GEN promete transformar el Estado con inteligencia artificial, pero su primera demostración dejó una pregunta incómoda: ¿dónde está la tecnología? Estuve allí, escuché las promesas y las comparé con los hechos. Esto fue lo que realmente pasó.

Entre la retórica y la realidad: la promesa de inteligencia artificial de GEN para reinventar el gobierno

Estuve en el lanzamiento del Government Empowerment Network (GEN), invitado como periodista tecnológico. Prometían una plataforma de inteligencia artificial para transformar la gestión pública. Pero lo que encontré fue un evento político lleno de buenas intenciones y pocas pruebas tecnológicas.

Más político que tecnológico

Asistí al lanzamiento de GEN, el Government Empowerment Network, con la expectativa de conocer una innovación real para la gestión pública. Me invitaron y fui desde mi perspectiva de periodista de divulgación en tecnología y ciencia. Pero lo que encontré fue un evento de tono político, centrado en relaciones entre funcionarios que ya están dentro del sistema.

La promesa de GEN me sonaba muy atractiva: una red global para empoderar servidores públicos —los llamados champions— con una plataforma de inteligencia artificial que “centraliza casos de estudio, recursos técnicos e insights prácticos”. Una idea poderosa, sí. Pero, hasta ahora, sin sustancia técnica.

Lo que GEN tiene en Colombia y Ecuador

Después de revisar sus materiales, asistir al evento en Bogotá, entrevistar a sus impulsores y contrastar la información con fuentes públicas, hay varios elementos reales y tangibles que vale la pena reconocer.

1. Un programa de formación que ya está en marcha

GEN ya está funcionando como programa de capacitación para funcionarios públicos en Colombia y Ecuador.
Durante cuatro a cinco meses, los participantes —a quienes llaman champions— trabajan en tres etapas:

Diagnóstico de problemas institucionales,
Desarrollo de habilidades blandas (liderazgo, comunicación, resiliencia),
Diseño de soluciones prácticas para sus entidades.

Esa estructura, detallada por Sebastián Osorio de Instiglio, ya se está aplicando con los grupos piloto en ambos países. Aunque los resultados aún no se han publicado, las sesiones y el acompañamiento son reales, con equipos locales trabajando en campo.

2. Alianzas institucionales activas

GEN cuenta con respaldo de gobiernos nacionales y locales:

En Ecuador, el programa involucra al Ministerio de Economía y Finanzas, donde la viceministra Patricia Idrobo ha sido vocera del proyecto.
En Colombia, participan equipos de Bogotá y de varias instituciones públicas nacionales, en coordinación con el Departamento Administrativo de la Función Pública.

Estas alianzas no son simbólicas: los funcionarios participantes fueron seleccionados directamente por sus entidades, lo que da legitimidad al proceso de formación y crea una base política para sostener el programa más allá del primer año.

3. Acompañamiento técnico de Instiglio

La estructura metodológica está a cargo de Instiglio, una organización reconocida por implementar políticas basadas en evidencia y por haber desarrollado proyectos con el Banco Mundial, USAID y el BID.
Instiglio aporta la parte más sólida del programa: el diseño de herramientas de seguimiento, la orientación por resultados y la incorporación de metodologías de impact evaluation en proyectos públicos.
Esto le da a GEN un componente técnico que va más allá del discurso inspiracional.

4. Comunidad regional de servidores públicos

GEN ha conseguido algo que pocas iniciativas logran: crear una red transnacional de funcionarios que comparten experiencias y desafíos.

Los champions de Colombia y Ecuador participan en sesiones conjuntas, intercambian aprendizajes y mantienen contacto permanente a través de un entorno digital (aún en construcción).
Esa comunidad —más que la tecnología prometida— es hoy el verdadero valor de GEN: un espacio donde servidores públicos se reconocen entre pares, sin jerarquías ni fronteras institucionales.

5. Soporte internacional y proyección global

El programa forma parte de un modelo global en expansión, con Uganda como primera cohorte y nuevas ediciones previstas en Marruecos, Perú e India.

