Inteligencia Artificial y Administración Pública: oportunidades y jesafíos jurídicos para una modernización responsable

Por Micaela Silvina Bassilion (*)
Invitada en Palabras del Derecho 

I.- Introducción

La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en la administración pública representa una transformación profunda en la forma en que el Estado gestiona sus funciones. Desde la automatización de tareas rutinarias hasta la toma de decisiones basadas en algoritmos, estas tecnologías ofrecen un potencial significativo para mejorar la eficiencia, reducir costos y agilizar procesos administrativos y judiciales.

Sin embargo, este avance tecnológico plantea importantes interrogantes. La utilización de sistemas automatizados en procedimientos administrativos y judiciales suscita dudas sobre la preservación de los derechos fundamentales que sustentan el Estado de derecho. Además, la complejidad de algunos modelos algorítmicos —frecuentemente denominados “cajas negras”— dificulta la comprensión y el control efectivo de las decisiones automatizadas.

Uno de los desafíos más relevantes es el fenómeno de la refracción normativa, explicado por Naarttijärvi (2023) en “The Rule of Law and Automated Decision-Making: Exploring Fundamentals of Algorithmic Governance1”, entendido como el proceso mediante el cual el sentido original de una disposición legal se desvía o transforma al atravesar los distintos “medios o capas” de su formulación, interpretación y aplicación. Al igual que en la refracción física, donde una onda cambia de dirección al pasar de un medio a otro, en el ámbito jurídico la norma experimenta sucesivas desviaciones: primero, al traducirse la voluntad política en lenguaje jurídico; luego, al ser interpretada por jueces y operadores jurídicos. Estas refracciones no suponen necesariamente una distorsión del derecho, sino que forman parte natural de su funcionamiento, donde la interpretación, el lenguaje y el control judicial aseguran su coherencia con los principios democráticos y con los cambios sociales.

La automatización introduce nuevas capas de refracción: los códigos y los datos empleados por sistemas de aprendizaje automático pueden incorporar sesgos o generar resultados inesperados, desviando la aplicación de la ley respecto de la intención original de legisladores y diseñadores del sistema. Esta situación incrementa el riesgo de arbitrariedad del poder, especialmente en contextos mediados por sistemas públicos de inteligencia artificial, donde las decisiones automatizadas afectan directamente los derechos y garantías de los ciudadanos.

En este contexto, resulta imprescindible adoptar enfoques innovadores que integren la perspectiva del Estado de Derecho con la disciplina de seguridad de sistemas, permitiendo identificar, prevenir y corregir posibles riesgos emergentes. La supervisión humana, la trazabilidad y la transparencia se presentan como mecanismos esenciales para asegurar que las decisiones automatizadas sean explicables, razonables y proporcionales.

El presente trabajo analiza el potencial transformador de la IA en la modernización del Estado, revisa sus aplicaciones actuales en Argentina y en experiencias internacionales, identifica los principales desafíos jurídicos que plantea su uso —como la arbitrariedad, la proporcionalidad y el manejo de datos sesgados— y propone enfoques integrales para garantizar que la IA contribuya a un ejercicio responsable, legítimo y transparente del poder estatal.

II.- Conceptualización de la Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial (IA) es un campo multidisciplinario que combina informática, matemáticas y ciencias sociales para desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el razonamiento, la toma de decisiones y la resolución de problemas complejos. No existe una definición única y consensuada.

Según la Asamblea General de las Naciones Unidas, se trata de una “constelación de procesos y tecnologías que permiten que las computadoras complementen o reemplacen tareas específicas que de otro modo serían ejecutadas por seres humanos, como tomar decisiones y resolver problemas” (ONU, 2018).2

La Carta Iberoamericana de la Inteligencia Artificial (CLAD, 2023) 3la define como un tipo disruptivo de tecnología de la información y la comunicación (TIC), basada en el uso de datos y algoritmos capaces de generar aprendizajes y comportamientos autónomos, desempeñando tareas tradicionalmente humanas como la percepción, el razonamiento o la acción.

Desde otra perspectiva, el Banco de Desarrollo de América Latina (CAF, 2022)4, en Conceptos fundamentales y uso responsable de la inteligencia artificial en el sector público, hace referencia a la consideración de la Universidad de Stanford, según la cual la inteligencia artificial abarca “toda actividad dedicada a hacer las máquinas inteligentes”, entendiendo por inteligencia “aquella cualidad que permite a una entidad funcionar apropiadamente y con previsión en su entorno”.

Para Gabriela Ramos, directora general adjunta de la UNESCO para las Ciencias Sociales y Humanas, la IA es la capacidad que adquieren las computadoras gracias a grandes volúmenes de datos, almacenamiento en la nube y modelos computacionales potentes, que les permiten realizar actividades similares a las humanas, como reconocer patrones, predecir comportamientos y generar recomendaciones (Ramos, 2023)5.

Corvalán (2019)6, por su parte, propone una distinción fundamental dentro de la inteligencia artificial, particularmente en el ámbito de la IA “débil” o restringida, que se centra en el uso de algoritmos para procesar datos y resolver problemas específicos que tradicionalmente requerían inteligencia humana. Según el autor, esta categoría incluye dos grandes áreas de desarrollo. Por un lado, lo que se conoce como aprendizaje profundo “deep learning”, que se asemeja a una “caja negra”. Estos sistemas se caracterizan por su alta complejidad y por requerir grandes volúmenes de datos para su entrenamiento.En un lenguaje jurídico, las cajas negras presentan déficits intrínsecos de “motivación”, fundamentación y explicabilidad en torno al razonamiento subyacente detrás de sus resultados. Por otro lado, Corvalán identifica los sistemas de “caja blanca”, los cuales permiten obtener predicciones y automatizaciones sin incurrir en el riesgo de “inexplicabilidad” del razonamiento, propio de los sistemas de “caja negra”.

El funcionamiento de la Inteligencia Artificial depende directamente de algoritmos que procesan datos y ejecutan decisiones automatizadas. En términos generales, los algoritmos pueden definirse como mecanismos orientados a la recopilación y procesamiento de datos de diversas fuentes, con el fin de generar determinados resultados. Una de sus características más relevantes es su capacidad de adaptación dentro de entornos complejos. Tal como explican Janssen y Kuk (2016, como se citó en Criado, 2021)7, “los algoritmos coevolucionan con datos, sistemas y humanos dentro de un sistema sociotécnico complejo”. Esta cualidad les otorga un potencial transformador, no solo procesan datos, sino que también evolucionan en función de sus interacciones con el entorno.

III.-Potencial y Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el Sector Público

Aunque es difícil encontrar una definición única de inteligencia artificial, en su conceptualización se destacan elementos comunes, como los datos y los algoritmos. El resultado de la inteligencia artificial surge de la combinación de estos dos componentes, que permiten a los sistemas aprender, adaptarse y tomar decisiones autónomas. Su implementación presenta tanto nuevas oportunidades como importantes desafíos, especialmente en el sector público.

