AMENAZA ROBOTO
Inteligencia Artificial en el Estado
Inteligencia Artificial en el Estado
El Estado incorpora IA sin informar lo suficiente para controlar su uso
Vigilar, fiscalizar y clasificar expedientes son algunas de las tareas para las que los organismos públicos usan o proyectan incorporar inteligencia artificial. Amenaza Roboto pidió a 24 instituciones que identificaran sus proyectos: nueve aportaron inventarios o remitieron a ellos. Hubo respuestas sin datos de alcance o riesgo, reservas de información y cuatro denegaciones de acceso.
Por: Miguel Ángel Dobrich y Gabriel Farías.
Asesoría legal: Matías Jackson.
11 de setiembre, 2026
Esta investigación fue producida en el marco de la AI Accountability Network del Pulitzer Center.
El BPS utiliza modelos predictivos para seleccionar contribuyentes a fiscalizar. ANCAP se apoya en inteligencia artificial para anticipar la demanda de combustibles y preparar decisiones de compra. El Ministerio del Interior anunció un proyecto para analizar movimientos y patrones de conducta asociados a delitos mediante cámaras de videovigilancia, pero dejó vencer el plazo legal sin responder al pedido de información de Amenaza Roboto.
La inteligencia artificial asiste a los funcionarios públicos en sus tareas diarias y puede influir en sus decisiones. Para examinar esa influencia, la ciudadanía necesita conocer qué información recibió el sistema, qué recomendó y cómo utilizó el funcionario esa recomendación. Sin embargo, la información disponible en fuentes públicas de los desarrollos de inteligencia artificial de los organismos públicos no siempre permiten reconstruir ese proceso.
Amenaza Roboto presentó solicitudes de acceso a la información pública a 24 organismos. Les pidió un inventario de sus proyectos de IA en funcionamiento, piloto o evaluación. Para cada uno solicitó nombre, finalidad, tipo de desarrollo, fechas de inicio y finalización si correspondía, unidad responsable, cantidad estimada de personas afectadas y nivel de riesgo. Nueve organismos entregaron listas o remitieron a ellas.
Los nueve organismos que aportaron listas fueron ANCAP, ANDE, ANII, BPS, Banco Central, UTEC y los ministerios de Economía y Finanzas, Desarrollo Social y Ambiente. Sus respuestas permiten identificar en qué tareas del Estado interviene la inteligencia artificial y qué áreas están a cargo.
El Banco Central informó 17 proyectos y aplicaciones; ANCAP detalló nueve proyectos y aplicaciones y reservó otras soluciones; la UTEC identificó cinco proyectos y calificó dos como de riesgo alto. Los inventarios permiten ubicar qué tareas se busca automatizar, qué áreas están a cargo y qué alcance declara cada institución. También dejan constancia de lo que los organismos no informaron.
AGESIC y la Unidad de Acceso a la Información Pública (UAIP) recomendaron en 2024 que los organismos explicaran para qué usan estos sistemas, cómo funcionan y con qué datos trabajan. Su guía de transparencia algorítmica advierte que esa información permite examinar posibles sesgos o injusticias en las decisiones.
La inteligencia artificial asiste a los funcionarios públicos en sus tareas diarias y puede influir en sus decisiones. Para examinar esa influencia, la ciudadanía necesita conocer qué información recibió el sistema, qué recomendó y cómo utilizó el funcionario esa recomendación. Sin embargo, la información disponible en fuentes públicas de los desarrollos de inteligencia artificial de los organismos públicos no siempre permiten reconstruir ese proceso.
Amenaza Roboto presentó solicitudes de acceso a la información pública a 24 organismos. Les pidió un inventario de sus proyectos de IA en funcionamiento, piloto o evaluación. Para cada uno solicitó nombre, finalidad, tipo de desarrollo, fechas de inicio y finalización si correspondía, unidad responsable, cantidad estimada de personas afectadas y nivel de riesgo. Nueve organismos entregaron listas o remitieron a ellas.
Los nueve organismos que aportaron listas fueron ANCAP, ANDE, ANII, BPS, Banco Central, UTEC y los ministerios de Economía y Finanzas, Desarrollo Social y Ambiente. Sus respuestas permiten identificar en qué tareas del Estado interviene la inteligencia artificial y qué áreas están a cargo.
El Banco Central informó 17 proyectos y aplicaciones; ANCAP detalló nueve proyectos y aplicaciones y reservó otras soluciones; la UTEC identificó cinco proyectos y calificó dos como de riesgo alto. Los inventarios permiten ubicar qué tareas se busca automatizar, qué áreas están a cargo y qué alcance declara cada institución. También dejan constancia de lo que los organismos no informaron.
