Revista de Ciencias Sociales (RCS)
Vol. XXXII, No. 3, Julio-Septiembre 2026. pp. 165-180
FCES - LUZ ● ISSN: 1315-9518 ● ISSN-E: 2477-9431
Como citar: Fuentes, S.-P., Negrete, E. F., Barbosa, A. M., y Esteban, E. M. (2026). Gobernanza e implementación de la Inteligencia Artificial en el Sector Público colombiano. Revista De Ciencias Sociales, XXXII(3), 165-180.
Gobernanza e implementación de la Inteligencia Artificial en el Sector Público colombiano
Fuentes, Sindy-Paola*
Negrete Doria, Eduard Felipe**
Barbosa Arrieta, Ana María***
Esteban Regino, Edna Margarita****
Resumen
La Inteligencia Artificial ofrece posibilidades ilimitadas para la transformación de la administración pública colombiana. No obstante, no deja de estar sujeta a dilemas éticos, regulatorios y jurídicos de amplio alcance. En virtud de lo anterior, el artículo tuvo como objetivo analizar la gobernanza de la Inteligencia Artificial en Colombia, basándose en el documento CONPES 4144. Metodológicamente se empleó un enfoque cualitativo, mediante un diseño documental y analítico descriptivo, complementado con la recolección de información empírica obtenida de entidades públicas nacionales. Entre los principales hallazgos se obtuvo que, mientras instituciones como el Banco Agrario, integran soluciones para optimizar procesos, otras entidades aún se encuentran en etapas incipientes o de planificación. Se concluyó que, aunque el CONPES 4144 constituye una de ruta estratégica, la disparidad digital y el vacío normativo limitan una implementación uniforme y garantista de la Inteligencia Artificial en el sector público.
Palabras clave: Inteligencia artificial; administración pública; gobernanza; ética algorítmica; transformación digital.
* Doctora en Ciencias de la Educación. Magister en Resolución de Conflictos y Mediación. Docente Investigadora en la Universidad Cooperativa de Colombia, sede Montería, Córdoba, Colombia. E-mail: sindyp.fuentes@campusucc.edu.co ORCID: https://orcid.org/0009-0004-5511-9217
** Magíster en Derecho. Especialista en Investigación Aplicada a la Educación. Especialización en Derecho Procesal Público. Especialización en Derecho Constitucional. Licenciado en Ciencias Sociales. Docente Investigador en la Universidad Cooperativa de Colombia, sede Montería, Córdoba, Colombia. E-mail: eduardo.negrete@campusucc.edu.co ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9969-0432
*** Magister en Derecho del Comercio. Especialista en Derecho Comercial. Docente Investigadora en la Universidad Cooperativa de Colombia, sede Montería, Córdoba, Colombia. E-mail: anam.barbosa@campusucc.edu.co ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5056-7203
**** Magistra en Tecnología Educativa y Medios Innovadores para la Educación. Docente Investigadora en la Universidad Cooperativa de Colombia, sede Montería, Colombia. E-mail: edna.estebanr@campusucc.edu.co ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7790-4532
Recibido: 2026-03-05 • Aceptado: 2026-05-23
Governance and implementation of Artificial Intelligence in the Colombian Public Sector
Abstract
Artificial Intelligence offers limitless possibilities for transforming Colombian public administration. However, it remains subject to far-reaching ethical, regulatory, and legal dilemmas. Therefore, this article aimed to analyze the governance of Artificial Intelligence in Colombia, based on CONPES document 4144. Methodologically, a qualitative approach was employed, using a descriptive documentary and analytical design, complemented by the collection of empirical information obtained from national public entities. Among the main findings was that, while institutions such as Banco Agrario are integrating solutions to optimize processes, other entities are still in the initial or planning stages. It was concluded that, although CONPES 4114 constitutes a strategic roadmap, the digital divide and the regulatory gap limit a uniform and safeguarded implementation of Artificial Intelligence in the public sector.
Keywords: Artificial intelligence; public administration; governance; algorithmic ethics; digital transformation.
Introducción
La Inteligencia Artificial (IA) comenzó en el ámbito de la ciencia ficción para convertirse en realidad, redefiniendo la capacidad humana y cambiando los diversos sectores, desde la economía hasta la salud, con un efecto notable en la administración pública. La esperanza se deposita en la capacidad de gestionar enormes volúmenes de datos a ultra velocidad, automatizar procesos repetitivos, mejorar la capacidad de toma de decisiones con inteligencia predictiva y ser capaz de proporcionar servicios personalizados (Rigo, 2019; Criado, 2021; Arbeláez-Campillo et al., 2021; Maita-Cruz et al., 2022).
La promesa de esta revolución tecnológica es ser más ágil, eficiente, abierta y centrada en el ciudadano. Sin embargo, la implementación de la IA en el ámbito público no está exenta de complejidades, implicaciones de gran alcance que no pueden anticiparse en este momento. Las consecuencias éticas y legales de los sistemas autónomos, sobre todo, en cuanto a privacidad, igualdad y, más allá del hecho de que puedan ocurrir sesgos algorítmicos, la responsabilidad sobre ellos, sigue siendo un tema de intenso escrutinio e incertidumbre (Whittlestone et al., 2019; Akter et al., 2021; Hárs, 2024; Sánchez-Lunavictoria et al., 2025).
La búsqueda de eficiencia operativa debe equilibrarse cuidadosamente con la protección de los derechos fundamentales de los ciudadanos. Colombia ha asumido la tarea de crear un marco político para fomentar el uso de la IA mientras garantiza que se utilice de manera responsable, en este entorno cultural particular de cambio técnico y énfasis en sus implicaciones. El CONPES 4144: Programa Nacional de Inteligencia Artificial del Consejo Nacional de Política Económica y Social (CONPES, 2025), será el nodo principal de esta Estrategia Nacional.
