CAF - Regulación de la Compra Pública de Inteligencia Artificial

1I. Resumen ejecutivo ........................................................................................................................... 3

II. Panorama actual de la contratación de sistemas de IA en América Latina y el Caribe ....................................................................................................................................................... 5

1. Aplicaciones de IA en LATAM y el Caribe ................................................................................ 5

2. Estudio de casos relevantes: aplicaciones de alto impacto de IA en el Sector Público regional ................................................................................................................................... 12

3. Conclusiones preliminares acerca del panorama actual de la contratación de IA en la región ............................................................................................................................................. 21

III. La relevancia de contar con instrumentos para la gobernanza ética de la contratación de sistemas de IA para el Sector Público ......................................................... 23

IV. Principios éticos aplicables a la compra pública de sistemas de IA ............................. 29

1. Proporcionalidad e inocuidad .................................................................................................... 29

2. Seguridad y robustez técnica ..................................................................................................... 30

3. Equidad, no discriminación y diversidad ............................................................................... 34

4. Sostenibilidad y bienestar ........................................................................................................... 37

5. Privacidad y protección de datos personales ...................................................................... 39

6. Supervisión y decisión humana ................................................................................................. 40

7. Transparencia y explicabilidad .................................................................................................. 42

8. Responsabilidad y rendición de cuentas ............................................................................... 44

9. Concientización y alfabetización ............................................................................................. 48

10. Colaboración de múltiples partes interesadas ................................................................. 51

8. Responsabilidad y rendición de cuentas ............................................................................... 44

9. Concientización y alfabetización ............................................................................................. 48

10. Colaboración de múltiples partes interesadas ................................................................. 51

V. Gestión de tensiones entre principios .................................................................................... 53

VI. Guía de estándares orientados a la Contratación Pública de sistemas de IA confiables, éticos y centrados en las personas ......................................................................... 55

VII. Conclusiones y recomendaciones finales .......................................................................... 59

