Los gobiernos siguen permitiendo que la IA tome decisiones y ya está fallando

Escándalo de las prestaciones de cuidado infantil en los Países Bajos – 2021 

La elaboración automatizada de perfiles de riesgo y la aplicación agresiva etiquetaron erróneamente a miles de familias como estafadores. Los pagos de la deuda se exigieron incorrectamente a casos genuinos, el sistema se vio sacudido y las consecuencias políticas provocaron la renuncia del gobierno.

El fallido algoritmo de bienestar de Dinamarca: 2024 a 2025 

Docenas de modelos de detección de fraude monitorearon a los solicitantes de beneficios. El grupo de derechos humanos Amnistía Internacional informó que los algoritmos corren el riesgo de vigilancia masiva y discriminación contra grupos marginados. Los sistemas permanecieron en uso mientras continuaba el escrutinio en 2025.

La reacción policial predictiva de Francia – 2025  

La sociedad civil documentó los despliegues policiales predictivos y pidió en mayo de 2025 una prohibición total. La evidencia muestra herramientas de pronóstico y riesgo de puntos críticos que son opacas y es probable que reproduzcan sesgos. Estos sistemas están entrenados con datos históricos que envían a los oficiales de regreso a los mismos vecindarios que ya pueden haber sido vigilados en exceso, mientras que se hace muy poco para educar a las masas sobre cómo funciona y no hay un camino creíble para apelar.

EE.UU. amplía los controles biométricos fronterizos – 2025  

Las comparaciones faciales se realizan en cientos de aeropuertos, puertos marítimos y fronteras terrestres. Las exclusiones aparentemente existen, pero son confusas para la mayoría, y la precisión varía según la demografía con cifras transparentes que aún no han aparecido. Según los informes, las líneas humanas se mueven más lentamente que las automatizadas, convirtiendo la conveniencia en presión indirecta para adherirse a la nueva tecnología.

Las consecuencias de Robodebt en Australia y las nuevas fallas de automatización: 2023 a 2025 

Una Comisión Real encontró que el esquema de deuda automatizado era ilegal y dañino. En 2025, los organismos de control señalaron miles de cancelaciones injustas de JobSeeker relacionadas con fallas de TI en el Marco de Cumplimiento de Objetivos. Se publicaron estrategias y se hicieron disculpas, pero los incentivos aún recompensaron la velocidad sobre la atención.

Fallas biométricas en curso en India – 2025  

Las fallas biométricas y las interrupciones han bloqueado las raciones y los beneficios para muchos. Las autoridades están probando el reconocimiento facial para parchear las fallas de las huellas dactilares y viceversa, pero si un dato biométrico falla y otro se superpone, el error puede extenderse entre los servicios que dependen de la misma identificación.

Los temas comunes detrás de los fracasos

En todos los países y casos de uso, los mismos rasgos continúan reapareciendo. Primero está la opacidad; Los vendedores y las agencias afirman ser secretos, pero la gente se queda adivinando por qué un modelo los marcó con poco espacio para apelar. En segundo lugar, la escala de las implementaciones se presta a errores importantes. Un error en el código implementado en todo el país puede dañar a miles de personas a una velocidad récord, pero se habría detectado con sistemas más lentos administrados por humanos. "Sesgo hacia adentro, sesgo hacia afuera" es un tercer tema común en todos los modelos, lo que significa que la capacitación se basa en los prejuicios de ayer en los patrones policiales o de bienestar y se espera que tome las decisiones de mañana. En cuarto lugar, está la dificultad política para "deshacer" los sistemas independientemente de los errores que produzcan. Cuando una herramienta está activa y conectada a objetivos de rendimiento o sistemas gubernamentales clave, la reversión se vuelve casi imposible.

¿Qué está construyendo todo el mundo ahora?

Estados Unidos 

Las agencias están implementando inventarios automatizados y controles de riesgo de "alto impacto" mientras expanden el reconocimiento facial en aeropuertos, fronteras terrestres y puertos marítimos. Tenga cuidado con los pilotos nacionales que se vuelven permanentes, el intercambio de datos entre agencias más amplio y los contratos de grandes plataformas. Los riesgos aquí incluyen el sesgo demográfico en el software de emparejamiento facial y la lógica deliberadamente opaca del proveedor encerrada en acuerdos privados multimillonarios.

China 

Se están agregando análisis más ricos a las redes de cámaras existentes y las bases de datos en tiempo real, con vínculos más estrechos con los controles de viaje y residencia. Espere monitoreo de la marcha y la voz junto con la identificación facial actual, acercándose cada vez más al seguimiento permanente de la población con una precisión extremadamente alta.

