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República del Perú·Observatorio de la producción científica universitaria —

Inteligencia artificial y toma de decisiones en la gestión pública: oportunidades y desafíos. Revisión sistemática

Kevin Alex Melgar Ojeda; Emma Fernanda Garcés Suárez; Cesar Roberto Jurado Pilozo; Vilma Vanessa Arellano Córdova · Impulso Revista de Administración (2026) · DOI: 10.59659/impulso.v.6i13.303

Resumen

La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en la gestión pública representa una transformación significativa en los procesos de toma de decisiones, planificación y prestación de servicios. El objetivo del estudio es examinar críticamente el rol de la inteligencia artificial (IA) en la toma de decisiones en la gestión pública, identificando oportunidades principales, desafíos sustantivos y principios para una implementación responsable. Se realizó una revisión sistemática de literatura siguiendo las directrices PRISMA 2020. La búsqueda abarcó cinco bases de datos (Scopus, Web of Science, ProQuest, IEEE Xplore, Google Scholar) para el período 2019-2024. De 850 registros iniciales, se seleccionaron 16 estudios empíricos y casos de aplicación mediante criterios rigurosos de inclusión y exclusión. Los hallazgos permitieron identificar cinco áreas críticas de aplicación: análisis predictivo, automatización administrativa, detección de fraude, personalización de servicios y optimización de recursos. La IA demuestra capacidad para incrementar la eficiencia operativa entre 30-50% y mejorar la precisión predictiva hasta 85%. Sin embargo, la implementación enfrenta desafíos como sesgos algorítmicos, opacidad de modelos, brechas de capacidades técnicas y marcos regulatorios insuficientes. Las conclusiones señalan que el éxito de la IA gubernamental depende menos de la sofisticación tecnológica que del diseño institucional apropiado. Se propone el Marco de Implementación Responsable de IA en Gestión Pública (MIRAGP) para integrar principios de transparencia, equidad, rendición de cuentas y participación ciudadana en todo el ciclo de vida de los sistemas automatizados.

Instituciones: Universidad Nacional de Tumbes; Universidad César Vallejo