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IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA GESTIÓN ADMINISTRATIVA DE LAS INSTITUCIONES PÚBLICAS
IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ON THE ADMINISTRATIVE MANAGEMENT OF PUBLIC INSTITUTIONS
¹ORCID ID: https://orcid.org/0009-0002-8926-5760
²ORCID ID: https://orcid.org/0009-0006-7471-4921
3ORCID ID: https://orcid.org/0009-0003-2587-9402
4ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-1622-8101
¹E-mail de contacto: alberto.cardenas@upacifico.edu.ec
²E-mail de contacto: hugo.cardenase@ug.edu.ec
³E-mail de contacto: jessica.luzuriagav@ug.edu.ec
4E-mail de contacto: karina.bricios@ug.edu.ec
Afiliación: 1*Universidad del Pacífico, (Ecuador). 2*3*4*Universidad de Guayaquil, (Ecuador). Artículo recibido: 27 de Noviembre del 2025
Artículo revisado: 29 de Noviembre del 2025 Artículo aprobado: 2 de Diciembte del 2025
¹Abogado de los Tribunales y Juzgados de la República del Ecuador. Magíster en Derecho mención Derecho Procesal. Magíster en Derecho Notarial y Registral.
²Licenciatura en Ciencias Sociales y Políticas graduado de la Universidad de Guayaquil, (Ecuador). Abogado de los Tribunales y Juzgados de la República del Ecuador graduado de la Universidad de Guayaquil, (Ecuador). Magíster en Diseño Curricular graduado de la Universidad de Guayaquil, (Ecuador).
³Abogada de Los Tribunales y Juzgados de la República del Ecuador graduada de la Universidad de Guayaquil, (Ecuador). Magíster en Pedagogía de los Idiomas Nacionales y Extranjeros mención en Enseñanza de Ingles.
4Economista de la Universidad de Guayaquil, (Ecuador). Magíster en Investigación de Mercado de la Universidad Politécnica del Litoral. (Ecuador). Egresada del Doctorado de Políticas Públicas y Gobernabilidad de la Universidad César Vallejo, (Perú).
significativas en eficiencia, reducción de
El objetivo de esta revisión sistemática fue analizar la evidencia científica publicada entre 2020 y 2025 sobre el impacto de la inteligencia artificial en la gestión administrativa de instituciones públicas, identificando avances, beneficios y desafíos asociados a su implementación. Se realizó una búsqueda exhaustiva en Scopus, Web of Science, PubMed, SciELO y Google Scholar, siguiendo las directrices PRISMA 2020. Se aplicaron criterios de inclusión relacionados con estudios empíricos en contextos gubernamentales, uso de IA en procesos administrativos y metodologías claramente reportadas. De un total de 2.869 registros, se seleccionaron finalmente 15 artículos que cumplían rigurosamente los criterios establecidos. Los resultados muestran que la IA ha sido utilizada principalmente en procesos como gestión documental, clasificación de expedientes, atención ciudadana, priorización de casos y análisis predictivo, evidenciando mejoras
tiempos administrativos, precisión en la gestión de datos y optimización de recursos institucionales. Asimismo, los estudios destacan incrementos de eficiencia entre el 18
% y 55 %, reducciones del 38 % en tiempos de trámite y automatización de hasta el 63 % de tareas repetitivas. No obstante, se identificaron limitaciones vinculadas a transparencia algorítmica, sesgos, falta de regulación, insuficiente infraestructura tecnológica y escasa capacitación del personal. En conclusión, la IA representa un recurso estratégico para modernizar la gestión pública, siempre que se implemente con gobernanza sólida y supervisión responsable.
The objective of this systematic review was to analyze the scientific evidence published between 2020 and 2025 on the impact of
artificial intelligence (AI) on the administrative management of public institutions, identifying advances, benefits, and challenges associated with its implementation. A comprehensive search was conducted in Scopus, Web of Science, PubMed, SciELO, and Google Scholar, following the PRISMA 2020 guidelines. Inclusion criteria related to empirical studies in government contexts, the use of AI in administrative processes, and clearly reported methodologies were applied. From a total of 2,869 records, 15 articles that rigorously met the established criteria were ultimately selected. The results show that AI has been used primarily in processes such as document management, file classification, citizen services, case prioritization, and predictive analytics, demonstrating significant improvements in efficiency, reduction of administrative times, accuracy in data management, and optimization of institutional resources. Furthermore, the studies highlight efficiency increases of between 18% and 55%, reductions of up to 38% in processing times, and automation of up to 63% of repetitive tasks. However, limitations were identified related to algorithmic transparency, biases, lack of regulation, insufficient technological infrastructure, and inadequate staff training. In conclusion, AI represents a strategic resource for modernizing public administration, provided it is implemented with sound governance and responsible oversight.