Unión Europea 

La reciente Ley de IA está presionando a los gobiernos para que incluyan sus herramientas de IA en registros públicos, publiquen una nota en lenguaje sencillo para cada una y construyan contratos que puedan ser auditados. Espere sitios web nacionales que enumeren lo que se está utilizando en los sistemas de bienestar, salud y policía. Se publicarán nuevos documentos, pero ¿mejorará los resultados? Aquí existe la posibilidad de que las agencias publiquen lo que es necesario pero continúen ejecutando sistemas con el mismo sesgo y rutas de apelación débiles.

Japón 

Las verificaciones de identidad de My Number se están alineando con las lecturas de chip y la verificación facial, automatizando cada vez más servicios de recepción en salud y finanzas. Tenga cuidado con los despliegues regionales que vinculan los registros entre las agencias y si más de los desajustes de datos que plagaron el país continúan excluyendo a las personas de los servicios públicos.

Australia 

Los sistemas posteriores a Robodebt están agregando revisión humana para las decisiones de deuda y beneficios, razones más claras en las comunicaciones y permitiendo auditorías externas. Busque análisis de fraude con aprobación humana e informes independientes sobre las tasas de error, y si las fallas de TI continúan cancelando pagos o ralentizando la compensación.

India 

Los estados están probando software de reconocimiento facial donde fallan las huellas dactilares y explorando la clasificación automatizada en beneficios y vigilancia. Espere vínculos más profundos entre las bases de datos de bienestar, banca y viajes, estando atento a los casos de exclusión cuando los datos biométricos fallan y las rutas de apelación débiles para los ciudadanos marcados.

Los sistemas de IA se vuelven integrales

Fronteras y viajes: mientras que el escaneo facial en los centros de viajes se despliega exponencialmente, las listas de vigilancia se enriquecen y las coincidencias falsas dejarán varadas a personas reales. Hacer deliberadamente que las líneas de exclusión sean más lentas empujará silenciosamente a más personas a aceptar la captura automatizada.

Vigilancia: El uso de datos antiguos para entrenar modelos policiales simplemente crea un ciclo de retroalimentación que los envía de regreso a áreas previamente visitadas, mientras que las nuevas áreas problemáticas tardarán más en identificarse y alimentarse en el algoritmo.

Identificación digital: Los programas de identificación nacional, que se implementarán en todo el mundo, pronto coincidirán con cuentas bancarias, declaraciones de impuestos, sistemas de salud y beneficios. Un solo error puede convertirse en un bloqueo en toda la sociedad, con capas biométricas adicionales que agravan el problema.

Cómo debería funcionar

Para que una implementación tan generalizada de sistemas gubernamentales automatizados sea exitosa y transparente, debemos ver los siguientes principios en acción. Cada herramienta de IA del gobierno debe explicarse claramente a su gente, incluidos los datos que utiliza, las limitaciones conocidas, los niveles de precisión y quién es responsable cuando falla. Debemos tener formas reales de apelar las decisiones automatizadas, dado que esto afectará el dinero, la libertad y el estatus legal. Las personas marcadas deben recibir los motivos por escrito y una revisión de una persona real en cuestión de días.

Las áreas sensibles deben extenderse lentamente. Para el bienestar, la vigilancia y las fronteras, los pilotos deben usarse para probar a un grupo pequeño, medir los daños y expandirse solo cuando una revisión independiente diga que el sistema es seguro para ampliar. Las banderas falsas deben medirse y los datos sobre la rapidez con la que se resuelven los errores deben estar disponibles públicamente.

Cada despliegue debe asignarse a un humano que sea responsable de su servicio, con detalles de contacto y un proceso simple descrito para aquellos que plantean inquietudes y buscan una respuesta real.

Por último, cada despliegue debe ser reevaluado en un momento previamente acordado. Si los beneficios no están claros o aumentan los riesgos, el sistema debe revisarse y actualizarse antes de reanudar su servicio.

Pensamiento final

La IA no solo está ayudando al estado, sino que está remodelando la forma en que piensa todo el sistema. Los buenos sistemas aumentan la velocidad y la eficiencia al tiempo que mitigan el riesgo, pero como ya hemos visto en los últimos años, la toma de decisiones automatizada no siempre es la respuesta correcta. Se debe restaurar el juicio humano, los sistemas deben ser comprensibles y las personas necesitan una forma rápida y justa de obtener respuestas.

Únase a la conversación

¿Qué se está implementando en su país? ¿Cómo ha sido el lanzamiento y la percepción pública hasta ahora? ¿Es optimista sobre la inminente automatización en los departamentos gubernamentales o es una receta para un desastre controlado? Háganos saber sus pensamientos a continuación.

Fuente: Expose news