GEN cuenta además con apoyo conceptual del Columbia SIPA Capstone Program, un equipo académico de la Universidad de Columbia que está desarrollando la hoja de ruta para el futuro hub digital con inteligencia artificial. Es decir, aunque la herramienta de IA todavía no existe, su diseño está siendo pensado por expertos académicos, lo que da un mínimo sustento a la promesa tecnológica.

6. Un discurso que devuelve dignidad al servicio público

El tono del evento en Bogotá y de las intervenciones —como la de Humberto de la Calle— mostró algo que no es menor: una defensa abierta del valor del servidor público.

GEN rescata la figura del funcionario como agente de cambio, no como simple “burocracia”.
Ese gesto simbólico tiene peso político y emocional, especialmente en una región donde el desprestigio del sector público ha debilitado la confianza en el Estado.

GEN ya existe como programa de liderazgo público en Colombia y Ecuador: tiene estructura, aliados, financiamiento y participantes reales.

Lo que no tiene todavía es evidencia de impacto ni la plataforma de inteligencia artificial que prometió.
Pero lo que sí tiene —y funciona— es una red humana de servidores que buscan mejorar desde dentro, con acompañamiento técnico y una narrativa que reivindica el servicio público.

La promesa del “hub de conocimiento” con IA

GEN se presentó como una red que combina formación en liderazgo, intercambio de experiencias y una futura plataforma digital basada en IA. En palabras de sus organizadores:

“GEN integra inteligencia artificial en su plataforma digital para ofrecer un centro de conocimiento con recursos técnicos y prácticos.”

Pero en la entrevista que realicé con Sebastián Osorio, de Instiglio, uno de los impulsores de la iniciativa, la promesa se diluyó. Osorio explicó que la plataforma está “en fase de pilotaje”, que “se están evaluando modelos con Google y OpenAI”, y que harían una demostración conceptual durante el fin de semana.

No hay IA funcional todavía. No parecía haber en realidad una herramienta puntual, ni un algoritmo, ni una base de datos activa. Más bien una promesa: que algún día existirá.

Lo que GEN ya tiene

Sería injusto negar que GEN tiene cosas valiosas:

Un programa de 4 a 5 meses de formación para funcionarios públicos.
Una red que conecta equipos de Colombia, Ecuador y Uganda.
Acompañamiento metodológico de Instiglio y apoyo de aliados gubernamentales.

GEN nació del deseo de profesionalizar el servicio público y conectar funcionarios que quieren transformar el Estado desde adentro. Eso, por sí solo, tiene mucho mérito. Pero el lenguaje con el que se comunica —plataformas impulsadas por inteligencia artificial, hubs de conocimiento, incubadoras globales— está muy por encima de lo que realmente ofrecen hoy.

Lo que no tiene (todavía)

No hay resultados medibles.
No hay casos documentados de transformación institucional.
No hay ejemplos de políticas públicas modificadas gracias al programa. Puede ser simplemente que se anticiparon a anunciar el programa cuando apenas están comenzando.

Y el componente de IA, en lugar de ser una herramienta, parece una palabra de moda usada para captar atención y credibilidad tecnológica.

Lo político vs. lo tecnológico

Lo político:
GEN se presentó como un espacio de encuentro entre funcionarios públicos, con legitimación mutua y visibilidad institucional en Colombia y Ecuador. Hubo reconocimiento entre pares, discursos sobre vocación de servicio y una narrativa de transformación desde dentro del Estado. Un networking político: construir comunidad, reforzar alianzas y visibilizar a quienes ya están dentro del sistema.

Lo tecnológico:
No hubo demostración funcional de la inteligencia artificial anunciada. Dentro de las presentaciones ni siquiera se mencionó el componente tecnológico que se había anunciado en la convocatoria. No se mostraron herramientas, plataformas ni ejemplos concretos de cómo la IA ayudaría a resolver problemas públicos.

GEN Uganda: entre el lanzamiento y la promesa

Foto: https://www.publicservice.go.ug

Llegó primero el acto político. El 8 de julio de 2025, en el Sheraton de Kampala, el ministro de Servicio Público de Uganda, Wilson Muruli Mukasa, presentó oficialmente el Government Empowerment Network (GEN) en alianza con Instiglio. Hubo fotos, discursos y la promesa de “modernizar la función pública” con formación, acompañamiento y… una futura plataforma con inteligencia artificial. El propio Ministerio de Servicio Público subió la nota del lanzamiento a su web días después.

