Historia
Septiembre 14, 2026
El Estado incorpora IA sin informar lo suficiente para controlar su uso
País:
Uruguay lacks mechanisms to enforce responsible use of AI.
Vigilar, fiscalizar y clasificar expedientes son algunas de las tareas para las que los organismos públicos usan o proyectan incorporar inteligencia artificial. Amenaza Roboto pidió a 24 instituciones que identificaran sus proyectos: nueve aportaron inventarios o remitieron a ellos. Hubo respuestas sin datos de alcance o riesgo, reservas de información y cuatro denegaciones de acceso.
El BPS utiliza modelos predictivos para seleccionar contribuyentes a fiscalizar. ANCAP se apoya en inteligencia artificial para anticipar la demanda de combustibles. El Ministerio del Interior aplica inteligencia artificial en varias iniciativas de seguridad pública, pero dejó vencer el plazo legal sin responder al pedido de información de Amenaza Roboto.
La inteligencia artificial asiste a los funcionarios públicos en sus tareas diarias y puede influir en sus decisiones. Para examinar esa influencia, la ciudadanía necesita conocer qué información recibió el sistema, qué recomendó y cómo utilizó el funcionario esa recomendación. Sin embargo, la información disponible en fuentes públicas de los desarrollos de inteligencia artificial de los organismos públicos no siempre permiten reconstruir ese proceso.
Amenaza Roboto presentó solicitudes de acceso a la información pública a 24 organismos. Les pidió un inventario de sus proyectos de IA en funcionamiento, piloto o evaluación. Para cada uno solicitó nombre, finalidad, tipo de desarrollo, fechas de inicio y finalización si correspondía, unidad responsable, cantidad estimada de personas afectadas y nivel de riesgo. Nueve organismos entregaron listas o remitieron a ellas.
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Los organismos que aportaron listas fueron ANCAP, ANDE, ANII, BPS, Banco Central, UTEC y los ministerios de Economía y Finanzas, Desarrollo Social y Ambiente. Sus respuestas permiten identificar en qué tareas del Estado interviene la inteligencia artificial y qué áreas están a cargo.
El Banco Central informó 17 proyectos y aplicaciones; ANCAP detalló nueve proyectos y aplicaciones y reservó otras soluciones; la UTEC identificó cinco proyectos y calificó dos como de riesgo alto. Los inventarios permiten ubicar qué tareas se busca automatizar, qué áreas están a cargo y qué alcance declara cada institución. También dejan constancia de lo que los organismos no informaron.
AGESIC y la Unidad de Acceso a la Información Pública (UAIP) recomendaron en 2024 que los organismos explicaran para qué usan estos sistemas, cómo funcionan y con qué datos trabajan. Su guía de transparencia algorítmica advierte que esa información permite examinar posibles sesgos o injusticias en las decisiones.
Anticipar la demanda y planificar
ANCAP proyecta la demanda de gasoil, gasolinas y gas licuado de petróleo con un modelo de redes neuronales. Según su respuesta a Amenaza Roboto, utiliza la demanda anterior, políticas públicas y previsiones de mercado para apoyar decisiones comerciales y de planificación. La iniciativa comenzó en 2021, está a cargo de la Gerencia de Transformación Digital y la Jefatura de Planificación Comercial, y fue clasificada por el organismo como de riesgo alto.
Cuando se le pidió estimar la cantidad de personas afectadas, respondió “el negocio en general”. ANCAP opera la única refinería del país y tiene, con excepciones legales, el monopolio de importación de petróleo y combustibles derivados.
El uso de inteligencia artificial para pronosticar la demanda puede tener consecuencias tanto para las cuentas de ANCAP como para el sector productivo, el transporte y los hogares que dependen de ese suministro.
