Vishu Singhal, responsable de Data y consultoría de Managing Partner en Artefact, explica cómo una data fiable, una IA responsable y una gobernanza sólida están permitiendo a los gobiernos de todo el CCG generar un impacto económico cuantificable, ofrecer servicios públicos resilientes y garantizar la competitividad a largo plazo.
La inteligencia artificial y el data se han convertido en elementos fundamentales para la transformación económica a largo plazo del CCG, lo que permite a los gobiernos reforzar la competitividad, acelerar la innovación digital y ofrecer servicios públicos más adaptados a las necesidades de los ciudadanos. En toda la región, el enfoque ha pasado de desarrollar estrategias de IA a ejecutar programas a gran escala basados en una data fiable, una gobernanza sólida y resultados cuantificables.
En esta entrevista, Vishu Singhal, Data y Consultoría Managing Partner en Artefact, comparte sus reflexiones sobre cómo los gobiernos están convirtiendo ambiciosas agendas digitales en un impacto económico y político tangible. Basándose en su experiencia como asesor de fondos soberanos, ministerios, oficinas de los presidentes del Gobierno y megaproyectos, explica por qué un sólido enfoque «data foundations», una gobernanza responsable de la IA, unos servicios digitales centrados en el ciudadano y la inversión en talento son fundamentales para construir instituciones públicas resilientes y preparadas para el futuro.
Fragmentos de la entrevista
¿De qué manera están incorporando los gobiernos de los países del CCG el data y la inteligencia artificial en sus estrategias nacionales para impulsar la resiliencia económica y la competitividad a largo plazo?
Los gobiernos de los países del CCG han ido más allá de la mera definición de estrategias de inteligencia artificial y ahora se centran en su aplicación a gran escala. Las importantes inversiones realizadas en los Emiratos Árabes Unidos, Arabia Saudí y Catar demuestran que la inteligencia artificial ya no se considera únicamente una iniciativa tecnológica, sino una prioridad económica nacional que impulsa la diversificación, la productividad y la competitividad global.
Una de las lecciones más importantes que se desprenden de estos programas es que el éxito de la IA depende de un sólido data foundations. El establecimiento de un data platform unificado o de una única fuente de información fiable permite que las aplicaciones de IA se extiendan a todas las entidades gubernamentales y aporten valor a largo plazo.
Otra tendencia determinante es el creciente énfasis en la infraestructura digital soberana. Las inversiones en cloud soberano, centros nacionales de data y ecosistemas nacionales de IA reflejan un objetivo más amplio: garantizar que la infraestructura crítica de data, la capacidad informática y las capacidades de IA permanezcan de forma segura dentro de las fronteras nacionales, al tiempo que se fomenta la resiliencia económica.
En las transformaciones a gran escala del sector público, ¿cómo se traducen las complejas iniciativas data en un impacto económico cuantificable y en resultados en materia de políticas?
Los programas de transformación exitosos comienzan vinculando cada iniciativa a unos objetivos políticos claramente definidos y a unos resultados medibles. Ya sea que el objetivo sea mejorar la eficiencia operativa, reforzar los servicios públicos o optimizar la asignación de recursos, cada caso de uso debe demostrar un valor tangible desde el principio.
La transparencia reviste la misma importancia. Los sistemas de inteligencia artificial utilizados en el sector público deben ser explicables, auditables y capaces de generar resultados que los organismos reguladores y los responsables políticos puedan defender con confianza. Igualmente fundamental es la inversión en la tecnología subyacente data foundation.
Una buena gestión, la calidad data, el linaje y el cumplimiento normativo suelen ser factores determinantes para el éxito de un programa de IA.
La consecución de resultados cuantificables mediante hitos por fases a lo largo de un periodo de entre seis y doce meses también contribuye a mantener el impulso, al tiempo que garantiza que los programas sigan estando en consonancia con las prioridades políticas en constante evolución.
¿Qué papel desempeñan la analítica avanzada y la inteligencia artificial a la hora de reforzar la toma de decisiones y la continuidad de las actividades en el ámbito de las entidades soberanas y los megaproyectos?
La analítica avanzada y la inteligencia artificial están transformando la toma de decisiones, pasando de la elaboración de informes retrospectivos a la inteligencia predictiva. En lugar de limitarse a comprender lo que ha ocurrido, las organizaciones pueden ahora anticiparse a los riesgos emergentes, identificar posibles perturbaciones y tomar decisiones proactivas antes de que los problemas se agraven.
Unified data platforms también reduce la dependencia de sistemas fragmentados y del conocimiento institucional al reunir los datos operativos, financieros y de riesgo data en un único entorno de confianza. Esto permite una toma de decisiones más coherente y fundamentada en organizaciones complejas.
La IA también refuerza la continuidad del negocio mediante la modelización rápida de escenarios. Los responsables pueden evaluar múltiples escenarios económicos, operativos o geopolíticos en tiempo real, lo que les permite responder con mayor rapidez y tomar decisiones más resilientes en un entorno cada vez más incierto.
¿De qué manera están transformando las tecnologías emergentes, como la IA generativa y el data platforms, los modelos de gobernanza y los servicios digitales centrados en el ciudadano?
La IA generativa está transformando los servicios al ciudadano al permitir interacciones más personalizadas, multilingües y adaptadas al contexto en todas las plataformas gubernamentales. Los ciudadanos esperan cada vez más servicios digitales que sean intuitivos, ágiles y capaces de satisfacer sus necesidades sin tener que recurrir a múltiples organismos.
Para ofrecer esta experiencia es fundamental contar con una tecnología data platforms integrada que conecte la información entre las distintas entidades gubernamentales y cree una visión unificada de los ciudadanos y los servicios. Esto permite la automatización, impulsada por la inteligencia artificial, de procesos como la gestión de expedientes, la evaluación de requisitos, la tramitación de documentos y las aprobaciones.
Los gobiernos recurren cada vez más a los datos en tiempo real data para mejorar los resultados de las políticas, en lugar de limitarse a evaluar el cumplimiento de las mismas.
La gobernanza integrada, la explicabilidad, la privacidad y el cumplimiento normativo también se han convertido en requisitos esenciales, que garantizan que la innovación se lleve a cabo de forma responsable, al tiempo que se mantiene la confianza del público.
¿Qué cambios organizativos y en materia de talento son fundamentales para crear una cultura data-driven que concilie la innovación con la confianza, la seguridad y la sostenibilidad a largo plazo?
Crear una organización sostenible en el ámbito de data-driven requiere algo más que una inversión en tecnología. El desarrollo de personal cualificado que combine conocimientos especializados en data, inteligencia artificial, normativa y conocimientos del sector se ha convertido en uno de los factores de éxito más importantes en toda la región.
Las organizaciones también están reconociendo el data como un activo estratégico de la empresa. Una titularidad clara, la responsabilidad de los directivos y unas funciones específicas de data governance crean la estructura necesaria para respaldar la adopción escalable de la IA, al tiempo que se mantienen unos estándares coherentes en todos los departamentos.
La innovación debe ir acompañada de una gobernanza sólida desde el principio. La integración de la privacidad, la seguridad, la explicabilidad y el cumplimiento normativo en cada iniciativa permite a las organizaciones innovar con confianza al tiempo que gestionan los riesgos. Igualmente importante es adoptar modelos operativos a largo plazo basados en equipos de producto, el desarrollo continuo de capacidades y el apoyo de la dirección, lo que garantiza que los programas de IA sigan evolucionando mucho más allá de su implantación inicial.