Los medios locales replicaron el anuncio con entusiasmo: New Vision habló de una red para “mejorar la entrega de servicios” identificando y equipando a funcionarios que lideren reformas desde dentro; Nile Post tituló que el Gobierno “despliega GEN para transformar la administración pública”; y AllAfrica sintetizó la apuesta: liderazgo, tecnología e intercambio entre ministerios para recuperar confianza ciudadana.

¿Quiénes están dentro?

En la foto grande: alrededor de 30–34 funcionarios en una cohorte inicial repartida entre seis ministerios (Servicio Público; Educación y Deportes; Agua y Medio Ambiente; Finanzas; Género; y la Oficina del Primer Ministro). El propio ministerio y la prensa local mencionan la cifra y los sectores; y la cuenta oficial de GEN en LinkedIn mostró actividad del “incubador” con 34 servidores públicos.

¿Qué prometieron hacer?

Un laboratorio/“incubadora” de varios meses para que esos equipos definan problemas, desarrollen soluciones y arranquen pilotos dentro de sus instituciones.
Trabajo interministerial para romper silos y coordinar mejor la ejecución.
Una plataforma digital —el famoso “hub”— que centralizaría conocimiento útil y, dicen, usaría IA para servir recomendaciones y casos relevantes “bajo demanda”.

¿Qué se ha visto hasta ahora?

Del acto de lanzamiento quedan las notas oficiales, los tuits institucionales y los videos de prensa. Del programa, hay evidencia de que la cohorte está convocada y trabajando en sesiones del incubador. De la plataforma con IA, lo que hay es, por ahora, diseño en papel: una ruta propuesta por un equipo académico de Columbia SIPA para “desarrollar un hub potenciado por IA” —es decir, una hoja de ruta, no un sistema en producción.

¿Y los resultados?

A la fecha no hay informes públicos con resultados medibles atribuibles a GEN Uganda: ni reducción de tiempos de trámite, ni mejoras de satisfacción, ni ahorros, ni cambios de política validados. En los anuncios se habla de líneas base y métricas por venir, pero no se han publicado. En otras palabras: están en fase de arranque, con visibilidad política y cohorte en marcha, pero sin evidencia de impacto aún.

Lo fuerte: anclaje institucional (Ministerio como socio), selección de equipos dentro de ministerios clave, y un relato claro de “reforma desde adentro”. Eso es necesario para cualquier intento serio.
Lo débil: la IA aparece como promesa, no como herramienta operativa; el incubador aún no muestra salidas concretas; y no hay métricas publicadas. Si en los próximos meses no aparecen pilotos con números, la etiqueta “IA” habrá sido más marketing que tecnología.

Uganda fue el primer escenario político de GEN, la cohorte existe, y la plataforma de IA aún no parece existir. Si cumplen lo que anunciaron, genial: habrá historia.

La palabra comodín: IA

En el discurso público, inteligencia artificial se está convirtiendo en lo que transformación digital fue hace una década: una fórmula mágica para parecer moderno. GEN parece utilizar el término como gancho discursivo, no como tecnología aplicada. Y eso es peligroso, porque erosiona la confianza en quienes sí están usando IA de forma efectiva en gobiernos locales o en proyectos reales de datos abiertos, salud o transporte.

Inteligencia artificial en gobiernos: cuando la promesa ya es realidad

Mientras GEN promete una futura plataforma de inteligencia artificial para ayudar a los funcionarios públicos, hay lugares donde eso ya ocurre. No como discurso, sino como práctica cotidiana. A continuación, algunos casos reales y documentados de IA aplicada al sector público.

Reino Unido: Policy Lab y el rediseño basado en datos

Desde 2014, el Policy Lab del Gobierno británico usa técnicas de machine learning y minería de texto para analizar miles de comentarios ciudadanos y detectar patrones de opinión en consultas públicas.
El resultado: políticas mejor ajustadas a la evidencia.
Por ejemplo, el rediseño de los servicios de vivienda se apoyó en modelos que clasificaron más de 250.000 respuestas en cuestión de días, una tarea que antes requería meses.

