En un contexto en el que la inteligencia artificial avanza y comienza a influir en la toma de decisiones públicas, surge una pregunta clave: ¿puede la IA actuar como un regulador racional?. Esta es la reflexión que desarrolla Oscar Sumar, vicerrector académico de la Universidad Científica del Sur, en un artículo recientemente publicado en el diario económico Gestión.
El concepto de “regulador racional” no se limita a alinear medios y fines, sino que implica también garantizar que las decisiones estén orientadas al interés público y a la reducción de costos sociales. Sumar recuerda que, según teorías como las de Stigler, la regulación muchas veces responde a los intereses de grupos específicos y no necesariamente al bienestar colectivo. Por ello, una intervención estatal debería cumplir tres condiciones:
- Detectar una falla de mercado o una situación moralmente inaceptable que justifique la intervención.
- Asegurar que el mercado no puede resolverla por sí mismo.
- Demostrar que la intervención estatal generará beneficios netos, superando los costos asociados.
Un experimento con tres inteligencias artificiales
Para poner a prueba la hipótesis de si la IA puede acercarse a este ideal, Sumar diseñó un experimento con tres de los modelos más reconocidos actualmente: ChatGPT, Claude y Gemini. A cada uno se le plantearon preguntas sobre regulaciones recientes en el Perú, en particular:
- El cobro por equipaje y asientos diferenciados en aerolíneas.
- La exigencia de grado de maestría para docentes universitarios.
- El cobro de plusvalía por obras públicas que aumentan el valor de terrenos privados.
Además, se formularon repreguntas para profundizar en sus razonamientos y observar si la respuesta cambiaba con más información o con una reformulación del prompt.
El análisis de las respuestas reveló patrones interesantes:
- ChatGPT fue más crítico en las respuestas iniciales, mostrando una postura menos intervencionista y más exigente con la justificación de las regulaciones. Sin embargo, en algunos casos modificó su posición tras las repreguntas, lo que evidencia su sensibilidad al contexto y la manera en que se formulan las consultas.
- Claude y Gemini, en cambio, tendieron desde el inicio a validar las regulaciones planteadas, lo que podría interpretarse como una mayor alineación con el consenso normativo predominante.
- El ejercicio también confirmó que la formulación del prompt es determinante: pequeños cambios en la redacción de la pregunta pueden conducir a respuestas distintas, lo que subraya la necesidad de rigor metodológico al usar IA en evaluaciones regulatorias.
La legitimidad de una IA que actúe como regulador no depende solo de cuán preciso sea su resultado, sino de su capacidad para explicar, de forma clara y simple, por qué propone cierta regulación y de contar con mecanismos de revisión humana. En la literatura de gobernanza algorítmica se observa que, cuando se acompañan las recomendaciones con explicaciones comprensibles y un canal de supervisión humana, la confianza pública y la aceptación de las políticas aumentan notablemente, incluso en entornos con resistencia inicial a la tecnología.
Para Sumar, los resultados demuestran que la IA no es simplemente un reflejo de la voluntad legislativa, sino que puede ofrecer perspectivas alternativas y menos intervencionistas, actuando como un contrapeso analítico que ayude a detectar sesgos o insuficiencias en el diseño normativo.
Esta capacidad abre una oportunidad inédita: si se utiliza con responsabilidad y transparencia, la IA podría democratizar el escrutinio regulatorio, fortaleciendo el control ciudadano y reduciendo la influencia de grupos de interés sobre las políticas públicas.
En este sentido, el artículo no solo plantea un debate técnico, sino que también conecta directamente con los objetivos de la iniciativa Tech & Law de nuestra universidad, que busca explorar cómo la tecnología puede contribuir a un marco normativo más eficiente, justo y orientado al interés común.