La inteligencia artificial generativa (IA generativa o GenAI) ya ha entrado en las administraciones públicas europeas. No de forma ordenada y planificada, sino a menudo a través de prácticas informales: personas servidoras públicas que utilizan herramientas comerciales para redactar, resumir, traducir o programar, muchas veces sin aprobación formal ni directrices establecidas. Este fenómeno, que el informe llama “uso a la sombra o sombra IA" es hoy uno de los retos de gobernanza más relevantes del sector público.
El Joint Research Centre (JRC) de la Comisión Europea acaba de publicar el informe «La adopción de Generative AI en Public administraciones EU: exploración individual behaviours and organizational approaches» (Mikalef, Medaglia, Tangi y Rodriguez Müller, 2026), una de las delgadoseres análisis estructurados de cómo se está adoptando la IA generativa en las administraciones europeas. El estudio se basa en el análisis de ocho casos de estudio construidos a partir de 31 entrevistas a directivos y expertos de siete países y de la propia Comisión Europea. Cataluña figura como uno de los casos y el director de la AOC, Miquel Estapé, ha sido una de las personas entrevistadas.
Dos miradas complementarias
El informe analiza la adopción de la IA generativa desde dos perspectivas que se influyen mutuamente:
- El uso individual: cómo las personas servidoras públicas perciben y utilizan estas herramientas en su día a día.
- La asimilación organizativa: cómo las administraciones deciden hacer accesible la tecnología, gobernarla e integrarla en sus procesos.
Dos administraciones pueden elegir el mismo modelo de asimilación y, sin embargo, sus equipos utilizar las herramientas de manoeres muy diferentes. Por eso hay que mirar ambas dimensiones a la vez.
A escala individual: tres tensiones persistentes
A partir de las entrevistas, el informe identifica tres tensiones que atraviesan la forma en que el personal público interpreta la IA generativa:
- Empoderamiento y dependencia. La IA generativa se percibe como un asistente cognitivo que aumenta la productividad y facilita el acceso al conocimiento. Asimismo, aparece la preocupación por una dependencia excesiva, la erosión de habilidades y la pérdida de profundidad analítica. Una persona entrevistada lo resume con franqueza: reconoce haberse vuelto más dependiente de la herramienta de lo que quisiera admitir.
- Innovación y control. Se adopta por ganar eficiencia y mejorar la toma de decisiones, pero la implementación choca con requisitos de gobernanza, gestión de riesgos e inercia organizativa. A menudo existe un vacío entre las expectativas y el valor que realmente se percibe en la práctica.
- Exploración y regulación. El personal explora nuevas herramientas que prometen eficiencia y creatividad, pero opera dentro de estrictos marcos de protección de datos y rendición de cuentas. El resultado es una negociación continua entre experimentar y cumplir.
Es especialmente relevante la constatación de que, cuando las herramientas internas no son lo suficientemente intuitivas o funcionales, el personal tiende a recurrir a herramientas comerciales externas, con las implicaciones que esto tiene para la protección de datos, la seguridad y el cumplimiento normativo.
Un modelo de madurez en cuatro etapas
Una de las aportaciones más útiles del informe es un modelo de cuatro etapas de creación de valor, pensado como una herramienta estratégica más que como un camino lineal que todo el mundo tenga que recorrer hasta el final:
- Exploratoria – ver el potencial. Uso ad hoc, individual, con herramientas comerciales y tareas sencillas. El valor principal es la toma de conciencia.
- operativa – estructurar el uso y generar confianza. Se introducen entornos seguros, formación y directrices de uso. El valor es la eficiencia en tareas rutinarias.
- Transformadora – rediseñar el trabajo y los servicios. La IA generativa se integra en los flujos de trabajo y los sistemas (RAG, agentes). El valor es la aumentación de capacidades para tareas complejas.
- Pensativo – aprendizaje institucional e integración en el ecosistema. La administración evalúa sistemáticamente su uso, con bucles de retroalimentación y gobernanza adaptativa.
