Una preparación minuciosa es clave para escalar el éxito. La preparación de la infraestructura resulta crítica: el 45% cita sistemas digitales y de datos inadecuados como barreras para la implementación.
Las organizaciones deben verificar que su infraestructura tecnológica, gobernanza de datos, cumplimiento normativo y marcos éticos puedan respaldar soluciones de IA a escala operativa antes de realizar inversiones importantes. Los proyectos más exitosos utilizan estrategias arquitectónicas que equilibran la capacidad técnica con las necesidades de seguridad y gobernanza.
La plataforma Bürokratt de Estonia demuestra este enfoque a través de su modelo descentralizado, que procesa datos dentro de agencias individuales. Cada agencia mantiene el control sobre sus propios datos, lo que limita el intercambio innecesario de datos y reduce el riesgo de violaciones a gran escala. La interoperabilidad segura y el servicio de autenticación estatal de Estonia garantizan que solo los usuarios verificados accedan a los servicios, mientras que el cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la transparencia del código abierto refuerzan aún más las protecciones de la privacidad.
Estonia también obtiene el consentimiento informado y permite a los ciudadanos controlar el uso de sus datos y compartir permisos con los proveedores. Unos 450.000 ciudadanos comprueban periódicamente el acceso a los datos a través del Data Tracker. A través del portal pueden visualizar, rastrear y retirar los consentimientos en cualquier momento. De esta manera, las agencias siguen siendo responsables de utilizar los datos únicamente para el propósito específico para el que fueron recopilados.
Los marcos de gobernanza ética merecen igual atención, particularmente porque el 42% de las organizaciones cita preocupaciones éticas como barreras de implementación. Los enfoques más eficaces incorporan una evaluación disciplinada de riesgos en el proceso de desarrollo en lugar de tratar la ética como una ocurrencia tardía. El proceso obligatorio de Evaluación de Impacto Algorítmico (AIA) de Canadá ilustra este enfoque proactivo. Como explica Stephen Burt, director de datos del Gobierno de Canadá: “La directiva se basó en principios de transparencia algorítmica, abordando el sesgo de los datos y el recurso. Si no está satisfecho con la decisión, ¿cómo la aborda?”.