Anexo I - Modelo de resolución de aprobación de estándares para la contratación de sistemas de IA confiables, éticos y centrados en las personas. .......................................... 66 2I. Resumen ejecutivo La Inteligencia Artificial (IA) se presenta como una herramienta estratégica con alto potencial para transformar el sector público. La posibilidad que brinda para automatizar diversas clases de procesos permite mejorar la eficiencia operativa, optimizar la toma de decisiones y ofrecer servicios más personalizados a la ciudadanía. operativa, optimizar la toma de decisiones y ofrecer servicios más personalizados a la ciudadanía. La IA puede aplicarse en múltiples áreas de la Administración Pública, desde la salud, la educación, la seguridad y la gestión de beneficios sociales, a la atención de la ciudadanía, entre muchos otros. Así, por ejemplo, permite automatizar la redacción de documentos administrativos, facilitar el acceso ciudadano a la información pública mediante asistentes conversacionales inteligentes, automatizar la creación de borradores de documentos, generar resúmenes de expedientes, normativa extensa o informes técnicos, y apoyar a las personas en la toma de decisiones, entre muchos otros casos de uso. y apoyar a las personas en la toma de decisiones, entre muchos otros casos de uso. Actualmente, también es posible incorporar agentes de IA que operen de manera autónoma para supervisar procesos administrativos en tiempo real, detectando y notificando de forma automática vencimientos, errores o desvíos en la ejecución de tareas, entre otros posibles casos de uso, lo que contribuye a una gestión más eficiente, transparente y segura 1 . En cualquier caso, la incorporación de sistemas de IA en el Sector Público siempre debe realizarse de manera ética, responsable y en beneficio de la sociedad, garantizando la transparencia, el respeto de los derechos fundamentales y los principios democráticos. Para lograrlo, resulta indispensable establecer marcos de gobernanza con estándares de los derechos fundamentales y los principios democráticos. Para lograrlo, resulta indispensable establecer marcos de gobernanza con estándares éticos claros, que orienten los procesos de adquisición de sistemas de IA en la Administración Pública, tanto para los organismos públicos que los contratan como para los proveedores que los desarrollan e implementan. 1 Corvalán, J. G., & Sánchez Caparrós, M. (2025). Agentes de Inteligencia Artificial y Workflows Agénticos. La nueva frontera de la automatización. p. 40. 3Este documento procura ofrecer un panorama actualizado sobre la contratación de sistemas de IA en América Latina y el Caribe, identificando tendencias, desafíos y oportunidades para una adopción responsable en el Sector Público. identificando tendencias, desafíos y oportunidades para una adopción responsable en el Sector Público. A partir de este diagnóstico inicial, se aborda la necesidad de fortalecer la gobernanza ética en los procesos de adquisición de sistemas de IA, mediante la construcción de herramientas de contratación alineadas con marcos internacionales de referencia, como la Recomendación de la UNESCO sobre la Ética de la IA y los Principios de la OCDE 2 . En este punto, el desafío viene dado por la diversidad de sistemas de IA disponibles y la inexistencia de un método único para su contratación. La manera en que se contratan los sistemas de IA dependerá de la situación que enfrente el área de compras de la organización, de IA dependerá de la situación que enfrente el área de compras de la organización, e involucra diversos factores a considerar como, por ejemplo, si se contrata un sistema de IA a medida o si se contrata una licencia de uso de una aplicación de IA generativa bajo cláusulas generales predefinidas por el oferente; así como el sector de aplicación del sistema de IA a contratar y el impacto que tiene en los derechos de las personas. Considerando estas particularidades, se proponen: un modelo de pliego de bases y condiciones generales aplicable a la compra pública de sistemas de IA , así como un conjunto de estándares contractuales de base que pueden ser de sistemas de IA , así como un conjunto de estándares contractuales de base que pueden ser incorporados a los pliegos de bases y condiciones particulares, como a los contratos resultantes de los procedimientos de selección empleados por el organismo público . Estos estándares contractuales se estructuran bajo una lógica adaptativa y proporcional al nivel de impacto del sistema de IA a contratar, así como a la diversidad de modalidades de adquisición que pueden presentarse en la práctica. No es lo mismo contratar el desarrollo a medida de un sistema de IA, que adquirir licencias para utilizar modelos de lenguaje de propósito general o soluciones de software que incorporan 2 licencias para utilizar modelos de lenguaje de propósito general o soluciones de software que incorporan 2 UNESCO. (2021). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. Consultado el 22 de abril de 2025, en https://www.unesco.org/es/articles/recomendacion-sobre-la-etica-de-la-inteligencia-artificial OCDE. (2024). Recommendation of the Council on Artificial Intelligence. Consultado el 22 de abril de 2025 en https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/oecd-legal-0449 4funcionalidades potenciadas por IA. Tampoco es indiferente el sector de aplicación de la IA (ej. defensa, Justicia o atención ciudadana y turismo). Atendiendo a esas diferencias, las herramientas aquí se proponen se han diseñado bajo un enfoque flexible que permite garantizar la ética, la transparencia y los derechos de las personas, sin obstaculizar la innovación ni la ética, la transparencia y los derechos de las personas, sin obstaculizar la innovación ni complejizar innecesariamente los procedimientos de contratación ni la futura relación con el proveedor.

II. Panorama actual de la contratación de sistemas de IA en América Latina y el Caribe A partir del relevamiento realizado y en base a investigaciones previas, hemos identificado un repositorio elaborado recientemente por la Universidad de los

Andes 3 , titulado “Sistemas de IA en América Latina”, que sistematiza la incorporación de soluciones de inteligencia artificial (IA) en diversos ámbitos institucionales de los países de América Latina y el Caribe. Este registro abarca aproximadamente 750 desarrollos distribuidos entre los poderes judiciales, legislativos, ejecutivos, y diversos órganos autónomos Este registro abarca aproximadamente 750 desarrollos distribuidos entre los poderes judiciales, legislativos, ejecutivos, y diversos órganos autónomos de países que conforman la región. Dado que el presente trabajo se focaliza en las contrataciones de sistemas de IA en el ámbito de la Administración Pública, el análisis del repositorio se circunscribe a las implementaciones efectuadas por los poderes ejecutivos de los distintos países, siempre que las mismas se encuentren en etapa de ejecución, es decir, ya en funcionamiento y al servicio de las personas.

1. Aplicaciones de IA en LATAM y el Caribe El repositorio de la Universidad de los Andes registra aproximadamente 350 casos de implementaciones de IA en el ámbito del

Poder Ejecutivo. De allí, se identifican las 3 implementaciones de IA en el ámbito del Poder Ejecutivo. De allí, se identifican las 3 Universidad de los Andes. Sistemas de IA en América Latina. Consultado el 5 de mayo de 2025, de https://sistemaspublicos.tech/ 5aplicaciones más comunes en diversos países, clasificadas en las siguientes nueve categorías:

● Chatbots Esta categoría abarca aproximadamente el 20.6   % de los casos analizados (73 en total) 4 . Las soluciones tecnológicas de este grupo comparten características comunes en cuanto a sus objetivos, ámbitos de aplicación y beneficios esperados. Estas herramientas se diseñan para ofrecer asistencia automatizada a la ciudadanía, priorizando el acceso a información pública, la resolución de consultas frecuentes y la gestión remota de trámites administrativos. El relevamiento realizado permite concluir que estas soluciones de IA constituyen una herramienta ampliamente adoptada y remota de trámites administrativos. El relevamiento realizado permite concluir que estas soluciones de IA constituyen una herramienta ampliamente adoptada y consolidada en el ecosistema de innovación pública regional y que su implementación obedece a criterios de eficiencia operativa, cercanía con la ciudadanía y mejora de la experiencia usuaria, con un enfoque marcadamente pragmático y centrado en la resolución de necesidades concretas, más que en el desarrollo de capacidades conversacionales sofisticadas. ● Reconocimiento facial Esta categoría representa aproximadamente el 19.6   % del total de casos analizados (70 en concreto) y evidencia una clara orientación hacia su utilización en tareas de seguridad pública y vigilancia ciudadana. una clara orientación hacia su utilización en tareas de seguridad pública y vigilancia ciudadana. Su funcionalidad principal consiste en la identificación automática de personas a partir de imágenes captadas en tiempo real o almacenadas, que son contrastadas con bases de datos biométricas. Estas soluciones permiten localizar individuos buscados por la 4 Un ejemplo representativo de esta clase de soluciones tecnológicas es “Boti”, el chatbot oficial del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires en Argentina. Esta solución fue implementada en el año 2019 como canal para “resolver dudas y consultas vinculadas a diversos temas de la ciudad”, tales como infracciones, educación, salud, actividades culturales, reclamos, licencias y DNI, además de otras funcionalidades. Ver educación, salud, actividades culturales, reclamos, licencias y DNI, además de otras funcionalidades. Ver en: https://buenosaires.gob.ar/innovacionytransformaciondigital/boti. Consultado el 3 de junio de 2025. 6Justicia, detectar personas desaparecidas o monitorear comportamientos considerados sospechosos en espacios públicos. Entre los beneficios genéricos informados se destacan la automatización de los procesos de identificación, la mejora en la eficiencia operativa de las fuerzas de seguridad, y la capacidad para generar alertas en tiempo real ante coincidencias relevantes. Estas características contribuyen a una respuesta más rápida y precisa por parte de los organismos responsables. La implementación de estos sistemas se enmarca en una lógica de vigilancia expandida, con foco en la disuasión del delito, la La implementación de estos sistemas se enmarca en una lógica de vigilancia expandida, con foco en la disuasión del delito, la trazabilidad de personas específicas y la modernización de los mecanismos estatales de control y monitoreo. ● Detección de anomalías Esta categoría representa aproximadamente el 13.7   % del total de casos analizados (49 en concreto) 5 . Los sistemas de detección de anomalías se aplican en diversos ámbitos de la gestión pública, como educación, salud, finanzas, administración, seguridad informática y servicios sociales. Su finalidad común es identificar desviaciones respecto de patrones esperados en grandes volúmenes de datos, lo que permite generar alertas ante riesgos potenciales, comportamientos atípicos o irregularidades, tales como abandono escolar, fraudes, errores ante riesgos potenciales, comportamientos atípicos o irregularidades, tales como abandono escolar, fraudes, errores en contrataciones, omisiones clínicas o vulnerabilidades operativas. 5 Un ejemplo representativo de esta clase de soluciones tecnológicas es el Sistema de Alerta Temprana (SAT), diseñado en Entre Ríos, Argentina, para "anticipar el abandono escolar y cuidar las trayectorias de los estudiantes secundarios", para lo cual "toma la información disponible en el legajo de cada alumna y alumno dentro del sistema informático del CGE para generar un índice de riesgo de abandono escolar basado en datos de la trayectoria del estudiante y de su contexto familiar. Ver en:

escolar basado en datos de la trayectoria del estudiante y de su contexto familiar. Ver en: https://cge.entrerios.gov.ar/2023/03/sistema-de-alertas-tempranas-para-prevenir-el-abandono-escolar /. De manera similar, pero en lo relativo al área de la salud, en el Ministerio de Salud Nacional de Chile se encuentra funcionando “DART”, una plataforma de tele-oftalmología que contiene una solución de inteligencia artificial y su objetivo es prevenir la causa más común de pérdida de visión y ceguera en la población en edad trabajadora, la retinopatía diabética. DART busca reducir las tasas de ceguera de la población al mejorar el acceso a salud preventiva para detectar signos de la enfermedad en sus etapas tempranas. Consultado el 3 de junio para detectar signos de la enfermedad en sus etapas tempranas. Consultado el 3 de junio de 2025 en: https://www.algoritmospublicos.cl/proyecto-dart-inteligencia-artificial-oftalmologia-minsal. 7Estos sistemas procesan datos históricos y en tiempo real provenientes de múltiples fuentes institucionales, aplicando modelos predictivos o de clasificación para emitir alertas automáticas cuando se detectan indicadores fuera de lo previsto. Entre los beneficios generales de este tipo de soluciones se destacan la mejora en la supervisión institucional, la reducción de los tiempos de respuesta, el uso más eficiente de los recursos públicos y una mayor capacidad de intervención anticipada. En síntesis, estas herramientas consolidan un enfoque preventivo en la gestión pública, basado en monitoreo continuo y evidencia empírica. En síntesis, estas herramientas consolidan un enfoque preventivo en la gestión pública, basado en monitoreo continuo y evidencia empírica. ● Reconocimiento de objetos, patrones y sonidos El análisis conjunto de las soluciones de IA basadas en reconocimiento de objetos (13% de los casos), patrones (9% de los casos) y sonidos (3% de los casos) 6 implementadas en diversos países de América Latina evidencia una tendencia creciente hacia la automatización de funciones críticas del Sector Público. Estas tecnologías se integran en procesos estatales con finalidades específicas: el reconocimiento de objetos se aplica principalmente al análisis de imágenes para tareas de fiscalización vehicular, monitoreo ambiental, supervisión de infraestructura y 6 Uno de los desarrollos tecnológicos vinculados al reconocimiento de patrones es el “Analista Virtual en gestión de supervisión de infraestructura y 6 Uno de los desarrollos tecnológicos vinculados al reconocimiento de patrones es el “Analista Virtual en gestión de licencias médicas de FONASA”, implementado en Chile. Esta herramienta permite clasificar automáticamente las licencias en aquellas que deben ser aceptadas y aquellas que requieren revisión de un médico contralor, además de calcular el Subsidio por Incapacidad Laboral que debe ser pagado, con lo que se agiliza la toma de decisiones. Consultado el 2 de junio de 2025 en: https://algoritmospublicos.cl/proyecto-analista-virtual-licensias-medicas-fonasa . En lo atinente al desarrollo relativo al reconocimiento de sonido, encontramos que la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, Argentina, junto con Microsoft, implementó un sistema con el propósito de mejorar la de Buenos Aires, Argentina, junto con Microsoft, implementó un sistema con el propósito de mejorar la gestión y respuesta de los casos de violencia de género. Este sistema reconoce la voz de la llamada entrante a la línea 144, logra identificar el grado de riesgo del caso de manera autónoma, para poder tener un mayor control, hacer un mejor seguimiento y una gestión más ágil de los casos críticos. También permite reducir los tiempos operativos, y transcribe en tiempo real, almacenando el texto para su posterior análisis y resguardo. Consultado el 2 de junio de 2025 en: https://news.microsoft.com/es-xl/la-ciudad-incorpora-inteligencia- . resguardo. Consultado el 2 de junio de 2025 en: https://news.microsoft.com/es-xl/la-ciudad-incorpora-inteligencia- . Por último, a modo ilustrativo del desarrollo tecnológico vinculado al reconocimiento de objetos, se encuentra “Delfos”, el cual es un sistema diseñado en Colombia para, a partir de imágenes aéreas