Víctor Bonilla Ortega
La adopción acelerada de la inteligencia artificial está transformando el trabajo y la gestión pública. Este artículo analiza sus efectos invisibles: brechas de aprendizaje, pérdida de empleabilidad y desafíos institucionales que exigen coordinación, formación continua y trazabilidad.
La COVID-19 dejó una cifra que todavía sobrecoge: más de 6,9 millones de muertes registradas en todo el mundo (World Health Organization, 2023). Más allá del impacto sanitario, dejó una lección clave: cuando el cambio se acelera de forma abrupta, las sociedades pagan un precio mayor si no han desarrollado capacidades previamente.
En esta línea, el texto viral Something Big Is Happening (Matt Shumer) utilizó la imagen de febrero de 2020 para sugerir que la inteligencia artificial (IA) podría desencadenar transformaciones igual de rápidas en sectores completos (Shumer, 2026).
La pregunta relevante —sin alarmismo, pero sin ingenuidad— es clara: ¿qué “víctimas” puede generar una adopción acelerada de la IA si ciudadanía e instituciones no evolucionan al mismo ritmo?
Aquí, el término no se refiere a daños físicos, sino a impactos sociales, laborales e institucionales: personas que quedan rezagadas, ciudadanos que pierden capacidad de comprender y reclamar, y administraciones que modernizan rápido, pero explican peor.
Primera víctima: la brecha de capacidades
La IA ya no es solo una herramienta que responde preguntas. Hoy se integra con aplicaciones y añade habilidades operativas dentro de flujos de trabajo: busca información, la organiza, ejecuta tareas y genera resultados completos.
Este cambio transforma tanto el trabajo como la vida cotidiana. Quien aprende a operar en este entorno multiplica su productividad; quien no, comienza a perder terreno.
Y esto no afecta solo a perfiles tecnológicos. Impacta en funciones administrativas, atención ciudadana, comunicación, finanzas o educación, tanto en el sector público como en el privado.
El riesgo principal no es la tecnología en sí, sino la brecha de aprendizaje: quién se adapta a tiempo y quién queda fuera del nuevo lenguaje del trabajo.
Segunda víctima: la pérdida de empleabilidad
Si hay una víctima silenciosa en este proceso, es la de quienes pierden empleabilidad no por falta de talento, sino por falta de actualización.
La IA está redefiniendo qué tareas tienen valor: menos repetición mecánica y más criterio, supervisión y capacidad analítica. Cuando la velocidad del cambio supera la capacidad de aprendizaje, aparece el rezago.
Este impacto no es solo profesional. Afecta a ingresos, autoestima y participación social, generando desigualdad. En ese momento, el problema deja de ser individual y pasa a ser estructural.
La cuestión clave es incómoda, pero inevitable: ¿estamos generando suficientes oportunidades de aprendizaje o asumimos que una parte de la población quedará fuera?
Tercera víctima: instituciones que automatizan sin coordinar
En paralelo, emerge una víctima institucional: administraciones que adoptan IA de forma fragmentada.
Cuando cada área incorpora herramientas sin un marco común, aparecen problemas recurrentes:
- duplicidad de esfuerzos,
- criterios inconsistentes,
- decisiones difíciles de reconstruir,
- dependencia de proveedores externos.
El resultado es una paradoja: se modernizan procesos, pero no se refuerza la capacidad de gobernanza.
Cuando la ciudadanía percibe tecnología sin comprender cómo se toman las decisiones, la confianza institucional se deteriora.
La clave: trazabilidad y control del proceso
Aquí entra en juego un concepto decisivo: los metadatos.
En términos simples, son la información que permite entender el contexto de un dato: su origen, fecha, versión y relación con otros procesos. Son los que hacen posible reconstruir una decisión.
Sin metadatos, la transparencia es superficial. Con ellos, se puede auditar el proceso completo: quién decidió, con qué información y bajo qué criterios.
En España, el Real Decreto-ley 6/2023 refuerza el ecosistema digital y la interoperabilidad documental en la administración pública. Más allá del caso concreto, la enseñanza es general: si interviene un sistema automatizado, debe existir trazabilidad completa (Real Decreto-ley 6/2023, 2023).
Sin rastro, no hay auditoría. Sin auditoría, no hay control. Y sin control, la desconfianza crece.
Señales reales: la gobernanza ya está en marcha
Este debate ya no es teórico. Existen señales claras en distintos países.
En España, la Oferta de Empleo Público 2026 incorpora perfiles especializados en IA, ciberseguridad y ciencia de datos. En Perú, la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial establece roles específicos como el Oficial de IA o el Oficial de Gobierno de Datos.
Estas decisiones reflejan una realidad: el reto no está solo en la tecnología, sino en las capacidades institucionales y en la coordinación.
Aprender para no convertirse en víctima
La metáfora de la “pandemia de la IA” es útil si permite identificar riesgos invisibles: exclusión por falta de aprendizaje, pérdida de empleabilidad, decisiones opacas y deterioro de la confianza pública.
Ante este escenario, hay tres prioridades claras:
- Aprendizaje continuo de la ciudadanía para mantener empleabilidad y participación.
- Capacidad institucional para coordinar la adopción tecnológica con criterios comunes.
- Trazabilidad y evaluación para garantizar decisiones comprensibles y corregibles.
Y aquí aparece la idea central del artículo:
“Ante cambios tan disruptivos como los que actualmente estamos viviendo, solo quienes continúan aprendiendo constantemente tienen garantizado el éxito, porque quienes aprendieron en el pasado están preparados para un mundo que ya no existe.”
Formación y liderazgo para sostener el cambio
Llevado al ámbito público, la implicación es clara: la mejor prevención no es una herramienta concreta, sino un ecosistema de capacidades.
La formación especializada —especialmente en gestión pública, datos y gobernanza— desempeña un papel determinante. Permite desarrollar criterio, ética y liderazgo en un entorno donde la tecnología avanza más rápido que los marcos tradicionales.
En este contexto, el reto no es solo modernizar, sino hacerlo sin generar nuevas víctimas invisibles. Es decir, transformar la tecnología en valor público sostenible.
Referencias bibliográficas
- España. Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública. (2026, 5 de mayo). El Gobierno aprueba la Oferta de Empleo Público para 2026, con 1.700 plazas tecnológicas y refuerzos para emergencias climáticas. https://digital.gob.es/comunicacion/notas-prensa/mtdfp/2026/05/el-gobierno-aprueba-la-oferta-de-empleo-publico-para-2026–con-1
- Perú. Presidencia del Consejo de Ministros. (2026). Resolución Ministerial N.° 152-2026-PCM, que aprueba la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial 2026–2030 (art. 6: Oficial de Inteligencia Artificial; creación de roles de gobernanza y articulación institucional).
- Real Decreto-ley 6/2023, de 19 de diciembre, por el que se aprueban medidas urgentes para la ejecución del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia en materia de servicio público de justicia, función pública y otras materias. (2023). Boletín Oficial del Estado. https://www.boe.es/diario_boe/txt.php?id=BOE-A-2023-25758
- Shumer, M. (2026, febrero 9). Something Big Is Happening [Publicación en X]. https://x.com/mattshumer_/status/2021256989876109403
- World Health Organization. (2023, June 29). Weekly epidemiological update on COVID-19 – 29 June 2023. https://www.who.int/publications/m/item/weekly-epidemiological-update-on-covid-19—29-june-2023
(*) Víctor Bonilla Ortega. Director académico del Máster en Dirección en la Gestión Pública de UNIR.
- Facultad de Derecho