Por otra parte, en el 2025 se buscó la aprobación del Proyecto de Ley de IA (Proyecto de Ley 442 de 2025), diseñado para formar la base legal para su regulación (Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación y Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones [Ministerios CIENCIA y TIC], 2025); no obstante, este proyecto de ley fue archivado por el Congreso de la República, es decir que hasta la fecha Colombia no tiene regulaciones legales específicas y obligatorias. El CONPES 4144 establecerá la trayectoria de desarrollo para aplicar la IA en diversas actividades, y asumirá como cuestión fundamental la gobernanza de la IA como un sistema de integridad pública, que puede prevenir riesgos y proporcionar una fuerte confianza pública de manera duradera y sostenible. Acepta la responsabilidad concomitante sin un marco legal específico y obligatorio que lo respalde directamente.
Por lo tanto, el objetivo principal de esta investigación fue realizar un análisis profundo y a múltiples niveles de la visión colombiana sobre la IA en la administración pública. Una lectura sistémica del CONPES 4144, como la principal hoja de ruta política, y los resultados de la ausencia de estándares legales, conducen al análisis de la implementación interpretando las respuestas del Estado colombiano.
Las estrategias de promoción y los desafíos presentados en el CONPES se contrastan con el escenario de implementación y la necesidad de salvaguardas éticas y legales en un contexto de ausencia de regulación. En este sentido, esta investigación busca responder a la pregunta: ¿Cómo la Política Nacional de Inteligencia Artificial (CONPES 4144) se manifiesta en la implementación práctica y los desafíos enfrentados por diversas entidades de la administración pública colombiana, y qué implicaciones tiene la ausencia de un marco legal específico para el desarrollo de una administración pública algorítmica justa y eficiente?
Se tendrá presente las respuestas sobre el uso de IA dadas por entidades como el Banco Agrario, Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA), el Ministerio de Educación, la Policía Nacional, la Armada Nacional, la Corporación Autónoma Regional de los Valles del Sinú y del San Jorge (CVS), Dirección de Impuestos y Aduanas Nacionales (DIAN), la Universidad de Córdoba (UNICOR) mostrando su uso práctico de la IA, el nivel actual de uso, el campo de actividad y la existencia de mecanismos de evaluación. La triangulación entre evidencia documental y empírica pretende proporcionar una imagen más completa del escenario de IA del Sector Público colombiano, en cuanto a lecciones aprendidas y desafíos en el desarrollo de una administración pública algorítmica innovadora y justa.
1. Fundamentación teórica
1.1. La Inteligencia Artificial y su potencial en la administración pública
La Inteligencia Artificial (IA) ya no es un concepto de ciencia ficción, su importancia está aumentando en el gobierno como un activo para la gestión de grandes datos, la toma de decisiones en tiempo real, la prestación de servicios públicos centrados en el ciudadano, la automatización de tareas rutinarias, así como para predecir procesos de toma de decisiones (Rigo, 2019; Criado, 2021; Maita-Cruz et al., 2022; De Souza, 2025). La IA, en otras palabras, son sistemas de tecnologías impactantes que no están destinados a replicar funciones cognitivas humanas como el aprendizaje, el razonamiento, la percepción, el juicio, entre otros, sino a captar su entorno y sus propósitos para adaptarse rápidamente (European Commission, 2018). El aprendizaje automático es una de estas tecnologías, al igual que el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), la visión por computadora y los robots, por nombrar algunos.
En el sector público los cambios que la IA puede aportar a la prestación de servicios y a la gestión institucional son potencialmente revolucionarios. Los casos de uso son tan numerosos como se pueda imaginar: desde todo tipo de automatización de procesos robóticos (RPA) para tareas administrativas como la gestión de solicitudes o el procesamiento de documentos, hasta sistemas de análisis predictivo-avanzados para la optimización de recursos de hardware y/o la detección de fraudes o una buena planificación urbana.
Además, la tecnología puede ayudar a mejorar la interacción cívico-gubernamental en sus operaciones y actividades diarias a través de sistemas conversacionales como chatbots o asistentes virtuales, vigilancia de seguridad o el funcionamiento de infraestructuras críticas (Criado, 2021; Ospina y Zambrano, 2023). En el corazón de esta visión está un nuevo papel para la administración pública: una «administración pública inteligente» que no solo es más eficiente, sino también sustancialmente más justa (Rigo, 2019).
En este escenario, la adopción de la IA en la esfera pública no debe entenderse como un fin técnico, sino como un medio para profundizar el contrato social digital, puesto que una administración pública inteligente trasciende la optimización algorítmica, perfilándose por su capacidad de integrar tecnologías bajo un estricto escrutinio ético que preserve la dignidad humana y la equidad en el acceso a los derechos. La verdadera revolución se encuentra en la habilidad del Estado para gobernar estos sistemas con transparencia, garantizando que la eficiencia operativa no se sacrifique en detrimento de la justicia algorítmica ni de la confianza ciudadana.
1.2. La gobernanza ética y responsable de la IA: Principios y desafíos
El potencial de la IA, particularmente en el sector público da lugar a preguntas tan profundas como la ética, la privacidad y los derechos humanos (Li y Park, 2020; Villasmil et al., 2024; Radanliev et al., 2024). En esta perspectiva, la gobernanza de la IA es más que regulación: Abarca todo el proceso de formulación de políticas, la evolución de las decisiones tomadas por los responsables de políticas y las instituciones a través de las cuales se desarrollan y explotan estas tecnologías.
En este sentido, las organizaciones internacionales han liderado emitiendo directrices sobre la Inteligencia Artificial ética. La Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD, 2022) y la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO, 2022), han propuesto tratados basados en principios mediante postulados básicos que permiten desarrollar y usar la IA que sirven a la humanidad en términos aceptables y justos.