La inteligencia artificial generativa se perfila como una herramienta estratégica para modernizar la Administración Pública, permitiendo mejorar la calidad de los servicios, optimizar procesos internos y fortalecer la toma de decisiones basada en datos. Entre sus aplicaciones destacadas se encuentran la personalización de servicios, la capacidad de anticipar tendencias, la automatización de tareas rutinarias y la promoción de una mayor participación ciudadana. Aunque la IA generativa brinda un enorme potencial para la Administración Pública, no se pueden pasar por alto los riesgos y desafíos que conlleva su implementación. (Corvalán, Stringhini & Sánchez Caparrós, s.?f.)8.

Un caso concreto que refleja la aplicación práctica de la IA en el ámbito público es el del Poder Judicial de la provincia de Río Negro, en Argentina. Según información publicada por Palabras del Derecho (2023)9, esta jurisdicción ha dictado casi 6.000 fallos automatizados en el fuero Contencioso Administrativo, gracias al uso de herramientas de inteligencia artificial. Estas se aplican en tareas repetitivas y estandarizadas —como la verificación de datos—, lo que ha permitido agilizar significativamente los procedimientos judiciales. De esta forma, el Poder Judicial de Río Negro ha intensificado sus procesos de digitalización y automatización.

En este caso en particular, cuando se presenta una demanda, un sistema de IA verifica automáticamente los datos y, si son correctos, genera el expediente y un proyecto de sentencia. Luego, un juez lo revisa y firma. La IA no reemplaza al operador judicial, sino que lo asiste, reservando para las personas las decisiones que requieren juicio jurídico y razonamiento.

Otro avance destacado en el desarrollo de tecnologías basadas en inteligencia artificial en el sector público es el proyecto PROMETEA, considerado el primer sistema de inteligencia artificial predictivo en funcionamiento dentro del ámbito gubernamental de América Latina. Desarrollado en la Ciudad de Buenos Aires, este sistema combina automatización, procesamiento de lenguaje natural y capacidades predictivas, permitiendo anticipar la resolución de un caso judicial en menos de 20 segundos, con una precisión estimada del 96% (Corvalán, 2019)10.

Un caso destacado es Boti, el chatbot del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires lanzado en 2019 a través de WhatsApp para atender consultas ciudadanas. En 2024, incorporó inteligencia artificial generativa basada en grandes modelos de lenguaje, mejorando la experiencia conversacional en turismo al ofrecer respuestas personalizadas y facilitar la planificación de actividades.

Según la guía elaborada por CIPPEC (Solano, Estévez y Peralta, 2025)11 los primeros estudios indican que, aunque el uso de la inteligencia artificial en el sector público argentino aún está en etapas iniciales y se presenta de forma fragmentada, ya está generando nuevas formas de gestionar, planificar y responder a las necesidades de la ciudadanía. Desde la automatización en canales de atención hasta la optimización de procesos normativos, educativos y judiciales, la IA empieza a mostrar su potencial como una herramienta clave para la modernización del Estado.
En este sentido, resulta relevante destacar que la Ley N° 14.82812 de la Provincia de Buenos Aires estableció como objetivo llevar adelante un proceso integral de modernización del Sector Público Provincial, sustentado en principios rectores orientados a la calidad, la optimización de los recursos públicos, la economía y racionalidad administrativas, la ética y transparencia, y la participación ciudadana en la gestión pública.

Estos principios constituyen la guía para la implementación de los ejes que sostienen la Reingeniería del Estado Provincial, entre los cuales se destacan: la transformación institucional, la participación ciudadana, la mejora de la gestión pública, la orientación al ciudadano y la modernización de la tramitación administrativa.

En sus fundamentos, la norma señala que “se pretende reforzar ejes centrales para la gestión pública y fortalecer la gobernabilidad democrática. Estos ejes dotarán a la Administración Pública Provincial de las herramientas necesarias para transformar las estructuras burocráticas en núcleos y redes que aporten soluciones a las necesidades ciudadanas”.

En el año 2025, mediante la RESO-2025-4-GDEBA-SSGDMGGP 13se aprobaron las Directrices de uso de Inteligencia Artificial Generativa en la Administración Pública de la Provincia de Buenos Aires, orientadas a establecer pautas para su utilización responsable. Asimismo, mediante la RESO-2025-9-GDEBA-SSGDMGGP14, se establecieron reglas para el desarrollo, implementación y uso responsable de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) en la Administración Pública de la Provincia de Buenos Aires, con el objetivo de proteger los derechos y garantías fundamentales de la ciudadanía y promover un uso seguro, razonable y confiable de estas tecnologías. La resolución establece su cumplimiento obligatorio para todos los organismos de la Administración Pública provincial que desarrollen, investiguen, contraten o utilicen sistemas de IA. Asimismo, establece principios generales, una autoridad de aplicación, mecanismos de evaluación y clasificación de riesgos y pautas de gobernanza. En particular, los sistemas considerados de alto riesgo deben someterse a una evaluación de impacto algorítmico que permita identificar posibles riesgos legales, éticos, sociales y técnicos, así como eventuales daños, contemplando además aspectos vinculados con los datos de entrenamiento y la prevención de sesgos.

En el año 2026, el Gobernador de la Provincia de Buenos Aires aprobó, mediante el Decreto N° 742/202615, el “Marco Provincial para el Desarrollo, Uso y Gobernanza de la Inteligencia Artificial”, como instrumento rector para el desarrollo, implementación y uso de sistemas de IA en el sector público provincial. El decreto establece al Ministerio de Gobierno, a través de la Subsecretaría de Gobierno Digital, como autoridad de aplicación y crea el Registro de Inteligencia Artificial, donde los organismos provinciales deberán registrar los sistemas de IA que desarrollen o utilicen. Asimismo, faculta a la Subsecretaría a dictar normas complementarias, invita a los municipios a adherir al Marco y establece que, en los aspectos no regulados por este, continuarán aplicándose las Resoluciones Nº 4/25 y Nº 9/25.

En este contexto, y como parte de los avances en materia de inteligencia artificial en la Provincia, en 2026 la Suprema Corte de Justicia de la Provincia de Buenos Aires, mediante la Resolución Nº 1719/202616, puso a consulta participativa un proyecto de reglamento para el desarrollo y uso responsable de la IA en el ámbito judicial. La propuesta establece que la IA debe utilizarse como herramienta de apoyo, sin reemplazar la decisión ni el razonamiento jurídico humano, clasifica los sistemas según su nivel de riesgo y establece mecanismos de transparencia, auditoría y supervisión.

