El Ministerio de Capital Humano de Argentina dio a conocer el “Gemelo Digital Social”, un sistema impulsado por inteligencia artificial que busca combinar datos sociales, educativos, laborales y territoriales. Su propósito es crear simulaciones y anticipar los efectos de las políticas públicas antes de ponerlas en marcha. Según las autoridades, este proyecto representa un paso hacia un “Estado predictivo”, capaz de detectar patrones, prever dificultades y evaluar distintas opciones de gestión estatal. Por ahora, la iniciativa está en fase temprana y no se han revelado detalles técnicos ni los proveedores involucrados.
El uso de modelos predictivos en la administración pública no es un concepto nuevo. Singapur ya cuenta con plataformas digitales para la planificación urbana y el monitoreo de infraestructura en tiempo real. Por su parte, Reino Unido ha desarrollado simulaciones aplicadas al transporte y la movilidad urbana. En ambos ejemplos, la meta ha sido aprovechar los datos para optimizar la planificación y la toma de decisiones.
Un sistema como este podría unificar información que actualmente está fragmentada en distintas dependencias estatales, facilitar la cooperación entre entidades y alertar de forma temprana sobre casos de vulnerabilidad social, deserción escolar o dificultades de empleo. Además, la colaboración con universidades, expertos y centros de investigación ayudaría a fortalecer las capacidades técnicas locales en análisis de datos y formulación de políticas.
No obstante, la propuesta también conlleva riesgos y áreas grises que merecen atención.
El principal riesgo está relacionado con la privacidad y la protección de datos personales. El anuncio menciona la integración de datos sociales, laborales, educativos y territoriales, pero no especifica qué bases de datos se emplearán ni cómo se realizará la anonimización. Con la combinación de suficientes variables, es posible reidentificar indirectamente a personas, incluso si se eliminan nombres y documentos. A esto se suma que Argentina carece de un marco normativo específico para la inteligencia artificial y de una estrategia nacional integral que enmarque esta iniciativa.
La evidencia de otros países indica que los sistemas predictivos pueden perpetuar sesgos existentes o provocar fallos en procesos automatizados relacionados con políticas sociales. También surge el debate sobre la soberanía tecnológica y la dependencia de grandes corporaciones que suministran infraestructura digital. Cuando los gobiernos externalizan por completo estos desarrollos, a menudo pierden la capacidad de entender y controlar las herramientas que emplean.
Hay un límite aún más profundo: los problemas sociales no operan como sistemas mecánicos perfectamente predecibles. Los modelos algorítmicos pueden señalar tendencias y correlaciones, pero las políticas públicas siguen dependiendo de decisiones políticas y dinámicas sociales que no siempre se pueden expresar en variables numéricas.
Argentina requiere un debate sobre cómo integrar la inteligencia artificial en el sector público, sin caer en el rechazo absoluto ni en un optimismo tecnológico sin fundamentos. Un “Estado predictivo” puede potenciar la planificación y la anticipación, pero ningún algoritmo podrá sustituir la necesidad de contar con instituciones públicas sólidas, capaces de interpretar y actuar sobre una realidad social que siempre será más compleja que cualquier modelo digital.
Fuente: Infobae