Primero, está el enfoque centrado en el humano (o centrado en el ser humano). Su objetivo es que la IA se desarrolle y utilice para ayudar a las personas y a la sociedad a prosperar, con una disposición para la toma de decisiones controlada por humanos a través de la IA. La IA está destinada a ser una herramienta que mejore la agencia y el juicio humano en lugar de reemplazarlos.
La transparencia de los sistemas de IA es necesaria y suficiente para la confianza y la responsabilidad, lo que conduce a la explicabilidad de los sistemas de IA. Esto significa que su propio funcionamiento interno, sus propias elecciones, deben ser accesibles a la introspección. Empero, esta premisa es problemática, porque de hecho hay un compromiso entre la explicabilidad y la precisión en los sistemas de IA complejos, dependiendo del algoritmo (Whittlestone et al., 2019).
Lograr ese equilibrio es importante para que los usuarios y sus supervisores sientan que entienden por qué un sistema tomó su decisión. Un tercer posible problema es el de la equidad y la no discriminación. No se puede permitir que los sistemas de IA entrenados con estos datos, reproduzcan y amplifiquen tales sesgos, ya sea en los datos originales o en los algoritmos. Mitigar y reducir el impacto de tales sesgos es fundamental para garantizar que no se produzcan más resultados sesgados, especialmente en lo que respecta a la interacción o toma de decisiones mediada por IA para grupos marginados (Akter et al., 2021).
La seguridad y la resiliencia también son clave, dado que los sistemas de IA deben funcionar de manera confiable, segura y sostenible en presencia de fallos o cuando están sujetos a distorsiones intencionales o envenenamientos por parte de un adversario. La ciberseguridad y la resiliencia de estos sistemas son cruciales para mantener la seguridad del usuario y el funcionamiento del sistema (Çakır, 2024). También es vital la responsabilidad y la rendición de cuentas. Otra sería establecer líneas explícitas de responsabilidad por lo que hacen o deciden las IA automatizadas. Debe haber medios adecuados para asignar responsabilidad cuando las cosas fallan y para lidiar con ello. La confianza en la IA muere casi inmediatamente sin transparencia.
Por último, dada la naturaleza de la IA como un esfuerzo basado en datos intensivos, la privacidad debe verse como un nivel mínimo de seguridad. La privacidad debe protegerse a un nivel de extremo a extremo (desde la recopilación de datos hasta el uso y la retención de los datos) para ganar la confianza pública en estas tecnologías (Murdoch, 2021).
La IA en la justicia administrativa, que afecta las vidas de los ciudadanos individuales, solo puede usarse de manera segura bajo un marco legal y constitucional que considere los principios mencionados anteriormente. Maldonado-Meléndez (2024), denuncia claramente la antinomia entre la eficiencia administrativa y los nuevos derechos en el ámbito virtual, quien reclama como urgente el orden legal que permita que las interacciones de los ciudadanos con una «administración pública algorítmica» no pongan en riesgo el disfrute de los derechos básicos y el respeto a las condiciones de dignidad humana, ni ninguna discriminación por la brecha digital o sesgos lógicos.
Dentro del campo del derecho, la IA puede convertirse en una herramienta para disminuir la burocratización; por ejemplo, el caso de Prometea, la introducción de esta tecnología debe ser coherente con una cultura de legalidad (Gutiérrez y Flórez, 2020). Las dificultades conceptuales de traducir los derechos humanos al dominio de la IA – por un lado, porque los sistemas no son «titulares de derechos» en el sentido clásico – también requieren una atención cuidadosa (Hárs, 2024).
La transición hacia una administración pública algorítmica no debe interpretarse como una mera actualización tecnológica, sino como una reconstrucción institucional. La viabilidad de este modelo en el sector público depende, en última instancia, de la capacidad para armonizar la eficiencia operativa con una ética innegociable. Solo mediante una gobernanza que institucionalice la transparencia, la rendición de cuentas y la protección de los derechos fundamentales, será posible mitigar las tensiones entre la innovación digital y la legalidad.
1.3. Estrategias nacionales de IA y el contexto latinoamericano
Muchos países en todo el mundo, algunos de ellos en América Latina, están buscando crear estrategias nacionales para el desarrollo y regulación de la IA (Aponte-García et al., 2026). Estas estrategias comúnmente apuntan colectivamente al eje central de la inversión en investigación y desarrollo, la formación de recursos humanos calificados, la creación de infraestructuras de datos sólidas y la construcción de marcos éticos y legales para su operación (Albous et al., 2025).
La Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL, 2025), describe importantes brechas en el desarrollo y adopción de la IA, y el Banco de Desarrollo de América Latina (CAF, 2021), ha propuesto hojas de ruta para cerrar la brecha. El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial-ILIA (CENIA y Comisión Económica para América Latina y el Caribe [CENIA y CEPAL], 2025), se desarrolló como herramienta relevante para evaluar el avance de la región en este ámbito.
Además, con su CONPES 4144, Colombia se une al alcance de estos esfuerzos continentales, y su objetivo es destacarse como uno de los actores líderes en el ecosistema de IA en la región. La experiencia de otros países como Perú en la regulación de la “administración algorítmica” (Maldonado-Meléndez, 2024) será una ruta importante para el análisis de los desafíos compartidos en la región.
Sin embargo, llevar estas visiones nacionales a la realidad requerirá más que ambición en papel, la realización exitosa dependerá de hasta qué punto las disposiciones políticas enfrenten las barreras sobre el terreno. Entre estas, surgen el persistente desorden conceptual en la esfera y el desafío de los responsables de políticas para priorizarlo de manera efectiva. En contraste, este marco teórico y revisión de la literatura ofrecen instrumentos analíticos clave para criticar la práctica colombiana y dar sentido a los resultados obtenidos por las entidades públicas.