AGESIC y la Unidad de Acceso a la Información Pública (UAIP) recomendaron en 2024 que los organismos explicaran para qué usan estos sistemas, cómo funcionan y con qué datos trabajan. Su guía de transparencia algorítmica advierte que esa información permite examinar posibles sesgos o injusticias en las decisiones.
Anticipar la demanda y planificar
ANCAP proyecta la demanda de gasoil, gasolinas y gas licuado de petróleo con un modelo de redes neuronales. Según su respuesta a Amenaza Roboto, utiliza la demanda anterior, políticas públicas y previsiones de mercado para apoyar decisiones comerciales y de planificación. La iniciativa comenzó en 2021, está a cargo de la Gerencia de Transformación Digital y la Jefatura de Planificación Comercial, y fue clasificada por el organismo como de riesgo alto.
Cuando se le pidió estimar la cantidad de personas afectadas, respondió “el negocio en general”. ANCAP opera la única refinería del país y tiene, con excepciones legales, el monopolio de importación de petróleo y combustibles derivados.
El uso de inteligencia artificial para pronosticar la demanda puede tener consecuencias tanto para las cuentas de ANCAP como para el sector productivo, el transporte y los hogares que dependen de ese suministro.
El modelo de demanda de combustibles que ANCAP incluyó en su inventario también está publicado en el Observatorio de IA de AGESIC. Su ficha detalla algunos factores utilizados en la proyección: la actividad arrocera para el gasoil, el turismo para las gasolinas y el pronóstico meteorológico para el gas licuado de petróleo.
La ficha indica que el sistema ya está en uso y explica que un equipo toma la decisión de compra con el reporte del modelo como insumo. El peso de la herramienta en esas decisiones queda sin precisar tanto en la respuesta a Amenaza Roboto como en la ficha del Observatorio de IA de AGESIC.
Cuando se le pidió estimar la cantidad de personas afectadas, respondió “el negocio en general”. ANCAP opera la única refinería del país y tiene, con excepciones legales, el monopolio de importación de petróleo y combustibles derivados.
El uso de inteligencia artificial para pronosticar la demanda puede tener consecuencias tanto para las cuentas de ANCAP como para el sector productivo, el transporte y los hogares que dependen de ese suministro.
El modelo de demanda de combustibles que ANCAP incluyó en su inventario también está publicado en el Observatorio de IA de AGESIC. Su ficha detalla algunos factores utilizados en la proyección: la actividad arrocera para el gasoil, el turismo para las gasolinas y el pronóstico meteorológico para el gas licuado de petróleo.
La ficha indica que el sistema ya está en uso y explica que un equipo toma la decisión de compra con el reporte del modelo como insumo. El peso de la herramienta en esas decisiones queda sin precisar tanto en la respuesta a Amenaza Roboto como en la ficha del Observatorio de IA de AGESIC.
Más iniciativas del Estado:
| Institución | Aplicación | Responsable | Alcance estimado | Riesgo | Estado |
|---|---|---|---|---|---|
| Evaluar apoyos e inversiones | |||||
| ANDE | Asistencia de IA al comité que evalúa postulaciones al programa Semilla | No informado | No informado | No informado | En definición1 |
| MEF | Chatbot para control de elegibilidad de inversiones y consultas normativas internas | COMAP | No informado | No informado | No informado2 |
| Revisar documentos y expedientes | |||||
| UTEC | Revisión de facturas de viáticos y carga de datos en el sistema de gestión | No informado | 500 personas | No informado | No informado |
| ANII | Revisión de facturas de rendiciones (producto mínimo viable) | Ejecutivo responsable decide aprobación/rechazo | No informado | Bajo | Producto mínimo viable3 |
| ANII | Validador de documentos adjuntos a postulaciones (nueva versión) | No informado | No informado | No informado | En desarrollo4 |
| MEF | Control Documental Ventanilla Única con IA | COMAP | No informado | No informado | No informado |
| ANCAP | Asistente de clasificación de información (pública/reservada/confidencial) y borradores de resoluciones de Directorio | Secretaría General y Transformación Digital | 1.500 personas | Mínimo | Proyecto de implementación5 |
| BSE | Reconocimiento de imágenes de documentos (sistema basado en WATSON) | No informado6 | No informado | No informado | Finalizado y en producción6 |
1 Para el piloto, ANDE prevé validación humana de todas las respuestas y uso de datos anonimizados o simulados. Es uno de los cuatro proyectos que informó la agencia.
2 El MEF informó fechas del proyecto y unidad responsable, pero no precisó alcance ni riesgo.
3 Forma parte del inventario de nueve aplicaciones que entregó la ANII, que también incluye herramientas en uso, en desarrollo y discontinuadas.