O objetivo desta revisão sistemática foi analisar as evidências científicas publicadas entre 2020 e 2025 sobre o impacto da inteligência artificial (IA) na gestão administrativa de instituições públicas, identificando avanços, benefícios e desafios associados à sua implementação. Uma busca abrangente foi realizada nas bases de dados Scopus, Web of Science, PubMed, SciELO e Google Scholar, seguindo as diretrizes PRISMA 2020. Os critérios de inclusão aplicados relacionaram-se a estudos
empíricos em contextos governamentais, ao uso de IA em processos administrativos e à descrição clara das metodologias. De um total de 2.869 registros, 15 artigos que atenderam rigorosamente aos critérios estabelecidos foram selecionados. Os resultados mostram que a IA tem sido utilizada principalmente em processos como gestão documental, classificação de arquivos, atendimento ao cidadão, priorização de casos e análise preditiva, demonstrando melhorias significativas em eficiência, redução do tempo administrativo, precisão na gestão de dados e otimização de recursos institucionais. Além disso, os estudos destacam aumentos de eficiência entre 18% e 55%, reduções de até 38% nos tempos de processamento e automação de até 63% das tarefas repetitivas. No entanto, foram identificadas limitações relacionadas à transparência algorítmica, vieses, falta de regulamentação, infraestrutura tecnológica insuficiente e treinamento inadequado da equipe. Em conclusão, a IA representa um recurso estratégico para a modernização da administração pública, desde que seja implementada com boa governança e supervisão responsável.
La inteligencia artificial (IA) ha emergido como un eje transformador en los sistemas administrativos contemporáneos, especialmente en el sector público, donde la necesidad de eficiencia, transparencia y agilidad en la prestación de servicios es cada vez más apremiante. A escala global, los gobiernos han comenzado a incorporar sistemas basados en IA para automatizar trámites, fortalecer la toma de decisiones y mejorar la interacción con la ciudadanía mediante herramientas predictivas y sistemas inteligentes de gestión documental; de acuerdo con Wirtz et al. (2023), estas aplicaciones han demostrado incrementos sustanciales en eficiencia y
reducción de costos operativos. Sin embargo, la adopción de estas tecnologías plantea interrogantes relacionados con riesgos éticos, sesgos algorítmicos y la necesidad de infraestructura digital robusta, elementos señalados por Desouza y Jacob (2020) como desafíos críticos para su implementación sostenible. Este escenario configura la base para examinar el impacto real de la IA en contextos gubernamentales, entendiendo que su potencial transformador depende directamente de factores institucionales, normativos y sociotécnicos que requieren estudio sistemático.
El panorama internacional revela avances desiguales en la modernización digital estatal: mientras países europeos y asiáticos consolidan modelos de gobernanza algorítmica, regiones como América Latina avanzan de forma más lenta debido a brechas de conectividad, baja madurez digital y estructuras burocráticas rígidas. Según la CEPAL (2023), menos del 30
% de las instituciones públicas latinoamericanas dispone de capacidades analíticas avanzadas para integrar soluciones de IA, lo que limita la automatización de procesos administrativos esenciales como gestión de expedientes, monitoreo financiero y atención ciudadana. A pesar de ello, experiencias como Brasil y Uruguay muestran que la IA puede reducir tiempos de respuesta en más del 40 % y mejorar la trazabilidad documental, tal como evidencian estudios recientes en transformación digital gubernamental (Alves et al., 2022). Estas disparidades vuelven indispensables comprender qué factores favorecen o limitan la integración de IA en la gestión estatal, identificando patrones comunes en la literatura científica reciente.
En el contexto ecuatoriano, los desafíos son aún más pronunciados debido a la persistencia de
trámites manuales, escasa interoperabilidad entre organismos y limitada adopción de analítica avanzada, lo que repercute en demoras administrativas, duplicidad de esfuerzos y baja satisfacción ciudadana. Informes técnicos nacionales destacan que la digitalización estatal avanza, pero de forma fragmentada y sin un marco consolidado para incorporar herramientas de IA en áreas como gestión documental, control interno o planificación institucional (Ministerio de Telecomunicaciones del Ecuador, 2022). Esta situación refleja una problemática local que requiere ser examinada desde la evidencia científica, considerando que la IA podría contribuir a mejorar la eficiencia administrativa y fortalecer la transparencia, siempre que existan condiciones adecuadas de gobernanza tecnológica y desarrollo de talento digital, tal como plantea Janssen y van der Voort (2021) en estudios sobre administración pública inteligente.
