El congreso internacional sobre inteligencia artificial, experimentación y sandboxes administrativos sitúa en Barcelona una discusión clave: cómo permitir que la administración innove con algoritmos sin sacrificar derechos, control democrático, buena regulación ni garantías ciudadanas.
La inteligencia artificial ya no es una promesa lejana para las administraciones públicas. Está entrando en inspecciones, trámites, gestión urbana, movilidad, servicios sociales, análisis de riesgos, contratación, atención ciudadana y toma de decisiones automatizada. Pero su llegada plantea una pregunta incómoda: ¿cómo puede una administración probar tecnologías nuevas sin poner en riesgo derechos, legalidad, igualdad, transparencia y confianza pública?
Esa es la cuestión central del congreso internacional “Improving administrative decisions using AI, experimentation and sandboxes”, que tendrá lugar en Barcelona los días 25 y 26 de junio de 2026 en la Universitat Oberta de Catalunya y en la Universitat de Barcelona. La cita se organiza en el marco del proyecto ADMAIES y forma parte de la red temática dedicada al nudging aplicado a la mejora de la regulación y al uso de algoritmos e inteligencia artificial.
La convocatoria oficial subraya que la experimentación y los sandboxes regulatorios poseen un potencial significativo para mejorar la toma de decisiones públicas, pero siguen estando infrautilizados por las administraciones y poco investigados por la comunidad científica, lo que deja abiertos vacíos normativos e incertidumbres críticas.
La importancia del encuentro va mucho más allá de una agenda académica. La administración pública se encuentra en una fase de transición. Durante décadas, la modernización administrativa se asoció a digitalizar expedientes, crear sedes electrónicas, reducir papel, simplificar trámites o permitir notificaciones online. Ahora el desafío es más profundo: no se trata solo de digitalizar procedimientos, sino de introducir sistemas capaces de recomendar, priorizar, clasificar, predecir, automatizar o incluso condicionar decisiones públicas.
Ese salto cambia la naturaleza del problema. Una administración que usa un formulario digital sigue operando, en esencia, con las mismas reglas. Una administración que utiliza algoritmos para seleccionar inspecciones, ordenar expedientes, detectar fraude, asignar recursos o apoyar decisiones sociales entra en una zona mucho más sensible. La tecnología deja de ser canal y se convierte en criterio.
Por eso el congreso de Barcelona es oportuno. Hablar de IA administrativa no puede limitarse a eficiencia, ahorro de costes o rapidez. La administración no es una empresa. Su función no es maximizar beneficios ni reducir fricciones a cualquier precio. Su misión es servir al interés general respetando legalidad, igualdad, proporcionalidad, transparencia, motivación, responsabilidad y derechos fundamentales. Si la inteligencia artificial entra en ese terreno, debe hacerlo bajo condiciones distintas a las de una aplicación comercial.
Aquí aparecen los sandboxes regulatorios. Un sandbox es un espacio controlado de prueba que permite experimentar con una tecnología, un modelo organizativo o una solución regulatoria antes de desplegarla plenamente. En lugar de aprobar una norma rígida a ciegas o prohibir una innovación por incertidumbre, el sandbox crea un entorno supervisado donde administración, empresas, investigadores y sociedad pueden aprender qué funciona, qué falla y qué riesgos aparecen.
La idea procede en buena medida del mundo financiero, donde los sandboxes fintech permitieron probar nuevos servicios bajo supervisión del regulador. Pero su lógica se ha extendido a otros campos: inteligencia artificial, movilidad urbana, energía, salud, urbanismo, drones, vehículos autónomos, datos públicos o servicios digitales. En todos los casos, el problema es parecido: la innovación va más rápido que la norma, pero la ausencia de norma puede generar riesgos. El sandbox intenta evitar tanto el bloqueo como la desregulación.