El modelo de demanda de combustibles que ANCAP incluyó en su inventario también está publicado en el Observatorio de IA de AGESIC. Su ficha detalla algunos factores utilizados en la proyección: la actividad arrocera para el gasoil, el turismo para las gasolinas y el pronóstico meteorológico para el gas licuado de petróleo.
La ficha indica que el sistema ya está en uso y explica que un equipo toma la decisión de compra con el reporte del modelo como insumo. El peso de la herramienta en esas decisiones queda sin precisar tanto en la respuesta a Amenaza Roboto como en la ficha del Observatorio de IA de AGESIC.
Más iniciativas del Estado:
Fiscalizar y supervisar
El BPS utiliza modelos predictivos para orientar la selección de contribuyentes a fiscalizar. Su Plan de Fiscalización 2025, publicado en la web del organismo, describe la selección de casos con indicios de evasión y prevé controles de aportes rurales apoyados en estimaciones basadas en imágenes satelitales, además de la selección de obras para tasación.
El BPS informó a Amenaza Roboto que utiliza modelos predictivos en “diversos procesos de negocio” y los declaró en producción. Esto quiere decir, en uso. Pero no identificó cuáles ni explicó sus funciones. Reservó los datos adicionales solicitados, como las fechas de inicio, el alcance y el riesgo, por motivos de ciberseguridad.
La respuesta contrasta también con la política de seguridad para IA que el propio BPS adjuntó: exige transparencia ante la ciudadanía sobre las decisiones automatizadas y asigna a un grupo interno la evaluación de riesgos. Aunque publica usos concretos en su plan de fiscalización, ante el pedido de acceso ofreció una descripción genérica y alegó ciberseguridad para reservar los datos adicionales, sin explicar qué riesgo supondría divulgar cada uno.
Otras instituciones que fiscalizan usando IA:
Estos usos pueden implicar el tratamiento de datos personales de las personas fiscalizadas o supervisadas. Matías Jackson, abogado especializado en sistemas de información y asesor jurídico de esta investigación, advirtió que, en esos casos, los organismos deben aplicar las garantías previstas en la Ley de Datos Personales, la Nº 18.331.
La ley reconoce el derecho de las personas a "no quedar sometidas a decisiones con efectos jurídicos que las afecten significativamente cuando se basan en el tratamiento automatizado de datos para evaluar aspectos personales", señaló Jackson. Cuando ese tratamiento es el único fundamento de un acto administrativo, agregó, la persona afectada "puede impugnarlo y acceder a información sobre los criterios y el programa utilizados para decidir".
Vigilar e identificar
El Ministerio de Transporte y Obras Públicas respondió parcialmente al pedido de Amenaza Roboto y no compartió el inventario con los campos solicitados. Según el Observatorio de IA de AGESIC, el MTOP reconoce rostros para controlar el acceso a su sede central y habilitar vehículos oficiales a sus conductores. También reconoce matrículas. El sistema reporta eventos y una persona determina el procedimiento a seguir. Abarca a los equipos de trabajo y a quienes ingresan a los edificios del ministerio.
Por su parte, el Ministerio del Interior dejó vencer el plazo previsto por la Ley de Acceso a la Información Pública y no respondió al pedido de Amenaza Roboto. Según explicó el abogado Matías Jackson, en esos casos opera el llamado “silencio positivo”: vencido el plazo, el organismo debe entregar la información.
En la práctica, sin embargo, esa consecuencia rara vez se concreta sin intervención judicial. “Este instituto rara vez se materializa en una entrega”, señaló Jackson. Los solicitantes suelen recurrir a la Justicia, donde, agregó, los jueces han entendido que la entrega no es automática y que corresponde analizar cada caso.
El Ministerio del Interior tampoco tiene desarrollos publicados en el Observatorio de IA de AGESIC, según la consulta realizada el 8 de setiembre de 2026. Sin embargo, en publicaciones en su web oficial, el Ministerio describe herramientas capaces de identificar personas, seguir vehículos, analizar conductas y orientar intervenciones policiales. Son usos especialmente sensibles por sus posibles efectos sobre la privacidad, la libertad de circulación y el trato que una persona recibe de la Policía.