Finlandia: AuroraAI, la red de servicios inteligentes

El proyecto AuroraAI conectó a los ciudadanos con servicios estatales de salud, educación y empleo mediante algoritmos que recomendaban trámites o ayudas según el perfil del usuario.
Funcionó en fase piloto entre 2020 y 2022, demostrando que la IA puede mejorar la atención personalizada.
Pero también dejó una lección importante: sin adopción institucional ni presupuesto estable, la innovación se apaga.
El proyecto fue suspendido en 2023 por falta de continuidad política.

Francia: Beta.gouv, el modelo de las “startups de Estado”

El programa francés Beta.gouv.fr no usa la IA como eslogan, sino como herramienta.
Varios de sus proyectos internos emplean modelos de lenguaje y aprendizaje automático para detectar duplicidades en contratos públicos, predecir retrasos en obras o mejorar portales de servicios digitales.
Los resultados son visibles: más de 300 productos digitales en uso, con métricas de ahorro y satisfacción ciudadana publicadas abiertamente.

Chile: Laboratorio de Gobierno (LabGob)

En América Latina, el LabGob Chile ha trabajado con el Ministerio de Desarrollo Social para crear modelos de análisis de datos que priorizan hogares según riesgo social y focalizan mejor las ayudas.
Sin hablar de “inteligencia artificial” en cada frase, el laboratorio ha usado técnicas de análisis predictivo para asignar recursos con más justicia y eficiencia.

Estados Unidos: Surtrac y la IA para el tráfico urbano

En Pittsburgh, el sistema Surtrac —basado en inteligencia artificial desarrollada por Carnegie Mellon— coordina los semáforos en tiempo real.
Logró reducir los tiempos de espera un 25 % y las emisiones de CO₂ un 21 %.
Es un ejemplo de política pública potenciada por tecnología, no por retórica: una mejora tangible que los ciudadanos perciben al conducir.

Lo que enseñan estos casos

La IA no necesita marketing, necesita propósito. Todos los ejemplos empezaron con un problema concreto: tráfico, atención social, eficiencia administrativa o participación ciudadana.
Transparencia y medición. Los gobiernos que aplican IA con éxito publican datos, metodologías y resultados, incluso los fallidos.
Continuidad institucional. El fracaso de AuroraAI demuestra que, sin presupuesto estable ni adopción política, cualquier innovación muere.
Aprendizaje colectivo. Los laboratorios consolidados (Policy Lab, LabGob, Beta.gouv) crearon ecosistemas donde las ideas circulan, se prueban y se corrigen; no dependen de un solo ciclo político.

Comparado con ellos, GEN aún no ha cruzado la frontera entre el discurso y la implementación.
Lo que los otros lograron con datos y prototipos, GEN lo anuncia con promesas.
Si quiere ocupar el mismo espacio, tendrá que pasar del escenario al laboratorio, de la palabra “inteligencia artificial” a la evidencia.

Un balance más justo

Formar a servidores públicos, mejorar su liderazgo y fortalecer redes entre instituciones es valioso.
Pero hay que llamar las cosas por su nombre: GEN es hoy un programa de capacitación y acompañamiento, no es una iniciativa tecnológica.

No hay inteligencia artificial en funcionamiento, ni siquiera en fase beta. Es el deseo —y el discurso— de algún día tenerla.

Salí del evento con la sensación de haber estado totalmente fuera de lugar, como periodista de tecnología en un encuentro de políticos. Y no porque la capacitación sea mala idea, sino porque se vistió de “innovación en inteligencia artificial” sin mostrar nada tecnológico.

Espero que GEN avance y crezca para convertirse en una red útil para compartir aprendizajes y mejorar la gestión pública. Pero si quiere sostener su narrativa de innovación, tendrá que demostrar que la IA no es solo una etiqueta atractiva, sino una herramienta real al servicio de gobiernos mejores.

Qué es GEN y por qué no es (todavía) lo que dice ser