Development of an artificial intelligence implementation plan for the spanish public sector

Abstract

[EN] The present work proposes an AI implementation plan for the Spanish Public Sector as a guideline for accomplishing three main goals: (1) to acquire a better understanding of the AI framework in the context of the Public Administration, (2) to identify the principal actors of this process of radical transformation that all administrations will have to face in the near future, and (3) to provide a feasible prioritization strategy for determining which AI systems should be applied first, and in which particular areas of the Public Sector. The first step for developing this strategy has been to conduct a study of the current situation of AI in both scenarios Europe and Spain. Secondly, for determining the priorities among the AI systems subjected to study -Machine Learning, Deep Learning, Bid Data analytics, Natural Language Processing, Computer Vision, Content Generation and Reinforcement Learning-, a quantitative analysis based on the PACE prioritization matrix has been carried out. Finally, the order of public areas to approach with the implementation of AI systems -Education, Healthcare, Smart cities, Citizen-Public Administration interaction and Security-, has been based on a qualitative analysis of the current situation of the considered public areas.

[ES] El presente trabajo propone un plan de implementación de la IA para el sector público español, con la intención de servir como guía para el cumplimiento de los siguientes objetivos principales: (1) adquirir una mejor comprensión del marco de IA en el contexto de la Administración Pública, (2) identificar los principales actores de este proceso de transformación radical que todas las administraciones tendrán que afrontar en un futuro próximo, y (3) proporcionar una estrategia de priorización viable para determinar qué sistemas de IA deben aplicarse en primer lugar, y en qué áreas concretas del Sector Público. El primer paso para el desarrollo de esta estrategia ha sido la realización de un estudio de la situación actual de la IA tanto en Europa como en España. En segundo lugar, para determinar las prioridades entre los sistemas de inteligencia artificial objeto de estudio -Machine Learning, Deep Learning, Bid Data analytics, Computer Vision, Natural Language Processing, Content Generation y Reinforcement Learning-, se ha realizado un análisis cuantitativo basado en la matriz de priorización PACE. Por último, el orden de clasificación de los espacios públicos a abordar para la implantación de los sistemas de IA -Educación, Sanidad, Ciudades Inteligentes, Interacción Ciudadano-Administración Pública y Seguridad-, se ha basado en un análisis cualitativo de la situación actual de dichas áreas.