Los datos abiertos gubernamentales han pasado de ser simples repositorios de información a convertirse en ecosistemas dinámicos con gran capacidad de transformación social. En este nuevo escenario, la inteligencia artificial (IA) emerge como un catalizador clave, capaz de multiplicar el valor de los datos abiertos y potenciar su utilidad en la gobernanza pública.
Una investigación reciente, basada en más de 70 artículos académicos, ha clasificado las aplicaciones de la IA en este ámbito en ocho grandes funciones, que abarcan todo el ciclo de vida del dato: preprocesamiento, exploración, transformación y mantenimiento.
Ocho perfiles de uso de la IA en datos abiertos
- Depuradora de datos (portal curator): organiza, limpia, anonimiza y etiqueta datasets antes de su publicación.
- Recolectora de información (ecosystem retriever): amplía la cobertura al extraer datos de normativas, noticias o sensores urbanos.
- Exploradora del portal (portal explorer): facilita la búsqueda con chatbots, interfaces de lenguaje natural o buscadores semánticos.
- Conectora del ecosistema (ecosystem connector): enlaza datasets, identifica socios y detecta tendencias emergentes.
- Referenciadora (portal linker): transforma la información en grafos de conocimiento, resúmenes o visualizaciones avanzadas.
- Desarrolladora de valor (ecosystem value developer): crea productos y servicios basados en análisis predictivos y paneles interactivos.
- Supervisora del portal (portal monitor): controla la calidad, detecta anomalías y automatiza actualizaciones.
- Dinamizadora del ecosistema (ecosystem engager): fomenta la participación ciudadana y personaliza experiencias de uso.
Avances y retos pendientes
El estudio señala que algunos de estos perfiles (como la depuradora, exploradora y supervisora) ya cuentan con aplicaciones maduras, mientras que otros (como la desarrolladora de valor y dinamizadora del ecosistema) aún están en fases tempranas, aunque con gran potencial de impacto social y económico.
Actualmente, la mayoría de usos se centra en automatizar tareas concretas, pero la evidencia apunta a que el siguiente paso será diseñar arquitecturas integrales que combinen distintos tipos de IA a lo largo de todo el ciclo del dato.
Limitaciones y debates éticos
Además de las ventajas, el informe advierte de varios retos aún no resueltos:
- Muchos usos están en fase experimental o conceptual.
- Persisten dudas sobre la integración a gran escala.
- Y, lo más relevante, todavía no se ha abordado en profundidad el debate sobre los riesgos y dilemas éticos de aplicar IA a los datos abiertos: sesgos, privacidad y sostenibilidad tecnológica.
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