La Región de Murcia está preparando una nueva fase de su transformación digital: una Estrategia Regional de Inteligencia Artificial que pretende ordenar el uso de estas tecnologías en la Administración, mejorar los servicios públicos y acompañar al tejido productivo. El Gobierno autonómico confirmó este 22 de septiembre que el documento se encuentra en fase final de elaboración y que la Comunidad ya ha automatizado 94 procedimientos administrativos en 23 centros directivos.
La información fue presentada durante la segunda edición del Congreso de Inteligencia Artificial y Ciberseguridad AICS, celebrado en Murcia. El enfoque anunciado insiste en una IA “útil y segura”, vinculada a simplificación, calidad del dato, formación de empleados y cumplimiento del marco europeo.
El dato de 94 procedimientos permite analizar la estrategia desde una perspectiva distinta a la de otras administraciones que todavía se encuentran en fase de pilotos: Murcia ya dispone de una base de automatización suficiente para evaluar qué procesos aportan valor, qué riesgos aparecen y qué modelo de gobierno necesita cuando el número de casos crece.
Una estrategia regional todavía en elaboración
El Ejecutivo murciano ha señalado que está ultimando la Estrategia Regional de Inteligencia Artificial. Eso significa que todavía no debe presentarse como un plan definitivamente aprobado.
La fase final debería concretar objetivos, responsables, arquitectura, catálogo de casos, criterios de riesgo y mecanismos de seguimiento.
El valor del documento dependerá de su capacidad para ordenar iniciativas que ya están en marcha y no limitarse a formular principios generales.
94 procedimientos administrativos automatizados
La Comunidad había comunicado previamente que la automatización alcanza ya 94 procedimientos repartidos entre 23 centros directivos.
Ese número muestra una adopción transversal. La automatización deja de depender de un único departamento tecnológico y entra en unidades funcionales diferentes.
El siguiente paso es medir qué resultados ha producido cada automatización: tiempo ahorrado, errores reducidos, expedientes procesados y satisfacción de usuarios.
Automatización no equivale siempre a inteligencia artificial
Es importante distinguir entre automatización de tareas y uso de modelos de IA. Un flujo puede ejecutar reglas sin aprendizaje automático.
La gobernanza debería identificar qué tecnología interviene en cada procedimiento para aplicar controles proporcionales.
Un robot que mueve datos entre sistemas tiene un perfil de riesgo diferente a un modelo que clasifica información o genera recomendaciones.
Simplificación antes de automatizar
Automatizar un procedimiento complejo puede hacer que una ineficiencia se ejecute más rápido. Antes de incorporar tecnología conviene revisar pasos, documentos y validaciones.
El principio coincide con las estrategias de simplificación administrativa que otras comunidades están aplicando.
La IA aporta más valor cuando se utiliza sobre procesos previamente racionalizados.
Calidad del dato como requisito
La CARM ha destacado la necesidad de mejorar la calidad y organización de los datos utilizados por la Administración.
Un modelo de IA entrenado o conectado a información inconsistente puede producir errores aunque su tecnología sea avanzada.
El gobierno del dato debe incluir responsables, definiciones, actualización y reglas de acceso.
Datos maestros compartidos
Uno de los problemas habituales en administraciones grandes es que distintos organismos mantienen versiones diferentes de la misma información.
La estrategia puede definir fuentes maestras para evitar duplicidades y discrepancias.
Experiencias como HAL en Aragón muestran cómo la gobernanza del dato puede apoyar reutilización y automatización.
Uso seguro y responsable
La Región vincula su estrategia a un modelo seguro, responsable y transparente conforme a la normativa europea.
Esto exige inventarios de sistemas, clasificación de riesgo, documentación y supervisión humana.
El EDPS Compass es una referencia útil sobre cómo convertir estas obligaciones en procesos internos.
Formación de empleados públicos
Murcia desarrolla acciones de capacitación en IA, ciberseguridad y nuevas tecnologías.
La formación debe diferenciar perfiles. Un responsable de contratación necesita criterios sobre proveedores y riesgos; un empleado operativo necesita reglas claras sobre datos y revisión de resultados.
Los directivos requieren además métricas para decidir qué casos escalar o retirar.
Microsoft Copilot Chat y Microsoft 365 Copilot
La Comunidad ha señalado el despliegue de Microsoft Copilot Chat y la adquisición de licencias de Microsoft 365 Copilot como parte de sus actuaciones.
El uso corporativo necesita políticas sobre información que puede introducirse, configuración de permisos y revisión de resultados.
