El informe titulado ‘Inteligencia artificial para la interoperabilidad en el sector público europeo’ es el resultado del estudio de investigación realizado en el marco del Observatorio Tecnológico del Sector Público con el objetivo de ofrecer un análisis de cómo los sistemas de IA están mejorando la interoperabilidad en el sector público de la Unión Europea.
El Observatorio Tecnológico del Sector Público, desarrollado por la Dirección General de Informática de la Comisión Europea (DG DIGIT) con el apoyo del Centro Común de Investigación (JRC), proporciona un centro de conocimiento y un espacio virtual donde las administraciones públicas, la sociedad civil, las empresas GovTech y los investigadores pueden encontrar y compartir experiencias y conocimientos.
Los hallazgos del nuevo informe se basan en tres pilares: una revisión de las publicaciones y políticas sobre las sinergias entre la IA y la interoperabilidad, un análisis cuantitativo de un conjunto de 189 casos de uso seleccionados que se ajustan al propósito de la investigación, y un estudio cualitativo que profundiza en algunos casos ilustrativos. Asimismo, el documento ofrece recomendaciones para administraciones públicas y de cara a las próximas actualizaciones de políticas e iniciativas europeas.
Principales conclusiones del informe
Entre los principales hallazgos, destacada que una cuarta parte de los casos recopilados utilizan técnicas de inteligencia artificial para respaldar la interoperabilidad a través de un conjunto variado de aplicaciones. Además, la capa de interoperabilidad semántica resulta fundamental en la mayoría de los casos.
Por otra parta, el documento concluye que ontologías y taxonomías combinadas con IA pueden ayudar a establecer la interoperabilidad entre diferentes sistemas. Las soluciones analizadas clasifican, detectan y proporcionan estructura, entre otras acciones que realizan sobre los datos.
En definitiva, la inteligencia artificial tiene la capacidad de estandarizar, limpiar, estructurar y aumentar el uso de grandes volúmenes de datos, mejorando así la calidad general y facilitando su uso e intercambio entre diferentes sistemas. Del mismo modo, tiene en cuenta cuestiones como la privacidad, el sesgo y la transparencia.