Treballar la intel·ligència artificial amb una administració exigeix ampliar la pregunta. No n’hi ha prou amb saber si una tecnologia funciona. Cal entendre a qui serveix, com es justifica, quins col·lectius pot afectar, qui assumeix la responsabilitat i com es mantindrà la capacitat al llarg del temps.
El treball vinculat al Pla Director d’IA de Terrassa ens ha reforçat diversos aprenentatges que són útils més enllà d’un sol projecte.
Escoltar abans de prioritzar
Una estratègia pública no es pot construir només des de la tecnologia. Necessita recollir necessitats, inquietuds i propostes de persones amb experiències diferents: equips municipals, agents econòmics, coneixement expert i ciutadania.
La participació no és una validació decorativa d’un pla ja escrit. Pot revelar problemes que no havien entrat al mapa, canviar prioritats i mostrar on falta confiança o comprensió.
Separar oportunitats, propostes i compromisos
En processos oberts apareixen moltes idees. És important explicar en quin estat es troba cadascuna: aportació, proposta pendent de priorització, línia de treball o projecte aprovat.
Aquesta precisió protegeix la credibilitat. Presentar una proposta com si ja fos una implantació genera expectatives que la institució encara no ha assumit.
La governança forma part de la infraestructura
La governança no és un document final. Ha d’aparèixer en la selecció de casos d’ús, les dades, les compres, els permisos, els controls humans, l’avaluació i la comunicació pública.
Un sistema governat permet saber qui decideix, amb quina evidència i què passa quan el resultat és incorrecte. Aquesta traçabilitat és necessària en qualsevol organització, però en el sector públic té un valor democràtic addicional.
Cal construir capacitat interna
Una administració no pot dependre indefinidament d’un proveïdor per interpretar cada decisió. Necessita persones capaces d’entendre les possibilitats, formular projectes, revisar resultats i mantenir criteris comuns.
La formació ha de combinar cultura general d’IA amb pràctica vinculada a rols reals. També necessita espais de coordinació perquè els aprenentatges d’una àrea no quedin aïllats.
Els casos d’ús s’han de valorar pel valor públic
L’eficiència importa, però no és l’única mesura. També cal observar accessibilitat, qualitat del servei, equitat, transparència, confiança, condicions laborals i impacte ambiental.
Alguns projectes poden estalviar temps; d’altres poden ampliar l’accés a informació o ajudar a detectar necessitats. La priorització ha d’explicitar aquests criteris.
Una estratègia útil és una capacitat de decisió
Un Pla Director d’IA no hauria de congelar una llista d’eines. Hauria de deixar una manera de decidir: principis, rols, criteris, línies de treball, mecanismes de participació i revisió.
La tecnologia canviarà. El que ha de perdurar és la capacitat institucional de preguntar-se per què, per a qui i sota quines condicions s’utilitza.