Un informe de la consultora Gartner dirigido a directores de tecnología del sector privado ofrece, sin proponérselo, una hoja de ruta para el sector público que abate la brecha entre la inversión en inteligencia artificial y resultados que llegan a producción. Siguen 5 lecciones relevantes.
Por Mariano Garza-Cantú
Agosto 2026
La inteligencia artificial ocupa ya un lugar central en las agendas de gobierno, a todos los niveles. La pregunta es cómo traducir esa prioridad en resultados.
The CIO Report, de la consultora Gartner, ayuda a ordenar esa conversación. El documento se basa en encuestas anónimas y en las consultorías uno a uno que los analistas y socios ejecutivos de la firma mantienen con directores de tecnología e informática (CIO) de sus clientes.
Aunque no es una encuesta formal y está dirigido a CIO del sector privado, sus recomendaciones aplican a cualquier entorno porque abordan un problema común: cómo pasar de pilotos de IA a resultados medibles.
Gartner ofrece información que explican el tamaño del reto: 72 % de los CEOsidentifica la IA como su principal motor de crecimiento y 83 % aumenta su inversión en el tema; sin embargo, 71 % de los CIO tiene dificultades para priorizar los casos de uso con resultados medibles, y 59 % de las iniciativas de IA nunca llega a producción.
1. No empezar por la tecnología
La primera pregunta no debe ser «¿dónde podemos usar IA?». Esa pregunta genera una larga lista de ideas llamativas que, traducidas a proyectos, resultan difíciles de sostener.
La pregunta correcta es «¿Qué problema público queremos resolver?».
Puede ser reducir tiempos de atención, mejorar la gestión de reportes ciudadanos, ordenar trámites internos, detectar riesgos, apoyar inspecciones o automatizar tareas repetitivas, pero la IA debe entrar después de definir el problema, no antes.
Si el problema no está claro, la tecnología acelera la confusión.
2. Priorizar pocos casos de alto valor
Gartner señala que 71% de los CIOs tiene dificultades para priorizar casos de uso con resultados medibles debido a que no cumplen con las siguientes 4 retos:
Identificar un problema con claridad; contar con datos suficientes y confiablesasociados al problema; integrarse a un proceso existente; y tener una métrica concreta de éxito.
Por ejemplo: reducir días de espera, disminuir errores, mejorar la respuesta al ciudadano, bajar costos operativos o liberar tiempo de servidores públicos.
Si no se puede medir, no debería escalarse.
3. Construir gobernanza desde el inicio
Gartner insiste que la IA debe escalarse con gobernanza. Esto significa definir reglas claras antes de que el sistema empiece a operar.
En el sector público, la gobernanza debe responder preguntas básicas: quién autoriza el uso de IA, qué datos pueden emplearse, qué decisiones puede apoyar la IA y cuáles no, qué supervisión humana se requiere, cómo se detectan errores o sesgos, quién responde si el sistema falla y cómo se informa a la ciudadanía.
Si no se tienen estas respuestas antes de escalar una iniciativa de IA, se estarán generando riesgos legales, políticos y de confianza pública. La gobernanza no es un freno, sino un habilitador ara desplegar la IA.
4. Tratar la IA como producto vivo
Un error común es pensar que un proyecto de IA termina cuando se lanza. Gartner plantea lo contrario: hay que tratar la IA como un producto vivo que exige monitoreo, ajustes y mejora constantes.
En la instituciones publicas esto es relevante: los datos cambian, los trámites se ajustan, las reglas jurídicas evolucionan y las necesidades ciudadanas no permanecen quietas.
Por eso cada proyecto necesita responsables operativos, mantenimiento, revisión periódica, controles de calidad y mecanismos para corregir fallas.
Un chatbot, un modelo predictivo o una herramienta de automatización no deben lanzarse y abandonarse: hay que operarlos de forma permanente.
5. Medir resultados, no actividad
Gartner recomienda medir resultados, no actividades, una distinción separa la innovación real de la apariencia.
Actividad es lanzar una plataforma; resultado es, por ejemplo, que más personas completen un trámite sin acudir a ventanilla. Actividad es usar IA en atención ciudadana; resultado es reducir tiempos de respuesta o resolver más casos en el primer contacto. Actividad es capacitar funcionarios; resultado es que usen la herramienta correctamente y tomen mejores decisiones.
Una responsabilidad compartida
The CIO Report insiste en que escalar IA no es tarea exclusiva del área tecnológica: Gartner reparte responsabilidades entre liderazgo ejecutivo, tecnología, datos, seguridad, áreas legales, finanzas, recursos humanos y áreas de negocio.
Una dirección de tecnología no puede transformar por si sola una institución. Necesita a las áreas dueñas de los trámites, al jurídico, a oficialía mayor, a archivos, a transparencia, a protección de datos, a atención ciudadana entre otras instancias que toman decisiones.
La IA no se escala desde un escritorio técnico, sino cuando toda la institución entiende qué problema quiere resolver y cómo sostendrá la solución.
La idea central
El mensaje de Gartner puede traducirse en una regla sencilla:
No se trata de tener más pilotos de IA. Se trata de convertir pocos proyectos bien elegidos en servicios públicos útiles, seguros y medibles.
La inteligencia artificial puede ayudar a mejorar la administración pública, pero no sustituye estrategia, datos confiables, gobernanza, liderazgo, ni capacidad operativa.