La Dirección de Informática, donde la IA va a morir (también en el Estado)
Ethan Mollick ya lo diagnosticó para el mundo empresarial. En el sector público se comente el mismo error pero aumentado.
Hace poco Ethan Mollick, académico de Wharton y autor de Co-Intelligence, publicó en The Economist una columna muy llamativa: «The IT department: where AI goes to die». La tesis es simple pero incómoda. Las organizaciones están cometiendo un error estratégico al tratar la inteligencia artificial como si fuera otro software empresarial más: le asignan KPIs, la meten en los procesos existentes y se la entregan a la dirección (gerencia) de informática para que la administre.
Leí eso y pensé inmediatamente: en el sector público esto no solo aplica, sino que además se potencia.
El instinto de domesticar lo raro
Mollick habla del impulso de de-weird AI: des-rarificar la IA. Los ejecutivos están entrenados para normalizar las tecnologías nuevas y meterlas en categorías conocidas. Entonces la IA se convierte en un procesador de lógica difusa integrado a un flujo de trabajo, o en una herramienta que ahorra tiempo en una tarea. Una tecnología normal recibe un plan de implementación normal.
En el Estado, ese instinto es estructuralmente más fuerte. Las instituciones públicas tienen una tendencia orgánica a la normalización: marcos regulatorios, procesos de contratación, cultura del «esto siempre se ha hecho así», gestión de riesgos como dogma. Cuando llega algo verdaderamente disruptivo, el sistema lo procesa igual que siempre: lo convierte en un proyecto TI, le asigna un PMO, lo somete a control de cambios y listo.
No es que la IA sea difícil de implementar en el Estado. Es que el Estado tiende a aplanar lo que hace transformadora a esta tecnología, convirtiéndola en la última ola de automatización de oficinas. Y eso tiene consecuencias que van mucho más allá de la ineficiencia.
La trampa de la automatización en el sector público
Mollick identifica una segunda falla, más profunda: des-rarificar la IA lleva a las organizaciones a inclinarse hacia la automatización en lugar de la transformación. Cuando los líderes ven estudios que muestran ganancias de productividad del 30%, el instinto es cortar el 30% de la fuerza laboral.
En el sector público esto se traduce en algo diferente pero igualmente preocupante. La tentación no es tanto el despido masivo, sino la lógica del reemplazo de ventanilla: meter IA para que haga lo que hacía el funcionario, igual que antes, pero más barato. Automatizar el formulario, automatizar la respuesta, automatizar el trámite. El resultado: se digitalizan procesos que en muchos casos deberían haber sido rediseñados antes.
“Lo que es realmente difícil es hacerse la pregunta correcta: ¿qué significa reconstruir un servicio público a partir del hecho de que un solo funcionario ahora puede hacer cien veces más?
Adaptado de Mollick, The Economist, abril 2026
¿Qué servicios nuevos se vuelven posibles? ¿Qué problemas que antes eran intratables pueden ahora resolverse?
El problema de pasarle la IA a la Dirección de TI
Aquí viene la parte que más me llamó la atención. Mollick es explícito: no es una crítica a los profesionales TI, que hacen trabajo esencial. Pero en la mayoría de las organizaciones su mandato es minimizar el riesgo.
En el Sector Público esto tiene nombre y apellido. La Dirección de TI de cualquier servicio público existe fundamentalmente para mantener los sistemas operando, gestionar la seguridad, controlar el acceso a la información y cumplir con los estándares normativos. Todo eso es necesario y valioso. Pero la IA exige algo diametralmente opuesto: experimentar, tolerar el fracaso, aceptar que nadie sabe todavía cuál es la forma correcta de usar estas herramientas.
Pasarle el control exclusivo de la IA a un departamento cuya misión central es eliminar el riesgo es un error según Mollick, premisa que comparto. En el sector público ese error se amplifica porque además la Dirección de TI suele no tener autoridad para modificar los procesos de negocio, que están en manos de otras áreas.
No es que informática sea mala. Es que pedirle a la dirección TI que lidere la transformación con IA es como pedirle al departamento de control de calidad que invente los nuevos productos. Tienen capacidades distintas para objetivos distintos.
El modelo Liderazgo–Multitud–Laboratorio
Mollick propone un modelo de tres partes. Vale la pena mirarlo desde la perspectiva del sector público.
