Aragón ha puesto en marcha un ciclo interno de 11 sesiones para compartir cómo se está aplicando la inteligencia artificial dentro de su Administración. La iniciativa, organizada por Aragón Servicios Telemáticos bajo el formato de «Desayunos Innovadores», se prolongará hasta noviembre y combinará cinco casos de uso reales, una sesión dedicada a la Oficina de Gobernanza de IA, tres bloques técnicos y un encuentro sobre ingeniería aumentada.
El programa resulta relevante porque aborda un problema habitual en la innovación pública: los proyectos pueden quedar encerrados en el departamento que los desarrolla y no generar conocimiento reutilizable para el resto de la organización.
La decisión de presentar casos por sus propios responsables permite analizar diseño, implantación y aprendizaje desde la experiencia operativa, no únicamente desde demostraciones de producto.
Once sesiones hasta finales de 2026
El ciclo comenzó el 8 de septiembre y se desarrollará durante 2026 en formato Teams.
La programación combina sesiones funcionales, regulatorias y técnicas. Este equilibrio evita reducir la IA a una materia exclusivamente tecnológica.
Los empleados pueden conocer tanto capacidades como reglas y efectos organizativos.
Cinco casos de uso desarrollados dentro del Gobierno de Aragón
Cinco sesiones estarán dedicadas a proyectos de IA impulsados por AST junto a diferentes departamentos.
Los responsables compartirán experiencia de diseño, desarrollo e implantación.
Este formato permite conocer problemas que rara vez aparecen en una presentación comercial: datos, integraciones, validación, adopción y mantenimiento.
Una Oficina de Gobernanza de Inteligencia Artificial
El programa incluye una sesión específica sobre la Oficina de Gobernanza de IA del Gobierno de Aragón y su marco legal y regulatorio.
La existencia de una estructura de gobernanza indica que la Comunidad está intentando ordenar la adopción de sistemas de forma transversal.
Una oficina de este tipo puede mantener inventario, criterios de evaluación, documentación y coordinación entre unidades.
Gobernanza antes de escalar
Cuando los casos de uso aumentan, las decisiones aisladas dejan de ser sostenibles.
La Administración necesita reglas sobre datos, proveedores, seguridad, transparencia y supervisión.
El Plan IA360 estatal apunta en la misma dirección, aunque a otra escala.
Compartir conocimiento para evitar proyectos duplicados
Un departamento puede intentar resolver un problema ya abordado por otro sin saberlo.
Las sesiones internas permiten identificar componentes y aprendizajes reutilizables.
La gestión del conocimiento puede ahorrar tiempo y contratación innecesaria.
La IA como capacidad transversal
Clasificación documental, asistentes, analítica o extracción pueden aparecer en múltiples áreas.
Diseñar componentes comunes facilita aplicar seguridad y mantenimiento de forma homogénea.
La Administración puede pasar de proyectos individuales a una cartera de capacidades.
Tres sesiones técnicas con AWS
El ciclo incluye tres sesiones técnicas con colaboración de AWS sobre herramientas, tecnologías y tendencias.
La presencia de un proveedor puede aportar conocimiento especializado, pero la Administración debe mantener una visión neutral y comparar alternativas.
La formación técnica debería centrarse en conceptos transferibles y no convertir el aprendizaje en dependencia de una plataforma.
Contratación y portabilidad
Los proyectos de IA suelen apoyarse en nube, APIs y servicios gestionados.
La Administración debe evaluar costes de salida, datos y capacidad de migración.
Las recomendaciones de la CNMC sobre contratación cloud ofrecen un marco útil para evitar bloqueos.
Ingeniería aumentada con la Universidad de Zaragoza
Otra sesión abordará el concepto de ingeniería aumentada y cómo la IA modifica procesos de trabajo.
La colaboración universitaria introduce una perspectiva distinta a la de proveedores y equipos internos.
Analizar impacto organizativo ayuda a evitar que la adopción se mida únicamente por funciones técnicas.
Formación interna basada en experiencias
Los casos reales facilitan que los empleados entiendan qué problemas puede resolver la IA y qué dificultades aparecen.
Este formato suele ser más útil que una introducción genérica a modelos o prompts.
También permite compartir errores y decisiones que no deberían repetirse.
La calidad del dato vuelve a ser central
Los casos de IA dependen de información administrativa fiable.
Aragón dispone de HAL, su Plataforma de Gobernanza de Datos, que trabaja para identificar fuentes y condiciones de reutilización.
La relación entre IA y HAL es estratégica: un modelo no puede compensar datos sin gobernanza.
