El debate sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) para optimizar los servicios públicos, equilibrando el cumplimiento normativo con la discreción humana, fue el eje central de un seminario celebrado en el Departamento de Ciencias Políticas y Sociales.
¿Cómo puede la administración pública aprovechar la inteligencia artificial para mejorar la atención al ciudadano? Esta pregunta fue abordada por la abogada Martina Motta y el funcionario público del Ministerio de Justicia, Giovanni Magnano, durante el seminario titulado “La IA y la administración pública”, que tuvo lugar en el Polo “Gravina” del Departamento de Ciencias Políticas y Sociales de la Universidad de Catania.
El encuentro fue introducido por el profesor Vincenzo Antonelli, catedrático de Derecho Administrativo y Público. Posteriormente, la abogada Martina Motta, al abordar el tema de la transformación progresiva de la administración pública gracias a las nuevas tecnologías digitales, destacó la importancia de una regulación que rija la digitalización de los procesos administrativos. Estas normativas establecen el respeto a los principios de economía, eficacia, imparcialidad, publicidad y transparencia (artículos 19 y 30 del D.Lgs. n.36/2023). “Sin el cumplimiento de las normativas y la supervisión de los funcionarios públicos, existe el riesgo de obtener decisiones administrativas injustificadas e imparciales”, afirmó la ponente, citando como ejemplo el caso del algoritmo utilizado por el Ministerio de Educación hace una década para la asignación de plazas docentes, para ilustrar cómo, sin una programación precisa y un volumen insuficiente de datos, se pueden obtener decisiones erróneas e incongruentes.
In foto da sinistra i relatori Giovanni Magnano e Martina Motta e il docente Vincenzo Antonelli
El funcionario público del Ministerio de Justicia, Giovanni Magnano, explicó en su intervención el desarrollo de la aplicación de la IA por parte de la administración pública, centrándose en las principales aplicaciones concretas. Entre ellas, la automatización para apoyar los procesos y servicios, como en el caso del INPS, que ha logrado clasificar automáticamente más del 70% de los Correos Electrónicos Certificados (PEC), generando un ahorro estimado de hasta 230.000 horas de trabajo, y el análisis predictivo del riesgo.
“Las fuerzas de seguridad utilizan el algoritmo XLO, capaz de realizar predicciones sobre la probabilidad de que se produzcan delitos, basándose en los lugares y las horas en que se han cometido delitos anteriores”, explicó el ponente. “No se trata de la elaboración de perfiles individuales, sino de identificar las zonas más expuestas a estos riesgos, basándose en las denuncias presentadas. Esto facilita la coordinación de las patrullas con el objetivo de prevenir posibles situaciones de riesgo”.
Durante el seminario, se presentó un caso práctico de un procedimiento administrativo, concretamente una solicitud de reconocimiento de créditos formativos universitarios por actividades extracurriculares de un estudiante, gestionada a través de la IA, para demostrar cómo la inteligencia artificial puede utilizarse de forma correcta y discrecional.
Una delle slide mostrate nel corso dell’incontro
La IA puede facilitar el trabajo del empleado de la administración universitaria en el análisis de la documentación presentada por el estudiante, destacando la información relevante para la decisión (número de créditos, objetivos formativos), clasificando la actividad documentada por el estudiante según el reglamento de la universidad, proporcionando posibles argumentos para la aceptación o el rechazo de la solicitud, ayudando al funcionario que siempre mantiene la responsabilidad de la decisión, reescribiendo el texto en un lenguaje jurídicamente adecuado y estandarizando los criterios de evaluación que pueden utilizarse para solicitudes posteriores.
Para concluir el evento, el profesor Vincenzo Antonelli destacó dos aspectos fundamentales que surgieron del análisis realizado por los dos ponentes: la base de datos y el entrenamiento. “Sin un número suficiente de datos, y por lo tanto de casos anteriores analizados y actualizados por los funcionarios responsables, no es posible obtener decisiones discrecionales y coherentes”, precisó el profesor Antonelli.
