La política de inteligencia artificial suele prometer derechos y rendición de cuentas. Habla mucho menos de participación, trabajo digno y capacidad de respuesta.
Las organizaciones públicas adoptan con facilidad listas de principios: transparencia, privacidad, equidad, responsabilidad. El problema aparece cuando intentamos reconstruir qué instrumento protege cada valor, quién debe aplicarlo y qué puede hacer una persona cuando la promesa no se cumple. Entre nombrar un valor y gobernar conforme a él existe una distancia institucional que la retórica tecnológica suele ocultar.
Ogadinma Enwereazu, Kaylyn Jackson Schiff, Tyler Girard, Alexander Wilhelm y Daniel S. Schiff ofrecen una herramienta especialmente útil para estudiar esa distancia. Su artículo construye un marco de valores públicos y lo aplica a políticas federales estadounidenses sobre IA.
Cómo estudiaron los documentos
El equipo codificó 120 secciones y subsecciones de leyes y regulaciones emitidas entre 2020 y 2023. No examinó cualquier discurso sobre IA, sino disposiciones que regulan operaciones gubernamentales. El análisis relaciona riesgos, daños, estrategias de gobernanza, ámbitos administrativos y valores públicos.
Este cruce permite hacer una pregunta más precisa que “¿la política es ética?”: qué valores aparecen, ante qué riesgos, mediante qué clase de instrumento y en qué dominios del gobierno. Los materiales de replicación están disponibles en Harvard Dataverse, lo cual facilita adaptar el libro de códigos a otras jurisdicciones.
Lo visible y lo relegado
Los resultados muestran una presencia frecuente de derechos, bien común y rendición de cuentas. En contraste, participación ciudadana, estándares laborales y capacidad de respuesta reciben menos orientación. Además, las estrategias regulatorias tienden a incorporar valores públicos con mayor frecuencia que los instrumentos puramente informativos o de prestación de servicios.
El hallazgo cuestiona una versión reducida de la gobernanza algorítmica. Proteger datos y exigir precisión es indispensable, pero no agota el problema. También importa quién participa en la definición del sistema, cómo cambia el trabajo de los servidores públicos, qué respuesta recibe una inconformidad y qué capacidades conserva la institución frente al proveedor.
Una agenda para estados y municipios mexicanos
El marco puede convertirse en una matriz comparativa para México. Podríamos codificar leyes estatales, reglamentos, contratos, lineamientos y ordenanzas municipales. Para cada documento convendría registrar no sólo el valor invocado, sino el mecanismo encargado de protegerlo: consulta previa, auditoría, derecho de apelación, obligación contractual, capacitación, representación laboral o publicación de resultados.
Mi inferencia es que muchos instrumentos mexicanos mostrarían una combinación conocida: lenguaje amplio sobre derechos y transparencia, pero pocas disposiciones sobre participación material, condiciones de trabajo, aprendizaje organizacional o capacidad ciudadana para exigir una respuesta. La hipótesis merece una investigación comparada, no una afirmación anticipada.
El límite metodológico es importante: el estudio analiza políticas escritas, no su implementación. Tampoco cubre los cambios acelerados posteriores a 2023. Aun así, su valor como instrumento de investigación es alto. Recomiendo leer la Figura 1, las Tablas 2 y 3, la Figura 3 y los suplementos S2–S7, además de consultar los datos de replicación.
La discusión enlaza con mi propuesta de una matriz de evidencia para revisar la responsabilidad algorítmica.
Referencia
Enwereazu, O., Schiff, K. J., Girard, T., Wilhelm, A. y Schiff, D. S. (2026). A Public Values Framework for AI Governance: Evidence From US Federal AI Policymaking. Public Administration. https://doi.org/10.1111/padm.70079
Sobre el autor
Dr. Luis Enrique Sánchez Díaz es profesor-investigador de la Facultad de Administración de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla y consultor. Cuenta con dos décadas de experiencia en educación superior. Trabaja en administración pública, gobernanza, metodología de la investigación y pensamiento crítico, con especial interés en el uso de datos e inteligencia artificial para mejorar decisiones sin sustituir el juicio democrático.
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