Inventario de sistemas
La Oficina de Gobernanza puede ayudar a saber qué modelos están en producción, quién los usa y con qué finalidad.
Un inventario evita shadow AI institucional y facilita aplicar controles proporcionales.
También permite preparar información para auditorías y cumplimiento del AI Act.
Clasificar por riesgo
No todos los proyectos necesitan los mismos controles.
Un asistente de información interna tiene un impacto distinto a un sistema que influya sobre derechos o decisiones.
Clasificar los usos permite aplicar gobernanza sin bloquear experimentación de bajo riesgo.
Supervisión humana
Los equipos deberían explicar en las sesiones cómo se valida una salida automática.
La supervisión debe tener capacidad real de corregir.
Los registros de cambios ayudan a medir precisión y detectar errores recurrentes.
Seguridad y permisos
Un sistema de IA necesita acceso únicamente a los datos y acciones necesarios.
La integración con sistemas corporativos debe aplicar mínimo privilegio y trazabilidad.
Arquitecturas como PICEE-PA muestran la importancia de separar razonamiento del modelo y autorización.
Evaluar antes y después del despliegue
Cada caso debería partir de una línea base: tiempo, errores, volumen y coste.
Después del despliegue se pueden comparar resultados.
Sin esa referencia, una demostración puede parecer exitosa sin haber mejorado el servicio.
Documentar para mantener
Los proyectos públicos necesitan sobrevivir a cambios de personal y proveedores.
La documentación debe incluir arquitectura, datos, responsables, métricas y contingencias.
Compartirla internamente multiplica el valor de cada piloto.
El papel del empleado público cambia
La automatización puede reducir tareas repetitivas y aumentar funciones de revisión, diseño y atención.
La formación debe preparar ese cambio y no limitarse a enseñar una interfaz.
Explicar el propósito ayuda a reducir resistencia y expectativas irreales.
IA generativa y herramientas corporativas
Los empleados ya tienen acceso a servicios comerciales de generación.
La Administración necesita ofrecer reglas y, cuando sea posible, alternativas aprobadas.
La política debe especificar qué información puede utilizarse y cómo revisar resultados.
Transparencia de contenidos y respuestas
Si los sistemas producen comunicación para ciudadanía, deben aplicarse criterios editoriales y de transparencia.
Las nuevas pautas europeas sobre contenido sintético son una referencia relevante.
La etiqueta no sustituye la responsabilidad sobre exactitud.
Una comunidad interna de práctica
El ciclo puede convertirse en algo más que once webinars si los participantes mantienen un espacio de intercambio.
Una comunidad puede compartir patrones, plantillas y problemas.
Esto reduce dependencia de formación externa y crea conocimiento institucional.
Qué debería quedar después de noviembre
El valor duradero puede materializarse en fichas de casos, guías de gobernanza y catálogo de capacidades.
También sería útil publicar métricas y aprendizajes de proyectos que hayan llegado a producción.
La Administración puede usar esa evidencia para priorizar futuras inversiones.
Qué no implica el programa
El ciclo no supone que AWS sea la plataforma única del Gobierno de Aragón ni que todos los departamentos deban desplegar IA.
La fuente oficial describe formación, intercambio de experiencias y conocimiento de la Oficina de Gobernanza.
Cualquier despliegue concreto debe evaluarse por separado.
Fuente oficial
Aragón Servicios Telemáticos anunció el ciclo el 3 de septiembre de 2026. La programación prevé 11 sesiones durante el año, cinco de ellas sobre casos de uso de la propia Administración.
El enfoque resulta interesante porque trata la IA como una capacidad organizativa. Mostrar proyectos reales, explicar el marco regulatorio y discutir arquitectura ayuda a convertir la innovación aislada en conocimiento compartido. La madurez llegará cuando ese aprendizaje se traduzca en reutilización, controles comunes y métricas que demuestren valor público.
Más de 170 procesos candidatos ya evaluados
La memoria de actividad de Aragón Servicios Telemáticos correspondiente a 2025 refleja que la organización había identificado y clasificado más de 170 procesos candidatos a incorporar inteligencia artificial. Ese volumen explica por qué una Oficina de Gobernanza y un espacio de transferencia interna resultan necesarios.
No todos los procesos candidatos deben convertirse en proyectos. La clasificación permite descartar casos con poco valor, datos insuficientes o riesgo desproporcionado antes de consumir recursos de desarrollo.
Compartir cómo se realiza esa priorización puede ser uno de los aprendizajes más útiles del ciclo.
