Un informe de EsadeEcPol sobre el impacto de la inteligencia artificial en el sector público (septiembre, 2025) arroja un dato que invita a una reflexión profunda: apenas el 21% de los profesionales encuestados considera que cambiar de proveedor tecnológico es una tarea sencilla. Esta cifra no es una mera anécdota estadística; es el síntoma de una rigidez estructural que condiciona cualquier intento de modernización. En este escenario, el dilema entre crear o comprar soluciones de inteligencia artificial (IA) deja de ser una decisión técnica para convertirse en un debate de gobernanza y soberanía.
El equilibrio entre el control y la agilidad
La decisión de desarrollar capacidades internas frente a la adquisición de soluciones comerciales plantea, en primer lugar, un conflicto de tiempos y prioridades.
El desarrollo propio surge como el camino natural para quienes buscan un control absoluto sobre el diseño y una alineación total con los marcos regulatorios públicos. Sin embargo, esta vía suele chocar con la urgencia de una demanda ciudadana que no espera.
Frente a la meticulosidad del desarrollo interno, las soluciones externas ofrecen una ventana inmediata a la vanguardia tecnológica. No obstante, esa velocidad tiene un precio oculto: el riesgo de la dependencia. Mientras que la creación propia permite optimizar procesos actuales con precisión quirúrgica, la externalización facilita una adaptabilidad que, aunque es ágil, puede comprometer la capacidad de la Administración Pública a pivotar en el futuro si no se gestiona bajo estándares abiertos.
La infraestructura como base de la soberanía
Este debate se traslada inevitablemente del software a la arquitectura que lo sostiene. Optar por infraestructuras propias garantiza que el dato nunca abandone el ecosistema público, pero exige una inversión y un mantenimiento que no todas las instituciones pueden sostener. Por el contrario, la nube y los servicios gestionados aportan una escalabilidad y una eficiencia de costes difícilmente igualables, aunque plantean el reto de mantener la gobernanza en entornos ajenos.
La soberanía tecnológica no pasa necesariamente por replicar la nube en clave nacional, sino por adoptar modelos de IA especializados que sustituyan, allí donde sea posible, a los grandes modelos de IA generativa generalista, mucho más costosos de operar y mantener. La verdadera autonomía no se mide solo en la propiedad de los servidores, sino en la capacidad de desplegar soluciones eficientes, entrenadas para fines concretos y optimizadas para contextos específicos.
Un principio innegociable: la gobernanza del dato
Independientemente del modelo elegido, existe una frontera que la Administración Pública no puede cruzar: la pérdida de control sobre su activo más valioso, la información. La externalización de un servicio o de una capacidad de cómputo jamás debe implicar la cesión de la propiedad del dato ni de los resultados derivados de su procesamiento.
Para que la autonomía sea real, es imperativo que cualquier enriquecimiento de la información por parte de terceros revierta en el sector público. En este sentido, la estandarización y el uso de API abiertas no son solo requisitos técnicos, sino herramientas de defensa contra el vendor lock-in. Solo mediante formatos interoperables se puede transformar ese preocupante 21% de facilidad de cambio en una cifra que refleje una verdadera libertad de elección.
Modelos híbridos en el sector público
La realidad del sector público parece encaminarse hacia modelos híbridos. El futuro no parece ser una elección binaria entre el aislamiento del desarrollo interno y la entrega total al proveedor externo, sino una orquestación inteligente de ambos: mantener el control público de los procesos críticos y la gobernanza de los datos, mientras se aprovecha la especialización y la potencia de la industria para los componentes más innovadores.
Para que este equilibrio sea viable, no basta con decisiones tecnológicas: también es necesario evolucionar los modelos de contratación pública. La adopción de la IA exige mecanismos más flexibles que el esquema tradicional de licitación cerrada y completamente definida desde el inicio.
En este contexto, instrumentos como la compra pública de innovación (CPI) permiten a la Administración colaborar con el mercado en el desarrollo de soluciones innovadoras, reducir la dependencia tecnológica y fomentar la competencia sin renunciar al control estratégico.
Frente al modelo clásico, la CPI facilita la experimentación, la co-creación y la adaptación progresiva de soluciones en entornos de alta incertidumbre tecnológica como el de la inteligencia artificial.
En última instancia, decidir entre crear o comprar soluciones de IA es definir el modelo institucional de las próximas décadas. La verdadera ventaja competitiva de la Administración Pública en la era de la inteligencia artificial no residirá exclusivamente en la potencia de sus algoritmos, sino en su capacidad para mantener la flexibilidad, la transparencia, la soberanía sobre los datos y el mando estratégico en un entorno de transformación permanente.
Sobre este tema trató el taller “IA Aplicada al Sector Público, oportunidades que transforman”, impartido por Pablo Haya, director de Business & Language Analytics en el IIC, en el marco del Congreso Nacional de Innovación y Servicios Públicos (CNIS 2026) en La Nave, reuniendo a profesionales del sector público interesados en el uso estratégico de la inteligencia artificial.
La sesión destacó el potencial de la IA para mejorar la eficiencia, la calidad de los servicios públicos y la toma de decisiones, poniendo especial énfasis en una adopción responsable basada en la ética, la gobernanza del dato y la generación de valor público.
