La inteligencia artificial ya no es únicamente una promesa sobre cómo será la Administración del futuro. En Madrid está entrando en hospitales, juzgados, colegios, transporte público y oficinas administrativas, aunque buena parte de los ciudadanos utilice servicios apoyados por algoritmos sin ser consciente de ello.
Un sistema analiza una resonancia magnética para ayudar a localizar un posible cáncer de próstata. Otro permite a un juez buscar información entre decenas de millones de documentos. Un profesor podrá utilizar herramientas inteligentes para preparar contenidos adaptados a sus alumnos. Y un viajero de Metro puede preguntar por WhatsApp cómo llegar a su destino y recibir una respuesta elaborada mediante inteligencia artificial.
Son aplicaciones muy diferentes de una misma tecnología que la Comunidad de Madrid está incorporando progresivamente a sus servicios públicos.
El último inventario detallado difundido por el Gobierno regional, correspondiente a febrero, contabilizaba 220 casos de uso de inteligencia artificial identificados en la Administración autonómica, de los cuales 96 estaban ya implantados. Sanidad encabezaba claramente el despliegue, con 130 proyectos registrados y 77 en funcionamiento.
La fotografía continúa evolucionando. En mayo, la Comunidad hablaba de cerca de 200 casos —una clasificación posterior que no es directamente equiparable al inventario de febrero— y 102 operativos, y describía aplicaciones en justicia, vivienda, transporte, medio ambiente y gestión administrativa.
Detrás de esas cifras aparece una transformación menos visible que la protagonizada por los grandes modelos generativos como ChatGPT: la incorporación de algoritmos a tareas concretas que hasta hace pocos años dependían exclusivamente del trabajo humano.
La pregunta ya no es, por tanto, cuándo llegará la inteligencia artificial a los servicios públicos madrileños. En numerosos ámbitos, ya ha llegado.
La sanidad concentra el mayor despliegue de inteligencia artificial
El principal laboratorio de esta transformación está en los hospitales. De los 220 casos identificados en febrero, 130 correspondían a Sanidad y 77 estaban ya implantados, según los datos de la Comunidad. Y algunas de las aplicaciones permiten comprender hasta dónde puede llegar esta tecnología.
La sanidad pública madrileña ha comenzado a incorporar herramientas de IA para mejorar el diagnóstico de cáncer de próstata y cáncer de mama.
En el primero de los casos, los algoritmos pueden analizar resonancias magnéticas y realizar automáticamente tareas como la segmentación de órganos, la medición de lesiones sospechosas o la identificación de determinadas anomalías.
Para el cáncer de mama se están evaluando sistemas capaces de analizar mamografías convencionales y tomosíntesis en tres dimensiones, identificar lesiones sospechosas y asignar puntuaciones relacionadas con su probabilidad de malignidad.
La tecnología no sustituye al médico. La propia implantación anunciada por la Comunidad establece que estas herramientas funcionan bajo supervisión de los profesionales sanitarios.
Ahí reside una de las claves de la nueva medicina asistida por IA: no se pretende que un algoritmo comunique autónomamente a un paciente que tiene cáncer, sino proporcionar al especialista una segunda capa de análisis capaz de procesar imágenes y detectar patrones a gran velocidad.
Un GPT para los profesionales sanitarios
Madrid está experimentando también con inteligencia artificial generativa. Entre los proyectos registrados figura SERMAS GPT, concebido como herramienta de apoyo a la asistencia clínica.
La utilización de modelos de lenguaje dentro de un sistema sanitario plantea posibilidades especialmente amplias: localizar información, resumir documentación, facilitar determinadas tareas profesionales o explotar grandes cantidades de información clínica.
Pero también introduce una exigencia que no existe con la misma intensidad cuando un particular utiliza un chatbot: los datos sanitarios están entre las categorías de información personal que requieren mayor protección.
La expansión de estos sistemas obliga, por tanto, a combinar capacidad tecnológica con privacidad, seguridad y supervisión humana.
Una IA escucha la consulta y prepara el informe para el médico
Uno de los ejemplos más fáciles de visualizar está en el Hospital Universitario Infanta Elena. El sistema Scribe, basado en inteligencia artificial generativa, puede transcribir automáticamente una conversación entre médico y paciente, identificar los elementos relevantes y elaborar una propuesta de informe clínico.
El documento no se incorpora automáticamente a la historia del paciente: es revisado y validado por el médico. El objetivo es reducir el tiempo que el profesional dedica durante una consulta a introducir información en el ordenador y permitir que pueda concentrarse más en la conversación y exploración del paciente.
Es precisamente este tipo de aplicación la que permite comprender uno de los efectos más inmediatos de la IA: no necesariamente reemplazar una profesión, sino automatizar una parte de las tareas que la rodean.
La IA también empieza a vigilar enfermedades desde casa
El siguiente salto será sacar parte de esa capacidad fuera del hospital. Madrid participa en nuevos proyectos para desarrollar monitorización remota de pacientes con patologías crónicas, analítica avanzada de datos sanitarios, neurotecnología e inteligencia artificial.