2. Metodología
Esta investigación se implementó bajo un enfoque cualitativo, con un diseño documental y descriptivo-analítico, compuesto por dos etapas integradas para analizar críticamente el panorama de la Inteligencia Artificial (IA) al servicio de la administración pública en Colombia. La primera fase, fue una revisión documental exhaustiva de los marcos regulatorios y de políticas clave que configuran el desarrollo y uso de la IA en Colombia.
El primero de estos fue con el DNP respecto al documento CONPES 4144: Política Nacional de Inteligencia Artificial (CONPES, 2025), que es el principal instrumento para interpretar la visión estratégica del Estado hoy en día. También se realizó un análisis del Proyecto de Ley 442 de 2025: “Por medio del cual se regula la inteligencia artificial en Colombia para garantizar su desarrollo ético y responsable y se dictan otras disposiciones”. A pesar de que el proyecto de ley se archivó, fue una iniciativa importante para un entorno legal colombiano.
Ambos documentos fueron analizados desde una perspectiva crítica y comparativa. El CONPES se analizó con base en sus estándares y su conformidad con los Principios Éticos Internacionales de la IA. Con respecto al Proyecto de Ley, su análisis ayudó a comprender la ambición legislativa que ya existe y el vacío regulatorio que queda tras su no aprobación, revelando posibilidades en áreas de potencial complemento que esperan consideración.
La segunda fase, consistió en recoger y analizar datos empíricos de diferentes organismos de la administración pública colombiana. Los datos fueron recolectados de solicitudes (Constitución Política de la República de Colombia de 1991, Art. 23). Aunque las respuestas no proporcionaron datos cuantitativos detallados debido a la etapa incipiente de implementación de la IA, sí ofrecieron una valiosa perspectiva cualitativa.
Las entidades cuyas respuestas fueron analizadas incluyen el Banco Agrario de Colombia, la Corporación Autónoma Regional de los Valles del Sinú y del San Jorge (CVS), la Dirección de Impuestos y Aduanas Nacionales (DIAN), el Ministerio de Educación Nacional, la Policía Nacional, la Universidad de Córdoba (UNICOR), el Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA) y la Armada Nacional. Para identificar patrones en la adopción, desafíos percibidos y perspectivas de futuro en el uso de la IA en el sector público colombiano, se analizaron las respuestas de información temáticamente.
3. Resultados y discusión
3.1. El Marco de Política y los desafíos normativos en Colombia
Colombia ha desarrollado acciones importantes para preparar un entorno para la Inteligencia Artificial (IA) basado en su potencial transformador y también en sus desafíos. En este momento, el Documento CONPES 4144: Política Nacional de Inteligencia Artificial (CONPES, 2025) es el pilar de esta estrategia nacional, persiguiendo la difícil tarea de encontrar un equilibrio entre fomentar la innovación, proteger los derechos y generar confianza en el público.
Esta ambiciosa agenda es consistente con las tendencias más amplias en la gobernanza de la IA a nivel mundial, donde, como señalan Vatamanu y Tofan (2025), la incorporación de la IA en la administración pública abre tanto alturas como talones de Aquiles y requiere una mitigación proactiva. Pero la falta de normas legales que sean explícitas y obligatorias es la principal dificultad dentro de las regulaciones colombianas sobre el tema, lo que afecta la forma de materializar, además de las garantías sobre la aplicación de la IA.
3.2. El CONPES 4144: La Política Nacional de Inteligencia Artificial
El Documento CONPES 4144 (CONPES, 2025), es el marco estratégico para la construcción y despliegue de la Inteligencia Artificial en Colombia. No hay una definición o descripción específica, pero el propósito principal es “establecer la Política Pública Nacional de Desarrollo y Adopción de la Inteligencia Artificial en Colombia, la cual provocará el crecimiento económico sostenible, la innovación, la inclusión social y el bienestar de los ciudadanos, y garantizará su uso ético y responsable. Por esta razón, la explicación de los principios éticos es la única manera de comenzar, incluso si su adopción real es disruptiva (Whittlestone et al., 2019).
La política está organizada según cinco ejes estratégicos que corresponden a una visión integral y un enfoque de integración multidimensional de la IA. La promoción de I+D+i, la formación de recursos humanos y la apropiación social, así como la infraestructura y los datos, son bases que también aparecen en las estrategias globales de adopción de la IA, puesto que responden a las bases que otorgan a los países las capacidades fundamentales para el despliegue tecnológico (Madan y Ashok, 2023).
La inclusión de un marco ético y de gobernanza es particularmente importante, destacando la necesidad de establecer principios, normas y mecanismos que sustenten el uso responsable, transparente y justo de los derechos humanos. Por último, el establecimiento de un ecosistema de IA tiene el objetivo de unir a todos los actores gobierno, academia, sector privado y sociedad civil, para facilitar sinergias, y dicha inclusividad es enfatizada por Henman (2020) como necesaria para una buena gobernanza de la IA en el sector público.
No obstante, el CONPES especifica unos desafíos centrales de la política, que involucra la falta de talento humano especializado como una barrera esencial que es un fenómeno mundial, como se señala en los trabajos de Salnichenko y Babayan (2024); y Kabanova (2025), también sobre la IA en la administración pública. El requisito de una infraestructura de datos segura, bien funcional e interoperable es igualmente crucial, porque sin buenos datos accesibles, la promesa de la IA no se realiza (Lu y Gao, 2022).
Abordar las preocupaciones éticas y de seguridad asociadas con la IA es una lucha continua que requiere atención cuidadosa, como lo demuestran Akter et al. (2021), al explorar los sesgos algorítmicos. Esto se debe a que la administración pública es extensa y puede aplicarse al proceso de formulación de políticas de muchas maneras diferentes. El documento añade que los avances en IA deben ser “responsables, éticos y estratégicamente desplegados”, lo que implica un “enfoque anthemlike” en principios como la transparencia y la explicabilidad, la equidad y la protección de la privacidad, principios que son altamente debatidos y regulados a escala internacional.