Según Valle et al. (2020), en México se realizó un estudio para analizar el impacto de la inteligencia artificial en la eficiencia de los servicios gubernamentales, con énfasis en trámites en línea y tiempos de respuesta institucional. El objetivo fue evaluar cómo los algoritmos de IA podían optimizar la gestión pública mediante modelos predictivos y automatización de tareas. La metodología se basó en un diseño cuantitativo, utilizando análisis de series de tiempo y comparación de desempeños antes y después de la implementación de IA en portales estatales. Los resultados evidenciaron una reducción del 38 % en tiempos de atención, un incremento del 27 % en la precisión de clasificación de documentos y mejoras significativas en satisfacción ciudadana. El estudio concluyó que la IA genera impactos positivos cuando se integra dentro de estructuras administrativas previamente
estabilizadas y acompañadas por capacitación digital.
Según Sousa et al. (2022), en Portugal se desarrolló una investigación para explorar los efectos de los chatbots gubernamentales basados en IA en la atención al ciudadano, dentro del marco de servicios municipales digitalizados. El objetivo consistió en determinar si la interacción automatizada mejoraba la accesibilidad y disminuía la carga operativa del personal. Se empleó una metodología mixta, combinando encuestas a usuarios con análisis de registros de interacción. Los resultados mostraron que el 71 % de los ciudadanos reportó mejoras en claridad y rapidez de respuesta, mientras que los funcionarios indicaron una reducción del 45 % en tareas repetitivas. Asimismo, el chatbot logró resolver de forma autónoma el 63 % de las consultas, lo que evidencia su potencial para fortalecer servicios públicos de alta demanda. Según Zuiderwijk et al. (2021), en los Países Bajos se llevó a cabo un estudio que examinó la adopción institucional de sistemas algorítmicos en municipios, orientado a comprender barreras y facilitadores en su uso administrativo. El objetivo fue identificar cómo las organizaciones públicas integraban los sistemas de IA en procesos como gestión de expedientes, análisis de riesgo y toma de decisiones automatizada. La metodología se basó en entrevistas semiestructuradas y análisis de políticas públicas. Los resultados revelaron que el 54 % de los funcionarios percibió mejoras en eficiencia, mientras que el 42 % expresó preocupación por la falta de transparencia algorítmica. El estudio destacó que la IA es eficaz cuando existe gobernanza robusta, auditoría de datos y claridad en responsabilidades institucionales.
Según Elgohary y Eltekriti (2023), en Emiratos Árabes Unidos se realizó una investigación destinada a evaluar el impacto de algoritmos de aprendizaje automático en la administración de servicios públicos, especialmente en procesos de planificación urbana y control interno. El objetivo fue medir cómo los modelos predictivos contribuían a decisiones más rápidas y precisas. La metodología empleó análisis de regresión y minería de datos sobre más de 2,4 millones de registros administrativos. Los resultados mostraron que la precisión en predicciones de demanda de servicios aumentó al 89 %, mientras que los tiempos de procesamiento administrativo se redujeron en un 35 %. El estudio concluyó que la IA, aplicada de forma estratégica, puede transformar la capacidad operativa del sector público en contextos altamente digitalizados.
Por los motivos anteriormente expuestos, el estudio se justifica por la necesidad de sintetizar de manera rigurosa la evidencia reciente sobre el impacto de la inteligencia artificial en la gestión administrativa pública, especialmente considerando que la mayoría de investigaciones se han centrado en experiencias aisladas y no en patrones sistemáticos de eficacia, riesgos y oportunidades. La revisión sistemática constituye el método adecuado para ofrecer un análisis exhaustivo, transparente y reproducible, permitiendo identificar tendencias, brechas y resultados consistentes en la literatura global, como recomiendan Page et al. (2021) en la actualización de PRISMA. En este marco, el objetivo del presente estudio es analizar mediante una revisión sistemática la evidencia científica publicada entre 2020 y 2025 sobre el impacto de la inteligencia artificial en la gestión administrativa de instituciones públicas, evaluando beneficios, limitaciones y condiciones necesarias para su implementación efectiva. Este propósito
permitirá aportar insumos teóricos y prácticos para fortalecer políticas públicas, estrategias de digitalización estatal y procesos de modernización administrativa basados en tecnologías avanzadas.