En consonancia con esta línea, en el ámbito de la Asesoría General de Gobierno, en ejercicio de sus competencias de asistencia jurídica al Poder Ejecutivo y a todos los organismos que integran la Administración Pública —centralizada y descentralizada—, y en el marco de su función de emitir opinión jurídica no vinculante sobre temáticas diversas y de creciente complejidad, comenzó a implementarse progresivamente el uso de herramientas tecnológicas orientadas a fortalecer las tareas de asesoramiento y gestión del conocimiento jurídico.

Este proceso de incorporación puede organizarse en distintas etapas, que reflejan una evolución progresiva en el uso de estas herramientas. Como primera etapa, mediante la RESO-2023-41-GDBA-AGG17, se creó el Programa “Proyecto 0”, destinado al desarrollo de un sistema de búsqueda inteligente de dictámenes y a la optimización de la gestión del conocimiento jurídico existente en el organismo. El principal objetivo del programa es el desarrollo de un sistema de búsqueda inteligente de dictámenes, que tendrá como insumo los más de 900.000 dictámenes jurídicos con los que cuenta el Organismo en su base de datos, constituyendo una herramienta innovadora destinada a optimizar la gestión del conocimiento jurídico y facilitar el acceso a la información normativa y doctrinaria del ámbito provincial.

El desarrollo del Proyecto 0 permitió avanzar desde una lógica centrada principalmente en el almacenamiento documental hacia mecanismos capaces de identificar relaciones entre documentos, reconocer temáticas y recuperar antecedentes en función de su contenido. Para ello se incorporaron técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing o NLP), que permitieron superar progresivamente las limitaciones de los esquemas tradicionales basados exclusivamente en palabras clave. De esta manera, se desarrollaron capacidades orientadas a ordenar y recuperar el conocimiento jurídico producido por el organismo, generando una base tecnológica y de conocimiento para las etapas posteriores.

Asimismo, mediante la RESO-2024-106-GDEBA-AGG18 se aprobó el Plan Estratégico Cuatrienal de la Asesoría General de Gobierno 2024-2027, en cuyo marco se profundizaron los ejes de Buena Administración y Gobierno Abierto. Desde esta perspectiva, la incorporación de herramientas tecnológicas se orientó a fortalecer la capacidad de respuesta y de asesoramiento del organismo, promoviendo la modernización de sus procesos y la optimización de la gestión jurídica.
Sobre la base de estas capacidades, durante 2025 se inició una nueva etapa vinculada con la incorporación de inteligencia artificial generativa aplicada a determinadas tareas de la actividad consultiva, con apoyo financiero del Consejo Federal de Inversiones (CFI). Esta instancia amplió el alcance de las herramientas desarrolladas previamente, incorporando capacidades destinadas no solo a recuperar información jurídica, sino también a asistir en su procesamiento y en la elaboración de proyectos de opinión jurídica. Uno de los principales desarrollos fue un asistente orientado a la generación de proyectos de dictamen, inicialmente aplicado a la Delegación de la Asesoría ante el Registro de las Personas. La herramienta fue diseñada para acceder a las actuaciones provenientes de GDEBA, identificar la materia jurídica involucrada, recuperar los antecedentes y la normativa pertinente y, a partir de esos elementos, asistir en la elaboración de un primer proyecto de opinión jurídica.

Para ello se avanzó en una arquitectura basada en Generación Aumentada por Recuperación (Retrieval-Augmented Generation o RAG), utilizando modelos de inteligencia artificial de código abierto —open source— ejecutados de manera local sobre infraestructura propia del organismo. Esta definición arquitectónica permite que el procesamiento, la recuperación de información y la generación de respuestas se realicen íntegramente dentro de los servidores institucionales, sin que los datos, documentos, consultas o resultados sean enviados a servicios externos ni abandonen la infraestructura tecnológica del organismo.

La implementación de esta etapa requirió, asimismo, la adquisición de hardware específico con capacidad de procesamiento adecuada para la ejecución local de los modelos de inteligencia artificial, así como el desarrollo de mecanismos destinados al resguardo de la información institucional. En este marco, se implementó también un anonimizador de documentos, diseñado para identificar y proteger datos sensibles presentes en la documentación jurídica, en concordancia con las exigencias establecidas por la Ley Nº 25.326 de Protección de los Datos Personales y demás normativa aplicable. La incorporación de inteligencia artificial generativa permitió así ampliar las capacidades desarrolladas durante el Proyecto 0, manteniéndose en todo momento la intervención profesional como instancia necesaria para la revisión, valoración y determinación del contenido definitivo de los dictámenes.

A partir de las experiencias y capacidades desarrolladas en las etapas anteriores, la Asesoría General de Gobierno continúa actualmente avanzando en la integración de estas herramientas mediante el Proyecto AsesorIA, desarrollado en el ámbito de la Dirección General de Planificación y de Información Jurídica, con financiamiento del Consejo Federal de Inversiones en el marco del convenio CFI-UBATEC. El proyecto procura consolidar un ecosistema de inteligencia legal que articule las capacidades de búsqueda, recuperación y generación de información jurídica desarrolladas progresivamente. Mientras el Proyecto 0 estuvo orientado principalmente a la recuperación inteligente del conocimiento jurídico y la etapa posterior incorporó herramientas generativas aplicadas a tareas específicas de la actividad consultiva, AsesorIA busca integrar ambas dimensiones dentro de un mismo entorno de trabajo.

El sistema se estructura sobre dos componentes principales: un Buscador Cognitivo y un Redactor Modular. El Buscador Cognitivo profundiza la experiencia adquirida con las herramientas de búsqueda semántica y permite realizar consultas basadas tanto en palabras determinadas como en relaciones jurídicas, ampliando las posibilidades de localizar antecedentes relevantes dentro del repositorio institucional. Por su parte, el Redactor Modular se encuentra orientado a asistir la elaboración de distintas tipologías documentales mediante un procedimiento guiado, comprendiendo, entre otros instrumentos, dictámenes, proyectos de actos administrativos, decretos, resoluciones y pliegos de contratación. Asimismo, contempla mecanismos de citación vinculados con los antecedentes institucionales originales, favoreciendo la trazabilidad de las fuentes utilizadas.

De este modo, la incorporación de inteligencia artificial en la Asesoría General de Gobierno constituye un proceso progresivo que parte de la organización y recuperación inteligente del conocimiento jurídico, avanza hacia la asistencia mediante herramientas de inteligencia artificial generativa y continúa actualmente con la integración de estas capacidades en un ecosistema de inteligencia legal. En todas las etapas, el conocimiento utilizado por las herramientas se construye sobre el patrimonio jurídico acumulado por el organismo y la intervención humana se mantiene como instancia necesaria para la revisión, valoración y validación de los resultados.

