Keywords
Flexibilidad algorítmica, contienda de IA en el sector público, ses go de datos institucionales
Paper Number
TR-1043
Paper Type
Short
Abstract
La Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) se está convirtiendo rápidamente en un elemento fijo en la formulación de políticas públicas, sin embargo, la investigación contemporánea a menudo enfatiza sus beneficios técnicos mientras pasa por alto có-mo los actores institucionales manipulan los resultados para alinearlos con objetivos políticos. Esa omisión deja sin examinar cómo las ideas generadas por IA son refor-muladas, suavizadas o retrasadas dentro de los procesos burocráticos. El presente estudio aborda esta brecha examinando cómo las instituciones públicas se adaptan, cuestionan y reconfiguran GenAI en la práctica. En lugar de simplificar la toma de decisiones, GenAI redistribuye la discreción: hacia arriba a las élites políticas que filtran los resultados para una alineación estratégica; y hacia abajo al personal téc-nico que recalibra las conclusiones bajo presión. Los hallazgos revelan una forma de flexibilidad algorítmica, donde la credibilidad de la IA depende menos de la lógica computacional que de cómo se negocia dentro de las jerarquías institucionales. Esta investigación avanza la teoría al reposicionar la IA como un actor políticamente ma-leable e informa la práctica al identificar condiciones estructurales que ya sea limitan permiten el uso ético de la IA en la gobernanza.
Recommended Citation
Kuika Watat, Josue; Jonathan, Gideon Mekonnen; and Zhang, Lidan, "Por qué la Inteligencia Artificial Generativa no Sobrevive al Primer Contacto con la Burocracia" (2025). ICIS 2025 Proceedings. 2.
https://aisel.aisnet.org/icis2025/translated/translated/2
Por qué la Inteligencia Artificial Generativa no Sobrevive al Primer Contacto con la Burocracia
La Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) se está convirtiendo rápidamente en un elemento fijo en la formulación de políticas públicas, sin embargo, la investigación contemporánea a menudo enfatiza sus beneficios técnicos mientras pasa por alto có-mo los actores institucionales manipulan los resultados para alinearlos con objetivos políticos. Esa omisión deja sin examinar cómo las ideas generadas por IA son refor-muladas, suavizadas o retrasadas dentro de los procesos burocráticos. El presente estudio aborda esta brecha examinando cómo las instituciones públicas se adaptan, cuestionan y reconfiguran GenAI en la práctica. En lugar de simplificar la toma de decisiones, GenAI redistribuye la discreción: hacia arriba a las élites políticas que filtran los resultados para una alineación estratégica; y hacia abajo al personal téc-nico que recalibra las conclusiones bajo presión. Los hallazgos revelan una forma de flexibilidad algorítmica, donde la credibilidad de la IA depende menos de la lógica computacional que de cómo se negocia dentro de las jerarquías institucionales. Esta investigación avanza la teoría al reposicionar la IA como un actor políticamente ma-leable e informa la práctica al identificar condiciones estructurales que ya sea limitan permiten el uso ético de la IA en la gobernanza.
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