Equilibrar los riesgos y las recompensas exigirá que los líderes se organicen y desarrollen capacidades de nuevas formas. Al poner a prueba la IA generativa y, al mismo tiempo, organizarse para escalar, los gobiernos estatales pueden capturar el valor de la IA generativa para los residentes y los empleados, mientras se adaptan a los riesgos que surjan en el camino.