AI Competencies for India’s Public Sector

Resumen ejecutivo

Los extractos del documento «Integración de la IA en la India: Un Marco de Competencias para el Liderazgo del Sector Público» detallan la visión estratégica de la India para la adopción responsable de la inteligencia artificial (IA), impulsada por la misión IndiaAI. El informe subraya la necesidad de capacitar a los funcionarios públicos con las habilidades conductuales, funcionales y específicas del dominio necesarias para integrar eficazmente la IA en la gobernanza y la prestación de servicios. Se explora el ciclo de vida de la IA en el sector público, junto con competencias clave para funcionarios en diferentes niveles y sectores prioritarios como agricultura, salud, educación, ciudades inteligentes y movilidad. Finalmente, se ofrecen recomendaciones para establecer una gobernanza sólida de la IA, gestión de datos, desarrollo de habilidades y participación pública, asegurando un despliegue transparente y responsable.

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Resumen detallado

Documento Informativo: Integración de la IA en el Sector Público de la India.

Fuente: Apuntes sobre el documento «India AI integration.pdf», Ministerio de Electrónica y Tecnología de la Información, Informe de Competencias para la Integración de la IA en la India (Diciembre 2024 – Marzo 2025).

Resumen Ejecutivo:

Este documento informativo analiza los principales temas e ideas presentados en el «Informe de Competencias para la Integración de la IA en la India». El informe subraya la importancia estratégica de la Inteligencia Artificial (IA) para el crecimiento económico y el desarrollo social de la India, destacando el compromiso del gobierno para fomentar un ecosistema de IA vibrante y responsable a través de iniciativas como la Misión IndiaAI y su liderazgo en el Global Partnership on AI (GPAI). El documento identifica la necesidad crítica de desarrollar competencias en los funcionarios del sector público para navegar eficazmente el panorama de la IA, abordando desafíos clave como la privacidad de los datos, la ciberseguridad y las implicaciones éticas. Se presenta un marco de competencias que abarca aspectos conductuales, funcionales y específicos del dominio, diseñado para empoderar a los líderes del sector público en la integración ética e inclusiva de la IA, alineada con la visión de transformación digital de la India.

Temas Principales e Ideas Importantes:

Importancia Estratégica de la IA para la India:

La IA se considera una fuerza transformadora con el potencial de añadir entre USD 450 y 500 mil millones al PIB de la India para 2025, representando el 10% del objetivo de PIB de USD 5 billones.
El Hon’ble Primer Ministro Shri Narendra Modi ji afirmó: “India has a double AI advantage—Artificial Intelligence and Aspirational India.” (India tiene una doble ventaja en IA: Inteligencia Artificial e India Aspiracional).
El gobierno ha demostrado un fuerte compromiso a través de la Estrategia Nacional sobre la IA y la ambiciosa Misión IndiaAI, que buscan promover la innovación, el emprendimiento y abordar desafíos socioeconómicos.
India lideró el GPAI en 2024 y organizó la Cumbre GPAI en Nueva Delhi, adoptando la Declaración de Nueva Delhi que reafirma el compromiso con el desarrollo y despliegue responsable de la IA.

2. Necesidad de un Marco de Competencias para el Sector Público:

El sector público desempeña un papel crucial en el desarrollo de políticas y la regulación del uso de sistemas de IA para alcanzar las prioridades económicas y de desarrollo de la India.
Existen significativas brechas de habilidades en los gobiernos, especialmente en el Sur Global, según el AI Readiness Index 2023.
El marco de competencias busca definir los atributos, habilidades y conocimientos requeridos por los funcionarios públicos para interactuar eficazmente con las tecnologías de IA a lo largo de su ciclo de vida.
El objetivo es asegurar que los funcionarios posean las habilidades conductuales, funcionales y específicas del dominio necesarias para una integración efectiva y responsable de la IA. Según Shri Jitin Prasada: «This competency framework for public sector leadership seeks to address the critical need for upskilling and reskilling, ensuring that government officials possess the behavioural, functional, and domain specific skills necessary for effective AI integration.» (Este marco de competencias para el liderazgo del sector público busca abordar la necesidad crítica de mejorar y actualizar las habilidades, asegurando que los funcionarios gubernamentales posean las habilidades conductuales, funcionales y específicas del dominio necesarias para una integración efectiva de la IA).