El congreso sitúa esta herramienta en el corazón de la administración. El primer día se dedica precisamente al auge de los sandboxes regulatorios en España, con una mirada jurídica, institucional y práctica. El programa incluye intervenciones sobre la relación entre sandboxes, buena administración y colaboración público-privada, el sandbox financiero español y el sandbox regulatorio español de inteligencia artificial. Esta combinación es relevante porque permite comparar sectores distintos y extraer lecciones comunes.
España tiene ya experiencia en este terreno. El sandbox financiero ha servido como referencia inicial para probar innovaciones supervisadas en un ámbito altamente regulado. El sandbox español de inteligencia artificial, vinculado al despliegue del Reglamento Europeo de IA, ha buscado anticipar obligaciones y ayudar a empresas y administraciones a comprender cómo aplicar requisitos de confianza, transparencia, gestión de riesgos y supervisión humana. La cuestión ahora es si esta lógica experimental puede extenderse a la administración cotidiana.
La dimensión local ocupa otro bloque relevante del congreso. Barcelona, Valencia y Madrid aparecen como laboratorios urbanos donde los sandboxes pueden ayudar a experimentar con movilidad, innovación municipal, automatización y servicios públicos. Esta escala local es especialmente importante porque muchos impactos de la IA se producen en la vida diaria de la ciudadanía: movilidad urbana, vivienda, inspecciones, licencias, atención social, espacio público, seguridad, residuos, energía o participación.
Las ciudades son laboratorios de complejidad. En ellas convergen tecnología, desigualdad, movilidad, vivienda, sostenibilidad, regulación, datos y presión ciudadana. Un algoritmo aplicado a movilidad puede mejorar flujos de tráfico, pero también discriminar territorios. Una herramienta de inspección automatizada puede hacer más eficiente el control, pero también dirigir la presión administrativa hacia determinados barrios o colectivos. Un sistema de asignación de recursos puede acelerar respuestas, pero también reproducir sesgos históricos. Por eso la experimentación urbana necesita garantías fuertes.
Barcelona ocupa un lugar destacado en el programa mediante la experiencia de BIT Habitat y el Ayuntamiento, así como con aportaciones sobre automatización administrativa, sinhogarismo y límites de la gobernanza algorítmica. Esta última cuestión es especialmente delicada. La automatización puede parecer neutral cuando trabaja con datos, pero los datos no son neutrales. Reflejan políticas anteriores, desigualdades sociales, errores administrativos, lagunas de medición y prioridades institucionales. Si un algoritmo aprende de esa realidad sin corrección, puede convertir la injusticia pasada en decisión futura.
El concepto de nudging añade otra capa al debate. El nudging, o “empujón” conductual, se basa en diseñar entornos de decisión que orienten comportamientos sin imponerlos. En políticas públicas, puede utilizarse para mejorar el cumplimiento normativo, facilitar trámites, promover salud, reducir fraude, aumentar ahorro energético o mejorar decisiones ciudadanas. Pero cuando se combina con IA y administración digital, el nudging se vuelve más poderoso y, por tanto, más delicado.
Una administración puede diseñar formularios, mensajes, avisos o interfaces que ayuden a la ciudadanía a ejercer mejor sus derechos. Pero también puede influir de manera opaca en decisiones individuales. Si un sistema sabe qué mensaje aumenta la probabilidad de que una persona acepte una opción, pague una multa, renuncie a una prestación o modifique una conducta, el límite entre ayuda y manipulación debe ser examinado con rigor. El nudging público exige transparencia, proporcionalidad y orientación clara al interés general.
Por eso la red temática que acoge este congreso resulta relevante: conecta mejora de la regulación, nudging, algoritmos e IA. No se trata de estudiar la tecnología como un fenómeno aislado, sino de analizar cómo las herramientas digitales modifican la forma en que el Estado regula, orienta, decide y aprende. La administración del futuro no será únicamente electrónica; será experimental, algorítmica y conductual. La pregunta es bajo qué controles.
