Gemelos digitales en gestión pública: más allá de la extrapolación de datos
La anticipación de escenarios requiere integrar prospectiva, gobernanza de datos e IA, no solo replicar el pasado
Un Estado que actúa únicamente después de que los problemas se han manifestado opera de manera ineficiente y costosa. La administración pública enfrenta ciclos de decisión prolongados que la desconectan de cambios sociales acelerados, generando políticas basadas en información incompleta y desactualizada. La intención de anticipar representa un avance en…
Un Estado que actúa únicamente después de que los problemas se han manifestado opera de manera ineficiente y costosa. La administración pública enfrenta ciclos de decisión prolongados que la desconectan de cambios sociales acelerados, generando políticas basadas en información incompleta y desactualizada. La intención de anticipar representa un avance en la gestión pública, pero requiere claridad conceptual sobre qué significa realmente anticipar en contextos complejos.
Es fundamental distinguir entre predecir y anticipar. Predecir asume que el futuro es una extensión lineal del pasado; anticipar reconoce que existen múltiples futuros posibles y que la tarea consiste en prepararse para diversos escenarios. La prospectiva construye escenarios posibles, probables y deseables, permitiendo tomar decisiones informadas hoy para acercarse a un futuro favorable. Un modelo alimentado exclusivamente con datos históricos no anticipa: simplemente extrapola, como conducir un vehículo mirando solo por el espejo retrovisor. Esta distinción es crítica para evitar que los gemelos digitales se conviertan en herramientas que perpetúan sesgos del pasado en lugar de explorar nuevas posibilidades.
La pandemia expuso las limitaciones de estos modelos de forma contundente. Sistemas entrenados únicamente con datos históricos no pudieron reconocer patrones ante comportamientos sociales sin precedentes. Casos como Virtual Singapore demuestran que integrar datos geoespaciales, de tránsito, demográficos y climáticos permite simular impactos de proyectos y planificar respuestas ante emergencias. Sin embargo, esta metodología requiere inversión significativa, datos de altísima calidad y genera desafíos serios en privacidad que no todas las administraciones pueden garantizar.
La eficacia de los gemelos digitales depende de la calidad de los supuestos en los que se basan y de la habilidad de quienes los interpretan. El orden en que se abordan estos proyectos es determinante. Definir primero la arquitectura tecnológica y luego debatir privacidad, ética algorítmica y marcos legales es un enfoque invertido. Estos aspectos no son meros trámites morales, sino condiciones técnicas fundamentales para el funcionamiento del modelo. Sin claridad sobre la calidad de los datos, el marco legal y las garantías, no es posible confiar en un modelo.
Anticipación efectiva requiere integrar tres elementos que a menudo operan de manera aislada: prospectiva estratégica, gobernanza de datos e inteligencia artificial. La prospectiva sin datos se convierte en especulación; los datos sin prospectiva optimizan sistemas que podrían estar obsoletos; la inteligencia artificial sin dirección estratégica puede generar futuros eficientes que la sociedad no ha seleccionado. Para que los Estados evolucionen hacia modelos inteligentes de anticipación, es necesario tomar decisiones hoy que establezcan bases para un futuro más prometedor. El uso de inteligencia artificial y gemelos digitales es solo el comienzo de un camino que requiere visión clara y compromiso con la ética desde el diseño.
