En un contexto geopolítico y económico inestable y complejo, los países intentan optimizar sus recursos y capacidades para mantener sus servicios públicos, mejorarlos, o bien mantenerlos con un presupuesto cada vez más reducido. Ello obliga a hacer más con menos, lo cual supone un reto destinado a la Inteligencia Artificial. Esto es lo que parece que comienza a suceder en muchos países. Japón fue el primero que se situó a la vanguardia de este nuevo paradigma, para el desarrollo de tareas administrativas en su administración pública y como asistencia para la gestión de las ciudades y prefecturas, lo que desembocó en una postura que favorece la desregulación de la IA.
Además de Japón, Reino Unido se suma a este grupo de países que viene a implementar la IA en su sector público, para mejorar su productividad y capacidades. De hecho, se ha celebrado un hackathon organizado por PwC y respaldado por Microsoft, en el cual más de 100 funcionarios gubernamentales exploraron formas de aplicar la IA para impulsar la eficiencia en áreas como la policía, la gestión de contratos públicos y la atención al cliente. Según el secretario de asuntos exteriores de UK, Jeremy Hunt, se busca aumentar la productividad y ahorrar hasta 38 millones de horas al año en burocracia policial mediante el uso de la IA y otras intervenciones tempranas.
Sin embargo, la productividad no solo depende de la implementación de tecnologías avanzadas como la IA, sino también de la mejora de la infraestructura informática básica, la inversión en capital, la optimización de procesos y la gestión del personal. Según FT, el desafío de productividad en el Servicio Nacional de Salud (NHS), donde la tecnología de IA ya se está utilizando para agilizar procesos como el análisis de radiografías y la toma de notas clínicas. No obstante, se señala que algunos hospitales aún operan con registros en papel y una infraestructura informática obsoleta, lo que dificulta la implementación efectiva de la IA. Los responsables del NHS enfatizan la importancia de abordar problemas fundamentales, como la sobrecarga del personal, la atención social y la inversión en sistemas informáticos básicos, antes de poder aprovechar plenamente las ventajas de la IA.
El sector financiero de UK, uno de los más dinámicos del mundo, también está acogiendo el estudio de la IA para optimizar su operativa, tal como indica el Banco de Inglaterra. Según su informe, el 72% de las empresas encuestadas utilizan o están desarrollando aplicaciones de ML (Machine Learning / Aprendizaje Automático), y estas están siendo cada vez más comunes en diversas áreas comerciales. Se espera que esta tendencia continúe, con un aumento estimado de 3.5 veces en el número medio de aplicaciones de ML en los próximos tres años. El sector asegurador y bancario son los que se espera que experimenten el mayor aumento en el uso de estas aplicaciones. Sin embargo, su implementación no está exenta de riesgos, entre los cuáles destacan los observados por los consumidores, relativos al sesgo, representatividad de los datos, privacidad, mientras que para las empresas, los mayores riesgos serían la falta de usabilidad e interpretabilidad de las aplicaciones de ML, debido a la costumbre en el uso de otros sistemas informáticos (software y operativa) heredados.