En el contexto de la administración pública, el CONPES considera la IA como un mecanismo efectivo para la gestión, la calidad de los servicios y la transparencia. Autores como Cernat y Bercu (2024); y, Dei (2025), también comparten esta visión de cómo la IA puede mejorar la eficiencia y la administración. El documento señala la necesidad de capacitar a los funcionarios, modificar las estructuras regulatorias actuales y generar confianza pública en el uso estatal de dichas tecnologías. La política impulsa la adopción de la IA y establece fronteras y fuertes garantías para aplicar la IA, estableciendo una línea delicada que la interacción entre humanos y robots en el servicio público, como lo ha dicho Criado (2021).
El CONPES 4144 (CONPES, 2025), constituye un paso hacia la formalización de la inteligencia artificial en el Estado; sin embargo, su éxito no depende de sus enunciados, sino de la agilidad institucional para transformar estas directrices en capacidades reales. El reto se encuentra en cerrar la brecha entre la aspiración normativa y la realidad técnica de las instituciones públicas. La reconfiguración política, por tanto, debe tomarse no como un punto de llegada en esta materia, sino como un marco dinámico que exige una revisión constante.
3.3. El Proyecto de Ley de Inteligencia Artificial número 442 del 2025
Para ser coherente con la perspectiva de política pública del CONPES, la Ley No. 442 de 2025 (Ministerios CIENCIA y TIC) creó un marco regulatorio que hiciera realidad los estándares éticos y de gobernanza de la IA. El objetivo más alto de este proyecto legislativo era regular el desarrollo y uso de la IA en Colombia de una manera “ética y responsable” y que protegiera los derechos fundamentales. Para ello, presentó un modelo regulatorio basado en niveles que clasifica los sistemas de IA según su nivel de riesgo y obligaciones distintas para quienes los crean y los utilizan.
Los principios que subyacían el Proyecto de Ley estaban centrados en el ser humano, transparencia, equidad, seguridad, responsabilidad y privacidad, estando estrechamente relacionados con normas universales y principios éticos ampliamente discutidos en la literatura sobre gobernanza de la IA (Whittlestone y Alexandrova, 2019). La ley propuesta intento abordar cuestiones como los sesgos algorítmicos, la supervisión humana no solo en decisiones sensibles y la necesidad de transparencia sobre cómo funcionan los sistemas de IA que afectan a los ciudadanos. Estas preocupaciones son eco de las advertencias de Akter et al. (2021), sobre los sesgos inducidos por la IA en la gestión de clientes y sus mecanismos consecuentes.
La importancia de este Proyecto de Ley para la administración pública radicaba en que, por primera vez, se buscaba codificar en la ley las garantías que debían tener los ciudadanos frente al uso de sistemas de IA por parte del Estado colombiano. Podría extenderse a derechos a una explicación del uso de la IA en decisiones que los afectan, a la revisión humana de decisiones automatizadas y a medios especiales por los que los afectados puedan impugnar decisiones impulsadas por IA.
Tal codificación sería un paso importante hacia una administración pública algorítmica basada en derechos, como señaló Maldonado-Meléndez (2024) al discutir la necesidad de un marco legal sólido respecto a la emisión de servicios públicos automáticos. El uso de IA en el sector legal colombiano, como ilustran Gutiérrez y Flórez (2020), por lo tanto, eleva la importancia de tener criterios legales para garantizar que la vida de los ciudadanos no se vea afectada por acciones o predicciones arbitrarias
Es importante enfatizar que el Proyecto de Ley número 442 de 2025 fue archivado en el Congreso. Esta decisión implica que, a la fecha de la publicación de este artículo, Colombia no cuenta con un marco legal específico y vinculante que regule la Inteligencia Artificial, dejando al CONPES 4144 como el principal, y casi único, instrumento rector en la materia. La falta de una ley sobre el tema resulta en una falta de certeza jurídica, pérdida de derechos y la imposibilidad de desarrollar mecanismos sólidos de rendición de cuentas porque, a pesar de ser una regulación indicativa, no tiene la fuerza de una ley. Esto resalta la dicotomía de la ambición política en el CONPES y la demanda urgente de un apoyo legal fundamental para impulsar la gobernanza ética y responsable de la IA en el sector público.
3.4. Implementación Práctica en Entidades Públicas
La interacción entre la política establecida en el CONPES y la ausencia actual de un marco legal específico, es crucial para comprender el desarrollo de la IA en Colombia. El CONPES establece el “qué” y el “por qué” de la política; mientras que la falta de una ley específica deja al descubierto la necesidad de definir el “cómo” desde una perspectiva legal y de garantías. Los primeros indicios del uso de la IA en la administración pública colombiana, según los resultados directos de muchas entidades aquí mencionadas, muestran un panorama fragmentado que refleja la dificultad de la utilización de la tecnología en un entorno institucional y estratégico diverso y prematuro.
Se observan entidades que, en fase de implementación activa o exploratoria, demuestran un compromiso práctico con la IA. La Dirección de Impuestos y Aduanas Nacionales (DIAN) integra IA, como Copilot, para optimizar la generación y revisión de código, y explora su uso en automatización de procesos clave como la declaración de renta sugerida y la detección de anomalías.
El Banco Agrario de Colombia también utiliza la IA en áreas operativas y administrativas, como la automatización de la validación de protección legal (buscando optimización y reducción de costos), pero aún carece de cifras de impacto, lo cual es común en la fase de diseño y prueba (Madan y Ashok, 2023). SENA (Servicio Nacional de Aprendizaje) es otro usuario de IA. SENA muestra el uso de la IA en el procesamiento de texto, chatbots de servicio al ciudadano y asistentes virtuales. A medida que estas organizaciones exploran formas de mejorar el control y la prestación de servicios, reflejan los avances logrados por la IA en la administración y gestión pública (Androniceanu, 2024). Pero la ausencia de medidas de impacto en el servicio al ciudadano por parte de algunas entidades muestra una deficiencia en la forma en que evaluamos el impacto real.