Asimismo, las distintas experiencias analizadas a lo largo de este apartado, tanto a nivel nacional como en el ámbito de la Provincia de Buenos Aires, permiten advertir el creciente protagonismo de la inteligencia artificial como herramienta de modernización de la Administración Pública. Estos casos muestran que su incorporación progresiva puede contribuir al fortalecimiento de las capacidades institucionales, la optimización de procesos y una gestión más eficiente de la información.

Si bien la adopción de estas tecnologías plantea desafíos vinculados con su utilización responsable, la protección de datos, la seguridad de la información, la transparencia y la supervisión humana, las experiencias examinadas evidencian la importancia de avanzar mediante procesos graduales y responsables. En este sentido, la inteligencia artificial puede constituirse en una herramienta de apoyo para fortalecer las capacidades del Estado y contribuir al desarrollo de una gestión pública más moderna, eficiente y transparente.

IV.- Desafíos Jurídicos

Frente al creciente uso de la inteligencia artificial en la Administración Pública y a la automatización de procesos, se vuelve necesario reflexionar sobre cómo estas transformaciones tecnológicas se articulan con los principios y marcos jurídicos existentes. En particular, surgen desafíos relacionados con la validez, la responsabilidad y el control de las decisiones automatizadas, que exigen repensar algunos fundamentos tradicionales del derecho público y analizar cómo estas nuevas formas de actuación pueden afectar el ejercicio legítimo del poder estatal.

En este sentido, Nielsen Enemark (2021)19, en su publicación “El uso de inteligencia artificial en el acto administrativo” refiere a que la incorporación de inteligencia artificial en la emisión de actos administrativos automáticos genera una serie de desafíos jurídicos relevantes, especialmente en relación con su validez. Este tipo de decisiones automatizadas altera profundamente los elementos tradicionales del acto administrativo, al separar la figura del funcionario de la emisión de la decisión, la cual pasa a ser ejecutada por un algoritmo. Esta modificación exige una revisión de nociones clásicas como la teoría del órgano, ya que la voluntad estatal se expresa ahora a través de una herramienta técnica y no mediante la intervención directa de una persona. Asimismo, el autor advierte: “Sin perjuicio de que los algoritmos son muy útiles para responder en velocidad y traducir grandes demandas sociales en soluciones prácticas, debe considerarse la posibilidad de disponer del control humano y de la retroacción inmediata de la decisión del algoritmo ante casos de clasificación errónea, arbitrándose normativamente medidas urgentes para evitar la producción de efectos graves sobre los particulares.”

Por su parte, González Navarro (2024)20 distingue entre el acto efectuado de forma electrónica, que sigue siendo una creación del funcionario público mediante soporte informático, y el acto de elaboración electrónica, en el que el ordenador determina íntegramente el contenido sin intervención humana directa. En este último caso, el autor agrega que “esta segunda variante parece aludir a la ley española de Régimen Jurídico del Sector Público, que caracteriza a la actuación administrativa automatizada como ‘cualquier acto o actuación realizada íntegramente a través de medios electrónicos por una Administración Pública en el marco de un procedimiento administrativo y en la que no haya intervenido en forma directa un empleado público’” (como se citó en González Navarro, 2024). Además, destaca la necesidad de identificar a los órganos responsables del diseño, programación y supervisión de estos sistemas.

Asimismo, González Navarro sostiene que, aunque el acto automático sea una modalidad del acto administrativo, deben aplicarse los mismos principios y requisitos jurídicos, adaptados a la naturaleza tecnológica de los medios empleados. Por ello, afirma que la competencia no puede atribuirse directamente a sistemas de inteligencia artificial, sino al órgano administrativo correspondiente, rechazando la delegación de potestades a agentes artificiales. Finalmente, resalta la importancia fundamental de la transparencia, trazabilidad y auditabilidad en los actos administrativos automatizados, advirtiendo que sistemas opacos tipo “caja negra” son incompatibles con estos requisitos, pues impedirían el control administrativo y jurisdiccional, comprometiendo su legitimidad jurídica.

El uso creciente de sistemas de inteligencia artificial en la administración pública ha dado lugar a nuevas formas de ejercicio del poder que pueden derivar en conductas arbitrarias, difíciles de identificar y corregir. Estas manifestaciones no siempre se expresan en decisiones administrativas aisladas, sino que con frecuencia se manifiestan de forma estructural, resultado de la interacción entre configuraciones algorítmicas opacas, marcos normativos insuficientes y vacíos en la asignación de responsabilidades. Casos como el de Robodebt en Australia o el de las ayudas sociales en los Países Bajos evidencian cómo decisiones automatizadas, sin mecanismos adecuados de supervisión y control, pueden afectar masivamente derechos fundamentales. Estos desafíos obligan a revisar críticamente los marcos clásicos del derecho público y a considerar nuevas perspectivas que aborden la arbitrariedad en contextos tecnológicos, en los que la interacción entre diseño técnico, decisiones institucionales y prácticas operativas redefine las condiciones mismas del ejercicio del poder estatal. Así, se abre paso a la necesidad de explorar enfoques innovadores que permitan identificar, prevenir y limitar estas nuevas formas de arbitrariedad.

En este contexto, adquiere especial relevancia el análisis del programa Robodebt, implementado en Australia, que ejemplifica las consecuencias de una automatización administrativa carente de controles y garantías suficientes. A los fines interpretativos y explicativos del tema, se amplía la información presentada en el párrafo anterior con base en el informe de la Royal Commission into the Robodebt Scheme21. Según dicho informe, el programa Robodebt, implementado en 2015 por el Gobierno de Coalición Liberal-Nacional, tenía como objetivo recuperar supuestos pagos indebidos de asistencia social mediante un sistema automatizado de cruce de datos. Presentado como una medida de “integridad del sistema de bienestar”, el programa empleaba un método denominado “promedio de ingresos”, que distribuía los ingresos anuales de los empleadores en períodos quincenales para recalcular la elegibilidad de los beneficiarios. Cuando el sistema detectaba discrepancias entre estos promedios y los ingresos declarados, se generaban automáticamente notificaciones de deuda.

Este proceso produjo errores masivos y eliminó la revisión humana, afectando gravemente a cientos de miles de personas. Se recuperaron indebidamente 746 millones de dólares australianos y, tras una demanda colectiva, el gobierno debió condonar 1.750 millones. La Comisión Real concluyó que el programa fue ilegal y que altos funcionarios engañaron al gabinete, convirtiendo a Robodebt en un caso emblemático de los riesgos de la automatización estatal sin control ni garantías jurídicas.