3. Demistificación de la IA para Funcionarios Públicos:

Se proporciona una definición de IA como: “A machine-based system that, for explicit or implicit objectives, infers, from the input it receives, how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, or decisions that can influence physical or virtual environments. Different AI systems vary in their levels of autonomy and adaptiveness after deployment.” (Un sistema basado en máquinas que, para objetivos explícitos o implícitos, infiere, a partir de la entrada que recibe, cómo generar salidas como predicciones, contenido, recomendaciones o decisiones que pueden influir en entornos físicos o virtuales. Los diferentes sistemas de IA varían en sus niveles de autonomía y adaptabilidad después de su implementación).
Se explican conceptos clave como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural.
Se presentan ejemplos de iniciativas gubernamentales en la India que utilizan la IA en áreas como tecnología del lenguaje (Bhashini), atención al cliente financiero (SIA, SBI), detección de fraude financiero (ICICI Bank) y vigilancia de plagas (National Pest Surveillance System).

4. Desafíos y Riesgos de la IA en el Sector Público:

Confianza Indebida en la IA y «AI Washing»: Se advierte sobre la exageración de las capacidades de la IA por parte de los proveedores, lo que puede llevar a la adopción de sistemas defectuosos, como el caso del sistema de identificación de fraude de beneficios del gobierno holandés.
Falta de Explicabilidad y Transparencia (Problema de la Caja Negra): Se describe la dificultad de comprender los procesos internos de algunos sistemas de IA, lo que genera desconfianza y dificulta la rendición de cuentas. “This lack of transparency can lead to distrust and concern, especially when AI impacts important areas like healthcare, finance, and justice.” (Esta falta de transparencia puede generar desconfianza y preocupación, especialmente cuando la IA impacta áreas importantes como la salud, las finanzas y la justicia).
Sesgos en los Datos y Equidad Algorítmica: Se destaca el problema de los datos de entrenamiento sesgados que pueden llevar a decisiones incorrectas y consecuencias adversas, ejemplificado por estudios sobre el diagnóstico médico basado en imágenes de rayos X y el sesgo hacia pacientes estadounidenses en el sistema IBM Watson para Oncología utilizado en el Hospital Manipal.
Generalización, Subajuste y Sobreajuste: Se explican estos desafíos técnicos que afectan la capacidad de los modelos de IA para predecir con precisión datos no vistos previamente.
Ciberseguridad: Se menciona la creciente importancia de abordar los riesgos de ciberseguridad asociados con los sistemas de IA.

5. Principios Rectores para el Desarrollo y Despliegue de la IA en el Sector Público:

Se hace referencia a los Principios para la Gestión Responsable de Sistemas de IA bajo el Documento de Enfoque de NITI Aayog para la India, que se basan en la Estrategia Nacional sobre la IA.
Se mencionan principios clave como la privacidad y seguridad, la transparencia y la rendición de cuentas. “Principle of Transparency: The design and functioning of the AI system should be recorded and made available for external scrutiny and audit to the extent possible to ensure the deployment is fair, honest, impartial and guarantees accountability.” (Principio de Transparencia: El diseño y funcionamiento del sistema de IA deben registrarse y ponerse a disposición para su escrutinio y auditoría externa en la medida de lo posible para garantizar que la implementación sea justa, honesta, imparcial y garantice la rendición de cuentas).
Se describen dos enfoques para el desarrollo e implementación de la IA: la creación/adaptación de modelos internos y la compra/adquisición de soluciones de IA.

6. Clasificación de Funcionarios Públicos y Funciones en el Ciclo de Vida de la IA:

Se clasifica a los funcionarios en tres niveles (Alto, Medio y Junior) dentro de las estructuras gubernamentales centrales y estatales, así como en las Unidades Territoriales y las Empresas del Sector Público (PSUs).
Se detalla cómo estos roles se relacionan con las etapas de planificación y diseño, desarrollo e implementación, y monitoreo de la IA, resaltando sus funciones y responsabilidades clave.

7. Competencias Conductuales Clave para la Integración de la IA:

Se identifican y describen competencias conductuales esenciales para todos los funcionarios, como el pensamiento de sistemas, la curiosidad y la experimentación, la adaptabilidad/gestión del cambio, la centralidad en el ciudadano/enfoque en las personas, la integridad y la rendición de cuentas, la orientación a resultados, la toma de decisiones y la confianza.