El hecho de disponer de una licencia empresarial no elimina automáticamente riesgos de privacidad o uso incorrecto.
Gemini y NotebookLM en el ámbito educativo
La estrategia incluye también herramientas de Google como Gemini y NotebookLM en educación.
Este uso exige especial cuidado porque puede involucrar a menores, docentes y materiales educativos.
Las reglas deben definir cuentas autorizadas, datos que pueden procesarse y supervisión pedagógica.
Una cartera corporativa de casos de uso
Con decenas de automatizaciones activas, la Comunidad necesita una cartera central que permita saber qué proyectos existen, quién los mantiene y en qué fase están.
El registro debería incluir finalidad, tecnología, proveedor, datos, impacto y métricas.
Esto reduce duplicaciones y ayuda a localizar componentes que pueden reutilizarse.
Priorizar por valor y riesgo
No todos los casos merecen el mismo esfuerzo. La estrategia puede utilizar una matriz que combine beneficio esperado y nivel de riesgo.
Casos de bajo riesgo y alto valor pueden escalar rápidamente. Los que afectan a derechos o decisiones requieren controles más intensos.
Este enfoque permite innovar sin aplicar el mismo procedimiento a cualquier herramienta.
Supervisión humana efectiva
Cuando la IA apoya decisiones, la supervisión debe tener capacidad real de corregir.
Una persona que simplemente confirma cientos de resultados no constituye un control suficiente.
La interfaz debe mostrar contexto y permitir detectar excepciones.
Trazabilidad de modelos y versiones
Los proveedores actualizan modelos con frecuencia. La Administración necesita conocer qué versión se utilizó en un momento determinado.
Registrar versión, configuración y cambios facilita investigar incidencias.
También permite saber si una actualización modifica rendimiento o comportamiento.
Shadow AI dentro de la Administración
Los empleados pueden utilizar herramientas generativas externas aunque no exista un proyecto oficial.
La estrategia debería ofrecer alternativas autorizadas y un marco sencillo para declarar nuevos usos.
Prohibir sin proporcionar opciones puede desplazar la actividad fuera de los canales corporativos.
Contratación pública de IA
Los pliegos deben incluir documentación, seguridad, portabilidad y condiciones de salida.
La Administración necesita conservar sus datos y configuraciones si cambia de proveedor.
Las recomendaciones de la CNMC sobre contratación tecnológica y cloud son relevantes también para servicios de IA.
Medir ahorro de tiempo sin reducir calidad
El ahorro de horas es una métrica útil, pero debe combinarse con calidad, errores y reclamaciones.
Una automatización que reduce tiempo pero aumenta subsanaciones puede trasladar el trabajo en lugar de eliminarlo.
El cuadro de mando debería comparar situación anterior y posterior al despliegue.
Reutilizar automatizaciones entre centros directivos
Los 23 centros implicados pueden compartir patrones, conectores y metodologías.
Una función de clasificación documental o extracción de datos puede ser reutilizable si se diseña como componente común.
La reutilización evita que cada departamento contrate soluciones similares por separado.
Seguridad y ciberseguridad
La celebración conjunta del congreso AICS refleja la relación entre IA y ciberseguridad.
Los agentes y modelos conectados a herramientas pueden ampliar superficie de ataque.
El informe ENISA 2026 refuerza la necesidad de proteger identidades, dependencias y cadena de suministro.
Gobernar el acceso a datos
Cada sistema debe acceder únicamente a la información necesaria para su finalidad.
Los permisos deberían revisarse periódicamente y separarse entre lectura, generación de propuestas y ejecución de acciones.
El principio de mínimo privilegio es especialmente importante en sistemas autónomos o agentes.
Protocolos de incidente para IA
La estrategia debería definir qué se considera un incidente: filtración, salida discriminatoria, comportamiento inesperado o acción incorrecta.
Cada categoría necesita responsables y un proceso de escalado.
También debe establecerse cuándo un sistema debe suspenderse temporalmente.
Capacidad de retirada
Los proyectos de IA no deberían quedar en producción indefinidamente por inercia.
Si un caso no aporta valor o aumenta riesgos, la Administración debe poder retirarlo y revocar accesos.
El cierre forma parte del ciclo de vida y debe documentarse desde el inicio.
Servicios públicos más proactivos
La combinación de datos y automatización puede permitir que la Administración anticipe necesidades, avise de plazos o prepare expedientes.
Este modelo exige garantías para no utilizar datos fuera de contexto.