En contraste, existen entidades en fase de alineación y planificación, como el Ministerio de Educación Nacional y la Armada Nacional. Ambas informan estar en proceso de alineación con las directrices del CONPES 4144, con el Ministerio en “evaluación e implementación progresiva” y la Armada planeando iniciar la implementación “en el mediano plazo”.
Esto significa que hay una conciencia sobre la IA y un compromiso con la política nacional sobre IA, pero los primeros indicios muestran que no es tan amplia o inmediata como suele ser en las tasas de adopción de tecnología de grandes organizaciones (Madan y Ashok, 2023).
Finalmente, se detectan entidades inexistentes en los procesos administrativos actualmente implementados. La Corporación Autónoma Regional de los Valles del Sinú y del San Jorge – CVS y la Universidad de Córdoba (UNICOR) afirman que actualmente no utilizan IA para sus operaciones administrativas institucionales. Sin embargo, UNICOR mantiene una política de “escrutinio y evaluación continua” de nuevas tecnologías, lo que sugiere una apertura para el futuro. La IA es utilizada por la Policía Nacional en IA Predictiva, un elemento del “despliegue operativo del servicio policial”, pero no en el ámbito administrativo de la policía ni la Policía Nacional.
Esta heterogeneidad evidencia las brechas de madurez digital en las administraciones públicas colombianas, lo que complica el despliegue del Gobierno Digital y la IA a escala nacional, como advierten Ospina y Zambrano (2023) al analizar el caso colombiano. La diferencia entre la IA operativa y administrativa utilizada por la Policía también trae a colación la idea de la Discreción Artificial de IA de Young et al. (2019), según la cual la IA puede tener un impacto significativo en la gobernanza, incluso si no se utiliza directamente en actividades administrativas ordinarias.
Estos primeros resultados permiten inferir que, aunque existe un marco político ambicioso (el CONPES), no hay un marco legal específico, y esta situación genera incertidumbres y dificultades en el uso de la IA en el funcionamiento diario de las entidades públicas. Algunas están probando aplicaciones reales en el ejercicio, y otras están empezando a desarrollar planes de acción o aún no han incluido la IA en el flujo administrativo.
Esta diferenciada del panorama se suma a la relevancia actual de las líneas de acción establecidas en el CONPES en términos de formación y coordinación, y también ilumina la oportunidad para futuros esfuerzos legislativos que se ajusten a esta diversidad de contextos y niveles de madurez digital, o incluso para que el CONPES active los mecanismos necesarios para satisfacer la necesidad.
En conclusión, el espectro de difusión del uso de la IA en la administración pública colombiana varía desde una apropiación activa y dispar como la DIAN, el Banco Agrario y el SENA, con una estrategia clara orientada a la eficiencia y al servicio, hasta etapas de adaptación y planificación como el caso del Ministerio de Educación y la Armada Nacional, que se camuflan como una realidad ausente, tal como se tiene en los procedimientos administrativos para la CVS, UNICOR y la unidad administrativa de la Policía Nacional.
Tal variedad entre la IA en el mundo real hace que el panorama político actual sea lamentablemente inadecuado. El poder del CONPES 4144 para fomentar la creación y adopción de la IA y la necesidad de una futura regulación en este ecosistema, dependerá de su flexibilidad, los incentivos que incluya y su capacidad para generar nuevas capacidades en entidades menos desarrolladas, aspecto crucial para el éxito de la transformación digital de la administración pública.
3.5. Desafíos identificados
La inteligencia artificial en la administración pública colombiana enfrenta una serie de desafíos complejos que trascienden la mera adopción tecnológica. Esos desafíos, desde la escasez de talento hasta la falta de un marco legal establecido, deben abordarse con el tiempo mediante una estrategia integral que garantice que la inteligencia artificial se implemente de manera efectiva, responsable y justa.
Uno de los mayores obstáculos es la brecha que existe en las capacidades técnicas y humanas entre aquellas organizaciones que ya utilizan la inteligencia artificial y aquellas que apenas están comenzando. Muchas empresas en etapas iniciales pueden no contar con especialistas en el campo, como científicos de datos, ingenieros de inteligencia artificial o expertos en ética de la inteligencia artificial, o incluso con la experiencia interna necesaria para determinar, construir e implementar soluciones de inteligencia artificial de manera efectiva y segura.
Como sugieren Madan y Ashok (2023), la escasez de talento humano también es una barrera para la difusión de la inteligencia artificial en el sector público. Incluso si el CONPES 4144 ha reconocido esta brecha, su solución requiere inversiones permanentes y a largo plazo en educación y capacitación, así como acciones para atraer a tecnócratas que se han trasladado al ámbito privado, como también enfatizan Salnichenko y Babayan (2024); y, Kabanova (2025).
Por otra parte, los sistemas de IA solo son útiles cuando la calidad y disponibilidad de los datos utilizados por el sistema son sólidas. Los modelos de IA necesitan grandes cantidades de datos de entrenamiento que sean de calidad y bien estructurados. La falta de centralización, limpieza, estandarización, gobernanza y, lo más importante, privacidad y disponibilidad de los datos, son algunos de los desafíos con los que muchas entidades públicas colombianas deben lidiar. La falta de una infraestructura de datos sólida puede, como se observa en Lu y Gao (2022) en entornos complejos, restringir el valor general de las soluciones de IA y, aún peor, amplificar los sesgos ya presentes.