La presente investigación se desarrolló bajo el enfoque de revisión sistemática siguiendo las directrices del estándar PRISMA 2020, lo que permitió realizar un proceso transparente, replicable y exhaustivo para identificar evidencia científica sobre el impacto de la inteligencia artificial en la gestión administrativa de instituciones públicas. Se estableció un protocolo metodológico que definió las preguntas de investigación, los criterios de elegibilidad, las estrategias de búsqueda, los procedimientos de selección y el análisis de los datos. La búsqueda documental se llevó a cabo entre enero y noviembre de 2025 en las bases de datos Scopus, Web of Science, PubMed, SciELO y Google Scholar, seleccionadas por su amplia cobertura de estudios multidisciplinarios en gobierno digital y tecnologías emergentes. Las ecuaciones de búsqueda combinaron términos en inglés y español, incluyendo “artificial intelligence”, “public administration”, “digital government”, “public sector”, “administrative management”, “machine learning”, “automation”, “e-government” y sus equivalentes en español, empleando operadores booleanos AND, OR y filtros temporales para estudios publicados entre 2020 y 2025 en revistas arbitradas.
Los criterios de inclusión contemplaron estudios empíricos o teóricos publicados entre 2020 y 2025; investigaciones centradas en instituciones públicas; artículos que analizaran aplicaciones de inteligencia artificial en procesos administrativos; estudios en inglés, español o portugués; y documentos con acceso
completo y metodología claramente descrita. Se excluyeron tesis, capítulos de libros, libros, documentos sin revisión por pares, conferencias, artículos duplicados, literatura gris y estudios relacionados con IA aplicada exclusivamente en educación, salud o defensa, cuando no incluyeran procesos administrativos institucionales. La selección de documentos se realizó en tres fases: lectura de títulos, revisión de resúmenes y análisis del texto completo. Dos revisores independientes realizaron el proceso de cribado y un tercer revisor resolvió discrepancias mediante consenso. Para cada artículo seleccionado se extrajeron datos clave sobre país, institución, tipo de IA aplicada, procesos administrativos analizados, metodología empleada y principales resultados. La evaluación de calidad metodológica se realizó mediante herramientas estandarizadas en función del tipo de diseño: para estudios cuantitativos se empleó el Critical Appraisal Skills Programme (CASP), para estudios cualitativos se usó la herramienta de la Joanna Briggs Institute (JBI) y para estudios mixtos se aplicó la guía Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT).
Tabla 1. Estrategias de búsqueda
Base de datos | Estrategia de búsqueda | Inicial | Por título | Resumen | Texto completo |
Scopus | (“Artificial intelligence” AND “public administration” AND “administrative management”) | 482 | 71 | 34 | 6 |
Web of Science | (“AI implementation” AND “public sector” AND “administrative processes”) | 356 | 64 | 27 | 4 |
PubMed | (“machine learning” AND “government institutions” AND “administrative efficiency”) | 58 | 19 | 11 | 2 |
SciELO | (“inteligencia artificial” AND “gestión pública” AND “procesos administrativos”) | 103 | 28 | 17 | 2 |
Google Scholar | (“digital government” AND “AI tools” AND “administrative modernization”) | 1,87 | 112 | 48 | 1 |
Fuente: elaboración propia
Cada artículo fue calificado como de calidad alta, media o baja según claridad metodológica, validez interna, rigor analítico y coherencia entre objetivos, métodos y resultados. Posteriormente, se construyó una matriz de extracción de datos que permitió sintetizar información relevante y organizar los hallazgos en categorías temáticas. Para el análisis se utilizó un enfoque de síntesis narrativa que agrupó los resultados por tipo de IA implementada, beneficios operativos, eficiencia administrativa, desafíos éticos y condiciones institucionales necesarias para la adopción tecnológica. Finalmente, se elaboró el flujo PRISMA indicando registros identificados, eliminados, seleccionados y excluidos. A continuación, en la Figura 1 se muestra el diagrama de flujo PRISMA.
Figura 1. Diagrama de flujo PRISMA
El proceso de identificación y selección de estudios permitió depurar de manera rigurosa un total inicial de 2.869 registros, provenientes de las bases Scopus, Web of Science, PubMed, SciELO y Google Scholar; tras la eliminación del 39 % de duplicados, se conservaron 1.742
estudios para la fase de cribado, donde se evaluaron los 294 títulos pertinentes, excluyéndose aquellos sin relación con la inteligencia artificial en la gestión administrativa. Posteriormente, se revisaron
137 resúmenes, descartando trabajos con metodologías insuficientes o enfoques ajenos al propósito de investigación. Finalmente, 15 artículos cumplieron íntegramente los criterios de inclusión y pasaron a la evaluación de texto completo, sin registros excluidos en esta fase, consolidando así un corpus final de 15 estudios de alta relevancia y calidad metodológica para la revisión sistemática.
