El Ministerio de Capital Humano presentó el "Gemelo Digital Social", una plataforma basada en inteligencia artificial diseñada para proyectar el efecto de medidas públicas antes de su implementación dentro de distintos sectores sociales.
Impulsada por la ministra Sandra Pettovello, la iniciativa fue desarrollada para procesar grandes cantidades de información social y fortalecer decisiones estatales mediante simulaciones, proyecciones y análisis de escenarios posibles futuros.
La propuesta también introduce una modificación en la lógica administrativa tradicional al reemplazar respuestas posteriores por un esquema de Estado predictivo, orientado a detectar riesgos y actuar anticipadamente frente a determinadas situaciones.
La herramienta incorporará datos provenientes de áreas estatales vinculadas con empleo, educación, niñez y registros provinciales para construir representaciones digitales relacionadas con sectores alcanzados por diferentes programas sociales oficiales.
Con esa información procesada, el sistema podrá desarrollar simulaciones y estimar posibles resultados derivados de determinadas medidas antes de que las mismas entren efectivamente en funcionamiento.
De acuerdo con fuentes oficiales, el esquema operará mediante cuatro dimensiones centrales:
Desde el Gobierno consideran que estas capacidades permitirán asignar recursos con mayor precisión y elevar la eficiencia estatal mediante intervenciones dirigidas hacia necesidades específicas de distintos sectores sociales.
La administración encabezada por Javier Milei pretende instalar un modelo de gestión apoyado sobre automatización y análisis predictivo, utilizando herramientas destinadas a reducir costos y mejorar la focalización de asistencia pública.
Desde Capital Humano explicaron: "Un gemelo digital es una representación virtual y dinámica de un sistema real que permite observar, analizar, simular y anticipar comportamientos futuros a partir de grandes volúmenes de datos".
Hasta ahora, estas tecnologías encontraban aplicaciones principalmente en áreas asociadas con infraestructura, transporte o urbanismo inteligente, especialmente en experiencias desarrolladas dentro de Singapur y Reino Unido.
Según la visión oficial, Argentina podría convertirse en uno de los primeros países que aplicará este enfoque específicamente dentro de iniciativas vinculadas con desarrollo social y políticas públicas.
El proyecto funcionará mediante integración de registros administrativos y bases estatales provenientes de múltiples organismos, permitiendo construir perfiles estadísticos y detectar tendencias sociales mediante análisis automatizados de información.
Pese a encontrarse todavía en una etapa técnica preliminar, el desarrollo prevé cruzar información de diversas fuentes para identificar patrones relacionados con comportamientos y dinámicas observadas dentro de grupos poblacionales específicos.
La utilización intensiva de datos también genera interrogantes vinculados con privacidad, monitoreo y límites asociados al procesamiento automatizado de información personal administrada por organismos públicos estatales.
Especialistas remarcan la necesidad de establecer mecanismos transparentes, auditorías públicas y esquemas sólidos de protección de datos para evitar sesgos y posibles usos indebidos futuros.
La iniciativa se incorpora a una tendencia internacional donde distintos gobiernos aplican inteligencia artificial para detectar fraudes, administrar servicios públicos y proyectar necesidades sociales mediante herramientas automatizadas específicas.
Dentro del caso argentino, el Ejecutivo pretende posicionar al país como referente regional en procesos asociados con digitalización estatal y modernización de políticas públicas implementadas por organismos nacionales.
Desde la cartera encabezada por Pettovello afirmaron: "Por primera vez, la lógica del gemelo digital deja de estar asociada únicamente a las ciudades inteligentes y comienza a aplicarse al desarrollo social y humano".
La propuesta busca ampliar el alcance de herramientas tecnológicas aplicadas a gestión pública mediante procesos apoyados sobre inteligencia artificial, análisis masivo de información y modelos predictivos.