A pesar del marco ético de alto nivel establecido en el CONPES 4144 (CONPES, 2025), es desalentador transitar de la abstracción, desde principios como la transparencia, la equidad y la explicabilidad, hacia la cultura operativa diaria de las administraciones públicas. Este problema es aún peor si tales principios no tienen un respaldo legal efectivo en forma de obligaciones y recursos. Whittlestone et al. (2019), argumentan que los principios son positivos, pero, en el mundo real, pueden ser difíciles de equilibrar y aplicar a problemas específicos. El establecimiento de capacidades para la auditoría algorítmica y la supervisión humana en procesos o sistemas de responsabilidad para sistemas autónomos no solo requerirá directrices, sino también la posibilidad de pensar y desarrollar mecanismos de evaluación y procesos de gobernanza.
Los sesgos algorítmicos (Akter et al., 2021) también son un desafío significativo en la IA de servicio público, puesto que las decisiones de la IA tienen un impacto directo en los ciudadanos, y existe una necesidad real en este contexto de identificar proactivamente y amortiguar la discriminación y permitir una automatización justa (Young et al., 2019).
La introducción de la IA conlleva cambios importantes en los flujos de trabajo, la organización y las competencias del personal. Los funcionarios y empleados que a menudo desconocen lo que se puede (y se hará) con la IA, y una cultura organizacional que valora el seguimiento de reglas sobre la experimentación, el aprendizaje continuo y la innovación, pueden obstaculizar la adopción y difusión de las tecnologías. Criado (2021), enfatiza que la transformación digital no puede ser solo sobre la adopción tecnológica; tiene que ser un cambio cultural y de mentalidad que impregne la administración pública.
La implementación de sistemas de IA, la compra y desarrollo de tecnologías asociadas, y el habilitar la base tecnológica de inteligencia, requieren inversiones significativas en tecnología e infraestructura, así como en recursos humanos. El énfasis en la IA es clave no solo en los objetivos gubernamentales, sino también en la asignación de recursos, particularmente en medio de las necesidades competitivas y las restricciones presupuestarias del sector público.
El vertiginoso ritmo de los avances en la tecnología de IA hace difícil crear estructuras legales y conceptuales sólidas de antemano, pero también plásticas. La falta de regulación (concreta) y la subsiguiente ausencia del estado de derecho aumentan el riesgo legal/operacional debido al vacío legal y a la confianza que se puede desarrollar mediante el despliegue de entidades en un entorno algorítmico.
Esto culmina en la falta de directrices para afirmar qué implica la administración pública algorítmica y, por ende, cómo se aplican los nuevos derechos en un ámbito virtual (Maldonado-Meléndez, 2024). El nuevo marco de regulación debe ser preciso, sirviendo como guía para las entidades, pero permitiéndoles continuar innovando, estableciendo límites sobre garantías sin caer en la trampa de la sobrerregulación que impide el avance de la tecnología.
En síntesis, el camino que la IA debe tomar en la administración pública colombiana está pavimentado con el fortalecimiento del capital humano, la mejora de la infraestructura de datos, la definición de marcos éticos con apoyo legal, la cultura de la innovación, la inversión en regulaciones profundas, claras, flexibles y contingentes. Resolver estos desafíos de manera coordinada es crítico para asegurar que el impacto transformador de la IA se realice en el servicio público.
3.6. Implicaciones y perspectivas futuras para la administración pública colombiana
La adopción de la Inteligencia Artificial en la administración pública colombiana, enmarcada por el CONPES 4144, se encuentra en una fase crucial de desarrollo. Los resultados de esta investigación muestran que existe una dinámica entre los avances prometedores en algunas entidades y el escalonado en otras, con evidencia contundente de que estos retrasos resultan importantes para la efectividad de la gobernanza de la IA en Colombia, y para lograr una “administración pública algorítmica” justa y eficiente, especialmente por la ausencia de reglas.
Un mensaje importante es la urgente necesidad de una solución de escalado y estandarización que refleje la notable heterogeneidad. La variación en los niveles de madurez de las trampas entre las entidades implica insuficiencia y que el apoyo individual, la capacitación y la financiación, deben extenderse a instituciones que son principiantes o que aún no se han involucrado con la IA.
Madan y Ashok (2023), señalan que la difusión exitosa de la IA en el gobierno se ve obstaculizada por la falta de una estrategia gubernamental para escalar la innovación en los proyectos piloto. Guías operativas, centros de excelencia o laboratorios de innovación, o herramientas proactivas para el mentorazgo o la colaboración interinstitucional (para compartir experiencias y recursos), podrían ayudar a aplanar las curvas de aprendizaje y facilitar una adopción masiva y coordinada.
También existe la importante cuestión de traducir lo ético en lo práctico: como tal, también se desea un diseño práctico. La implementación responsable de la IA es el primer paso hacia para la implementación adecuada de la IA. Pero la prueba no estará solo en declarar principios; estará principalmente en el cumplimiento, en cómo esos principios, como la transparencia, la explicabilidad y la no discriminación, se viven o no se viven en el diseño y desarrollo, en la adquisición y el despliegue, durante el ciclo de vida de los sistemas de IA. Esto indica que no solo es necesario desarrollar herramientas técnicas para auditar y detectar sesgos algorítmicos (Akter et al., 2021), sino que también el sector público necesita establecer comités de ética en IA y proporcionar formación integral a su personal sobre cuestiones técnicas, legales y éticas relacionadas con la IA.
La tensión entre la eficiencia administrativa y el desarrollo de nuevos derechos en el ciberespacio, enfatizada por Maldonado-Meléndez (2024), expone un “marco similar a la seguridad” que fomenta el desarrollo tecnológico y tiene una fuerte función como institución para garantizar los derechos de los ciudadanos frente al poder de los algoritmos. Como recuerdan Whittlestone et al. (2019), las motivaciones puramente éticas son a menudo demasiado vagas para guiar la ética en la práctica, y por lo tanto es necesario enfrentar los desafíos que surgen.