Para la investigación de Wirtz et al. (2023), en Alemania se desarrolló un estudio cuyo propósito fue analizar el impacto de los sistemas de inteligencia artificial en la mejora del rendimiento administrativo del sector público mediante una revisión sistemática de experiencias internacionales. El objetivo consistió en identificar cómo la IA optimiza procesos como gestión documental, análisis predictivo y automatización de tareas administrativas. La metodología incluyó el análisis de 97 estudios empíricos publicados entre 2015 y 2022, aplicando criterios de calidad metodológica para evaluar confiabilidad y validez. Los resultados mostraron mejoras de eficiencia entre el 18 % y el 55 % tras la implementación de IA en trámites administrativos, además de reducciones de errores humanos hasta en un 40
%. El estudio concluyó que las capacidades analíticas avanzadas fortalecen la toma de decisiones, siempre que exista gobernanza de datos y marcos regulatorios claros. En este contexto, Chen et al. (2020), en Taiwán se realizó un estudio destinado a comprender cómo los gobiernos locales implementan sistemas de IA para la toma de decisiones
administrativas, especialmente en procesos de gestión pública y planificación urbana. El objetivo fue analizar los factores organizacionales que influyen en la adopción de algoritmos para análisis de datos administrativos. La metodología consistió en encuestas a 423 funcionarios públicos y modelos de regresión estructural para evaluar actitudes, capacidades y percepciones de riesgo. Los resultados revelaron que el 63 % de los funcionarios consideraba que la IA mejora significativamente la eficiencia, mientras que el
41 % expresaba preocupación por la transparencia algorítmica. Asimismo, el estudio encontró que la capacitación tecnológica incrementaba en un 52 % la probabilidad de adopción institucional. El estudio concluyó que cultura organizacional y gobernanza tecnológica son elementos determinantes. Según Valle et al. (2020), en México se ejecutó una investigación cuyo objetivo fue evaluar el papel de la IA en la toma de decisiones administrativas a nivel gubernamental mediante modelos predictivos aplicados a grandes volúmenes de datos públicos. La metodología implicó el análisis de múltiples sistemas algorítmicos utilizados en dependencias gubernamentales y la evaluación estadística de su impacto en tiempos de respuesta administrativa. Los resultados demostraron reducciones del 38 % en tiempos de trámite y optimización en la clasificación de documentos públicos con incrementos de precisión del 27 %. También se identificó una mejora en satisfacción ciudadana del 21 %. El estudio destacó que la IA puede fortalecer la eficiencia institucional cuando se complementa con políticas de gobernanza digital.
Al respecto, Zuiderwijk et al. (2021), en los Países Bajos se llevó a cabo un estudio para examinar la integración de IA en municipios, enfocándose en su uso administrativo para
análisis de riesgo, priorización de casos y procesamiento de expedientes. El objetivo consistió en identificar barreras y facilitadores en el proceso de adopción. La metodología se basó en entrevistas semiestructuradas con 78 funcionarios y análisis documental de políticas gubernamentales. Los resultados indicaron que el 54 % percibió mejora administrativa, aunque el 42 % manifestó preocupación por falta de explicabilidad algorítmica. Se destacó que la existencia de equipos multidisciplinarios aumentaba en 2,3 veces la probabilidad de éxito en proyectos de IA. El estudio subrayó la importancia de la transparencia y auditoría algorítmica. Según Janssen y Van der Voort (2021), se desarrolló un análisis sobre cómo los sistemas algorítmicos pueden crear valor público mediante automatización de procesos administrativos y optimización de decisiones en instituciones gubernamentales. Su objetivo fue comprender cómo la gobernanza digital influye en la calidad administrativa. La metodología incluyó revisión documental y análisis de casos nacionales donde IA se usó en decisiones de riesgo social y asignación de recursos. Los resultados mostraron que una mala gobernanza puede generar efectos adversos en legitimidad institucional, mientras que prácticas sólidas reducen errores en un 35 %. Los autores concluyeron que gobernanza algorítmica y supervisión humana son indispensables.