satelitales, predecir y alertar sobre el daño ecológico causado por la minería ilegal en la flora, fauna y fuentes hídricas del país. Consultado el 2 de junio de 2025 en: https://www.fac.mil.co/es/noticias/modelo-basado-en-inteligencia-artificial-nueva-herramienta-de-la-f uerza-aerea-para-la 8control del tránsito. El reconocimiento de patrones permite identificar regularidades o anomalías en grandes volúmenes de datos para clasificar documentos, predecir comportamientos o anomalías en grandes volúmenes de datos para clasificar documentos, predecir comportamientos o priorizar casos administrativos. Y el reconocimiento de sonido se utiliza para detectar eventos acústicos relevantes en contextos de emergencia, protección ambiental y evaluación educativa. Estos sistemas de IA basados en “reconocimiento” constituyen herramientas transversales en la modernización de la gestión pública. Su implementación no solo optimiza recursos y mejora la trazabilidad de la información, sino que también fortalece la capacidad del Estado para responder con mayor eficacia, previsión y equidad en ámbitos como seguridad, salud, educación, medio ambiente y administración tributaria. ● Sistemas de predicción Esta solución representa el 10.8% del total de casos analizados (37 en total) 7 , y se utilizan principalmente para ● Sistemas de predicción Esta solución representa el 10.8% del total de casos analizados (37 en total) 7 , y se utilizan principalmente para anticipar eventos o comportamientos relevantes en diversos sectores del ámbito público. Entre los usos más frecuentes se destacan la predicción de brotes epidemiológicos, abandono escolar, riesgos de violencia de género, accidentes de tránsito, congestión hospitalaria, y fraudes financieros o administrativos. Estas implementaciones emplean técnicas de aprendizaje automático para analizar grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real, con el fin de identificar patrones que permitan generar alertas preventivas o apoyar la toma de decisiones anticipada. 7 Uno de los sistemas de predicción más relevantes es “Dara”, el cual se implementa actualmente en Brasil. Este toma de decisiones anticipada. 7 Uno de los sistemas de predicción más relevantes es “Dara”, el cual se implementa actualmente en Brasil. Este sistema utiliza aprendizaje automático y aprendizaje profundo para ayudar a los profesionales a anticipar el pronóstico de enfermedades como la diabetes, apoyar la planificación de la infraestructura de la ciudad y la movilidad urbana, predecir la demanda de servicios públicos y anticipar sucesos como la deserción escolar, entre otras. Consultado el 2 de junio del 2025 en: https://www.ipm.com.br/inteligencia-artificial-dara-ipm-governo-gestao-publica/. Asimismo, en Chile, la Superintendencia de Educación, incorporó modelos predictivos basados en técnicas de machine learning, con el fin de identificar los incorporó modelos predictivos basados en técnicas de machine learning, con el fin de identificar los establecimientos más propensos al incumplimiento de la normativa educacional y del uso de recursos, en base a dimensiones de información que indican un riesgo, ello con el propósito de hacer más eficiente el muestreo de establecimientos educacionales a fiscalizar. Consultado el 3 de junio de 2025 en: https://algoritmospublicos.cl/proyecto-modelo-machine-learning-establecimientos-educacionales. 9Los beneficios genéricos de estos sistemas incluyen una mejora significativa en la capacidad de anticipación de las instituciones públicas, permitiendo respuestas más ágiles y focalizadas frente a situaciones críticas. Asimismo, contribuyen a una asignación más eficiente de focalizadas frente a situaciones críticas. Asimismo, contribuyen a una asignación más eficiente de los recursos estatales, al priorizar intervenciones según niveles de riesgo predichos o escenarios futuros simulados. ● Sistemas de recomendación Esta categoría representa aproximadamente el 4.9% del total de casos analizados (17 en concreto) 8 y su implementación tiene por objetivo el de optimizar la interacción entre el ciudadano y los servicios públicos. En términos funcionales, los sistemas de recomendación identificados cumplen roles claves como:

facilitar la toma de decisiones médicas (mediante la sugerencia de tratamientos o diagnósticos basados en evidencia clínica), mejorar la experiencia de búsqueda de información (con recomendaciones contextualizadas y relevantes), y orientar mejorar la experiencia de búsqueda de información (con recomendaciones contextualizadas y relevantes), y orientar al ciudadano en portales institucionales mediante la personalización de servicios ofrecidos. Algunos casos también apuntan a la zonificación técnica territorial o al diseño de políticas educativas focalizadas, empleando inferencias generadas por IA a partir de datos previos o inputs específicos del usuario. ● Clasificadores 8 El Ministerio de Economía de Brasil ha incorporado en el portal web del gobierno dos desarrollos basados en inteligencia artificial. En primer lugar, un sistema de recomendación que sugiere servicios a los usuarios en función de su historial de navegación. En segundo lugar, la posibilidad de crear perfiles personalizados para facilitar la identificación de En segundo lugar, la posibilidad de crear perfiles personalizados para facilitar la identificación de servicios relevantes según los recorridos previos de cada ciudadano. El objetivo de estas iniciativas es mejorar la personalización de la experiencia y fortalecer la relación entre la ciudadanía y la Administración Pública. Ver en: https://oecd-opsi.org/innovations/ai-and-user-profiles/. Asimismo la Ciudad de Recife (Brasil) a través del programa EITA Recife, ha desarrollado un robot basado en IA que ayuda a los médicos con la derivación de pacientes. Este robot analiza los datos clínicos y recomienda el mejor procedimiento o unidad sanitaria para cada caso, optimizando el flujo de pacientes, reduciendo los tiempos de espera para la atención caso, optimizando el flujo de pacientes, reduciendo los tiempos de espera para la atención especializada. Consultado el 2 de junio del 2025 en: https://portal.connectedsmartcities.com.br/2024/10/09/recife-como-protagonista-no-uso-de-inteligen cia-artificial-no-brasil/ 10Los sistemas de IA basados en clasificación representan casi el 4   % del total de implementaciones relevadas (12 casos en específico) 9 y se emplean para organizar, categorizar o asignar automáticamente información en distintos procesos del Sector Público, tales como Justicia, educación, salud, propiedad intelectual y atención ciudadana. Estas soluciones permiten procesar grandes volúmenes de datos con mayor eficiencia, estandarizar decisiones y reducir errores humanos, ofreciendo recomendaciones o clasificaciones preliminares que optimizan la decisiones y reducir errores humanos, ofreciendo recomendaciones o clasificaciones preliminares que optimizan la labor administrativa. ● Soporte humano-máquina Las soluciones de IA clasificadas como soporte humano-máquina, que representan el 1,15 % de los casos analizados (4 en total) 10 , se orientan a complementar tareas humanas mediante robots o sistemas inteligentes que interactúan directamente con personas. Estas tecnologías se aplican en contextos sanitarios y de gestión pública para asistir en la atención, orientar usuarios o automatizar servicios, mejorando la eficiencia operativa, reduciendo la carga del personal y optimizando la experiencia ciudadana. ● Voicebot 10 Un ejemplo claro de este tipo de desarrollo tecnológico lo representa “Nao”, implementado en Colombia, el cual es un robot, que le cuenta de Colombia, el cual es un robot, que le cuenta de manera amena y agradable a los pacientes menores de edad del Hospital Militar detalles sobre cómo será su tratamiento, recomendaciones puntuales sobre los cuidados que deben tener, medicamentos y dietas que tendrán que llevar a cabo. Consultado el 2 de junio de 2025 en: https://www.eltiempo.com/justicia/servicios/nao-el-robot-del-hospital-militar-que-ayuda-a-pacientes-c on-cancer-834154 9 En Uruguay, la Agencia de Gobierno Electrónico y Sociedad de la Información y del Conocimiento (AGESIC) ha diseñado un sistema para automatizar la clasificación de solicitudes de servicios de asistencia técnica mediante técnicas de IA y herramientas de código abierto para reducir los costos, asistencia técnica mediante técnicas de IA y herramientas de código abierto para reducir los costos, optimizar los recursos y mejorar los tiempos de respuesta en beneficio de los ciudadanos y de las instituciones públicas como proveedores de servicios. Aquel sistema se encarga de clasificar los temas en diferentes categorías de servicios y vincular las tipologías de solicitudes con la información de los usuarios. Consultado el 2 de junio en: https://oecd-opsi.org/innovations/ai-service-requests-classification/ . 11Las soluciones de IA basadas en voicebots 11 , que representan el 0,85   % de los casos analizados (3 en total) 12 , se utilizan para automatizar la comunicación con usuarios en salud y educación. Permiten gestionar 12 , se utilizan para automatizar la comunicación con usuarios en salud y educación. Permiten gestionar turnos, brindar información y mejorar la contactabilidad, reduciendo la carga operativa y agilizando la atención pública.

2. Estudio de casos relevantes: aplicaciones de alto impacto de IA en el Sector Público regional Del relevamiento de implementaciones de sistemas de IA en el Sector Público de

América Latina realizado por la Universidad de los Andes se seleccionaron, por su relevancia, cinco casos destacados para su estudio con más detalle. La elección se basó en criterios como el impacto tangible en la gestión pública, la transparencia en los procesos de contratación y la presencia de valoraciones positivas por parte de la opinión pública. los procesos de contratación y la presencia de valoraciones positivas por parte de la opinión pública. 12 Con el objetivo de resolver una lista de espera de 28 mil cirugías y consultas de especialidad, acumulada durante la pandemia del Covid-19, el Servicio de Salud O’Higgins, Chile, implementó un sistema de contactabilidad automatizada, con inteligencia artificial, para llamar a los pacientes y confirmar si aún requerían la atención. Se trata de un voicebot, desarrollado por la empresa Elipse, entrenado con español latinoamericano para reconocimiento de lengu