4 Reemplaza a un validador anterior que la ANII declaró discontinuado; ese validador podía bloquear una solicitud hasta que se corrigiera un error.
5 Hubo un piloto previo que alcanzó a dos personas de Secretaría General y terminó en octubre de 2025.
6 Según su ficha en el Observatorio de IA de AGESIC (no de una respuesta directa al pedido de acceso, que el BSE denegó); funciona con proceso automático y sin intervención humana en la decisión final de esa tarea documental.
Fiscalizar y supervisar
El BPS utiliza modelos predictivos para orientar la selección de contribuyentes a fiscalizar. Su Plan de Fiscalización 2025, publicado en la web del organismo, describe la selección de casos con indicios de evasión y prevé controles de aportes rurales apoyados en estimaciones basadas en imágenes satelitales, además de la selección de obras para tasación.
El BPS informó a Amenaza Roboto que utiliza modelos predictivos en “diversos procesos de negocio” y los declaró en producción. Esto quiere decir, en uso. Pero no identificó cuáles ni explicó sus funciones. Reservó los datos adicionales solicitados, como las fechas de inicio, el alcance y el riesgo, por motivos de ciberseguridad.
La contestación contrasta también con la política de seguridad para IA que el propio BPS adjuntó: exige transparencia ante la ciudadanía sobre las decisiones automatizadas y asigna a un grupo interno la evaluación de riesgos. Aunque publica usos concretos en su plan de fiscalización, ante el pedido de acceso ofreció una descripción genérica y alegó ciberseguridad para reservar los datos adicionales, sin explicar qué riesgo supondría divulgar cada uno.
El BPS informó a Amenaza Roboto que utiliza modelos predictivos en “diversos procesos de negocio” y los declaró en producción. Esto quiere decir, en uso. Pero no identificó cuáles ni explicó sus funciones. Reservó los datos adicionales solicitados, como las fechas de inicio, el alcance y el riesgo, por motivos de ciberseguridad.
La contestación contrasta también con la política de seguridad para IA que el propio BPS adjuntó: exige transparencia ante la ciudadanía sobre las decisiones automatizadas y asigna a un grupo interno la evaluación de riesgos. Aunque publica usos concretos en su plan de fiscalización, ante el pedido de acceso ofreció una descripción genérica y alegó ciberseguridad para reservar los datos adicionales, sin explicar qué riesgo supondría divulgar cada uno.
Otras instituciones que fiscalizan usando IA:
| Institución | Aplicación | Responsable | Alcance estimado | Riesgo | Estado |
|---|---|---|---|---|---|
| BCU | Consulta y resumen de actas de entidades supervisadas | Superintendencia de Servicios Financieros | 100 personas | Medio | No informado1 |
| BCU | Asistencia al proceso de autorizaciones | Superintendencia de Servicios Financieros | 50 personas | Medio | No informado1 |
| BCU | Informes que comparan contratos con la normativa (tercerizaciones) | Superintendencia de Servicios Financieros | 50 personas | Medio | No informado1 |
| BCU | Aranda Virtual Agent | GG-TI, según identificación del BCU | 600 personas | Medio | Sin iniciar |
| Ministerio de Ambiente | Fortalecimiento de las capacidades de fiscalización | DINACEA/ACDA2 | 20 personas2 | Bajo2 | Proyecto con Superset; incorporación de un asistente prevista, a evaluar2 |
1 El BCU informó fechas de inicio, pero no un estado individual para estos tres proyectos. Esas fechas no permiten acreditar que estén en producción.
2 En Ambiente, el responsable, el alcance y el riesgo corresponden al proyecto completo, no a una evaluación independiente del futuro asistente. El estado refleja la respuesta de mayo de 2026.
Las cantidades son las declaradas por los organismos; no deben sumarse como personas únicas.
Estos usos pueden implicar el tratamiento de datos personales de las personas fiscalizadas o supervisadas. Matías Jackson, abogado especializado en sistemas de información y asesor jurídico de esta investigación, advirtió que, en esos casos, los organismos deben aplicar las garantías previstas en la Ley Nº 18.331.“
La Ley prevé expresamente el derecho de las personas a no quedar sometidas a decisiones con efectos jurídicos que las afecten significativamente y se basen en el tratamiento automatizado de datos para evaluar aspectos personales”, señaló Jackson. En el uso de IA por parte del Estado, agregó, esto implica poder impugnar actos administrativos fundados únicamente en esas valoraciones y acceder a información sobre los criterios y el programa utilizados para decidir.