El Hospital Clínico San Carlos, por ejemplo, lidera en España uno de los casos de uso de un proyecto europeo para enfermedades cardiometabólicas.
La iniciativa combina monitorización remota de la presión arterial con inteligencia artificial para estratificar el riesgo de los pacientes, detectar antes posibles complicaciones y decidir qué seguimiento necesitan.
El objetivo final apunta hacia una medicina cada vez menos reactiva. En lugar de esperar a que un paciente empeore y acuda al hospital, los sistemas digitales pueden contribuir a identificar señales de riesgo antes de que se produzca una complicación.
La IA busca ya entre 60 millones de documentos de los juzgados
Fuera de los hospitales existe otro ámbito donde la cantidad de información constituye un problema gigantesco: la Justicia. Los juzgados madrileños disponen del denominado Buscador 360, integrado dentro del proyecto Justicia Digital.
El sistema permite trabajar sobre 60 millones de documentos judiciales digitalizados y más de 500.000 vídeos transcritos, facilitando a magistrados, jueces y letrados la localización de información dentro de los expedientes.
La Comunidad sostiene que la incorporación de estas herramientas y la digitalización están contribuyendo a reducir los tiempos de determinados trámites judiciales alrededor de un 20%.
Aquí la inteligencia artificial tampoco dicta necesariamente una sentencia. Su función puede ser mucho más prosaica y, precisamente por ello, tener un impacto considerable: encontrar en segundos un dato enterrado entre miles de páginas que anteriormente exigía una búsqueda mucho más lenta.
Cuando esa ganancia se multiplica por miles de expedientes, la tecnología puede terminar modificando los tiempos de funcionamiento de todo el sistema.
Los profesores también tendrán asistentes de IA
La transformación llegará igualmente a los colegios. La Comunidad anunció para EducaMadrid nuevas herramientas de inteligencia artificial destinadas a los docentes. Entre ellas figura un asistente capaz de ayudar a generar, revisar y mejorar correos electrónicos, realizar correcciones ortográficas y de estilo y ofrecer propuestas de redacción.
También se prevén herramientas para generar contenidos educativos personalizados para los alumnos. La estimación regional es especialmente llamativa: estas soluciones podrían liberar aproximadamente 40 horas anuales de tareas rutinarias por profesor, lo que, extendido al conjunto del personal docente, supondría hasta tres millones de horas.
Aquí aparece nuevamente el mismo patrón. La IA no sustituye al profesor. Trata de asumir determinadas tareas administrativas o repetitivas para devolver tiempo a la actividad educativa.
La verdadera medida del éxito será comprobar si ese ahorro estimado termina produciéndose en la práctica.
Metro ya responde mediante inteligencia artificial las 24 horas
Algunos madrileños utilizan ya inteligencia artificial simplemente al preguntar cómo llegar a una estación. Metro de Madrid puso en marcha un asistente disponible tanto a través de WhatsApp como de su página web, operativo las 24 horas de los 365 días.
El sistema puede responder preguntas sobre frecuencias, accesibilidad, normas de utilización o ampliaciones y calcular trayectos incorporando información en tiempo real sobre incidencias, circulación de trenes y estado de los ascensores.
Es probablemente una de las aplicaciones más visibles para el ciudadano porque convierte la IA en una especie de agente de atención al cliente disponible permanentemente.
Pero la utilización de algoritmos en Metro puede ir mucho más lejos.
La planificación tecnológica regional contempla análisis masivo de variables para detectar anomalías en trenes, modelos para analizar fallos de equipos de venta y peaje, procesamiento de lenguaje natural y análisis de imágenes y vídeo aplicado al mantenimiento.
El objetivo final es avanzar hacia el mantenimiento predictivo: intentar identificar señales de una avería antes de que la avería se produzca.
Una IA para saber dónde necesitará Madrid nuevos servicios
Una de las aplicaciones más ambiciosas no afecta a un trámite concreto, sino a cómo se planifica la propia región. La Comunidad trabaja con la compañía francesa Mistral en una herramienta de inteligencia artificial destinada a simular escenarios de crecimiento demográfico.
La idea consiste en utilizar modelos capaces de anticipar dónde puede aumentar la población para ayudar a planificar inversiones futuras en infraestructuras y servicios.
Traducido a la vida cotidiana, el concepto resulta mucho más sencillo. Si una determinada zona va a ganar decenas de miles de habitantes durante los próximos años, será necesario anticipar necesidades de colegios, centros sanitarios, transporte, carreteras y otros servicios públicos. La IA pretende ayudar a construir esos escenarios antes de que la demanda aparezca.
La Comunidad ha señalado expresamente que las decisiones finales deberán permanecer bajo supervisión humana y que dispone de protocolos de revisión cuando los sistemas generan respuestas poco concluyentes.
Robots e inteligencia artificial para niños que necesitan atención temprana
Hay aplicaciones mucho menos conocidas. En Servicios Sociales existe un proyecto que combina robótica asistencial e inteligencia artificial para apoyar la atención temprana de niños con discapacidad, riesgo de padecerla o trastornos del desarrollo.