Amenaza Roboto reconstruyó esos usos y proyectos de IA y reconocimiento automatizado a partir de comunicados, memorias de gestión y una compra estatal. Las fuentes permiten conocer parte de la actividad del ministerio, pero no el conjunto ni aspectos que el pedido buscaba precisar, como los responsables, las fechas, la cantidad de personas alcanzadas y el riesgo asignado a cada aplicación. El estado consignado para cada caso corresponde a lo informado por las fuentes citadas.
| Uso o proyecto | Qué publicó el organismo |
|---|---|
| Analítica de conductas en cámaras | Software para reconocer movimientos y patrones que el ministerio asocia a delitos. Presentado en setiembre de 2024, con despliegue inicial previsto en 2.000 cámaras. Fuente oficial. |
| Detección de personas en situación de calle | En junio de 2025 informó que ya utilizaba IA para detectar permanencias prolongadas y personas que se acuestan en la vía pública. Los operadores derivan las alertas a policías, que evalúan la situación y coordinan asistencia. Fuente oficial. |
| Matrículas, vehículos y rostros en rutas y accesos | SAIT permite buscar vehículos por sus características y alertar sobre posibles matrículas clonadas. En abril de 2026 el ministerio describió pórticos en instalación y pilotos en peajes con lectura de matrículas y reconocimiento facial. Fuente oficial. |
| Plataforma de identificación facial | La compra de una plataforma y su mantenimiento fue adjudicada en febrero de 2020. La adjudicación acredita la adquisición; el alcance actual de su uso sigue pendiente de respuesta. Fuente oficial. |
| Reconocimiento facial en espectáculos deportivos | La memoria de gestión 2024 informa que Seguridad en el Deporte utiliza dispositivos móviles con reconocimiento facial para controlar accesos. Fuente oficial. |
| Biometría en el control migratorio | Presidencia informó en octubre de 2018 la incorporación de biometría facial en el recorrido de embarque de Carrasco, desde Migraciones hasta el avión. Participan actores públicos y privados. Fuente oficial. |
| Control biométrico del arresto domiciliario | En junio de 2024 presentó una aplicación con verificación facial, reconocimiento de voz y ubicación por GPS. Ante controles sin respuesta, prevé avisos al centro de monitoreo y eventual envío de móviles al domicilio. Fuente oficial. |
| Identificación civil mediante rostros y huellas | En junio de 2026 la Dirección Nacional de Identificación Civil informó que evaluaba sistemas biométricos ABIS y una versión de AFIS para modernizar la identificación de personas. Fuente oficial. |
| ShotSpotter | El ministerio lo describe como IA acústica para detectar disparos y enviar alertas al Centro de Comando Unificado. En febrero de 2026 informó que funciona en Uruguay desde 2023. Fuente oficial. |
| Clasificación y prioridad de llamadas al 911 | En julio de 2026 anunció IA para clasificar llamadas y priorizar las que requieren intervención inmediata. La publicación describe lo que la herramienta permitirá hacer. Fuente oficial. |
| Evaluación de riesgo para víctimas | La misma publicación de julio de 2026 describe un proyecto que combinará IA, alertas y evaluaciones para identificar situaciones de vulnerabilidad y peligro de vida. Fuente oficial. |
| Detección de incendios | La memoria de gestión 2024 describe un sistema de Bomberos que reconoce columnas de humo en imágenes y genera alertas de ubicación. Lo reportó operativo con siete cámaras. Fuente oficial. |
| Bloqueo selectivo de celulares en cárceles | En noviembre de 2024 presentó un sistema con IA para analizar patrones de uso y bloquear dispositivos considerados ilegales. Anunció una implementación progresiva a partir de un piloto. Fuente oficial. |
La falta de transparencia no es solo un problema de forma. Carolina Aguerre, especialista en gobernanza de tecnologías, profesora asociada de la Universidad Católica e investigadora afiliada al CETYS de la Universidad de San Andrés, advierte que el uso de IA sin información accesible sobre cómo se implementa “puede erosionar la confianza ciudadana en las instituciones públicas”.