La Ley prevé expresamente el derecho de las personas a no quedar sometidas a decisiones con efectos jurídicos que las afecten significativamente y se basen en el tratamiento automatizado de datos para evaluar aspectos personales”, señaló Jackson. En el uso de IA por parte del Estado, agregó, esto implica poder impugnar actos administrativos fundados únicamente en esas valoraciones y acceder a información sobre los criterios y el programa utilizados para decidir.
Vigilar e identificar
El Ministerio de Transporte y Obras Públicas respondió parcialmente al pedido de Amenaza Roboto y no compartió el inventario con los campos solicitados. Según el Observatorio de IA de AGESIC, el MTOP reconoce rostros para controlar el acceso a su sede central y habilitar vehículos oficiales a sus conductores. También reconoce matrículas. El sistema reporta eventos y una persona determina el procedimiento a seguir. Abarca a los equipos de trabajo y a quienes ingresan a los edificios sede.
Por su parte, el Ministerio del Interior dejó vencer el plazo previsto por la Ley de Acceso a la Información Pública y no respondió al pedido de Amenaza Roboto. De acuerdo con Jackson, en esos casos opera el llamado “silencio positivo”: vencido el plazo, el organismo debe entregar la información.
En la práctica, sin embargo, esa consecuencia rara vez se concreta sin intervención judicial. “Este instituto rara vez se materializa en una entrega”, señaló Jackson. Los solicitantes suelen recurrir a la Justicia, donde, agregó, los jueces han entendido que la entrega no es automática y que corresponde analizar cada caso.
El Ministerio del Interior tampoco tiene desarrollos publicados en el Observatorio de IA de AGESIC, según la consulta realizada el 8 de septiembre de 2026. Sus propias publicaciones, sin embargo, describen herramientas capaces de identificar personas, seguir vehículos, analizar conductas y orientar intervenciones policiales. Son usos especialmente sensibles por sus posibles efectos sobre la privacidad, la libertad de circulación y el trato que una persona recibe de la Policía.
Amenaza Roboto reconstruyó esos usos y proyectos de IA y reconocimiento automatizado a partir de comunicados, memorias de gestión y una compra estatal. Las fuentes permiten conocer parte de la actividad del ministerio, pero no el conjunto ni aspectos que el pedido buscaba precisar, como los responsables, las fechas, la cantidad de personas alcanzadas y el riesgo asignado a cada aplicación. El estado consignado para cada caso corresponde a lo informado por las fuentes citadas.
Por su parte, el Ministerio del Interior dejó vencer el plazo previsto por la Ley de Acceso a la Información Pública y no respondió al pedido de Amenaza Roboto. De acuerdo con Jackson, en esos casos opera el llamado “silencio positivo”: vencido el plazo, el organismo debe entregar la información.
En la práctica, sin embargo, esa consecuencia rara vez se concreta sin intervención judicial. “Este instituto rara vez se materializa en una entrega”, señaló Jackson. Los solicitantes suelen recurrir a la Justicia, donde, agregó, los jueces han entendido que la entrega no es automática y que corresponde analizar cada caso.
El Ministerio del Interior tampoco tiene desarrollos publicados en el Observatorio de IA de AGESIC, según la consulta realizada el 8 de septiembre de 2026. Sus propias publicaciones, sin embargo, describen herramientas capaces de identificar personas, seguir vehículos, analizar conductas y orientar intervenciones policiales. Son usos especialmente sensibles por sus posibles efectos sobre la privacidad, la libertad de circulación y el trato que una persona recibe de la Policía.
Amenaza Roboto reconstruyó esos usos y proyectos de IA y reconocimiento automatizado a partir de comunicados, memorias de gestión y una compra estatal. Las fuentes permiten conocer parte de la actividad del ministerio, pero no el conjunto ni aspectos que el pedido buscaba precisar, como los responsables, las fechas, la cantidad de personas alcanzadas y el riesgo asignado a cada aplicación. El estado consignado para cada caso corresponde a lo informado por las fuentes citadas.