- Liderazgo – el problema de la delegación hacia abajo. El CEO y los altos directivos no pueden delegar la estrategia de IA a la gerencia media o a informática. Tienen que articular una visión sobre cómo la IA cambia lo que la organización es, no solo cómo opera. En el Estado esto es un desafío enorme. Los jefes de servicio tienen mandatos acotados, presión por resultados de corto plazo y una rotación que en muchos casos hace difícil sostener una visión estratégica de mediano plazo. El ciclo político es de cuatro años, y la IA requiere apuestas que maduran en tiempos distintos. Además, la cultura institucional premia al directivo que no se mete en problemas, no al que experimenta y falla productivamente.
- La Multitud – los funcionarios saben más de lo que creemos. Cuando los empleados tienen acceso a herramientas de IA y permiso para experimentar, descubren casos de uso que ni las propias empresas de IA anticiparon. La IA es más efectiva en manos de expertos, y la multitud es donde nacen las mejores ideas. En el sector público esto tiene una dimensión adicional. Los funcionarios de primera línea conocen los problemas reales de los usuarios. Conocen los cuellos de botella, las excepciones, los casos que no caben en los formularios. Si se les da acceso y permiso, tienen la materia prima más valiosa: el conocimiento del dominio. El problema es que la cultura institucional pública rara vez les da ese permiso. El uso de IA no autorizado se castiga o se ignora. Los funcionarios que encuentran formas de ser más productivos lo hacen a escondidas, sin reconocimiento y sin que el aprendizaje se sistematice.
- El Laboratorio – la estructura que falta. Mollick habla de un equipo de personas técnicas y no técnicas que trabaje con IA generativa a tiempo completo, empuje límites y retroalimente a la organización. Dice que le sorprende cuántas empresas grandes todavía no tienen esto. En el sector público, la situación es aún más precaria. Iniciativas como el Laboratorio de Gobierno fueron apuestas interesantes, pero la institucionalidad para sostener ese trabajo de forma permanente —con mandato claro, financiamiento estable y poder de incidencia— sigue siendo frágil.
El uso oculto de IA en el Estado: el problema que nadie mide
Mollick cierra con una observación que en el sector público tiene consecuencias especialmente serias. Cuando las organizaciones no crean los incentivos correctos, los empleados responden racionalmente: ocultan su uso de IA. Algunos temen el castigo. Otros no confían en que las ganancias de productividad se compartan con ellos. Algunos trabajan 90% menos y no ven razón para comentarlo.
En el Estado esto se complejiza. Un funcionario que usa IA para hacer su trabajo más rápido enfrenta preguntas sin respuesta: ¿Está autorizado esto? ¿Qué pasa con la confidencialidad de los datos? ¿Puedo usar IA con información de ciudadanos? La ausencia de marcos claros genera la respuesta más racional posible: silencio.
Hoy existe en el sector público de nuestros países un uso masivo, silencioso e informal de herramientas de IA. Ese uso está ocurriendo igual, con o sin política. La pregunta es si va a ocurrir de forma caótica y oculta, o de forma estratégica y con aprendizaje institucional.
¿Qué hacer entonces?
No tengo una receta mágica, pero sí algunas convicciones que el análisis de Mollick refuerza:
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El liderazgo político y directivo tiene que hacerse cargo. No es un tema de informática. Es un tema de modernización del Estado, de calidad de servicio, de productividad pública. Requiere que los jefes de servicio lo pongan en su agenda personal, lo usen, lo entiendan y lo articulen.
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Hay que crear espacios para que los funcionarios experimenten con permiso explícito. Eso implica marcos regulatorios claros, guías de uso, y una cultura donde el experimento fallido no se castiga sino que se aprende.
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La IA no puede ser solo un proyecto de la Dirección de Informática. Requiere equipos multidisciplinarios con poder de incidencia sobre los procesos de negocio, no solo sobre la infraestructura tecnológica.
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Hay que tener la honestidad de reconocer que nadie tiene el mapa todavía. Como dice Mollick: no navegas territorio extraño pretendiendo que tus mapas viejos funcionan. El Estado chileno necesita construir capacidad de exploración, no solo de control.
Este post está basado en las ideas del artículo de Ethan Mollick «The IT department: where AI goes to die». Las reflexiones sobre el sector público son propias.