Maestría en Gestión de la Información Documental · 2025
Políticas públicas sobre inteligencia artificial y su impacto en la gestión de la información en América Latina: Argentina, Brasil, Colombia, Chile y México
El presente trabajo analiza las políticas públicas sobre Inteligencia Artificial (IA) y su impacto en la gestión de la información en el sector público de Argentina, Brasil, Colombia, Chile y México. La investigación se basa en un marco conceptual que integra estudios previos sobre la IA en contextos como las ciudades inteligentes, la modernización del Estado y el sector privado, sentando las bases para una comprensión integral del fenómeno en América Latina. La metodología utilizada es de enfoque cualitativo y de tipo descriptivo, fundamentada en la investigación documental. Este método permite analizar las estrategias nacionales de IA a través de categorías de estudio como sus objetivos, principios y acciones, prestando especial atención a las dimensiones éticas y de derechos humanos. Se busca, de este modo, examinar la complejidad de los contextos sociales y políticos que influyen en la formulación e implementación de estas políticas. Los hallazgos del estudio indican que los esfuerzos de los países de la región por incorporar la IA en el sector público se encuentran en una fase emergente y en constante avance. Si bien se identifican similitudes en los enfoques éticos y de derechos humanos, las diferencias se encuentran condicionadas por los modelos político-administrativos y tecnológicos de cada nación. Como conclusión, se establece que la colaboración multisectorial entre el gobierno, la academia y la sociedad civil es crucial para el desarrollo de políticas efectivas. El estudio sugiere que una implementación exitosa requiere una inversión en educación y una regulación que garantice un uso ético y sostenible de la tecnología.
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Contenido
- CAPÍTULO I. EL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓNp. 12
- 1.1 Planteamiento del Problemap. 12
- 1.2 Objetivos de investigaciónp. 19
- 1.2.1 Objetivo generalp. 19
- 1.2.2 Objetivos específicosp. 19
- 1.3 Justificaciónp. 20
- CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICOp. 22
- 2.1 Antecedentes de la Investigaciónp. 22
- 2.2 Estado del Artep. 27
- 2.3 Categorías Conceptualesp. 38
- 2.3.1 Tecnologías Disruptivasp. 38
- 2.3.2 Inteligencia Artificialp. 39
- 2.3.3 Políticas Públicas sobre IAp. 40
- 2.3.4 Buenas Prácticas de IAp. 42
- CAPÍTULO III. MARCO METODOLÓGICOp. 45
- 3.1 Enfoquep. 45
- 3.2 Tipo de investigaciónp. 46
- 3.3 Métodop. 47
- 3.4 Técnicap. 47
- 3.5 Instrumentop. 48
- 3.6 Fases de la investigaciónp. 48
- 3.6.1 Precisión de elementos conceptuales, metodológicos y prácticosp. 48
- 3.6.2 Comparación de políticas públicas y buenas prácticasp. 49
- 3.6.3 Balance de políticas públicas y buenas prácticasp. 49
- CAPÍTULO IV. ANÁLISIS DE RESULTADOSp. 50
- 4.1| Precisión de elementos conceptuales, metodológicos y prácticosp. 51
- Impacto en la Gestión de la Información en América Latinap. 54
- 4.3 Balance de políticas públicas y buenas prácticasp. 49
- INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN AMÉRICA LATINAAp. 63
- 5.1 Niveles de Madurez y Rúbricap. 63
- 5.2 Aplicación del Modelo a los Países de la Regiónp. 65
- 5.3 Balance y Conclusiones del Modelo de Madurezp. 66
- 6. CONCLUSIONESp. 68
- 6. REFERENCIASp. 71
- Tabla 1: Anexo 1: Matriz elementos conceptuales, metodológicos y prácticos de la IAp. 78
- Tabla 2: Anexo 2: Matriz comparativa de políticas públicas de inteligencia artificialp. 84
- Figura 1. Conceptos, metodología y prácticos del proceso tecnológicop. 57
- Latinap. 76