8. Competencias Funcionales Clave para la Integración de la IA:

Alfabetización en IA: Comprensión de las capacidades técnicas, limitaciones e implicaciones sociales de la IA. “AI literacy involves having sufficient levels of understanding of technical capabilities, limitations and societal implications of AI.” (La alfabetización en IA implica tener niveles suficientes de comprensión de las capacidades técnicas, limitaciones e implicaciones sociales de la IA).
Adquisición Pública de Soluciones de IA: Conocimiento del proceso de adquisición, incluyendo la elaboración de Solicitudes de Propuestas (RFPs) y la evaluación de propuestas de proveedores.
Gestión de Datos: Habilidades para la recopilación, organización, almacenamiento, acceso y protección de datos, esenciales para la precisión y ética de los sistemas de IA.
Gobernanza de Datos: Establecimiento de políticas para garantizar la integridad, seguridad y uso ético de los datos.
Análisis de Datos: Capacidad para utilizar datos para la toma de decisiones informadas y el desarrollo de políticas.
Gestión Financiera de la IA: Comprensión de los impulsores de costos de la IA y la gestión de presupuestos para proyectos de IA.
Gestión y Compromiso de las Partes Interesadas de la IA: Habilidad para identificar, involucrar y gestionar las relaciones con diversas partes interesadas impactadas por los sistemas de IA.

9. Competencias Específicas del Dominio de la IA:

Se identifican cinco sectores prioritarios para la aplicación de la IA: Agricultura, Salud, Educación, Ciudades Inteligentes e Infraestructura, y Movilidad Inteligente.
Para cada sector, se proporciona una visión general de los desafíos y oportunidades, ejemplos de aplicaciones de la IA y las competencias específicas del dominio requeridas por los funcionarios públicos. Por ejemplo, en agricultura, se menciona el uso de la teledetección para la monitorización de la salud de los cultivos y la necesidad de que los funcionarios lideren la planificación estratégica de iniciativas de IA en este sector.

10. Estrategias Operativas para Institucionalizar las Competencias de la IA:

Se proponen cinco categorías clave de estrategias: (i) fundación y gobernanza, (ii) privacidad y gestión de datos, (iii) desarrollo e implementación, (iv) experiencia y participación pública, (v) monitoreo, transparencia y rendición de cuentas.
Se subraya la necesidad de establecer marcos de gobernanza sólidos y mejorar las prácticas de gestión de datos. “Given the critical role data plays in AI, it is essential that every ministry establishes a special vertical to govern the entire data lifecycle.” (Dado el papel crítico que desempeñan los datos en la IA, es esencial que cada ministerio establezca una sección especial para gobernar todo el ciclo de vida de los datos).

Conclusión:

El «Informe de Competencias para la Integración de la IA en la India» presenta un análisis exhaustivo de la importancia de la IA para el futuro de la India y la necesidad apremiante de capacitar al sector público para aprovechar su potencial de manera responsable y ética. El marco de competencias propuesto abarca una amplia gama de habilidades y conocimientos, reconociendo la naturaleza multifacética de la IA y su impacto en diversos dominios del gobierno. La implementación exitosa de este marco, junto con las estrategias operativas recomendadas, será crucial para que la India se posicione como líder mundial en el uso de la IA para el beneficio de sus ciudadanos y su economía.

Preguntas frecuentes

Preguntas Frecuentes sobre la Integración de la IA en el Sector Público de la India

1. ¿Cuál es la visión del Gobierno de la India con respecto a la inteligencia artificial (IA) y cuáles son las principales iniciativas para impulsarla?

La visión del Gobierno de la India es posicionar al país como líder global en el desarrollo y uso responsable de la IA, reconociendo su potencial para transformar la sociedad, la economía y la seguridad. El Primer Ministro Narendra Modi ha destacado la «doble ventaja de la IA» de la India: la inteligencia artificial en sí misma y una «India aspiracional». Para lograr esta visión, se han lanzado dos iniciativas clave: la Estrategia Nacional de IA y la Misión IndiaAI. Estas buscan promover la innovación, el emprendimiento y abordar desafíos socioeconómicos, construyendo un ecosistema integral que democratice el acceso a la computación, mejore la calidad de los datos, desarrolle capacidades indígenas de IA, atraiga talento, fomente la colaboración industrial, proporcione capital de riesgo para startups, asegure proyectos de IA con impacto social y promueva una IA ética. India también ha presidido el GPAI (Global Partnership on AI), reafirmando su compromiso con el desarrollo y despliegue responsable de la IA a través de la Declaración de Nueva Delhi.

2. ¿Por qué es necesario un marco de competencias de IA específico para los funcionarios del sector público en la India?