La proactividad debe basarse en una finalidad clara y mecanismos de oposición cuando proceda.
Una estrategia que debe conectar tecnología y organización
Los 94 procedimientos automatizados demuestran que la transformación ya está ocurriendo. El documento regional tendrá valor si convierte esa experiencia en reglas comunes.
Arquitectura, datos, contratación, formación y métricas deben formar parte de la misma gobernanza.
La tecnología por sí sola no crea una Administración más simple.
Fuentes oficiales
La CARM publicó el 22 de septiembre la nota «El Gobierno regional impulsa una inteligencia artificial útil y segura para mejorar y potenciar los servicios públicos».
La información sobre los 94 procedimientos y las actuaciones de datos y formación se desarrolla también en la nota oficial sobre automatización administrativa mediante IA.
La estrategia regional entra ahora en una fase decisiva: ordenar lo ya desplegado, medir resultados y garantizar que la expansión de IA se produce con controles coherentes en toda la Administración.
Un catálogo regional de automatizaciones
La existencia de 94 procedimientos automatizados justifica un catálogo común que permita localizar qué tecnologías se están utilizando, qué unidad es responsable y qué resultados obtiene cada caso. El catálogo puede evitar que dos centros directivos contraten soluciones equivalentes sin saberlo.
También facilita identificar componentes reutilizables y casos que deberían retirarse por falta de valor.
La estrategia regional puede convertir este inventario en la fuente de referencia para nuevas propuestas.
Auditoría de resultados automatizados
Los sistemas que clasifican, extraen o recomiendan necesitan controles periódicos sobre precisión. Una automatización puede funcionar correctamente al principio y degradarse cuando cambian los datos o el procedimiento.
Las unidades deberían revisar muestras y registrar tipos de error. Si la tasa de corrección humana aumenta, puede ser señal de que el sistema necesita reajuste.
Esta auditoría es distinta de la seguridad técnica y debe incluir a responsables funcionales.
Capacidad de explicación para el ciudadano
Cuando una automatización interviene en un trámite visible, la Administración debe poder explicar qué función cumple. La información no tiene que revelar secretos técnicos, pero sí permitir comprender si el sistema clasifica, propone o decide.
Un canal de reclamación claro completa esa transparencia.
La confianza se construye mejor cuando el usuario sabe quién sigue siendo responsable del procedimiento.
Sandbox para nuevos casos
Murcia puede separar experimentación y producción mediante un entorno donde las unidades prueben modelos con datos controlados y permisos limitados. Los proyectos que superen métricas de calidad y seguridad podrían avanzar a una fase piloto.
Este modelo reduce el riesgo de conectar herramientas experimentales directamente a expedientes reales.
También crea una ruta común para comparar propuestas de diferentes proveedores.
Revisión anual de la cartera
La estrategia debería incorporar una revisión periódica de los casos activos. Cada proyecto puede justificar si sigue aportando valor, si necesita cambios o si conviene retirarlo.
La revisión permite liberar presupuesto y permisos de sistemas que ya no son útiles.
Una Administración madura no mide su avance por el número de herramientas acumuladas, sino por la calidad y utilidad de las que mantiene.
Coordinación con ciberseguridad y protección de datos
Los nuevos casos deberían entrar en un circuito donde seguridad y protección de datos puedan intervenir según riesgo. Esto evita revisiones tardías después de contratar o desarrollar.
Una ficha común de datos, proveedores, accesos y finalidad puede alimentar ambos análisis.
La gobernanza integrada reduce duplicidades y hace más rápido aprobar los usos de bajo riesgo.
Publicar métricas de automatización por tipo de procedimiento
La Región puede reforzar la rendición de cuentas publicando indicadores agregados que expliquen qué parte de los 94 procedimientos utiliza reglas, automatización robótica o inteligencia artificial. Esta distinción permitiría conocer mejor la madurez tecnológica y evitar utilizar «IA» como una etiqueta genérica.
También sería útil mostrar tiempos medios antes y después, volumen procesado y porcentaje de expedientes que requieren intervención humana. Estos datos ayudarían a identificar qué patrones merecen reutilizarse en nuevos centros directivos.
La estrategia regional ganará credibilidad si puede demostrar con cifras qué automatizaciones mejoran el servicio y cuáles necesitan rediseño.
Responsables claros por cada caso
Cada automatización debería conservar un propietario funcional y otro técnico. Esta doble responsabilidad facilita revisar resultados, escalar incidencias y decidir cuándo una solución necesita cambios o puede retirarse.
Fotografía: Markus Winkler / Pexels.