Hacienda lidera encuentro sobre inteligencia artificial en el sector público con experiencias locales E internacionales
Hacienda lidera encuentro sobre inteligencia artificial en el sector público con experiencias locales E internacionales Con una convocatoria que reunirá a autoridades, funcionarios/as públicos, académicos y representantes del sector privado en tecnología e Inteligencia Artificial (IA), el Ministerio de Hacienda realizará este jueves el encuentro denominado "Para la transformación del Estado: personas, confianza y futuro, una instancia que busca difundir el estado actual y los desafios del uso de la IA en el sector público chileno, promoviendo su adopción para mejorar la experiencia de las personas y fortalecer su confianza en las instituciones públicas.
En el encuentro participarán el ministro de Hacienda, Mario Marcel, la ministra de Ciencia, Conocimiento, Tecnología e Innovación, Aisén Etcheverry; el decano de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile, Francisco Martínez; además de representantes de cinco servicios del Estado que expondrán sus experiencias y aprendizajes con el uso de laTA. Entre los asistentes al seminario también destaca la presencia de dos figuras internacionales de gran relevancia en el ámbito dela IA y la gobernanza digital.
Porun lado, el director de la Oficina Digital del Ayuntamiento de Madrid, Fernando de Pablo, quien entregará una perspectiva valiosa sobre la implementación de soluciones digitales a nivel local y la transformación de la administración pública a través de la tecnología. Su experiencia en la capital española ofrece ejemplos concretos de cómo la IA puede optimizar los servicios ciudadanos y mejorar la eficiencia gubernamental.
Por otro lado, la directora de Gobernanza Pública de la OCDE (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos), Elsa Pilichowski, expondrá su visión global y conocimiento sobre las políticas y recomendaciones internacionales en materia de gobernanza de la IA, donde es crucial abordar los desafios éticos, regulatorios y sociales que conlleva el avance dela inteligencia artificial, enfatizando la necesidad de marcos de gobernanza sólidos que aseguren un desarrollo responsable e indusivo de esta tecnología. La presencia de ambos expertos subraya la importancia de la colaboración internacional y el intercambio de conocimientos para enfrentar los retos y aprovechar las oportunidades que la IA presenta a nivel mundial.
Por otro lado, la jornada induirá un panel principal centrado en $Cómo avanzamos en la política pública de IA a nivel Estado?" moderado por el director de la Secretaría de Gobierno Digital (SGD), José Inostroza, y contará con la participación de ACTI, CHILETEC, la Universidad de Chile, el Ministerio de Ciencias y el Consejo de Modernización.
Por la tarde, se llevarán a cabo tres talleres: uno dirigido por el Laboratorio de Gobierno del Ministerio de Hacienda, otro sobre IA a cargo dela Vicerrectoría de Tecnologías de la Información de la Universidad de Chile (VTD, y el tercero dictado por la Iniciativa de Datos e Inteligencia Experiencias del Estado El evento, además, reconocerá iniciativas destacadas en IA del sector público, seleccionadas tras una convocatoria en la plataforma de participación de la SGD. El comité evaluador induyó a representantes de la SGD, el Laboratorio de Gobierno, la Secretaría de Modernización, del Ministerio de Hacienda y la Universidad de Chile. Se recibieron 34 iniciativas; de estas, cinco fueron seleccionadas para presentar en el seminario y otras diez participarán en una feria. 1.
Modelo de Detección de Anomalías en Listas de Espera de Pacientes (Ministerio de Salud): Esta iniciativa busca transformar la gestión de listas de espera del sistema público de salud a través de la integración de inteligencia artificial en los procesos de monitoreo y control de calidad de datos. Mediante un modelo de detección de anomalías basado en Isolation Forest, se identifican patrones inusuales que pueden representar errores de registro, retrasos en la atención o flujos operativos atípicos.
El modelo, ya implementado en el cido mensual del Ministerio de Salud de Chile, se encuentra integrado al almacén institucional de datos (DIGERA) y forma parte de un plan estratégico más amplio de mejora de registros, que aborda gobernanza, normativa, capacitación, interoperabilidad y control interno. Su desarrollo ha permitido detectar oportunamente situaciones que antes requerían revisión manual y ex post, habilitando respuestas preventivas y una supervisión más eficaz. 2.
Modelo Predictivo de No Cobro de Pensión Garantizada Universal (PGU) (IPS): El IPS se propuso predecir quiénes no van a cobrar sus pagos a fin de alertarlos a través de campañas de contactabilidad y promover el cobro de sus beneficios. Para ello aplicó Inteligencia Artificial (Machine Learning) desarrollando una red neuronal que predice con hasta 30 días de anticipación quién no cobrará su pensión. El Instituto de Previsión Social (IPS) emite 2 millones de PGU al mes; después de 3 meses, unas 5 mil no eran cobradas. Tras casi dos años de aplicación de este modelo, esas cinco mil se redujeron a solo mil PGU sin cobrar..