| Uso o proyecto | Qué publicó el organismo |
|---|---|
| Analítica de conductas en cámaras | Software para reconocer movimientos y patrones que el ministerio asocia a delitos. Presentado en septiembre de 2024, con despliegue inicial previsto en 2.000 cámaras. Fuente oficial. |
| Detección de personas en situación de calle | En junio de 2025 informó que ya utilizaba IA para detectar permanencias prolongadas y personas que se acuestan en la vía pública. Los operadores derivan las alertas a policías, que evalúan la situación y coordinan asistencia. Fuente oficial. |
| Matrículas, vehículos y rostros en rutas y accesos | SAIT permite buscar vehículos por sus características y alertar sobre posibles matrículas clonadas. En abril de 2026 el ministerio describió pórticos en instalación y pilotos en peajes con lectura de matrículas y reconocimiento facial. Fuente oficial. |
| Plataforma de identificación facial | La compra de una plataforma y su mantenimiento fue adjudicada en febrero de 2020. La adjudicación acredita la adquisición; el alcance actual de su uso sigue pendiente de respuesta. Fuente oficial. |
| Reconocimiento facial en espectáculos deportivos | La memoria de gestión 2024 informa que Seguridad en el Deporte utiliza dispositivos móviles con reconocimiento facial para controlar accesos. Fuente oficial. |
| Biometría en el control migratorio | Presidencia informó en octubre de 2018 la incorporación de biometría facial en el recorrido de embarque de Carrasco, desde Migraciones hasta el avión. Participan actores públicos y privados. Fuente oficial. |
| Control biométrico del arresto domiciliario | En junio de 2024 presentó una aplicación con verificación facial, reconocimiento de voz y ubicación por GPS. Ante controles sin respuesta, prevé avisos al centro de monitoreo y eventual envío de móviles al domicilio. Fuente oficial. |
| Identificación civil mediante rostros y huellas | En junio de 2026 la Dirección Nacional de Identificación Civil informó que evaluaba sistemas biométricos ABIS y una versión de AFIS para modernizar la identificación de personas. Fuente oficial. |
| ShotSpotter | El ministerio lo describe como IA acústica para detectar disparos y enviar alertas al Centro de Comando Unificado. En febrero de 2026 informó que funciona en Uruguay desde 2023. Fuente oficial. |
| Clasificación y prioridad de llamadas al 911 | En julio de 2026 anunció IA para clasificar llamadas y priorizar las que requieren intervención inmediata. La publicación describe lo que la herramienta permitirá hacer. Fuente oficial. |
| Evaluación de riesgo para víctimas | La misma publicación de julio de 2026 describe un proyecto que combinará IA, alertas y evaluaciones para identificar situaciones de vulnerabilidad y peligro de vida. Fuente oficial. |
| Detección de incendios | La memoria de gestión 2024 describe un sistema de Bomberos que reconoce columnas de humo en imágenes y genera alertas de ubicación. Lo reportó operativo con siete cámaras. Fuente oficial. |
| Bloqueo selectivo de celulares en cárceles | En noviembre de 2024 presentó un sistema con IA para analizar patrones de uso y bloquear dispositivos considerados ilegales. Anunció una implementación progresiva a partir de un piloto. Fuente oficial. |
El pedido buscaba precisar la finalidad, los responsables, las fechas, la cantidad de personas alcanzadas y el riesgo asignado a cada aplicación. El ministerio no entregó esos datos. Las publicaciones permiten reconstruir parte de su actividad; falta el inventario que permita conocer el conjunto y examinar cómo se utilizan estas herramientas.
La falta de transparencia no es solo un problema de forma. Carolina Aguerre, especialista en gobernanza de tecnologías, profesora asociada de la Universidad Católica e investigadora afiliada al CETYS de la Universidad de San Andrés, advierte que el uso de IA sin información accesible sobre cómo se implementa “puede erosionar la confianza ciudadana en las instituciones públicas”.
Enseñar y evaluar
La UTEC prueba TutorIA para acompañar a estudiantes de Física I y desarrolla un asistente para recomendar tecnologías de enseñanza, todavía en evaluación. Clasificó ambos proyectos como de riesgo alto en el inventario de cinco iniciativas que entregó a Amenaza Roboto.
Para TutorIA, la UTEC estimó un alcance de unas 100 personas e identificó a la Licenciatura en Análisis Alimentario y al Centro de Transformación Digital como responsables. Para el asistente de tecnologías educativas informó también unas 100 personas y señaló al Centro de Transformación Digital.
Ceibal respondió al pedido de inventario con enlaces a su página de proyectos y al relevamiento de AGESIC. Esas publicaciones permiten conocer aplicaciones que intervienen en distintas tareas educativas.
Ceibal genera sugerencias de devolución sobre trabajos mediante un servicio de tutorías virtuales en CREA, dirigido a cursos para docentes, estudiantes de magisterio y equipos de dirección. La persona tutora debe aprobarlas o modificarlas. El servicio también incluye un chatbot con el que quienes cursan interactúan directamente, según la publicación del Observatorio de IA de AGESIC.
Ceibal también incorporó PowerBuddy a CREA para ayudar a preparar clases. ANEP anunció su disponibilidad en junio de 2025. A partir de las instrucciones del docente, propone actividades y contenidos que este debe revisar, adaptar y validar.