De modo análogo, en el año 2021, el escándalo de las ayudas sociales en los Países Bajos ocupó titulares en todo el mundo. El caso recibió amplia cobertura internacional y fue analizado, entre otros, por Adelmant y van Veen (2022) en OpenGlobalRights22. Durante años, decenas de miles de familias fueron acusadas erróneamente de fraude a la seguridad social, en un contexto de discriminación algorítmica y racismo institucional. La mayoría de las víctimas pertenecían a familias de origen migrante, lo que evidenció un sesgo estructural en el sistema.

En el núcleo del problema se encontraba una herramienta algorítmica incorporada al sistema de subsidios por hijos a cargo, diseñada para calcular la probabilidad de fraude entre los beneficiarios. Sin embargo, el modelo señalaba de manera desproporcionada a los padres sin nacionalidad neerlandesa como casos de “alto riesgo”. Tanto el diseño como la aplicación de este sistema reflejaban suposiciones xenófobas y una ausencia de controles humanos y jurídicos efectivos, generando un proceso sistemático de exclusión y estigmatización.

Tanto el caso australiano como el neerlandés ponen de relieve que los riesgos asociados a la automatización administrativa trascienden fronteras y modelos institucionales. En ambos contextos, la ausencia de controles adecuados, la opacidad algorítmica y la falta de rendición de cuentas dieron lugar a graves vulneraciones de derechos. Estas experiencias evidencian la urgencia de repensar el papel del Estado en la regulación y supervisión de los sistemas de inteligencia artificial aplicados a la gestión pública.

Si bien la legislación y los mecanismos de protección pueden variar según el país o el sistema jurídico adoptado —ya sea en países latinoamericanos, europeos o de otras regiones—, la necesidad de regulación por parte del Estado resulta inminente. Los avances en inteligencia artificial se han venido desarrollando durante varios años e impactan tanto directa como indirectamente en la administración pública y en la interacción con los ciudadanos, independientemente del contexto normativo. Los desafíos que plantea la IA son amplios y complejos, abarcando dimensiones legales, técnicas, éticas e institucionales. Estos desarrollos tecnológicos requieren un marco regulatorio claro que garantice el respeto de los derechos fundamentales, la transparencia en la toma de decisiones y la supervisión efectiva de los sistemas automatizados, asegurando que la IA se utilice de manera responsable y alineada con los principios del Estado de Derecho.

V.- El Estado de Derecho y la Toma de Decisiones Automatizada en la Administración Pública

En Argentina, la incorporación de tecnologías de inteligencia artificial (IA) en la gestión pública avanza de manera creciente, pero sin un marco normativo integral que regule su uso. Aunque desde 2018 existen iniciativas y lineamientos inspirados en recomendaciones internacionales, no se ha alcanzado un consenso político y jurídico que establezca reglas claras sobre la automatización administrativa. Esta situación genera desafíos para la compatibilidad entre los sistemas automatizados y los principios fundamentales del Estado de Derecho, base del funcionamiento republicano y de la confianza ciudadana. El principio de legalidad, que exige que toda actuación estatal se fundamente en la ley, cobra particular relevancia frente a algoritmos capaces de influir o determinar resultados administrativos.

Los análisis desarrollados desde una óptica europea resultan especialmente útiles para comprender los riesgos y oportunidades de la automatización. Naarttijärvi (2023) en “The Rule of Law and Automated Decision-Making: Exploring Fundamentals of Algorithmic Governance”23 analiza cómo la creciente automatización de decisiones públicas puede generar desviaciones respecto de los principios del Estado de Derecho, especialmente en la protección de la autonomía y la dignidad de las personas y en la limitación de la arbitrariedad. Frente a la automatización, estos principios requieren ser reforzados o adaptados para garantizar que los procesos legales y administrativos sigan siendo justos, transparentes y democráticamente legítimos. Introduce la metáfora de la “refracción normativa” para entender cómo la intención legislativa se desvía progresivamente al pasar de la ley a su aplicación práctica. En el derecho tradicional, la intención de los legisladores se expresa mediante el lenguaje jurídico. Sin embargo, este lenguaje no siempre refleja con precisión la intención original, ya que puede contener términos vagos o abiertos a interpretación. Esta primera “refracción” ocurre cuando la intención política se traduce al lenguaje legal (ningún tribunal o actor legal puede capturar con exactitud toda la intención del legislador). La segunda refracción se da cuando los tribunales aplican la ley (la interpretación judicial puede alejarse de la intención original o del propio texto legal), aunque los mecanismos del Estado de derecho—como la legalidad, la previsibilidad y la posibilidad de impugnación ante tribunales independientes—ayudan a contener estas desviaciones.

La automatización de decisiones añade nuevas capas de refracción que complican aún más este proceso. La primera capa es código, es decir, la traducción de normas legales a instrucciones informáticas. Esta traducción puede ser imperfecta, capturando solo un estado momentáneo de la ley y sin poder reflejar la riqueza y evolución legal. El código “congela” la ley, generando una desviación adicional de la intención original a medida que la ley evoluciona. La segunda capa son los datos, particularmente en sistemas basados en aprendizaje automático. Los datos pueden introducir sesgos o producir resultados inesperados, desviando la aplicación de la ley no solo de la intención del legislador, sino también de la de quienes diseñan o implementan el sistema. Por ejemplo, un modelo puede generar decisiones aparentemente correctas en situaciones promedio, pero fallar en casos atípicos o depender de correlaciones sin fundamento legal.

A diferencia del lenguaje legal, el código y los datos carecen de legitimidad democrática innata. Su alineación con los principios del Estado de derecho depende de la capacidad de los legisladores para establecer estándares claros y democráticamente acordados, así como de la transparencia en el diseño y uso de los sistemas. Para manejar estos desafíos, Naarttijärvi sugiere varias estrategias: insistir en la normatividad de la ley, aplicar los estándares del Estado de derecho a las capas de código y datos, exigir claridad y transparencia, vigilar la igualdad y no discriminación, y democratizar el diseño y aplicación de sistemas algorítmicos. Asimismo, plantea la posibilidad de adaptar o reforzar el Estado de derecho, incorporando nuevos componentes que permitan proteger la autonomía, la dignidad y la democracia frente a la gobernanza algorítmica.

Asimismo, autores como Lena Enqvist y Markus Naarttijärvi analizan la discrecionalidad, la automatización y la proporcionalidad. Destacan el papel central del principio de proporcionalidad para limitar el poder estatal y garantizar decisiones razonables, necesarias y adecuadas en relación con los fines perseguidos. Este principio, consolidado en la Unión Europea como en sus ordenamientos nacionales, funciona como salvaguarda frente a la arbitrariedad y protección de derechos fundamentales. La automatización, aunque mejora la eficiencia y coherencia administrativa, puede reducir el juicio humano, generando decisiones desproporcionadas u opacas. Por ello, la proporcionalidad se convierte en criterio esencial para evaluar la adecuación y necesidad de la automatización, integrando una dimensión humana en la aplicación de la ley. Automatizar la proporcionalidad es complejo, pues requiere juicio contextual, ponderación de valores y atención a circunstancias individuales—capacidades que los sistemas algorítmicos no poseen—por lo que resulta imprescindible mantener “humanos en el circuito” a lo largo de todo el proceso decisional, desde la legislación hasta la revisión ex post (Suksi, 2023)24.

