Una política de inteligencia artificial que no aprende nace obsoleta
La IA de propósito general cambia más rápido que muchas reglas. Gobernarla exige monitoreo, controles condicionales y aprendizaje institucional.
gobernanza
Los algoritmos públicos no se vuelven responsables con una lista de verificación
Cuatro años de etnografía muestran que la responsabilidad algorítmica se construye con aprendizaje, conflicto organizado, participación y capacidad de corregir.
Participar cuando todo está decidido no democratiza la IA pública
La participación ciudadana pierde fuerza cuando llega después del diseño y la contratación de la IA. El momento institucional determina lo que aún puede cambiar.
La gobernanza algorítmica también decide qué cuenta como riesgo
Los registros, auditorías y evaluaciones de impacto no solo controlan riesgos algorítmicos: también determinan cuáles serán visibles para la administración.
La legitimidad de la inteligencia artificial exige una autoridad que dé la cara
La confianza en una herramienta puede tener razones muy distintas. Esta entrada examina cómo relacionar aceptación ciudadana, comprensión de las reglas y capacidad institucional de responder por las decisiones.
Las multas automatizadas y el riesgo de una autoridad que nadie cuestiona
Un experimento alemán abre una discusión sobre cómo percibimos las sanciones emitidas por máquinas. La entrada propone investigar si la aceptación expresa confianza razonada, comodidad o dificultades para cuestionar.
La democracia municipal debe poder cambiar las reglas de la inteligencia artificial
La participación ciudadana adquiere sentido cuando puede modificar una decisión. Esta entrada examina contratos tecnológicos, consultas públicas y capacidades municipales para conservar el control de las reglas.
La inteligencia artificial pública debe responder por las personas que excluye
Un trámite más rápido puede trasladar costos a la ciudadanía. Esta entrada propone evaluar la IA pública desde los casos rechazados, el esfuerzo de los solicitantes y la capacidad institucional de corregir obstáculos.
La Simulación Planificada: Alejandro Armenta, el Humanismo de Papel y el Espejismo de la Cuarta Transformación en Puebla
El Plan Estatal de Desarrollo 2024–2030 de Alejandro Armenta es un documento saturado de retórica ideológica que simula participación ciudadana y planeación estratégica sin ofrecer soluciones reales a los problemas estructurales de Puebla. En lugar de una hoja de ruta operativa, se presenta como un ejercicio simbólico de legitimación política, desconectado de la teoría y práctica de las políticas públicas. Este análisis crítico revela sus contradicciones, carencias técnicas y el espejismo que representa para la Cuarta Transformación en su fase tecnocrática bajo Claudia Sheinbaum.
Escándalo en Puebla: Los Diputados del TikTok y su Frivolidad en el Congreso
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Descubre el polémico video de TikTok que expone a Nayeli Salvatori, Grace Palomares, Alejandra Villegas Meneses y Roberto Zataráin Leal por su frivolidad en el Congreso de Puebla, mientras solo 12 de 140 iniciativas se aprueban. Crítica política y reacciones en X