Ceibal busca además automatizar parte de la evaluación oral de su programa de inglés. La ficha publicada en el Observatorio, con información reportada en marzo de 2024, describe un proyecto en curso, desarrollado con la Facultad de Ingeniería de la Universidad de la República, que utiliza audios y conserva intervención humana en la decisión final.
Para TutorIA, la UTEC estimó un alcance de unas 100 personas e identificó a la Licenciatura en Análisis Alimentario y al Centro de Transformación Digital como responsables. Para el asistente de tecnologías educativas informó también unas 100 personas y señaló al Centro de Transformación Digital.
Ceibal respondió al pedido de inventario con enlaces a su página de proyectos y al relevamiento de AGESIC. Esas publicaciones permiten conocer aplicaciones que intervienen en distintas tareas educativas.
Ceibal genera sugerencias de devolución sobre trabajos mediante un servicio de tutorías virtuales en CREA, dirigido a cursos para docentes, estudiantes de magisterio y equipos de dirección. La persona tutora debe aprobarlas o modificarlas. El servicio también incluye un chatbot con el que quienes cursan interactúan directamente, según la publicación del Observatorio de IA de AGESIC.
Ceibal también incorporó PowerBuddy a CREA para ayudar a preparar clases. ANEP anunció su disponibilidad en junio de 2025. A partir de las instrucciones del docente, propone actividades y contenidos que este debe revisar, adaptar y validar.
Ceibal busca además automatizar parte de la evaluación oral de su programa de inglés. La ficha publicada en el Observatorio, con información reportada en marzo de 2024, describe un proyecto en curso, desarrollado con la Facultad de Ingeniería de la Universidad de la República, que utiliza audios y conserva intervención humana en la decisión final.
Riesgo alto, medio o mínimo según quién responde
Las calificaciones de riesgo que se comparan aquí provienen de las respuestas al pedido de Amenaza Roboto. ANCAP clasificó como de riesgo alto el modelo de demanda de combustibles y como mínimo el asistente previsto para clasificar expedientes. La UTEC consideró de riesgo alto sus dos proyectos educativos. El Banco Central usó categorías de riesgo bajo y medio en su inventario.
Saber qué herramienta usa un organismo es apenas el comienzo del control ciudadano. Carolina Aguerre advierte que también deben examinarse "las condiciones de uso e implementación de dicho sistema" y los riesgos que puede representar para las obligaciones del Estado y para la ciudadanía.
Los organismos no acreditaron una metodología común de evaluación. Las etiquetas expresan la calificación que cada uno asignó a sus proyectos; no permiten ordenar el conjunto según su riesgo.
La guía de AGESIC y UAIP recomienda documentar de dónde salen los datos, quiénes participan en el desarrollo y a qué público afecta el sistema. Pide precisar cuánto se automatiza y qué intervención conserva una persona. También propone guardar registros de las decisiones y detallar las auditorías, los impactos y la gestión de riesgos, con especial atención a los derechos humanos.
Hay respuestas que ni siquiera permiten establecer cuántas personas están alcanzadas. Algunas cuentan usuarios internos; otras, personas o unidades organizativas. Tampoco esas cifras pueden sumarse para obtener un total de ciudadanos afectados.
Saber qué herramienta usa un organismo es apenas el comienzo del control ciudadano. Carolina Aguerre advierte que también deben examinarse "las condiciones de uso e implementación de dicho sistema" y los riesgos que puede representar para las obligaciones del Estado y para la ciudadanía.
Los organismos no acreditaron una metodología común de evaluación. Las etiquetas expresan la calificación que cada uno asignó a sus proyectos; no permiten ordenar el conjunto según su riesgo.
La guía de AGESIC y UAIP recomienda documentar de dónde salen los datos, quiénes participan en el desarrollo y a qué público afecta el sistema. Pide precisar cuánto se automatiza y qué intervención conserva una persona. También propone guardar registros de las decisiones y detallar las auditorías, los impactos y la gestión de riesgos, con especial atención a los derechos humanos.
Hay respuestas que ni siquiera permiten establecer cuántas personas están alcanzadas. Algunas cuentan usuarios internos; otras, personas o unidades organizativas. Tampoco esas cifras pueden sumarse para obtener un total de ciudadanos afectados.
Los que no respondieron
El Ministerio del Interior fue el único de los 24 organismos consultados que no respondió la solicitud de Amenaza Roboto ni pidió una prórroga dentro del plazo previsto.
Otros cuatro organismos respondieron, pero denegaron el acceso al inventario solicitado. El BSE y ANTEL rechazaron entregarlo. UTE sostuvo que atender el pedido exigía producir información en un formato del que no disponía y citó además una resolución que restringe el acceso a determinada información técnica.