Desde esta perspectiva europea, Markku Suksi (2023)25 analiza los impactos de la digitalización y la automatización en la administración pública, señalando que la sociedad contemporánea atraviesa un “cambio de paradigma” comparable con transformaciones históricas previas que marcaron la modernidad. Según el autor, la evolución histórica ha pasado del “Reino de Dios”, basado en la religión, al Estado de Derecho, fundamentado en la ley y el lenguaje, y ahora podría dirigirse hacia un “Reino del Algoritmo”. La inteligencia artificial (IA) emerge como un componente central de esta nueva sociedad, desarrollándose técnicas específicas para la aplicación de algoritmos, especialmente en la toma de decisiones administrativas.

Suksi toma como ejemplo la experiencia de Finlandia, país pionero en la automatización de decisiones en ámbitos como la seguridad social y la administración tributaria. Si bien estas innovaciones aumentaron la eficiencia, generaron conflictos constitucionales. Revisiones del Defensor del Pueblo y del Canciller de Justicia detectaron sistemas automatizados sin base legal, lo que llevó al Parlamento finlandés a aprobar, en 2023, una legislación sobre la toma de decisiones automatizada que permite únicamente sistemas basados en reglas para decisiones completamente automatizadas, excluyendo el aprendizaje automático.

El autor destaca que los sistemas algorítmicos pueden dividirse en dos grandes categorías: basados en reglas y basados en aprendizaje automático (machine learning). La IA, en sentido estricto, corresponde generalmente a sistemas que utilizan aprendizaje automático para generar conclusiones, como ocurre en plataformas comerciales (Spotify, Google o Amazon) que predicen preferencias de usuarios mediante estadísticas avanzadas, incluyendo métodos bayesianos y técnicas de computación difusa. Por el contrario, los sistemas basados en reglas no buscan imitar la inteligencia humana ni realizar predicciones, pero permiten la subsunción legal necesaria para decisiones administrativas.

Señala además que el uso de algoritmos en el sector privado está relativamente poco restringido, limitándose principalmente al principio de no discriminación, mientras que en el sector público las constituciones imponen múltiples requisitos específicos a la toma de decisiones, que deben aplicarse también a la automatización.

La eficiencia y rapidez en la toma de decisiones, junto con restricciones presupuestarias, han impulsado la digitalización en la administración pública. Solo los sistemas basados en reglas permiten que la subsunción jurídica funcione correctamente, asegurando que las decisiones administrativas se vinculen directamente a la ley y manteniendo la legalidad como principio fundamental. El aprendizaje automático podría utilizarse únicamente como apoyo, donde el funcionario realiza la subsunción final, preservando así el Estado de Derecho.

Estas experiencias y reflexiones europeas permiten anticipar tanto los desafíos como las oportunidades que nuestro ordenamiento jurídico enfrenta en la integración de la inteligencia artificial en su administración pública. A partir de ellas, es posible identificar riesgos como la desviación de los principios del Estado de Derecho, la aparición de decisiones arbitrarias o sesgadas, y la dificultad de mantener la proporcionalidad y la transparencia en los procesos administrativos.

En este contexto, resulta necesario avanzar hacia enfoques teóricos y metodológicos innovadores que permitan analizar y mitigar de manera más completa los riesgos derivados de la automatización administrativa. Entre ellos, uno de los más significativos es el relacionado con la conducta arbitraria del poder, que adquiere nuevas formas en entornos mediados por sistemas de inteligencia artificial. En tales escenarios, los límites clásicos del Estado de Derecho se ven desafiados, exigiendo repensar sus mecanismos de control y garantía.

VI.- Enfoques Innovadores para Abordar la Conducta Arbitraria

La incorporación de sistemas de inteligencia artificial (IA) en la administración pública introduce nuevas formas de ejercicio del poder que desafían las formas tradicionales. En este marco, la arbitrariedad —entendida como el uso del poder público sin fundamento legal suficiente o en contravención a los principios de razonabilidad, igualdad y proporcionalidad— puede manifestarse de modos más complejos y menos visibles. Ya no se trata únicamente de decisiones humanas individuales o de fallas institucionales, sino también de sesgos, errores o disfuncionalidades emergentes de los sistemas algorítmicos. Frente a esta realidad, se vuelve imprescindible adoptar enfoques innovadores que integren las dimensiones jurídicas, técnicas e institucionales del problema, permitiendo comprender cómo los componentes tecnológicos pueden incidir en la generación de resultados arbitrarios y, al mismo tiempo, ofrecer herramientas concretas para prevenirlos y corregirlos.

Tal como se analizó en The Rule of Law for Artificial Intelligence in Public Administration: A System Safety Perspective (Nouws y Dobbe, 2024)26, la integración entre el Estado de Derecho y la perspectiva de seguridad de sistemas ofrece un marco superador para enfrentar los desafíos que plantea la arbitrariedad en entornos tecnológicos. En este apartado se retomarán las ideas desarrolladas por dichos autores, cuyas reflexiones aportan respuestas superadoras para comprender y mitigar los riesgos derivados del uso de la inteligencia artificial en la administración pública. Este enfoque permite ir más allá de las aproximaciones exclusivamente jurídicas, incorporando dimensiones técnicas, institucionales y sociales, y aportando herramientas concretas para prevenir y corregir disfuncionalidades derivadas del uso de la inteligencia artificial en la administración pública.

La conducta arbitraria del poder, especialmente en contextos mediados por sistemas públicos de inteligencia artificial (IA), constituye un desafío crítico para el Estado de Derecho. Tradicionalmente, el análisis de arbitrariedad se ha centrado en decisiones individuales o fallas institucionales, dejando de lado el papel de los componentes técnicos y sistémicos que generan resultados no deseados. Sin embargo, la creciente presencia de sistemas públicos de IA exige enfoques más integrales que permitan comprender y mitigar estos riesgos de manera efectiva.

Los enfoques convencionales presentan limitaciones fundamentales. Por un lado, se concentran excesivamente en la conducta humana aislada, sin considerar que los errores o decisiones arbitrarias pueden surgir de interacciones complejas entre componentes humanos, técnicos e institucionales. Por otro, las interacciones entre sistemas y procesos pueden producir efectos emergentes, también denominados efectos dominó o en cadena, que no se anticipan en análisis individuales y que pueden causar daños significativos a los ciudadanos, difuminando la asignación de responsabilidades.