Una metodología por fases para pasar de idea a caso real
AST había organizado la evaluación de oportunidades en varias fases, desde identificación y análisis hasta validación y eventual implantación. Esta metodología ayuda a evitar que una idea tecnológica salte directamente a producción.
Cada fase puede tener criterios de salida: disponibilidad de datos, responsable funcional, métrica de éxito, seguridad y coste de mantenimiento.
La Oficina de Gobernanza puede reutilizar esta estructura para que los departamentos presenten propuestas de manera comparable.
IA-prende como antecedente de capacitación
Aragón ya había desarrollado iniciativas internas de formación bajo programas como IA-prende, con talleres online, píldoras de aprendizaje, casos reales y retos periódicos.
Los Desayunos Innovadores pueden complementar esa formación mostrando proyectos que han avanzado dentro de la propia organización. De este modo, los empleados pasan de aprender funciones generales a conocer decisiones reales de arquitectura y gobernanza.
La combinación de formatos cortos y casos concretos facilita una capacitación continua.
Travesía M365 y la lógica de aprendizaje aplicado
Otro antecedente interno es Travesía M365, concebida alrededor de casos de uso, evaluación y una base de conocimiento en SharePoint. Esa experiencia muestra una tendencia hacia formación ligada a tareas reales y documentación reutilizable.
Aplicar la misma lógica a IA puede generar un repositorio donde cada caso incluya problema, datos, tecnología, métricas y lecciones.
El conocimiento deja así de depender de la memoria de quienes participaron en el proyecto.
Neutralidad frente a proveedores en la formación
Las sesiones técnicas con AWS pueden ser útiles si se contextualizan dentro de una arquitectura plural y se separan los conceptos generales de funciones exclusivas del proveedor.
La Administración debería conservar capacidad para comparar alternativas y documentar qué partes de un caso son portables.
Una formación interna madura puede incluir ejemplos de distintos enfoques y criterios para elegir, no únicamente instrucciones de una plataforma.
Fichas reutilizables de casos de uso
Cada sesión puede terminar con una ficha estructurada: necesidad, área responsable, datos, arquitectura, controles, métricas, coste aproximado y estado actual.
Estas fichas permiten a otros departamentos saber si el componente puede reutilizarse y a la Oficina de Gobernanza mantener una visión del portfolio.
También ayudan a evitar titulares internos sobre «IA» que esconden automatizaciones muy distintas y requieren controles diferentes.
Métricas del propio programa de transferencia
Además de asistentes a las sesiones, AST puede medir cuántos equipos reutilizan materiales, cuántas nuevas propuestas se presentan con una metodología común y cuántos proyectos duplicados se evitan.
El objetivo del ciclo no es solo formar, sino mejorar decisiones. Por eso conviene observar si cambia la calidad de los casos que llegan a evaluación.
Un programa interno de conocimiento tiene éxito cuando reduce tiempo de aprendizaje y eleva consistencia entre proyectos.
Crear memoria institucional sobre IA
Las personas cambian de puesto y los proveedores rotan. Si las decisiones quedan únicamente en presentaciones o conversaciones, la Administración pierde contexto.
Centralizar documentación, grabaciones, criterios y resultados crea una memoria que puede revisarse cuando un sistema se amplía o audita.
Esta capacidad es especialmente importante en IA, donde modelos y regulaciones evolucionan rápido y obligan a recordar por qué se tomó una decisión inicial.
Una ruta común desde la idea hasta la producción
El conocimiento compartido puede traducirse en una plantilla institucional que acompañe cada proyecto desde la propuesta hasta la operación. La ficha debería exigir problema, propietario, datos, riesgos, métrica, arquitectura, coste y plan de mantenimiento.
Utilizar la misma estructura en los distintos departamentos facilita a la Oficina de Gobernanza comparar iniciativas y detectar carencias antes de que se conviertan en contratos o desarrollos.
La estandarización del proceso no elimina creatividad; evita repetir preguntas básicas y permite concentrar el debate en el valor real del caso de uso.
Revisión anual de aprendizajes y proyectos
Al cierre del ciclo, AST puede comparar los casos presentados y extraer patrones comunes sobre datos, contratación, seguridad y adopción. Una revisión anual permitiría actualizar guías internas y priorizar capacidades compartidas.
Convertir las sesiones en conclusiones operativas evita que el conocimiento quede disperso. También ofrece a la Oficina de Gobernanza una base para decidir qué metodologías funcionan mejor y qué problemas aparecen de forma repetida entre departamentos.
Fotografía: Matheus Bertelli / Pexels.