El abogado Matías Jackson cuestionó la justificación vinculada al formato. El artículo 14 de la Ley de Acceso exime a los organismos de crear información que no tengan, pero, según explicó, de la respuesta de UTE no surge si esa información no existía o simplemente no estaba disponible en el formato solicitado. “Un cambio de formato no implica, por sí solo, producir información nueva”, señaló. Si ese era el único impedimento, agregó, el organismo podía entregar la información en el formato en que la tuviera disponible.
El Ministerio de Defensa, por su parte, respondió que la información sobre planes y proyectos de incorporación y uso de inteligencia artificial en actividades de defensa estaba reservada.
También hubo restricciones parciales. ANCAP detalló nueve proyectos y aplicaciones y señaló que tenía otras soluciones reservadas, sin indicar cuántas.
Para responder a estos pedidos, la guía de AGESIC y UAIP indica que las excepciones deben analizarse caso a caso, sin clasificaciones genéricas. Cuando solo una parte de la información sea reservada o confidencial, recuerda que debe entregarse una versión pública con aquello que sí pueda divulgarse.
Jackson señaló que ese criterio se corresponde con la Ley de Acceso: las excepciones deben interpretarse de manera estricta y limitarse a lo efectivamente reservado, confidencial o secreto. También destacó el principio de divisibilidad: “si parte de la información es pública y otra no, debe entregarse la primera y reservar únicamente la segunda”.
La guía da un ejemplo: un organismo puede describir las características de los datos y del código propietario que utiliza sin revelar datos personales ni el código fuente. Esa descripción debe permitir comprender cómo se usa la herramienta y qué efectos tiene.
Otros cuatro organismos respondieron, pero denegaron el acceso al inventario solicitado. El BSE y ANTEL rechazaron entregarlo. UTE sostuvo que atender el pedido exigía producir información en un formato del que no disponía y citó además una resolución que restringe el acceso a determinada información técnica.
El abogado Matías Jackson cuestionó la justificación vinculada al formato. El artículo 14 de la Ley de Acceso exime a los organismos de crear información que no tengan, pero, según explicó, de la respuesta de UTE no surge si esa información no existía o simplemente no estaba disponible en el formato solicitado. “Un cambio de formato no implica, por sí solo, producir información nueva”, señaló. Si ese era el único impedimento, agregó, el organismo podía entregar la información en el formato en que la tuviera disponible.
El Ministerio de Defensa, por su parte, respondió que la información sobre planes y proyectos de incorporación y uso de inteligencia artificial en actividades de defensa estaba reservada.
También hubo restricciones parciales. ANCAP detalló nueve proyectos y aplicaciones y señaló que tenía otras soluciones reservadas, sin indicar cuántas.
Para responder a estos pedidos, la guía de AGESIC y UAIP indica que las excepciones deben analizarse caso a caso, sin clasificaciones genéricas. Cuando solo una parte de la información sea reservada o confidencial, recuerda que debe entregarse una versión pública con aquello que sí pueda divulgarse.
Jackson señaló que ese criterio se corresponde con la Ley de Acceso: las excepciones deben interpretarse de manera estricta y limitarse a lo efectivamente reservado, confidencial o secreto. También destacó el principio de divisibilidad: “si parte de la información es pública y otra no, debe entregarse la primera y reservar únicamente la segunda”.
La guía da un ejemplo: un organismo puede describir las características de los datos y del código propietario que utiliza sin revelar datos personales ni el código fuente. Esa descripción debe permitir comprender cómo se usa la herramienta y qué efectos tiene.
Los que no respondieron
La información obtenida por Amenaza Roboto mediante solicitudes de acceso no coincide con la que los organismos publican en el Observatorio de Inteligencia Artificial en el Estado. La comparación, sin embargo, tiene un límite: la última actualización publicada del Observatorio corresponde a 2025, mientras que las respuestas recibidas por Amenaza Roboto reflejan información entregada en 2026.
En respuesta a esos pedidos, nueve organismos informaron 52 proyectos y aplicaciones. Al 7 de septiembre de 2026, el Observatorio contenía 28 fichas dentro del conjunto relevado; 21 correspondían a las 24 instituciones consultadas por Amenaza Roboto. La diferencia no implica necesariamente que los proyectos identificados en las respuestas debieran estar ya publicados allí, pero muestra que las solicitudes de acceso permitieron reconstruir un panorama más reciente y detallado.