El segundo día del congreso se centra de forma más directa en la inteligencia artificial en el sector público. La agenda incluye debates sobre IA sostenible y confiable, inteligencia artificial en la administración pública, administración artificial en Italia, infraestructura digital para el despliegue de IA, inspecciones automatizadas y buena administración. Esta combinación muestra que la IA pública no puede abordarse desde una sola disciplina. Requiere derecho administrativo, ciencia política, informática, ética, gestión pública, urbanismo, telecomunicaciones y sociología.
Uno de los paneles más sugerentes se dedica a la regulación de una IA sostenible y confiable en el sector público. La palabra “confiable” es decisiva. En el ámbito privado, un usuario puede abandonar una aplicación si no le gusta. Ante la administración, la relación es distinta. El ciudadano no siempre puede elegir proveedor. Si una administración utiliza un sistema automatizado para tramitar una ayuda, una inspección, una licencia o una sanción, el ciudadano queda sometido a esa arquitectura. La confianza no es opcional; es una condición democrática.
La sostenibilidad de la IA también merece atención. Los modelos avanzados consumen energía, requieren infraestructura, generan dependencia tecnológica y pueden tener impactos ambientales. Si las administraciones adoptan IA, deben preguntarse no solo si una herramienta funciona, sino si su coste energético, económico, social y organizativo está justificado. No toda automatización merece desplegarse. La buena administración no consiste en usar más tecnología, sino en usarla cuando mejora el servicio público con garantías.
Otro bloque del programa aborda la infraestructura digital y el despliegue de IA en la administración. Este punto suele quedar fuera del debate público, pero es fundamental. Para usar IA de manera responsable, una administración necesita datos de calidad, interoperabilidad, seguridad, conectividad, servidores, contratos adecuados, personal formado, auditoría y capacidad de supervisión. Sin esa base, los proyectos de IA corren el riesgo de convertirse en pilotos vistosos sin continuidad o en sistemas opacos delegados a proveedores privados.
La intervención sobre la paradoja entre impulso tecnológico y preparación institucional apunta precisamente a ese problema. Muchas administraciones sienten presión para adoptar IA porque el entorno político, mediático y empresarial empuja en esa dirección. Pero la preparación institucional puede ser limitada: falta personal técnico, falta cultura de datos, faltan protocolos, faltan capacidades de auditoría y faltan marcos claros de responsabilidad. La paradoja es que la IA llega antes de que muchas instituciones estén listas para gobernarla.
Las inspecciones automatizadas constituyen otro campo decisivo. La administración inspecciona obras, licencias, actividades económicas, tributos, servicios, contratos, medio ambiente, vivienda, movilidad y muchos otros ámbitos. La IA puede ayudar a priorizar inspecciones según riesgo, detectar patrones, cruzar datos y optimizar recursos. Pero también puede concentrar la vigilancia sobre determinados perfiles, empresas o territorios. Una inspección basada en riesgo no es automáticamente injusta, pero necesita criterios explicables, revisión humana y mecanismos de impugnación.
El programa incluye experiencias de Barcelona e Italia sobre inspecciones automatizadas y casos de riesgo. Esta comparación internacional es útil porque permite observar cómo distintas tradiciones jurídicas responden al mismo desafío. En países con fuerte cultura de derecho administrativo, la automatización debe encajar con principios de legalidad, motivación y control judicial. En sistemas más flexibles, la innovación puede avanzar más rápido pero quizá con menos garantías. El aprendizaje comparado es imprescindible.
El panel final sobre IA y buena administración sitúa la discusión en su marco más profundo. La buena administración no es un concepto decorativo. Implica que las decisiones públicas deben adoptarse de manera imparcial, motivada, proporcional, transparente y dentro de un plazo razonable. La IA puede mejorar algunos de estos elementos: acelerar trámites, reducir arbitrariedad, detectar incoherencias, ayudar a funcionarios y facilitar acceso. Pero también puede degradarlos si introduce opacidad, sesgos, dependencia de proveedores o decisiones difíciles de explicar.