Además, persiste una separación entre el diseño tecnológico y las prácticas jurídicas, lo que dificulta la alineación de los sistemas de IA con los principios del Estado de Derecho y limita la comunicación entre ambos mundos. Como señalan König y Wenzelburger, incluso decisiones de diseño aparentemente neutrales en sistemas de IA pueden producir resultados arbitrarios, donde la selección de ciudadanos u objetos de decisión depende más de los datos y del diseño del algoritmo que de características individuales ciertas y legítimas.

Estas limitaciones evidencian que el enfoque tradicional del Estado de Derecho es insuficiente para analizar sistemas sociotécnicos. Para comprender plenamente la conducta arbitraria en sistemas públicos de IA, debe incorporarse el componente técnico dentro del léxico del Estado de Derecho. Esto implica no solo identificar cuándo una conducta humana constituye un uso arbitrario del poder, sino también analizar cómo interactúan los sistemas técnicos y los procesos institucionales, y qué mecanismos serían necesarios para corregir estos problemas. Intervenir únicamente a nivel institucional no basta para abordar el papel que los componentes técnicos pueden desempeñar en la generación de arbitrariedad; es imprescindible alinear el diseño técnico con el diseño institucional.

Para superar estas limitaciones, se propone un enfoque sociotécnico que integra la perspectiva sociojurídica del Estado de Derecho con la disciplina de seguridad de sistemas. Esta combinación ofrece aportes clave en tres dimensiones.

Primero, permite un léxico ampliado que conceptualiza la conducta arbitraria no solo como un fenómeno humano o institucional, sino como un estado emergente de sistemas socio-técnicos, considerando factores técnicos, humanos e institucionales.

Segundo, proporciona un enfoque analítico integral, facilitando la identificación de peligros del sistema (system hazards) y de mecanismos de control inadecuados que pueden dar lugar a resultados arbitrarios, abarcando tanto procesos operativos como secundarios, incluidos diseño, mantenimiento y gobernanza institucional.

Por último, propone un enfoque de diseño operacional, orientado a implementar medidas técnicas, sociales e institucionales para prevenir, mitigar o corregir la arbitrariedad, alineando la especificación socio-técnica de los sistemas con los principios del Estado de Derecho.

La seguridad de sistemas considera la seguridad como un problema de control, en el que las restricciones se aplican mediante mecanismos de control que requieren la participación de múltiples actores y procesos, desde auditorías y normas hasta sanciones legales. Esta perspectiva permite reinterpretar la conducta arbitraria como un resultado emergente del sistema, reconociendo que la arbitrariedad puede surgir no solo de decisiones humanas individuales, sino también de interacciones complejas entre aplicaciones de IA y procesos institucionales.

Autores como Taekema subrayan la importancia de mapear el locus del poder, las oportunidades para la conducta arbitraria y sus consecuencias adversas sobre los ciudadanos. La integración del enfoque sociojurídico con la seguridad de sistemas permite detectar, prevenir y corregir estas situaciones mediante mecanismos técnicos, sociales e institucionales, garantizando que la IA opere dentro de los límites legales y éticos (como se citó en Nouws & Dobbe, 2024)27.

Una vez identificados los peligros del sistema, se recomienda un diseño cíclico basado en la seguridad, que contemple tres estrategias principales. En primer lugar, eliminar el peligro, asegurando que la situación asociada no pueda ocurrir. En segundo lugar, reducir la probabilidad de ocurrencia mediante controles pasivos o activos, según su funcionalidad y vulnerabilidades asociadas. En tercer lugar, minimizar el daño en caso de que el peligro se materialice, por ejemplo mediante medidas de amortiguamiento o facilitando que los actores mitiguen el impacto.

Este proceso también contempla un análisis de brechas, que permite evaluar los compromisos, inversiones y capacidades necesarias para lograr un sistema público de IA confiable y alineado con el Estado de Derecho. Adicionalmente, los sistemas públicos de IA requieren canales de retroalimentación que detecten conductas arbitrarias y permitan intervenir a nivel técnico, social o institucional, incluyendo la posibilidad de que los trabajadores de primera línea cuestionen resultados y que los sistemas puedan ajustarse según las necesidades contextuales. Sin estos mecanismos, los problemas persisten y los ciudadanos dependen exclusivamente de la protección legal ex post, limitando la efectividad del Estado de Derecho en entornos mediados por IA.

VII.-Conclusión

La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en la administración pública constituye una transformación profunda, con un gran potencial para mejorar la eficiencia, la calidad de los servicios estatales y la interacción con la ciudadanía. La automatización permite optimizar procesos, personalizar servicios y fortalecer la toma de decisiones basada en datos, pero también genera riesgos significativos, como decisiones arbitrarias, sesgos y vulneraciones de derechos fundamentales, incluyendo el debido proceso, la transparencia, la igualdad y la proporcionalidad.

Uno de los desafíos más relevantes es el fenómeno de la refracción normativa, explicado en el apartado “El Estado de Derecho y la Toma de Decisiones Automatizada en la Administración Pública”. Este concepto se refiere a cómo la intención legislativa puede desviarse progresivamente al trasladarse del lenguaje jurídico a su aplicación práctica. Con la automatización, surgen nuevas capas de refracción: los “códigos” y los “datos” empleados por sistemas de aprendizaje automático pueden introducir sesgos o generar resultados inesperados, desviando la aplicación de la ley de la intención original tanto de legisladores como de diseñadores del sistema.

A diferencia del lenguaje jurídico, el código y los datos carecen de legitimidad democrática inherente; por ello, su alineación con los principios del Estado de Derecho depende de la existencia de estándares claros, transparencia y control humano. En este contexto, la supervisión humana, la revisión continua y la transparencia se convierten en mecanismos fundamentales para asegurar que las decisiones automatizadas sean explicables, razonables y proporcionales.

Otros desafíos complementarios incluyen la proporcionalidad, que requiere juicio contextual y valoración de circunstancias individuales, capacidades que los sistemas algorítmicos no poseen. Mantener “humanos en el circuito” resulta fundamental para asegurar que las decisiones automatizadas sean adecuadas, necesarias y equilibradas.

También es importante distinguir entre sistemas basados en reglas y aquellos de aprendizaje automático: los primeros permiten vincular directamente las decisiones a la ley, mientras que los segundos generan resultados predictivos que requieren intervención humana para preservar la subsunción jurídica y el respeto al Estado de Derecho. Finalmente, la dependencia de datos históricos o sesgados plantea riesgos éticos y democráticos, al reproducir desigualdades y afectar la equidad en la administración pública.