La gobernanza de datos es otra pieza básica e innegociable del panorama. Los datos que alimentan un sistema de IA cuán buenos, cuántos y cuán accesibles son de hecho más críticamente importantes para estos sistemas que cuán elegantes son sus algoritmos. En el ámbito de la administración pública, esto implica separar las inversiones en aplicaciones de, para el desarrollo de los sistemas de información, invertir en políticas de datos abiertos con reutilización de datos, construir una interoperabilidad robusta entre sistemas de diferentes entidades, así como una ciberseguridad de alta calidad y privacidad de datos.
La confianza pública en los sistemas de IA del Estado estará estrechamente vinculada a cómo el Estado cuida los datos personales de los ciudadanos, con quién se comparten, cómo se accede a ellos, cómo se aseguran, cómo se protegerán y cómo se auditarán en un término que Lu y Gao (2022), describen como central para el despliegue de la IA en entornos sumamente complejos.
La educación y la adopción social son instrumentos indispensables para una aceptación exitosa y sostenida de la IA, no solo en términos de enseñar habilidades especializadas en IA los tipos técnicos, sino también a los funcionarios públicos para que sepan lo que la IA puede hacer y dónde plantea un riesgo potencial. Además, es crucial explicar al público en general cómo la IA les afectará y su relación con el Estado. Un mayor aprecio público puede prevenir una resistencia superficial al cambio (Criado, 2021), y aumentar la conciencia y la confianza cuando se trata de decisiones que afectan el desarrollo y la regulación de estas tecnologías, promoviendo la innovación responsable.
La aplicación de la IA en la administración pública colombiana tendrá un futuro brillante con las soluciones adecuadas a estos desafíos. La ruta hacia una “administración pública inteligente” (Rigo, 2019) es tecnología, organización, ética y cultura. El éxito dependerá de la capacidad de la nación para construir un ecosistema de IA innovador, ético e inclusivo, que mejore la calidad de vida de sus ciudadanos, actuando como referente regional en gobernanza de IA, incluso si no hay una ley que consagre estas garantías.
Conclusiones
Este artículo ha esbozado la Inteligencia Artificial en la administración pública de Colombia desde el Documento CONPES 4144, y ha sido informado por experiencias cualitativas en algunas entidades públicas (similar al proyecto de ley de IA archivado como un propósito legislativo no alcanzado). Hay dos razones para pensar que, en el CONPES 4144, Colombia ha adoptado una buena política pública sobre IA. Podría ser costoso formular una visión estratégica amplia que aborde la I+D, la formación de talento y la gobernanza ética.
Primero, hubo un proyecto (Proyecto de Ley de IA número 442 de 2025) que buscaba colocar estos principios en un marco legal para proteger los derechos fundamentales y moderar el uso irresponsable, pero dado que el proyecto de ley fue archivado, el CONPES es ahora la herramienta guía principal en el sector. Además, esta táctica política se nutre de tendencias internacionales más amplias y marcos éticos sobre IA y sugiere un compromiso con la innovación responsable y la anticipación de la aparición de desafíos éticos relacionados con la IA, aunque carece del peso legal necesario para una fuerza vinculante más fuerte.
En segundo lugar, los resultados de la encuesta también revelan una notable heterogeneidad en la adopción de IA en la administración pública colombiana. Sin embargo, instituciones como el Banco Agrario y el SENA fueron identificadas como líderes en adopción en cuanto a aplicaciones para la optimización de costos y procesos (automatización de procedimientos judiciales en el Banco Agrario) y mejora de servicios a los ciudadanos (chatbots en el SENA); mientras que algunas otras están luchando por alinearse con el CONPES o aún no han desarrollado las capacidades para incorporar la IA en sus procesos administrativos. Esta asimetría demuestra las disparidades en potencial, recursos y alfabetización digital que el Modelo de Gobernanza debería resolver a través de estrategias de escalamiento y acompañamiento diferenciado.
El grado en que la gobernanza de la IA será un éxito en Colombia depende crucialmente de poder traducir la aplicación de principios en medidas relevantes y operativas, ayudar a cerrar las brechas de talento y datos, y también desarrollar una cultura organizacional abierta e innovadora, todo en un contexto que no está regulado en la materia. El éxito de construir una “administración pública algorítmica” efectiva y justa requerirá educación a largo plazo, inversión dirigida en infraestructura de datos y ciberseguridad, y un compromiso continuo y conversación constructiva entre los responsables de políticas, tecnólogos y la sociedad civil.
La relevancia de este estudio radica en su capacidad para identificar la brecha entre la propuesta estratégica del CONPES 4144 y la realidad de la administración pública colombiana. Esto se convierte en su principal fortaleza, pues la investigación ofrece un análisis que trasciende el plano netamente teórico, documentando la disparidad en la madurez digital y el impacto real de la ausencia de un marco legal vinculante tras el archivo del proyecto de ley de IA.
No obstante, el estudio presenta limitaciones inherentes a su enfoque cualitativo y a la naturaleza cambiante del objeto de estudio. Asimismo, la velocidad de los avances tecnológicos puede conducir a variar algunas de las observaciones sobre el despliegue de soluciones específicas si no se evalúan de manera longitudinal.
En cuanto a las líneas futuras de investigación, resulta relevante avanzar hacia estudios comparativos que analicen el rendimiento de la ‹administración pública algorítmica› una vez se implementen las estrategias de acompañamiento sugeridas por el documento de política. Por ello, es necesario profundizar en el análisis del impacto de la IA en la gobernanza de datos interinstitucionales y en el desarrollo de métricas estandarizadas de ‹justicia algorítmica› aplicables al contexto latinoamericano.
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