Читать книгу Nuevas normatividades: Inteligencia Artificial, Derecho y Género - Rafael Fernández Acevedo - Страница 17

Una vez expuesta brevemente la noción de buena administración que aquí se defiende o propone, es evidente la conexión que la misma tiene con la idea de la mejor toma de decisiones, de optimizar los recursos y, en general, con la eficacia y eficiencia. Por lo que procede ahora centrar la cuestión en la utilización de algoritmos a tal fin.

A este respecto, en primer lugar, es preciso distinguir entre digitalización, automatización e inteligencia artificial. Y es que, como ha indicado algún autor38, la digitalización supone la utilización de tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) para los procesos administrativos, sustituyendo al papel; mientras que la automatización39 va más allá de la digitalización y sustituye al operador humano, para lo que se requiere –como no podría ser de otro modo40–, una previsión normativa previa, de conformidad con el artículo 41 de la Ley 40/2015, de 1 de octubre, de Régimen Jurídico del Sector Público41. Por su parte, suele hablarse de inteligencia artificial cuando se trata de tareas que antes requerían la intervención humana, incluida la elaboración de todo o parte del contenido de una decisión administrativa, de este modo, hay inteligencia artificial cuando, a partir del análisis algorítmico de gran cantidad de datos, se puede ir más allá de la aplicación de las reglas que el programador ha fijado, y el programa crea nuevas reglas a partir de las correlaciones que descubre en los datos que se le suministran42.

En segundo lugar, y prescindiendo del interesante debate sobre la naturaleza jurídica de los algoritmos43, es preciso tener en cuenta que existen diversos tipos de algoritmos, desde aquellos que podrían considerarse más sencillos, cuya función es facilitar la toma de decisiones por la Administración, por ejemplo, aquellos programas que sirven para aplicar un baremo, es decir, similar a una fórmula, y que podría hacerse a mano, por lo que es factible comprobar si se ha aplicado correctamente o no. De otro lado, están aquellos que mecanizan o automatizan procesos reglados con cierta complejidad, que difícilmente cabe replicar por el ser humano sin más. Finalmente, y quizás los más polémicos son los algoritmos predictivos, que aportan elementos decisionales propios a partir del análisis de datos previos. Así, como ha destacado el Défenseur des droits francés, la variedad de algoritmos se diferencia según su concepción y su capacidad de aprendizaje, así como que pretendan predecir acontecimientos, comportamientos o preferencias individuales44.

En conclusión, es importante tener presente que se trata del paso del procedimiento lógico-deductivo a la lógica booleana de correlaciones y probabilidades, y que ello implica riesgos, tanto por el diseño como por los datos45, especialmente cuando se trata de algoritmos que aprenden, es decir, que de datos y repeticiones extraen sus propias conclusiones y/o generan sus propias instrucciones, pues en esos casos es difícil incluso conocer las razones de la toma de decisión, al ser generadas por el algoritmo y no estar introducidas desde el principio.

Sin embargo, no es menos cierto que los algoritmos, en particular, y la inteligencia artificial, en general, pueden contribuir también a una mejor toma de decisiones al poder manejar un número de datos que sería inviable para el ser humano, que bien utilizados pueden contribuir a una asignación de recursos más eficiente y, en fin, que pueden coadyuvar, por tanto, a una buena administración46.