La inteligencia artificial (IA) está transformando la manera en que los gobiernos sirven a sus comunidades, desde agilizar servicios hasta tomar decisiones políticas más inteligentes. Pero a medida que las agencias estatales y locales se apresuran a adoptar la IA, una verdad crucial está tomando forma: la calidad de tus datos puede hacer o deshacer tus iniciativas de IA.
El Dilema de los Datos en el Gobierno
Una encuesta reciente de la Asociación Nacional de Directores de Información Estatales (NASCIO) reveló que la mayoría de los líderes de TI estatales sienten que su gobernanza de datos aún está en sus inicios. Solo una pequeña fracción cree que sus sistemas son realmente maduros. ¿Por qué importa esto? Porque sin una gobernanza de datos sólida, incluso las herramientas de IA más avanzadas pueden producir resultados poco fiables o sesgados.
Doug Robinson, Director Ejecutivo de NASCIO, señala que las estructuras gubernamentales fragmentadas han hecho que la calidad de los datos sea un desafío durante mucho tiempo. Ahora, a medida que las agencias buscan integrar la IA generativa, los riesgos de datos deficientes —como la asignación injusta de recursos o el desperdicio de fondos— son mayores que nunca.
Construyendo una Cultura Basada en Datos
Mejorar la calidad de los datos no se trata de encontrar un conjunto de datos perfecto, sino de invertir tiempo y recursos para mejorar tus datos. Milda Aksamitauskas, de la Red de Directores de Datos Estatales, enfatiza que cuanto más examinan las agencias sus datos, más problemas descubrirán. Pero este proceso es esencial para la claridad y la mejora.
Un paso clave es nombrar a un líder de datos dedicado o un comité. Esto asegura que siempre haya alguien a quien acudir con preguntas sobre la calidad o gobernanza de los datos. Las agencias con un Director de Datos (CDO) suelen estar mejor equipadas para liderar esfuerzos de capacitación y estandarización de datos.
Ricki Koinig, CIO del Departamento de Recursos Naturales de Wisconsin, destaca la importancia de incluir voces diversas desde el inicio del proceso de gobernanza de datos. Esto ayuda a prevenir sesgos y asegura que los datos reflejen las necesidades de toda la comunidad.
Adquisiciones Inteligentes: Elegir los Socios de IA Correctos
Cuando se trata de adoptar IA, las agencias deben ser vigilantes sobre con quién se asocian. Luis Videgaray, de la Escuela de Administración Sloan del MIT, advierte que las agencias necesitan equipos internos fuertes para evaluar a los proveedores y examinar cómo se utilizarán sus datos. La transparencia es clave: si un proveedor no puede explicar claramente cómo se manejarán tus datos, es una señal de alerta.
Los oficiales de datos deben estar involucrados en las decisiones de adquisición, haciendo preguntas difíciles sobre los elementos de datos, formatos y posibles sesgos. Para agencias más pequeñas, colaborar con gobiernos vecinos puede proporcionar valiosos conocimientos y recursos compartidos.
Estableciendo Estándares y Políticas
Las políticas y estándares claros de datos son la columna vertebral de proyectos exitosos de IA. Ciudades como Scottsdale, Arizona, han publicado Estándares Detallados de Servicio de Datos para guiar cómo se recopilan, comparten y usan los datos. La política estatal de datos de Indiana complementa su política de IA, asegurando que todas las agencias estén alineadas antes de lanzar nuevas iniciativas.
El Poder de las Auditorías de Datos y Evaluaciones de Preparación
Las auditorías regulares de datos ayudan a las agencias a entender dónde residen sus datos, quién necesita acceso y qué necesita mejorar. A medida que más gobiernos implementan IA, estas auditorías serán esenciales para identificar y corregir problemas de datos antes de que descarrilen los proyectos.
Josh Martin, CDO de Indiana, nos recuerda: “Basura entra, basura sale.” Sin una comprensión clara de la calidad y completitud de tus datos, incluso las mejores herramientas de IA quedarán cortas.
Consejos Prácticos para las Agencias
- Nombrar un líder o comité de datos para supervisar la gobernanza y calidad.
- Incluir perspectivas diversas en las discusiones de datos para minimizar sesgos.
- Desarrollar políticas y estándares claros de datos antes de lanzar proyectos de IA.
- Involucrar a los oficiales de datos en las adquisiciones para asegurar transparencia y alineación.
- Realizar auditorías regulares de datos para mantener la preparación de datos.
Un Punto de Partida Práctico
Para las agencias que recién comienzan su viaje con la IA, los expertos recomiendan empezar con chatbots o agentes virtuales habilitados con IA. Estas herramientas se basan en datos transaccionales y pueden ofrecer beneficios rápidos y visibles mientras ayudan a las agencias a fortalecer sus habilidades de gestión de datos.
Puntos Clave
- Los datos de alta calidad y una gobernanza sólida son esenciales para una IA efectiva en el gobierno.
- Nombrar líderes de datos e incluir voces diversas ayuda a mejorar la calidad de los datos y reducir sesgos.
- La adquisición transparente y las políticas claras protegen los datos y la confianza pública.
- Las auditorías regulares de datos y evaluaciones de preparación son críticas para el éxito de la IA.
- Comenzar con chatbots de IA puede proporcionar victorias tempranas y experiencia valiosa.
Al enfocarse en estos fundamentos, las agencias gubernamentales pueden desbloquear el verdadero potencial de la IA, ofreciendo servicios más inteligentes, justos y eficientes para todos.