Transformación de la inteligencia artificial en municipios: arquitectura y gestión de datos

Como X Mind Solutions, participamos en la sesión de clausura realizada en el marco del «Proyecto de Investigación sobre la Transformación de la Inteligencia Artificial para Municipios». En el taller organizado por la Unión de Municipios de Mármara, compartimos nuestras evaluaciones prácticas sobre cómo abordar los proyectos de inteligencia artificial en los municipios a partir de la experiencia adquirida en el terreno. El eje de nuestro aporte se centró en la diferenciación de los distintos tipos de proyectos, el uso compartido de recursos de cómputo y las decisiones de arquitectura que garanticen mantener los datos en el entorno adecuado.

El punto que destacamos especialmente en la sesión fue que no todos los proyectos de inteligencia artificial deben evaluarse bajo el mismo marco. Las tareas operativas basadas en grandes modelos de lenguaje, los proyectos analíticos que emplean aprendizaje automático y las automatizaciones en el terreno deben clasificarse por separado. Esta distinción no solo resulta clave para definir la tecnología aplicada, sino también para evaluar con precisión las necesidades de datos, la modalidad operativa y los requerimientos de infraestructura de cada labor. Al planificar la transformación a escala municipal, el punto de partida debe ser determinar la naturaleza de la necesidad antes de elegir un modelo.

En cuanto a la infraestructura, señalamos las ventajas de costos que pueden brindar los recursos compartidos de GPU. Además del uso de grandes modelos de lenguaje que se concentra en horario diurno, destinar la franja nocturna a la ejecución de modelos de aprendizaje automático puede ayudar a un uso más equilibrado de los recursos. El enfoque aquí consiste en planificar las cargas de trabajo en conjunto, en lugar de generar capacidades independientes para cada proyecto. Su viabilidad operativa, a su vez, debe evaluarse en función de los tiempos de ejecución de los proyectos, las necesidades de capacidad y la compatibilidad para compartir recursos entre sí.

En materia de gestión de datos y protección de datos personales (KVKK), resaltamos la importancia de los grandes modelos de lenguaje locales. El lugar donde se procesan los datos municipales y los sistemas hacia los cuales se transfieren son aspectos que deben contemplarse desde el inicio del diseño arquitectónico. Consideramos el enfoque de modelos locales como un requerimiento crítico para preservar el control sobre los datos sensibles. Sin embargo, ejecutar el modelo dentro de la propia institución no garantiza por sí solo el cumplimiento normativo; las autorizaciones de acceso, los procesos de tratamiento de datos y las medidas de seguridad también deben evaluarse en conjunto.

No vemos la transformación de la inteligencia artificial en los municipios como una mera cuestión de selección de modelos. Implementar la arquitectura adecuada, conservar los datos en el entorno conveniente e integrar la solución con la dinámica del terreno son ejes que deben abordarse de forma integral. El enfoque que compartimos en la sesión de clausura se basó justamente en esta visión de conjunto. Agradecemos a la Unión de Municipios de Mármara por organizar el taller y a todos los que colaboraron; deseamos que este trabajo sirva como punto de referencia para los municipios al evaluar sus proyectos de inteligencia artificial.