La experiencia internacional, especialmente la finlandesa, demuestra que la modernización tecnológica puede avanzar sin comprometer los fundamentos del Estado de Derecho. La legislación finlandesa establece que solo los sistemas basados en reglas pueden tomar decisiones completamente automatizadas, mientras que los sistemas de aprendizaje automático deben actuar como apoyo al juicio humano. Este modelo fortalece la transparencia, la eficiencia y la responsabilidad institucional, mostrando que la tecnología debe operativizar los principios jurídicos sin reemplazar la autoridad humana.

Sin perjuicio de ello, la adopción de inteligencia artificial en Finlandia evidencia la importancia de combinar innovación tecnológica con criterios éticos y educativos sólidos. El país ha implementado medidas estratégicas para acelerar la integración de la IA en empresas y sectores públicos, fortaleciendo la formación de profesionales, mejorando la infraestructura de datos y promoviendo la colaboración público-privada. Este enfoque permite que la IA funcione como una herramienta de apoyo al crecimiento económico y social, garantizando un uso seguro, transparente, sin sustituir la toma de decisiones humanas (Silo?AI,?2022)28.

Según la herramienta Global AI Vibrancy Tool desarrollada por Stanford Institute for Human Centered AI (2024) que analiza 36 países mediante 42 indicadores, Estados Unidos lidera con un margen amplio en investigación, inversión privada y modelos de aprendizaje automático, seguido por China y Reino Unido. Esta realidad global evidencia que, más allá del caso finlandés, el desarrollo de la IA depende tanto de infraestructuras, talento y gobernanza como del marco jurídico.

Como señala Stringhini, Antonella (2023)29, “los Estados no pueden quedar ajenos a la implementación de la IA, ni de la IA generativa. Los Estados pueden y deben aprovechar los beneficios que su implementación trae aparejada, pero deben avanzar rápidamente en una regulación ágil y fiable de la IA para abordar los riesgos y desafíos que presenta su utilización y proteger los derechos fundamentales de la ciudadanía”. Esta cita subraya la necesidad de un marco normativo sólido y ágil, que combine eficiencia, innovación y protección de los derechos ciudadanos.

Para enfrentar estos desafíos, resulta imprescindible adoptar enfoques integrales y sociotécnicos, que consideren la interacción compleja entre componentes humanos, técnicos e institucionales, incorporando tanto la perspectiva del Estado de Derecho como la disciplina de seguridad de sistemas. Solo así es posible prevenir la arbitrariedad, identificar riesgos emergentes y garantizar que la IA respete principios fundamentales de nuestro ordenamiento. En síntesis, la modernización tecnológica, si se desarrolla de manera responsable y con un marco legal sólido, puede consolidarse como una herramienta estratégica para fortalecer la gobernanza democrática, mejorar la eficiencia administrativa y garantizar una administración pública más ética, transparente e inclusiva. La inteligencia artificial, correctamente regulada, supervisada y humanamente integrada, no reemplaza la autoridad humana, sino que potencia su capacidad de ejercer el poder de manera legítima, asegurando que la automatización fortalezca, en lugar de debilitar, los principios fundamentales del Estado de Derecho y la protección de los derechos de la ciudadanía.

 

---

(*) Abogada UNLP. Especialista en abogacía pública por la escuela de abogacía de la Asesoría General de Gobierno de la Provincia de Buenos Aires. Relatora en el referido organismo. 

Referencias bibliográficas

Asamblea General de las Naciones Unidas. (2018). Resolución 73/348: El impacto de las tecnologías de la información en los derechos humanos.

CLAD. (2023). Carta Iberoamericana de Inteligencia Artificial en la Administración Pública. Santo Domingo.

CAF – Banco de Desarrollo de América Latina. (2022). Conceptos fundamentales y uso responsable de la inteligencia artificial en el sector público (Informe 2).

Ramos, G. (2023, mayo). El debate de la ética de la IA no es tecnológico sino social. Entrevista para Noticias Naciones Unidas.

Corvalán, J. G. (2019). Inteligencia artificial y proceso judicial. DPI Cuántico.

Criado, J. I. (2021). Inteligencia artificial (y Administración Pública). Eunomía. Revista en Cultura de la Legalidad, 20, 348–372.

Corvalán, J. G., Stringhini, A., & Sánchez Caparrós, M. (2023). Inteligencia artificial generativa y Administración Pública: Una aproximación inicial basada en el uso de ChatGPT. La Ley - Thomson Reuters.

Palabras del Derecho. (2023, 3 de octubre). Inteligencia Artificial: El Poder Judicial de Río Negro dictó casi 6 000 fallos con sistemas automatizados.

Corvalán, J. G. (2019). PROMETEA: Inteligencia artificial para transformar organizaciones públicas. Buenos Aires: Astrea.

Nielsen Enemark, C. A. (2021). El uso de inteligencia artificial en el acto administrativo. Revista de Derecho Administrativo. La Ley.

Stringhini, A. (2023). Más allá de los límites: el impacto de la inteligencia artificial generativa en la Administración pública. La Ley, Cita: TR LALEY AR/DOC/2250/2023.

Solano, M., Estévez, E., & Peralta, A. (2025). Guía para el uso de IA en el sector público en Argentina. Centro de Implementación de Políticas Públicas para la Equidad y el Crecimiento (CIPPEC).

González Navarro, A. (2024, diciembre). La algoritmización de la Administración Pública. Perplejidades varias. La Ley, Suplemento Innovación y Derecho, Cita: TR LALEY AR/DOC/3003/2024.

Dobbe, R. I. J., & Nouws, S. J. J. (2024). The rule of law for artificial intelligence in public administration: A system safety perspective. En Digital Governance. Springer, Cham.

Suksi, M. (2023). The Rule of Law and Automated Decision-Making: Exploring Fundamentals of Algorithmic Governance. Springer Nature Switzerland.

Commonwealth of Australia. (2023). Royal Commission into the Robodebt Scheme: Report.

Silo AI. (2022). The Nordic State of AI 2022. Digital Futures.

Stanford Institute for Human Centered Artificial Intelligence. (2024, 21 de noviembre). Global AI Power Rankings: Stanford HAI Tool Ranks 36 Countries in AI.

Suprema Corte de Justicia de la Provincia de Buenos Aires. (2026). Resolución N° 1719/2026: “Reglamento para el desarrollo y uso responsable de la Inteligencia Artificial en el ámbito judicial”.

Provincia de Buenos Aires. (2026). Decreto Nº 742/2026:“Marco Provincial para el Desarrollo, Uso y Gobernanza de la Inteligencia Artificial”.

---

¿Te resultó útil lo que acabás de leer? Podés apoyarnos para que continuemos en esta tarea. Contribuí con tu suscripción para que nuestro contenido siga siendo abierto y podamos brindarte un servicio cada día mejor. Suscribirse.

https://www.palabrasdelderecho.com.ar/articulo/7034/Inteligencia-Artificial-y-Administracion-Publica-oportunidades-y-jesafios-juridicos-para-una-modernizacion-responsable