El informe está claro en un punto importante: no todas las administraciones, ni todas las unidades de una misma administración, deben llegar a la última etapa. Cada organización puede elegir la estrategia de asimilación en función de su infraestructura, sus competencias, la sensibilidad de los datos y la naturaleza de sus tareas.
Cataluña, entre las administraciones de referencia
El informe describe Cataluña como una de las regiones europeas más avanzadas digitalmente. Destaca que ha creado plataformas de datos, marcos de gobernanza algorítmica y plataformas interadministrativas que sustentan un enfoque responsable de la IA tanto para los servicios públicos como para la economía.
El estudio subraya también los proyectos piloto orientados a entornos internos seguros de IA generativa y espacios de pruebas (sandboxes) desplegados con salvaguardias estrictas que aseguran el cumplimiento del RGPD, de la guía nacional sobre IA y del Reglamento Europeo de IA, al tiempo que se mejoran los mecanismos de catalogación, calidad y clasificación de riesgos de los sistemas algorítmicos. En palabras del informe, este trabajo demuestra la ambición de Cataluña de combinar la experimentación rápida con salvaguardias organizativas y regulatorias robustas.
Tres ámbitos para la acción
El informe se cierra con un conjunto de recomendaciones operativas agrupadas en tres ámbitos prioritarios:
- Construir una infraestructura de IA generativa interoperable. Establecer entornos seguros por diseño, fáciles de usar y compatibles con la normativa europea, y desarrollar marcos compartidos de gobernanza de datos y corpus documentales fiables.
- Reforzar la gobernanza y la preparación operativa. Institucionalizar órganos de gobernanza de la IA, estandarizar marcos de integración en los flujos de trabajo e introducir programas de formación que mantengan la supervisión y el criterio humanos en el centro.
- Acelerar la creación de valor público y la innovación. Priorizar casos de uso de alto valor mediante pilotos estructurados en entornos con niveles de riesgo graduados, y promover la colaboración entre administraciones compartiendo prompts, plantillas, modelos de gobernanza y resultados de evaluación.
¿Qué significa esto para la administración catalana
Buena parte de las recomendaciones del informe conectan directamente con la razón de ser de un consorcio como la AOC: proporcionar infraestructura y servicios digitales compartidos que eviten la duplicación de esfuerzos y permitan que las administraciones más pequeñas accedan a capacidades que difícilmente podrían desarrollar por su cuenta.
El informe señala precisamente que un enfoque supraorganizativo de la gobernanza de datos puede favorecer la interoperabilidad, garantizar la consistencia entre sistemas y facilitar el despliegue de asistentes de IA entre administraciones sin tener que reconstruir cada vez las canalizaciones de datos subyacentes. También apunta que los modelos centralizados a nivel regional o nacional pueden reducir la duplicación técnica y democratizar el acceso a capacidades de IA de calidad, sugiriendo que un modelo de gobernanza híbrido y multinivel puede ser el más adecuado.
Ésta es, en buena medida, la conversación que tenemos por delante: cómo pasamos de una experimentación dispersa, y de un uso a la sombra difícil de gobernar, hacia una asimilación estratégica, segura y soberana de la IA generativa, alineada con los valores públicos y el marco normativo europeo.
Una reflexión para terminar
La conclusión de fondos del informe es que el éxito de la adopción de la IA generativa no depende tanto de la disponibilidad tecnológica como de la capacidad de alinear las prácticas individuales con las estructuras organizativas. Salvar esta distancia es lo que permitirá que la IA generativa aporte valor público sostenible, manteniendo la confianza, la rendición de cuentas y la consistencia institucional.
Informe completo: Mikalef, P., Medaglia, R., Tangi, L. y Rodriguez Müller, AP (2026), La adopción de Generative AI in EU public administrations: exploring individual behaviours and organizational approaches, Publicaciones Office of the European Union, Luxemburgo.
Disponible en: JRC Publications Repository (JRC147095)