En el estudio de, Desouza y Jacob (2020), en Estados Unidos se examinó cómo la IA impacta los sistemas de administración pública mediante su integración en análisis de datos, automatización de procesos y gestión de recursos. El objetivo fue describir aplicaciones emergentes en instituciones gubernamentales. La metodología consistió en un análisis de casos emblemáticos y revisión comparativa. Los resultados identificaron una reducción promedio del 30 % en cargas operativas y
mejoras del 25 % en exactitud documental. Sin embargo, se documentaron riesgos de sesgos y fallas de supervisión humana. El estudio concluyó que la IA puede transformar la gestión pública si se acompaña de marcos éticos robustos. Según Alam (2021), en Australia se investigó la adopción de IA en agencias gubernamentales para optimizar procesos administrativos en servicios sociales y gestión de documentos. El objetivo fue evaluar la disposición institucional y los factores que impulsan o limitan la adopción. La metodología incluyó encuestas aplicadas a 210 funcionarios y análisis correlacional. Los resultados mostraron que infraestructura tecnológica explica el 47 % de la variabilidad en adopción de IA, mientras que la capacitación explica un 33 %. El estudio concluyó que la digitalización de procesos es indispensable para integrar soluciones automatizadas. Según Elgohary y Eltekriti (2023), en Emiratos Árabes Unidos se evaluó el uso de aprendizaje automático en procesos administrativos de gobierno,
especialmente en planificación urbana y control interno. El objetivo fue medir precisión de predicción y mejoras operativas. La metodología incluyó análisis de datos administrativos y modelos de regresión con 2,4 millones de registros. Los resultados demostraron precisión del 89 % en predicción de demanda de servicios y reducción del 35 % en tiempos administrativos. El estudio concluyó que la IA fortalece decisiones estratégicas en gobiernos altamente digitalizados. Según Sun y Medaglia (2023), el estudio analizó la adopción de IA en gobiernos municipales chinos, examinando su impacto en eficiencia administrativa mediante análisis automatizado de expedientes. Utilizó un diseño cuantitativo con datos de 15 ciudades y modelos de regresión multivariante. Los resultados evidenciaron mejoras operativas entre el 22 % y el 48 % y reducciones significativas en tiempos de tramitación. El estudio concluyó que la IA se convierte en un catalizador de modernización estatal.
Tabla 1. Matriz bibliográfica
Autor (año) | Síntesis de resultados |
Wirtz et al. (2023) | El estudio mostró que la implementación de IA en el sector público incrementa la eficiencia administrativa entre un 18 % y 55 %, reduce errores humanos en más del 40 % y mejora la calidad del servicio mediante análisis predictivo y automatización, concluyendo que la gobernanza algorítmica y la claridad regulatoria son esenciales para resultados sostenibles. |
Chen et al. (2020) | Los autores evidenciaron que la adopción de IA en gobiernos locales depende principalmente de capacidades analíticas, cultura organizacional y percepción de transparencia, mostrando que la capacitación tecnológica incrementa en un 52 % la probabilidad de implementación institucional efectiva. |
Valle-Cruz et al. (2020) | Se identificaron mejoras sustanciales en eficiencia administrativa, con reducciones del 38 % en tiempos de trámite y aumentos del 27 % en precisión documental, demostrando que los modelos predictivos basados en IA fortalecen significativamente la gestión gubernamental. |
Zuiderwijk et al. (2021) | El estudio reveló que la IA mejora la eficiencia administrativa en un 54 %, aunque persisten preocupaciones sobre transparencia y explicabilidad; la presencia de equipos técnicos multidisciplinarios aumentó la probabilidad de éxito en 2,3 veces. |
Janssen & Voort (2021) | Los autores concluyen que la IA puede mejorar la toma de decisiones y reducir errores en un 35 %, pero advierten que una gobernanza deficiente puede afectar la legitimidad institucional, destacando la importancia de marcos éticos robustos. |
Desouza & Jacob (2020) | Los hallazgos indican que la IA reduce cargas operativas en un 30 % y mejora la precisión administrativa en un 25 %, aunque se observan riesgos asociados a sesgos y falta de supervisión humana, enfatizando la necesidad de regulaciones claras. |
Alam (2021) | El estudio demostró que la infraestructura tecnológica explica el 47 % de la adopción de IA y la capacitación institucional representa un 33 %, concluyendo que la digitalización previa es indispensable para su integración exitosa. |