El sector público juega un papel crucial en la realización de las prioridades de desarrollo y económicas de la India a través de la IA, especialmente en el desarrollo de políticas y la regulación de los sistemas de IA. Sin embargo, existen importantes lagunas de habilidades dentro del gobierno, particularmente en el Sur Global. El Marco de Competencias de IA para Funcionarios Públicos surge como una necesidad urgente para dotar a los funcionarios de las habilidades y el conocimiento necesarios para interactuar eficazmente con las tecnologías de IA a lo largo de su ciclo de vida. Este marco define los atributos, habilidades y conocimientos requeridos, abarcando competencias conductuales, funcionales y específicas del dominio, considerando sus diversos roles en la integración de la IA de manera ética, inclusiva y alineada con la visión de transformación digital de la India. Su objetivo es construir la capacidad del sector público para liderar la gobernanza de la IA y garantizar el uso responsable de la IA para el crecimiento y desarrollo de la nación.

3. ¿Cómo se define un sistema de inteligencia artificial y cuáles son algunos de sus componentes y capacidades clave relevantes para el sector público?

Un sistema de inteligencia artificial se define como un «sistema basado en máquinas que, para objetivos explícitos o implícitos, infiere, a partir de la entrada que recibe, cómo generar salidas tales como predicciones, contenido, recomendaciones o decisiones que pueden influir en entornos físicos o virtuales». Estos sistemas operan recibiendo datos de su entorno, que procesan a través de modelos y algoritmos para generar salidas. Los componentes clave incluyen los datos de entrada, los algoritmos y modelos de procesamiento (que pueden involucrar aprendizaje automático y aprendizaje profundo), y las salidas o decisiones generadas. Las capacidades relevantes para el sector público incluyen la capacidad de realizar tareas complejas como reconocimiento de objetos, procesamiento del lenguaje natural, toma de decisiones basada en datos, y la adaptación y aprendizaje continuo a partir de nuevas interacciones. Además, los sistemas de IA pueden tener objetivos explícitos, programados por desarrolladores, o implícitos, aprendidos con el tiempo a través de reglas o imitación.

4. ¿Cuáles son los principales desafíos y riesgos asociados con la adopción de la IA en el sector público que deben tener en cuenta los funcionarios?

La adopción de la IA en el sector público presenta varios desafíos y riesgos críticos. Uno es la «exageración de la IA» o «AI washing», donde los proveedores exageran las capacidades de sus tecnologías, lo que lleva a la adopción de sistemas ineficaces o defectuosos, como el caso del sistema de beneficios y fraude del gobierno holandés. Otro desafío significativo es la falta de explicabilidad y transparencia, conocido como el «problema de la caja negra», donde no se comprende el proceso interno de toma de decisiones de la IA, lo que genera desconfianza y dificulta la rendición de cuentas. Los sesgos en los datos y la falta de equidad algorítmica también son preocupaciones importantes, ya que los datos de entrenamiento sesgados pueden llevar a decisiones incorrectas y discriminatorias, afectando desproporcionadamente a grupos marginados. Finalmente, los problemas de generalización, subajuste y sobreajuste en los modelos de aprendizaje automático pueden afectar la precisión y la fiabilidad de las predicciones de la IA en datos no vistos previamente.

5. ¿Qué principios rectores deben guiar el desarrollo y la implementación de sistemas de IA en el sector público de la India?

El desarrollo y la implementación de sistemas de IA en el sector público de la India deben guiarse por principios que promuevan prácticas éticas, justas y responsables. El gobierno de la India, a través del NITI Aayog, ha establecido Principios para la Gestión Responsable de los Sistemas de IA, que se basan en la Estrategia Nacional de IA y se alinean con iniciativas globales, contextualizándolos en el marco legal y regulatorio indio. Estos principios incluyen:

Principio de Privacidad y Seguridad: Mantener la privacidad y seguridad de los datos utilizados para entrenar los sistemas de IA.
Principio de Transparencia: Registrar y hacer disponible, en la medida de lo posible, el diseño y funcionamiento de los sistemas de IA para su escrutinio y auditoría.
Principio de Rendición de Cuentas: Todos los actores involucrados en el diseño, desarrollo y despliegue de la IA deben ser responsables de sus acciones.

Además, se enfatizan principios como la equidad, la inclusión y el impacto positivo en la sociedad.

6. ¿Cuáles son las categorías clave de competencias que el Marco de Competencias de IA identifica para los funcionarios del sector público y qué implican algunas de ellas?