El Banco Central muestra con claridad esa diferencia. En el Observatorio tiene una ficha general sobre IA en Servicios Institucionales. En su respuesta a Amenaza Roboto, en cambio, enumeró 17 proyectos y aplicaciones que no pueden identificarse por separado en esa publicación. Algunos podrían formar parte de la iniciativa descrita en la ficha, pero la información disponible no permite establecer cuáles ni determinar si otros surgieron después de la última actualización del Observatorio.
También hay organismos que respondieron a Amenaza Roboto pero no tenían fichas entre las consultadas en el Observatorio. Es el caso de la UTEC. Dado que el registro público no se actualiza desde 2025, esa ausencia por sí sola no permite concluir que sus iniciativas nunca hayan sido reportadas o que debieran figurar allí en la actualidad.
La diferencia aparece también entre organismos que denegaron el acceso. El BSE no entregó el inventario a Amenaza Roboto, aunque tenía cuatro fichas publicadas en el Observatorio. ANTEL también denegó el pedido, pero el Observatorio contiene una descripción de aplicaciones para procesos internos que incluye detección de fraude. En estos casos, la publicación previa aporta información que las respuestas a las solicitudes no permitieron obtener.
La guía de AGESIC y UAIP propone que los organismos reporten y actualicen sus casos, incluidos los que están en desarrollo. También recomienda que publiquen en sus propios sitios para qué sirven, qué tecnología usan, dónde se aplican y a quiénes alcanzan, de modo que cualquier persona pueda informarse sin presentar una solicitud.
La práctica queda lejos de ese estándar. La información sobre los sistemas de inteligencia artificial del Estado está dispersa entre respuestas a pedidos de acceso, publicaciones parciales y registros que no se actualizan al mismo ritmo que las iniciativas.
Para saber qué sistemas usa el Estado, dónde se aplican y con qué alcance, todavía es necesario reconstruir el panorama pieza por pieza. No existe hoy una fuente pública que permita conocer, de forma completa y actualizada, cómo el Estado uruguayo está incorporando inteligencia artificial.
En respuesta a esos pedidos, nueve organismos informaron 52 proyectos y aplicaciones. Al 7 de septiembre de 2026, el Observatorio contenía 28 fichas dentro del conjunto relevado; 21 correspondían a las 24 instituciones consultadas por Amenaza Roboto. La diferencia no implica necesariamente que los proyectos identificados en las respuestas debieran estar ya publicados allí, pero muestra que las solicitudes de acceso permitieron reconstruir un panorama más reciente y detallado.
El Banco Central muestra con claridad esa diferencia. En el Observatorio tiene una ficha general sobre IA en Servicios Institucionales. En su respuesta a Amenaza Roboto, en cambio, enumeró 17 proyectos y aplicaciones que no pueden identificarse por separado en esa publicación. Algunos podrían formar parte de la iniciativa descrita en la ficha, pero la información disponible no permite establecer cuáles ni determinar si otros surgieron después de la última actualización del Observatorio.
También hay organismos que respondieron a Amenaza Roboto pero no tenían fichas entre las consultadas en el Observatorio. Es el caso de la UTEC. Dado que el registro público no se actualiza desde 2025, esa ausencia por sí sola no permite concluir que sus iniciativas nunca hayan sido reportadas o que debieran figurar allí en la actualidad.
La diferencia aparece también entre organismos que denegaron el acceso. El BSE no entregó el inventario a Amenaza Roboto, aunque tenía cuatro fichas publicadas en el Observatorio. ANTEL también denegó el pedido, pero el Observatorio contiene una descripción de aplicaciones para procesos internos que incluye detección de fraude. En estos casos, la publicación previa aporta información que las respuestas a las solicitudes no permitieron obtener.
La guía de AGESIC y UAIP propone que los organismos reporten y actualicen sus casos, incluidos los que están en desarrollo. También recomienda que publiquen en sus propios sitios para qué sirven, qué tecnología usan, dónde se aplican y a quiénes alcanzan, de modo que cualquier persona pueda informarse sin presentar una solicitud.
La práctica queda lejos de ese estándar. La información sobre los sistemas de inteligencia artificial del Estado está dispersa entre respuestas a pedidos de acceso, publicaciones parciales y registros que no se actualizan al mismo ritmo que las iniciativas.
Para saber qué sistemas usa el Estado, dónde se aplican y con qué alcance, todavía es necesario reconstruir el panorama pieza por pieza. No existe hoy una fuente pública que permita conocer, de forma completa y actualizada, cómo el Estado uruguayo está incorporando inteligencia artificial.
Para más detalles sobre esta investigación consultar el repositorio de Amenaza Roboto en GitHub. Allí se encuentra la metodología y el respaldo documental del artículo.
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