Elgohary & Eltekriti (2023) | Los resultados mostraron un aumento del 89 % en precisión predictiva y una reducción del 35 % en tiempos administrativos, confirmando que el aprendizaje automático mejora significativamente la toma de decisiones en gobiernos digitalizados. |
Sun & Medaglia (2023) | El análisis evidenció aumentos de eficiencia entre el 22 % y 48 % en gobiernos municipales chinos tras implementar IA, reduciendo tiempos de gestión y fortaleciendo la automatización administrativa. |
Misuraca et al. (2020) | El estudio identificó mejoras de eficiencia de hasta el 50 % en gobiernos europeos, pero también riesgos éticos y de privacidad, señalando la importancia de una regulación sólida para minimizar impactos negativos. |
Zuiderwijk & Chen (2023) | Los resultados indicaron que marcos regulatorios claros incrementan en un 40 % la adopción institucional de IA, favoreciendo procesos administrativos más eficientes y confiables. |
Gil-García et al. (2022) | El estudio evidenció mejoras del 32 % en eficiencia administrativa en instituciones mexicanas mediante modelos predictivos aplicados a datos públicos, destacando avances en trazabilidad documental. |
Chatfield & Reddick (2023) | Se observó una reducción del 45 % en tiempos de respuesta ciudadana gracias a chatbot y sistemas de IA, así como mejoras en la automatización de tareas municipales de alto volumen. |
Alves et al. (2022) | Los autores demostraron que la IA permite automatizar hasta el 63 % de tareas repetitivas en servicios públicos portugueses, mejorando la rapidez y reduciendo carga administrativa. |
Rodríguez Bolívar (2022) | El estudio encontró incrementos del 41 % en eficiencia y reducciones del 28 % en errores administrativos al implementar IA en ayuntamientos españoles, afirmando que la digitalización estructural potencia los resultados. |
Fuente: elaboración propia
Según Misuraca et al. (2020), se realizó un análisis en la Unión Europea para evaluar proyectos de IA aplicados a administración pública. El objetivo fue identificar patrones y riesgos de adopción. La metodología fue de casos múltiples con 12 gobiernos locales. Los resultados mostraron beneficios en eficiencia (hasta 50 %), pero también riesgos éticos. Asimismo, Zuiderwijk y Chen (2023), el estudio examinó marcos regulatorios para IA en administración pública europea. Utilizó análisis documental y entrevistas. Los resultados muestran que regulación clara incrementa adopción en un 40 %. En este orden de ideas, Gil et al. (2022), se evaluó el impacto de IA en portales administrativos mexicanos. Usaron modelos predictivos en servicios públicos. Los resultados mostraron mejoras del 32 %. Además, Chatfield y Reddick (2023), se analizó uso de IA en administración local estadounidense para atención ciudadana. La IA redujo tiempos en un 45 %. En suma, a lo Alves et al. (2022), se evaluó IA en servicios municipales portugueses. La IA automatizó 63
% de tareas repetitivas. Finalmente, Rodríguez (2022), se analizó implementación de IA en ayuntamientos españoles. El estudio mostró aumentos de eficiencia del 41 % y reducción de errores del 28 %.
Los estudios analizados evidencian que la inteligencia artificial ha sido aplicada en una amplia variedad de funciones administrativas dentro de instituciones públicas, abarcando desde la gestión documental, el análisis predictivo de datos y la automatización de trámites, hasta la atención ciudadana mediante chatbots y sistemas inteligentes de clasificación de expedientes. Investigaciones como las de Wirtz et al. (2023) y Chen et al. (2020) destacan que los gobiernos han integrado algoritmos para
priorizar casos, procesar solicitudes rutinarias y mejorar la trazabilidad administrativa. A su vez, estudios como los de Sun y Medaglia (2023) muestran la adopción de IA en análisis masivos de datos públicos, permitiendo agilizar evaluaciones de riesgo y decisiones estratégicas. En países como México y los Países Bajos, las investigaciones de Valle-Cruz et al. (2020) y Zuiderwijk et al. (2021) evidencian el uso de aprendizaje automático para clasificar documentos, predecir demanda de servicios y organizar flujos administrativos. La automatización de tareas frecuentes también aparece en trabajos como los de Alves et al. (2022) y Chatfield y Reddick (2023), donde la IA se emplea para resolver consultas ciudadanas, derivar solicitudes y reducir carga operativa. En síntesis, la evidencia identifica una tendencia hacia la integración de sistemas algorítmicos en actividades administrativas críticas que históricamente dependían de procesos manuales.
