La IA no es un software más
Hay un artículo reciente de The Economist con un título incómodo: “The IT department, where AI goes to die”. Vale la pena leerlo si trabajas en una organización pública. La tesis es simple: las empresas están metiendo la IA por el mismo tubo por el que pasa cualquier software nuevo — compras, área de informática, KPIs de uso, capacitación masiva — y al hacerlo eliminan exactamente lo que la hacía valiosa.
En el sector público chileno el riesgo es todavía mayor. Y vale la pena entender por qué.
La trampa de “normalizarla”
Cuando un municipio o un servicio decide adoptar IA, el reflejo automático es tratarla como cualquier otra herramienta tecnológica: se cotiza, se licita, se contrata, se asigna al área de informática, y se mide cuántos funcionarios la usan por semana.
El resultado es predecible. Los funcionarios la usan para transcribir reuniones y producir más memos y más PowerPoints. Cero impacto real. Y unos meses después alguien redacta un informe diciendo que la IA “no cumplió las expectativas”.
El problema no fue la IA. Fue tratarla como si fuera Office 365.
Por qué Informática no es el lugar correcto
Esto no es una crítica a los equipos de DTI. Hacen un trabajo necesario. Pero su mandato organizacional es minimizar riesgo. Si pudieran prohibir todo lo que no sea estrictamente necesario para operar, lo harían, y dormirían mejor.
La IA exige justamente lo contrario: experimentación, tolerancia al error, aceptar que nadie todavía sabe la forma correcta de usarla. Pedirle a un área cuyo mandato es eliminar riesgo que lidere algo que requiere abrazarlo es un error de categoría.
En el sector público es peor todavía: cualquier experimento puede terminar en una observación de Contraloría. El incentivo es no probar nada nuevo.
Un caso que nos tocó vivir
Esto no es teoría. Hace poco estuvimos trabajando en un piloto con una organización pública que en paralelo estaba haciendo pruebas básicas de IA por su cuenta — equipos chicos, casos acotados, sin grandes pretensiones. Iba bien. Empezaban a aparecer ahorros concretos en tareas que antes tomaban días.
Hasta que alguien decidió “hacer las cosas como corresponde” y consultar con el área de TI.
Ahí se complicó todo. Que no se podía por temas de seguridad. Que la arquitectura no estaba lista. Que ellos tenían pensado un proyecto más grande, más completo, mejor diseñado, y que era preferible esperar a eso antes de seguir improvisando por los lados.
Pasaron los meses. El proyecto grande nunca se materializó. Las pruebas laterales que sí funcionaban quedaron frenadas. Y lo que iba a ser una adopción gradual y útil terminó embarrado en una conversación que nunca dejó de ser una conversación.
No es un caso aislado. Es el patrón.
El reflejo del recorte
Hay otro problema. Cuando un jefe de servicio escucha que la IA puede aumentar la productividad un 30%, su lectura natural es: “puedo recortar 30% de la dotación”. Es la aritmética fácil.
Pero esa pregunta está mal hecha. La pregunta interesante es otra: si un funcionario puede ahora hacer cinco veces más trabajo del que hacía, ¿qué cosas que antes eran imposibles puede empezar a hacer la organización?
¿Responder solicitudes ciudadanas en horas en vez de semanas? ¿Hacer fiscalizaciones realmente exhaustivas en vez de muestras del 5%? ¿Producir transparencia activa de calidad real en vez del checklist mínimo? ¿Resolver licencias médicas en días en vez de meses?
Ninguna de esas preguntas tiene respuesta en la propuesta técnica de un proveedor. Requieren imaginación organizacional. Y eso es justamente lo que el reflejo de “recortar costos” permite evitar.
Lo que sí funciona: dirección, funcionarios, laboratorio
Ethan Mollick, autor del artículo, propone tres piezas. Adaptadas al sector público chileno:
Dirección desde arriba. El alcalde, el director del servicio o el secretario general no pueden delegar la estrategia de IA al área de informática. Tienen que articular qué cambia en la organización con esta tecnología, no solo cómo opera. Y tienen que usarla ellos mismos. Un director que nunca ha conversado con un modelo no está en condiciones de dirigir una estrategia de IA.
Los funcionarios. Quienes conocen los procesos reales — el técnico que tramita licencias, la encargada de finanzas, el inspector — son los que van a descubrir los usos que ningún proveedor anticipa. Pero solo si tienen acceso real a las herramientas y permiso explícito para experimentar sin miedo a una observación.
Un laboratorio. Un grupo pequeño (dos o tres personas alcanzan) cuyo trabajo formal sea explorar IA a tiempo completo: probar herramientas, documentar casos de uso, capacitar al resto, registrar qué funciona y qué no. Sin esto, la organización no aprende. Solo consume demos de proveedores.
El uso oculto
Hay un último punto del artículo que es particularmente relevante para el sector público.
Cuando los funcionarios temen ser sancionados por usar IA — o cuando sospechan que las ganancias de productividad van a terminar en recortes de dotación — la usan a escondidas. Hacen su trabajo en una hora en vez de un día, y no se lo cuentan a nadie.
Esto ya está pasando. En todos los servicios. Los jefes que creen que sus equipos no usan IA están equivocados; lo que pasa es que no se enteran. Y eso significa que están tomando decisiones de estrategia sobre una realidad que no ven.
Invertir esto es simple aunque incómodo: alinear incentivos. Si un equipo automatiza una tarea, parte de la capacidad liberada se queda en el equipo, no se traduce en menos personas. Si una funcionaria propone un caso de uso que ahorra horas, se le reconoce. La transparencia sobre el uso real solo aparece cuando los funcionarios no temen las consecuencias.
Lo raro es lo importante
La IA es, técnicamente, un sistema diseñado para predecir la siguiente palabra de una frase. Resulta que ese mismo sistema escribe código, da consejo estratégico y responde con empatía a problemas humanos. Nadie sabe del todo por qué.
Es una tecnología profundamente extraña. El reflejo de “domesticarla” hasta que parezca un software más es comprensible, pero garantiza que no sirva para nada relevante.
Las organizaciones que lo entiendan — y los pocos servicios públicos que se atrevan — van a poder hacer cosas que hace un año eran imposibles y que dentro de un año tampoco son predecibles. El resto va a seguir transcribiendo reuniones.
Fuente: The IT department, where AI goes to die, The Economist, abril 2026.