Enseñar y evaluar
La UTEC prueba TutorIA para acompañar a estudiantes de Física I y desarrolla un asistente para recomendar tecnologías de enseñanza, todavía en evaluación. Clasificó ambos proyectos como de riesgo alto en el inventario de cinco iniciativas que entregó a Amenaza Roboto.
Para TutorIA, la UTEC estimó un alcance de unas 100 personas e identificó a la Licenciatura en Análisis Alimentario y al Centro de Transformación Digital como responsables. Para el asistente de tecnologías educativas informó también unas 100 personas y señaló al Centro de Transformación Digital.
Ceibal respondió al pedido de inventario con enlaces a su página de proyectos y al relevamiento de AGESIC. Esas publicaciones permiten conocer aplicaciones que intervienen en distintas tareas educativas.
Ceibal genera sugerencias de devolución sobre trabajos mediante un servicio de tutorías virtuales en CREA, dirigido a docentes, estudiantes de magisterio y equipos de dirección. Quien está a cargo del curso debe aprobarlas o modificarlas. El servicio también incluye un chatbot con el que quienes cursan interactúan directamente, según la publicación del Observatorio de IA de AGESIC.
Otra aplicación es PowerBuddy, incorporada a CREA para apoyar la preparación de clases. ANEP anunció su disponibilidad en junio de 2025. A partir de las instrucciones del docente, propone actividades y contenidos que este debe revisar, adaptar y validar.
Ceibal busca además automatizar parte de la evaluación oral de su programa de inglés. La ficha publicada en el Observatorio, con información reportada en marzo de 2024, describe un proyecto en curso, desarrollado con la Facultad de Ingeniería de la Universidad de la República, que utiliza audios y conserva intervención humana en la decisión final.
Riesgo alto, medio o mínimo según quién responde
Saber qué herramienta usa un organismo es apenas el comienzo del control ciudadano. Carolina Aguerre advierte que también deben examinarse "las condiciones de uso e implementación de dicho sistema" y los riesgos que puede representar para las obligaciones del Estado y para la ciudadanía.
Los organismos no acreditaron una metodología común de evaluación. Las etiquetas expresan la calificación que cada uno asignó a sus proyectos; no permiten ordenar el conjunto según su riesgo.
La guía de AGESIC y UAIP recomienda documentar de dónde salen los datos, quiénes participan en el desarrollo y a qué público afecta el sistema. Pide precisar cuánto se automatiza y qué intervención conserva una persona. También propone guardar registros de las decisiones y detallar las auditorías, los impactos y la gestión de riesgos, con especial atención a los derechos humanos.
Hay respuestas que ni siquiera permiten establecer cuántas personas están alcanzadas. Algunas cuentan usuarios internos; otras, personas o unidades organizativas. Tampoco esas cifras pueden sumarse para obtener un total de ciudadanos afectados.
La información obtenida por Amenaza Roboto mediante solicitudes de acceso no coincide con la que los organismos publican en el Observatorio de Inteligencia Artificial en el Estado. La última actualización publicada del Observatorio corresponde a abril de 2025.
Para saber qué sistemas usa el Estado, dónde se aplican y con qué alcance, todavía es necesario reconstruir el panorama pieza por pieza. No existe hoy una fuente pública que permita conocer, de forma completa y actualizada, cómo el Estado uruguayo está incorporando inteligencia artificial.
Asesoría legal: Matías Jackson
Para más detalles sobre esta investigación consultar el repositorio de Amenaza Roboto en GitHub. Allí se encuentra el respaldo documental del artículo.
