La incorporación de la inteligencia artificial en las administraciones públicas está transformando tanto los procesos internos como las competencias requeridas en el personal. La tecnología ofrece la posibilidad de reducir cargas administrativas, agilizar trámites y liberar tiempo para tareas más complejas, lo que repercute en una mejora de la calidad de los servicios. Sin embargo, este potencial solo puede materializarse si las instituciones desarrollan capacidades internas que les permitan usar las herramientas de manera responsable y alineada con sus objetivos.

La adopción de sistemas de inteligencia artificial implica un cambio en la organización del trabajo. No se trata únicamente de automatizar procedimientos existentes, sino de rediseñar servicios con una orientación más integrada y centrada en el ciudadano. En este proceso, la supervisión humana, la transparencia y la rendición de cuentas siguen siendo principios esenciales. Además, el uso de herramientas generativas plantea riesgos relacionados con la protección de datos y la coherencia con las políticas institucionales, lo que exige una gobernanza sólida y normas claras para el personal. Las brechas de capacidades representan un obstáculo recurrente. Por ello, se requiere que los empleados desarrollen una alfabetización básica en inteligencia artificial, mientras que los líderes necesitan una comprensión estratégica de su potencial y riesgos, y los profesionales digitales deben contar con habilidades técnicas avanzadas para diseñar, implementar y mantener sistemas. Esta diferenciación de perfiles permite que cada grupo contribuya desde su rol a una adopción efectiva y responsable.

Los gobiernos disponen de varias palancas para fortalecer sus capacidades: la contratación de talento especializado, la colaboración con ecosistemas GovTech y la formación continua. La contratación de profesionales en datos y tecnología es un reto por la competencia con el sector privado, pero algunos países han creado programas atractivos para captar perfiles de alto nivel en proyectos de transformación digital. Las colaboraciones con universidades, centros de investigación y empresas emergentes permiten experimentar con nuevas soluciones y evitar la dependencia exclusiva de proveedores externos. La formación se ha convertido en un eje central. Existen iniciativas que van desde cursos breves en línea para empleados generales hasta programas intensivos para líderes y expertos digitales. Ejemplos como los módulos de aprendizaje en Estonia, las masterclass en Irlanda o los programas de la Escuela de Servicio Público en Canadá muestran cómo se está promoviendo el conocimiento en distintos niveles. La efectividad de la formación aumenta cuando se adapta al contexto laboral y se acompaña de prácticas como comunidades de aprendizaje, competiciones de innovación o revisiones periódicas de desempeño.

La creación de entornos que fomenten la experimentación y la innovación es otro elemento decisivo. Espacios de prueba, equipos multidisciplinarios y concursos internos estimulan la curiosidad y la adopción de nuevas metodologías. Además, medir el impacto de la formación y documentar las lecciones aprendidas contribuye a mejorar continuamente las estrategias. La preparación de la fuerza laboral pública para la inteligencia artificial requiere una combinación de gobernanza, desarrollo de capacidades y cultura organizacional orientada al aprendizaje. La tecnología puede ser un motor de eficiencia y calidad en los servicios, pero su éxito depende de la capacidad de las instituciones para integrar la innovación con responsabilidad, ética y visión estratégica.

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https://www.oecd.org/en/publications/building-an-ai-ready-public-workforce_b89244c7-en.html 

https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/01/building-an-ai-ready-public-workforce_5cf188ee/b89244c7-en.pdf