La IA necesita entender el entorno donde operará; conectarse con los sistemas existentes; medir resultados según el problema que resuelve; y ofrecer trazabilidad a su desempeño para cumplir con estándares de seguridad, control y auditorías. De lo que se trata es de no sumar otra capa más de complejidad a estructuras que de por si ya operan de manera fragmentada y en silos.
Por Mariano Garza-Cantú
Octubre, 2026
Rajan Venkitachalam es vicepresidente sénior de Icertis, empresa especializada en software para la gestión de contratos del sector público, y es además el Chief Security Officer (CISO) de esa empresa.
El ejecutivo propone cuatro condiciones que las agencias federales de Estados Unidos deberían atender al considerar soluciones institucionales de IA.
Para Venkitachalam, las instituciones públicas necesitan modernizar sistemas heredados, mejorar su eficiencia y obtener resultados con mayor rapidez. Por eso, argumenta, la pregunta ya no es qué tareas puede automatizar la IA, sino cómo convierte la información, los sistemas y los procesos en una inteligencia que permita tomar mejores decisiones.
La IA necesita entender el contexto
La primera condición parece elemental: una herramienta de IA necesita conocer el contexto en el que opera. Incluso los modelos más sofisticados dependen de la información que alimenta sus respuestas. En el gobierno federal estadounidense, como en la gran mayoría de las instituciones públicas del mundo, las regulaciones, las políticas de adquisiciones, los compromisos contractuales, los requisitos presupuestarios y los objetivos institucionales condicionan las decisiones. Una IA que desconozca este entorno podría dar respuestas razonables en apariencia, pero incompatibles con la operación real de una dependencia.
El autor lo ejemplifica con la contratación pública. Un contrato contiene información sobre compromisos, niveles de servicio, responsabilidades regulatorias y relaciones con proveedores, pero entenderlo exige considerar también las políticas y reglas que determinan cómo debe ejecutarse. Cuando la IA incorpora ese contexto, sostiene Venkitachalam, tiene más posibilidades de identificar riesgos, encontrar información relevante y apoyar decisiones alineadas con las prioridades de la institución. Antes de evaluar cualquier sistema, propone una pregunta sencilla: ¿la IA entiende el entorno donde deberá funcionar?
Debe conectarse con los sistemas existentes
El segundo requisito es la integración. La información que necesita una institución rara vez está concentrada en un solo sistema; por lo general forma un ecosistema donde los datos de adquisiciones, finanzas, proveedores y contratos se distribuyen en distintas plataformas administrativas, sistemas de compras, repositorios documentales y otras aplicaciones. Si la IA solo puede consultar una parte de esa información, sus conclusiones serán parciales. Para evaluar correctamente el desempeño de un proveedor en una contratación pública, por ejemplo, puede ser necesario revisar al mismo tiempo las obligaciones del contrato, los registros de adquisiciones, la información financiera, los requerimientos de cumplimiento y los resultados del programa.
Por eso Venkitachalam plantea que la IA no debe convertirse en otro sistema aislado: las soluciones más útiles serán las que se conecten con la infraestructura y los flujos de trabajo preexistentes y se aprovechen las inversiones que ya hicieron, en lugar de crear nuevos silos de información.
Los resultados se tienen que medir
La tercera condición desplaza la conversación de las capacidades tecnológicas hacia los resultados. Para evaluar una solución de IA, dice Venkitachalam, hay que preguntarse qué problema operativo resolverá. En la contratación pública, por ejemplo, podría mejorar la visibilidad de los compromisos contractuales, detectar problemas con anticipación o encontrar información crítica con mayor rapidez.
El autor presta especial atención a lo que viene después de la adjudicación de contratos, donde la IA podría monitorear el desempeño de los proveedores, dar seguimiento a sus obligaciones y modificaciones contractuales y detectar información que requiera atención. Así se reduciría el tiempo dedicado a revisar documentos y los funcionarios podrían concentrarse en la supervisión y el análisis. Venkitachalam recomienda evaluar las inversiones en IA por resultados concretos: fortalecer la administración de contratos, acelerar procesos de adquisición, mejorar el cumplimiento o reducir riesgos.
Seguridad, control y capacidad de auditoría
La cuarta condición cobra especial relevancia cuando la IA empieza a intervenir en procesos institucionales con información sensible. Venkitachalam plantea que las agencias deben evaluar si las soluciones pueden operar bajo los estándares de seguridad que exige el gobierno estadounidense. Además, proteger los datos no basta: también hay que controlar quién accede a ellos y mantener registros de las acciones de los sistemas de IA.
Para el ejecutivo, la capacidad de auditoría es un concepto fundamental y, como hemos visto en otras entregas de Política Digital, un tema recurrente en todo proceso de decisión apoyado en IA. Si un sistema identifica un posible incumplimiento o recomienda determinada acción, la institución debería poder reconstruir cómo llegó a esa conclusión, qué información utilizó y quién interactuó con la plataforma. Sin esa trazabilidad, advierte Venkitachalam, resulta mucho más difícil confiar en las recomendaciones de la IA, en particular cuando están en juego decisiones importantes.
Más que automatizar
En resumen, la IA necesita entender el contexto institucional, conectarse con sistemas preexistentes donde reside la información, producir resultados medibles y operar bajo condiciones estrictas de seguridad, gobernanza y auditoría. Estas condiciones pueden sentar las bases para que la IA ayude a las instituciones públicas a tomar decisiones.
La conclusión de Venkitachalam es que quienes mejor aprovechen la IA no serán los que hayan desplegado más sistemas con IA, sino los que la usen para transformar información en inteligencia útil para la acción y ayudar a sus funcionarios a decidir con más rapidez y mejor información, sin sacrificar supervisión, gobernanza ni confianza.