Este tipo de utilización demuestra hasta qué punto el concepto de IA engloba tecnologías muy distintas. No todo son modelos generativos capaces de escribir textos o producir imágenes.
La inteligencia artificial puede estar integrada en sistemas de análisis médico, robots, herramientas administrativas, motores de búsqueda, predicción estadística, reconocimiento de imágenes o asistentes de atención al público.
Vivienda y medio ambiente también están entrando en el mapa
El inventario regional incluye asimismo aplicaciones en vivienda y medio ambiente. La Comunidad señala que utiliza estas tecnologías para buscar documentos, resumir información, clasificar expedientes, generar plantillas, analizar datos y facilitar determinadas decisiones en entornos complejos.
En estos ámbitos conviene, sin embargo, distinguir entre la existencia de casos de uso identificados y sistemas plenamente desplegados.
No todos los proyectos anunciados por una Administración están necesariamente funcionando a la misma escala ni tienen el mismo grado de madurez. Precisamente por eso, el dato más relevante no es solo cuántos algoritmos existen, sino qué hacen realmente, cuántas personas los utilizan y qué mejora medible producen.
220 casos identificados no significan 220 inteligencias artificiales tomando decisiones
La cifra necesita contexto. Cuando en febrero la Comunidad contabilizó 220 casos de uso identificados, únicamente 96 estaban implantados. El resto se encontraba en diferentes fases de desarrollo, prueba o planificación.
Además, un «caso de uso» puede abarcar desde una herramienta relativamente sencilla para automatizar una tarea administrativa hasta un complejo sistema clínico de análisis de imágenes.
No es correcto, por tanto, interpretar la cifra como 220 algoritmos tomando decisiones autónomas sobre los madrileños. La realidad es mucho más heterogénea.
Madrid quiere que la decisión final siga siendo humana
Este será uno de los grandes debates de los próximos años. Una cosa es utilizar inteligencia artificial para localizar un documento o redactar un correo y otra muy diferente permitir que participe en decisiones que pueden afectar a la salud, derechos o prestaciones de una persona.
La posición expresada por la Comunidad en sus proyectos de planificación mediante IA es mantener la supervisión humana y establecer mecanismos de revisión cuando el resultado generado por la tecnología no sea concluyente.
En sanidad sucede algo parecido: las herramientas de diagnóstico anunciadas para cáncer de mama y próstata funcionan como apoyo a los profesionales, no como sustitutos de su criterio clínico.
La cuestión será cada vez más relevante conforme los algoritmos dejen de realizar únicamente tareas auxiliares y se acerquen a procesos capaces de afectar directamente al ciudadano.
El siguiente reto: saber cuándo interviene un algoritmo
La eficiencia no es la única medida con la que deberá evaluarse esta transformación. También entran en juego transparencia, privacidad, seguridad, explicabilidad y responsabilidad.
Si una IA ayuda a priorizar expedientes, analizar una prueba médica o recomendar una actuación administrativa, será necesario determinar qué grado de información debe recibir el ciudadano, cómo se audita el sistema y quién responde cuando se produce un error.
La capacidad de un algoritmo para procesar millones de datos no elimina la necesidad de control. La hace mayor.
Madrid también lidera la utilización empresarial de IA
La transformación no se limita a la Administración. El 30,1% de las empresas madrileñas con diez o más trabajadores utiliza alguna tecnología de inteligencia artificial, frente al 21,1% de media española, según los datos difundidos por la Comunidad a partir de la estadística del INE.
La diferencia es considerable: aproximadamente nueve puntos porcentuales. Esto convierte a Madrid en un territorio especialmente expuesto a una transformación que afectará simultáneamente a la Administración, las empresas y el mercado laboral.
Lo que hoy ocurre en hospitales o juzgados forma parte, por tanto, de un cambio económico mucho mayor.
La IA que importa quizá sea la que no vemos
Durante los últimos años, la inteligencia artificial se ha hecho popular gracias a herramientas capaces de conversar, generar fotografías o escribir textos. Pero probablemente una parte mucho mayor de su impacto cotidiano se produzca de otra manera.
Un médico que recibe ayuda para analizar una resonancia. Un juez que encuentra inmediatamente un documento. Un profesor que dedica menos tiempo a tareas administrativas. Un viajero que recibe información instantánea sobre una incidencia. Un planificador que puede simular dónde crecerá la población.
Son aplicaciones mucho menos espectaculares que un robot humanoide o un chatbot capaz de conversar, pero pueden terminar teniendo una influencia mayor sobre el funcionamiento cotidiano de una ciudad de millones de habitantes.
La Comunidad de Madrid está entrando precisamente en esa fase. La cuestión ya no es si la Administración utilizará inteligencia artificial. La cuestión es hasta dónde llegará, qué tareas se confiarán a los algoritmos y qué garantías mantendrá el ciudadano cuando las máquinas comiencen a participar cada vez más en los servicios públicos que utiliza.
