El estudio, presentado en la 58ª edición de la Hawaii International Conference on System Sciences, identifica ocho formas en que la inteligencia artificial puede actuar como catalizador en el ciclo de vida de los datos públicos abiertos
La Conferencia Internacional de Ciencias de Sistemas de Hawaii (HICSS) es una de las citas académicas más prestigiosas del mundo en materia de sistemas de información. En su 58ª edición, celebrada en 2025, un grupo de investigadores europeos presentó un estudio que analiza cómo la inteligencia artificial (IA) puede transformar los ecosistemas de datos abiertos de las administraciones públicas.
El trabajo parte de una revisión sistemática de más de setenta publicaciones científicas y propone una tipología teórica que describe de qué manera la IA puede reforzar cada fase del ciclo de vida de los datos públicos. Según sus autores, los enfoques actuales suelen limitarse a casos de uso concretos (como chatbots o análisis automatizados), mientras que este marco busca ofrecer una visión integral que conecte la tecnología con el impacto institucional, social y económico de los datos abiertos.
El estudio adopta un enfoque denominado “teoría tipológica”, habitual en las ciencias de la información, que combina el análisis conceptual con la comparación de ejemplos reales. Esta metodología permite identificar patrones y crear una estructura de referencia que puede adaptarse a distintos contextos, desde portales nacionales hasta ecosistemas locales de datos.
Ocho perfiles para el papel de la IA
La investigación distingue entre las funciones de la IA en los portales de datos y en el ecosistema más amplio de actores que los rodea. Con esta perspectiva, define ocho perfiles ideales que ilustran el potencial de la tecnología.
En el ámbito de los portales, la IA puede actuar como:
- Curador de portales, mejorando la calidad de los datasets mediante limpieza, anonimización o etiquetado inteligente.
- Explorador de portales, facilitando la búsqueda y comprensión de los datos gracias a interfaces conversacionales y herramientas semánticas.
- Conector de portales, combinando información de diferentes fuentes para descubrir nuevas relaciones.
- Monitor de portales, que supervisa la calidad de los metadatos y la conformidad con estándares.
En el ecosistema más amplio, la IA puede adoptar funciones que trascienden la gestión técnica:
- Recolector de datos del ecosistema, identificando y extrayendo información de fuentes externas como textos normativos, informes o medios de comunicación.
- Conector del ecosistema, que pone en relación actores y recursos, sugiriendo datasets y oportunidades de colaboración.
- Desarrollador de valor en el ecosistema, que impulsa la creación de productos, servicios o visualizaciones basados en datos abiertos.
- Dinamizador del ecosistema, orientado a fomentar la participación de la comunidad y predecir necesidades de los usuarios.
Los autores subrayan que estos perfiles no son excluyentes, sino parte de un marco evolutivo. A medida que las capacidades de la IA maduren, los portales y comunidades podrán integrar varios roles simultáneamente, favoreciendo ecosistemas de datos abiertos más conectados, predictivos y sostenibles.
Implicaciones para la apertura de datos
Más allá de su aportación conceptual, el estudio destaca que la IA tiene el potencial de convertirse en un catalizador de los ecosistemas de open data, al reforzar la transparencia, la rendición de cuentas y la colaboración entre actores públicos y privados. Para los gobiernos, la tipología puede servir como hoja de ruta para identificar qué tipo de soluciones de IA son más útiles en cada etapa del ciclo de vida del dato, desde la recopilación hasta la reutilización.
El documento también plantea líneas de investigación futura, como el desarrollo de métricas para evaluar el impacto real de la IA en la apertura de datos o la necesidad de garantizar principios éticos y de gobernanza en su aplicación. En particular, los autores advierten que el uso de algoritmos en la gestión de datos públicos debe ir acompañado de transparencia, trazabilidad y supervisión humana para evitar sesgos y desigualdades.
Por último, el estudio invita a concebir la relación entre IA y datos abiertos no como un fin en sí mismo, sino como una oportunidad para avanzar hacia una nueva generación de ecosistemas de datos públicos más inteligentes, colaborativos y centrados en las personas.