El papel de los defensores del pueblo y organismos de supervisión será clave. Si la administración automatiza decisiones, los mecanismos de control deben actualizarse. Un ombudsman o defensor del pueblo no podrá limitarse a revisar expedientes tradicionales; deberá entender sistemas algorítmicos, datos, modelos, criterios de entrenamiento, errores y patrones de impacto. La protección de derechos en la administración algorítmica exigirá nuevas competencias institucionales.
El congreso también aborda el perfil del Chief Information Officer en la administración pública. Esta figura será cada vez más relevante. La transformación digital pública no puede depender solo de responsables políticos ni de proveedores externos. Necesita liderazgos internos capaces de combinar visión tecnológica, conocimiento administrativo, ética pública, contratación, seguridad, gobernanza de datos y orientación al ciudadano. Sin perfiles directivos fuertes, la administración corre el riesgo de comprar tecnología sin saber gobernarla.
La presencia de universidades como la Universitat de Barcelona, la Universitat Oberta de Catalunya, Charles University, Università di Roma LUMSA, Università di Perugia, University of Copenhagen y Pontificia Universidad Católica del Perú muestra la dimensión internacional del debate. También evidencia que la IA administrativa no es un problema local ni coyuntural. Todos los Estados se enfrentan a preguntas similares: cómo experimentar, cómo regular, cómo auditar, cómo proteger derechos y cómo evitar que la innovación pública quede capturada por intereses privados o por una fascinación acrítica por la tecnología.
El enfoque transdisciplinar es uno de los mayores aciertos. La regulación de la IA no puede dejarse solo en manos de juristas, ni solo de ingenieros, ni solo de gestores públicos. Los juristas conocen principios y garantías, pero pueden subestimar complejidades técnicas. Los ingenieros conocen sistemas y datos, pero pueden ignorar consecuencias jurídicas o sociales. Los gestores conocen procedimientos, pero pueden carecer de herramientas para evaluar modelos. La conversación debe ser común.
Barcelona es un lugar especialmente adecuado para este debate. La ciudad combina experiencia en innovación urbana, políticas digitales, movilidad, derechos digitales, laboratorios urbanos y ecosistema tecnológico. Pero también convive con tensiones sociales intensas en vivienda, turismo, espacio público, desigualdad y gestión metropolitana. Esa mezcla convierte a Barcelona en un laboratorio realista: un espacio donde la tecnología no puede presentarse como solución mágica porque se enfrenta a problemas complejos, políticos y humanos.
El congreso plantea además una idea importante para el futuro de la regulación: experimentar no significa improvisar. En política pública, experimentar debe implicar diseño, hipótesis, evaluación, límites, participación, transparencia y aprendizaje. Un sandbox no puede ser una zona sin derecho. Debe ser una zona con reglas específicas para aprender mejor. La diferencia es esencial. Sin garantías, el sandbox puede convertirse en excusa para saltarse controles. Con garantías, puede ser una herramienta de mejora regulatoria.
Esta distinción será especialmente importante con la IA. Muchas empresas presionan para probar sistemas en entornos reales. Muchas administraciones quieren mostrarse modernas. Pero cuando se experimenta con decisiones públicas, los ciudadanos no son simples usuarios beta. Son titulares de derechos. Cualquier prueba debe definir quién participa, qué riesgos asume, qué información recibe, cómo puede reclamar, cómo se evalúan resultados y qué ocurre si el sistema falla.
La mejora de la regulación pasa precisamente por ahí: aprender antes de generalizar. En vez de aprobar normas abstractas desconectadas de la práctica, los sandboxes permiten observar cómo una tecnología opera en condiciones controladas. En vez de adoptar soluciones masivas sin evidencia, permiten comparar resultados. En vez de bloquear innovaciones por miedo, permiten explorar caminos seguros. Pero para que funcionen, deben estar bien diseñados.
