Luis Enrique Sánchez Díaz 
La promesa de una administración sin discrecionalidad suele venir acompañada de una pantalla. El funcionario deja de resolver el caso, el sistema produce un resultado y la decisión parece haberse vuelto objetiva. Sin embargo, alguien definió las variables, estableció los umbrales y decidió qué circunstancias quedarían fuera.
Boletín académico con cinco lecturas sobre supervisión humana, riesgos, valores públicos, adopción institucional y control democrático de la IA.
Aprende a entrar a Bibliotecas BUAP, distinguir recursos de suscripción y acceso abierto, buscar artículos y construir tu estado del arte con capturas guiadas.
La alfabetización en IA no termina cuando el estudiante aprende a usar una herramienta: empieza cuando puede evaluar, cuestionar y mejorar sus resultados.
Un experimento muestra que las ganancias de eficiencia pueden elevar la confianza mientras reducen la percepción ciudadana de control.
Cuando el personal usa IA sin autorización, el problema no se agota en la conducta individual: revela vacíos de mandato, capacidad y supervisión.
La contratación y el diseño organizacional definen qué valores podrá proteger una institución antes de implementar inteligencia artificial.
Qué comprobar cuando una IA sugiere códigos para entrevistas: citas, contexto, enfoque metodológico y decisiones humanas documentadas.
Un efecto causal bien identificado en ciertos municipios no se transporta automáticamente a otros contextos; medir y generalizar son problemas distintos.
La investigación de redes describe vínculos entre organizaciones; el siguiente reto es estimar qué intervenciones mejoran su coordinación y desempeño.