El Marco de Competencias de IA para funcionarios del sector público identifica tres categorías principales de competencias:

Competencias Conductuales: Son atributos y comportamientos personales esenciales para una integración exitosa de la IA. Incluyen el pensamiento de sistemas (comprender la interconexión de los problemas), la curiosidad y la experimentación (buscar activamente conocimiento y nuevas soluciones), la adaptabilidad y la gestión del cambio (ajustarse a nuevas situaciones y tecnologías), la centralidad en el ciudadano (priorizar las necesidades de los ciudadanos), la integridad y la rendición de cuentas (mantener estándares éticos y asumir responsabilidades), la orientación a resultados (enfocarse en lograr impactos positivos), la toma de decisiones (evaluar la IA considerando aspectos éticos) y la confianza (en el equipo y en los procesos).
Competencias Funcionales: Son habilidades prácticas necesarias para trabajar eficazmente con la IA. Incluyen la alfabetización en IA (comprensión básica de la IA, sus capacidades y limitaciones), la contratación pública de soluciones de IA (gestionar el proceso de adquisición de IA), la gestión de datos (recopilación, organización y protección de datos para la IA), la gobernanza de datos (establecimiento de políticas para el uso ético y seguro de los datos), el análisis de datos (obtención de información valiosa de los datos), la gestión financiera de la IA (comprensión de los costos y riesgos financieros de los proyectos de IA) y la gestión y participación de las partes interesadas en la IA (colaborar con diversos grupos involucrados en los proyectos de IA).
Competencias de Dominio: Son conocimientos y habilidades específicos requeridos para aplicar la IA en sectores particulares de la administración pública. El informe se centra en Agricultura (monitoreo de cultivos, predicción de plagas), Salud (diagnóstico, tratamiento, salud pública), Educación (aprendizaje personalizado, evaluación), Ciudades Inteligentes e Infraestructura (planificación urbana, gestión de recursos) y Movilidad Inteligente y Transporte (seguridad vial, gestión del tráfico).

7. ¿Cómo puede el gobierno de la India fomentar la alfabetización y el desarrollo de habilidades en IA entre sus funcionarios?

El gobierno de la India está promoviendo activamente la alfabetización y el desarrollo de habilidades en IA entre sus funcionarios a través de diversas iniciativas y programas. La Misión Karmayogi, a través de su plataforma iGOT Karmayogi, ofrece varios cursos y módulos de capacitación relevantes para la IA, incluyendo introducciones a tecnologías emergentes, análisis de datos, toma de decisiones basada en evidencia, pensamiento de diseño y liderazgo. Además, iniciativas como FutureSkills Prime, el Esquema de Doctorado Visvesvaraya y el establecimiento de Centros de Excelencia en IA buscan construir experiencia en IA en diferentes niveles. También se están llevando a cabo programas específicos para familiarizar a los estudiantes y profesionales con la IA, como YUVAi y cursos sobre aplicaciones de IA/ML y la Ley de Protección de Datos Personales Digitales. Estos esfuerzos combinados tienen como objetivo dotar a los funcionarios públicos con el conocimiento y las habilidades necesarias para comprender, evaluar y utilizar eficazmente las tecnologías de IA en sus respectivos roles.

8. ¿Qué estrategias operativas amplias se proponen para institucionalizar las competencias de IA en los organismos gubernamentales de la India?

Para institucionalizar las competencias de IA en los organismos gubernamentales de la India, se proponen varias estrategias operativas clave, organizadas en cinco categorías:

Fundación y Gobernanza: Establecer marcos de gobernanza claros para la IA, incluyendo la definición de roles y responsabilidades, la creación de comités de dirección de IA y la formulación de políticas y directrices a nivel ministerial.
Privacidad y Gestión de Datos: Priorizar la privacidad y seguridad de los datos, estableciendo verticales especiales para gobernar el ciclo de vida de los datos, implementar políticas de protección de datos y fomentar la interoperabilidad de los datos.
Desarrollo y Despliegue: Adoptar un enfoque responsable y ético para el desarrollo y despliegue de la IA, promoviendo la evaluación crítica de las soluciones de IA, la transparencia y la explicabilidad, y abordando los sesgos y la equidad algorítmica.
Experiencia y Participación Pública: Invertir en el desarrollo de capacidades de IA a través de programas de capacitación y aprendizaje continuo, fomentar la colaboración entre diferentes entidades y promover la participación pública en el diseño y la implementación de la IA.
Monitoreo, Transparencia y Rendición de Cuentas: Implementar mecanismos para el monitoreo continuo de los sistemas de IA, garantizar la transparencia en su funcionamiento y establecer procesos para la rendición de cuentas y la resolución de quejas.

Estas estrategias buscan crear un entorno en el que la IA se integre de manera efectiva y responsable en el sector público, alineándose con los objetivos sociales y los valores nacionales.