Los 15 estudios incluidos coinciden en que la implementación de IA ha generado mejoras significativas en eficiencia, rendimiento administrativo y reducción de cargas operativas. Los resultados cuantitativos reportados muestran incrementos de eficiencia que oscilan entre el 18 % y el 55 %, como indican Wirtz et al. (2023), mientras que estudios como los de Valle-Cruz et al. (2020) reflejan reducciones del 38 % en tiempos de trámite. En el ámbito de atención ciudadana, Chatfield y Reddick (2023) documentan disminuciones del 45 % en tiempos de respuesta gracias al uso de chatbots, mientras que Alves et al. (2022) destacan la automatización del 63
% de tareas repetitivas, liberando recursos humanos para actividades estratégicas. De igual modo, investigaciones como las de Elgohary y
Eltekriti (2023) muestran precisiones de predicción del 89 % en análisis de demanda de servicios, fortaleciendo la planificación institucional. A nivel de toma de decisiones, estudios como los de Janssen y Voort (2021) evidencian reducciones del 35 % en errores administrativos mediante sistemas algorítmicos supervisados. En conjunto, la evidencia demuestra que la IA no solo optimiza operaciones, sino que contribuye a mejorar transparencia, trazabilidad y capacidad analítica en instituciones públicas.
adopción enfrenta retos relacionados con capacidades técnicas, gobernanza algorítmica y confianza institucional.
Los hallazgos de esta revisión sistemática evidencian que la inteligencia artificial se ha convertido en un componente estratégico para transformar la gestión administrativa en instituciones públicas, al aportar herramientas capaces de automatizar procesos, analizar grandes volúmenes de datos y mejorar la capacidad operativa de los gobiernos. La evidencia demuestra que la IA se aplica principalmente en ámbitos como gestión documental, clasificación de expedientes, atención ciudadana y análisis predictivo, extendiendo su impacto hacia funciones estratégicas como la planificación y el control interno. Este conjunto de prácticas revela un avance progresivo hacia modelos de administración digital más eficientes y basados en evidencia, donde la automatización reduce la carga operativa y libera recursos administrativos. Los resultados también muestran que el despliegue de estas tecnologías no es homogéneo en todas las regiones, sino que depende de factores como infraestructura tecnológica, madurez digital institucional y nivel de capacitación del personal. En conjunto, los estudios analizados confirman que la IA tiene un potencial significativo para mejorar la eficiencia estatal, siempre que exista una base organizativa y tecnológica adecuada.
La revisión permitió identificar beneficios consistentes generados por la implementación de IA en los sistemas administrativos del sector público, destacándose mejoras en eficiencia, precisión y tiempos de respuesta. Las instituciones que han integrado algoritmos de aprendizaje automático o sistemas inteligentes de gestión han logrado optimizar entre un 20 %
y 55 % el desempeño de sus procesos, lo que se traduce en mayor agilidad en la atención ciudadana, reducción de errores administrativos y fortalecimiento de la trazabilidad institucional. Además, se observó que la IA impulsa la transparencia mediante la reducción de discrecionalidad en la toma de decisiones repetitivas, lo que contribuye al fortalecimiento de la confianza ciudadana. Sin embargo, la magnitud del impacto varía según el alcance de implementación, pues los sistemas más robustos dependen de estructuras tecnológicas consolidadas y equipos multidisciplinarios que supervisen la gestión algorítmica. Estas conclusiones subrayan que los beneficios de la IA van más allá del ámbito operativo y se proyectan hacia la calidad institucional y la gobernanza pública.
A pesar de los avances observados, la adopción de inteligencia artificial en la administración pública enfrenta limitaciones significativas relacionadas con riesgos éticos, transparencia algorítmica y falta de regulación especializada. La evidencia analizada revela que los funcionarios públicos expresan preocupaciones sobre explicabilidad de modelos, sesgos en decisiones automatizadas y efectos no deseados de la implementación acelerada. Estas debilidades se acentúan en contextos donde la gobernanza digital es incipiente o donde no existen mecanismos de auditoría algorítmica que garanticen la integridad de los procesos automatizados. También se identificaron brechas tecnológicas y de talento humano, especialmente en países con desigualdades en infraestructura digital y capacidades institucionales. Estas limitaciones demuestran que la IA no es una solución autónoma, sino un recurso que requiere diseño ético, supervisión continua y regulación clara para evitar impactos negativos en los derechos y en la gestión administrativa.
Alam, M. (2021). Artificial intelligence adoption in government agencies: Determinants and challenges. Information Polity, 26(3), 305–322.
https://doi.org/10.3233/IP-210325
Alves, J., Dias, J., & Teixeira, L. (2022). Artificial intelligence in public services: Opportunities and challenges. Information Polity, 27(4), 543–558.
https://doi.org/10.3233/IP-210306
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