Caso de éxito Lanbide

Descubre cómo Lanbide lidera la gobernanza de la IA en el sector público

Necesidades identificadas

Lanbide, el Servicio Vasco de Empleo, se ha fijado como objetivo garantizar un uso transparente, ético y seguro de la Inteligencia Artificial (IA) en sus procesos de negocio y en la toma de decisiones. En un contexto de creciente regulación y con una ciudadanía cada vez más exigente en términos de confianza digital, la organización requería un enfoque integral que asegurara el cumplimiento normativo y consolidara la credibilidad en el uso de la IA en el sector público.

Para lograrlo, Lanbide debía superar varios desafíos clave:

Cumplimiento normativo y alineación estratégica: Adaptarse al Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE (AI Act) y a la Estrategia de Gobernanza de los Datos de la Comunidad Autónoma de Euskadi (CAE), garantizando un marco de actuación acorde a las regulaciones europeas y autonómicas.
Gestión y mitigación de riesgos algorítmicos: Implementar mecanismos efectivos para identificar, evaluar y mitigar los riesgos asociados al uso de modelos de IA, asegurando su fiabilidad y minimizando sesgos indeseados.
Transparencia y rendición de cuentas: Desarrollar un inventario gobernado de los algoritmos utilizados tanto en la Administración como en entidades privadas que prestan servicios públicos, permitiendo supervisión, auditoría y trazabilidad.
Ética y derechos fundamentales: Integrar el uso de la IA dentro de un marco ético que garantice la seguridad, el respeto a los derechos fundamentales y la no discriminación, evitando impactos adversos en la sociedad.

En este contexto, Lanbide identificó la necesidad de contar con una plataforma especializada en gobierno del dato e IA que le permitiera registrar, gestionar y gobernar de manera eficiente sus modelos algorítmicos. La meta era asegurar un uso responsable de la tecnología, optimizar los procesos operativos y consolidar una gobernanza que alineara el uso de IA con los principios de transparencia y control.

Antes de ampliar su alcance hacia la inteligencia artificial, Lanbide ya había desarrollado una sólida base en la gobernanza del dato, implementada en Anjana Data Platform, con las siguientes capacidades clave:

Modelo operativo basado en roles y permisos: Definición clara de responsabilidades mediante flujos de validación alineados con matrices RACI y la filosofía DAMA-DMBOK2, asegurando la custodia y trazabilidad de los activos de datos e información.
Catálogo de activos de datos e información: Inventario estructurado que abarca datasets, reportes, indicadores, dimensiones, reglas de negocio y calidad, proporcionando un marco ordenado para la gestión y gobernanza de los metadatos.
Glosario de negocio unificado: Un lenguaje común dentro de la organización que facilita la comprensión, interpretación y uso de los datos en diferentes áreas de la entidad.
Trazabilidad y linaje de datos: Mecanismos para conocer el recorrido de los datos desde su origen hasta su consumo final, garantizando transparencia, auditabilidad y confianza en la información utilizada.

Todas estas capacidades, ya operativas en Anjana Data Platform, han proporcionado a Lanbide una base madura para evolucionar hacia el gobierno de la IA. La plataforma, además de gestionar la gobernanza del dato, ofrece funcionalidades avanzadas para registrar, auditar y controlar los modelos algorítmicos, asegurando su alineación con los principios de ética, transparencia y cumplimiento normativo.

Gracias a esta continuidad tecnológica, Lanbide puede integrar la gobernanza de la IA en un entorno ya consolidado, optimizando esfuerzos y garantizando un enfoque unificado para la gestión de datos e inteligencia artificial.

Arquitectura actual y futura

Actualmente, las instancias de Anjana Data Platform en Lanbide están desplegadas en modalidad On-Premise sobre la infraestructura de EJIE (Sociedad Informática del Gobierno Vasco). Estas instancias están integradas con los datos operacionales almacenados en el ODS y el DWH, ambos basados en tecnología Oracle, así como con las vistas de Hive de la plataforma BDaaS (Big Data as a Service) de EJIE, que opera sobre tecnología Cloudera.

EJIE se encuentra en pleno proceso de migración de su arquitectura BDaaS en Cloudera hacia una nueva infraestructura en AWS, conocida como BatData. En este contexto, ya se está trabajando en el despliegue de los plugins para su integración con Anjana Data Platform y en la integración con el sistema de gestión de identidades, garantizando así la continuidad y evolución del gobierno del dato en este nuevo ecosistema tecnológico.

Dado que EJIE está apostando por una estrategia centrada en AWS, también se está evaluando la posibilidad de migrar la actual infraestructura On-Prem de Anjana Data Platform a un modelo SaaS a través del marketplace de AWS. Esta opción permitiría optimizar la gestión de la plataforma, reducir costes operativos y aumentar la flexibilidad y escalabilidad del servicio.

Caso de uso

Lanbide busca liderar la gobernanza de IA en el sector público con un enfoque innovador que supere las prácticas tradicionales mediante:

Inventario gobernado de IA: Integrado con la plataforma de gobierno del dato para un control preciso de modelos y datos.
Actualización continua: Superando el catálogo de la CAE, que carece de mecanismos proactivos.
Búsqueda avanzada y trazabilidad: Navegación estructurada con filtros detallados entre modelos, datos e informes.
Modelo operativo estructurado: Definición de roles y validaciones para garantizar calidad y cumplimiento normativo.

Metodología

Lanbide ha extendido su estrategia de Gobierno del Dato a la IA, aprovechando la infraestructura desplegada con Anjana Data Platform. Para la gobernanza de IA, se añadieron mejoras como:

Ampliación del metamodelo: Creación de la entidad “Sistema IA”.
Plantillas estructuradas de metadatos: Documentación sobre finalidad, responsables, datos de origen, ética, riesgos y auditoría.
Nuevo rol “Responsable de Sistemas de IA”: Permisos específicos para una gobernanza integral.

Inventario de sistemas de IA

Como resultado, Lanbide ha desarrollado un inventario gobernado de IA, destacando el Asistente de Profesiones y Competencias, que analiza la demanda de empleo mediante perfilado estadístico y modelos predictivos.

Este inventario asegura trazabilidad, supervisión eficiente y alineación con normativas europeas y directrices del Gobierno Vasco, estableciendo un estándar replicable en otras instituciones del sector público.

Objetivos planteados

Para dar respuesta a estos desafíos, Lanbide ha definido los siguientes objetivos estratégicos:

Implementar un marco de gobernanza de IA robusto, alineado con los principios del Manifiesto Ético del Dato del sector público de la CAE, promoviendo un uso seguro y equitativo de los algoritmos.
Desplegar un inventario gobernado de modelos algorítmicos y sistemas de IA, que garantice la trazabilidad, auditoría y supervisión de todos los sistemas utilizados en sus procesos de negocio.
Apoyar el registro público de algoritmos y sistemas de IA, en línea con la iniciativa del Parlamento Vasco, para reforzar la transparencia y la rendición de cuentas.
Garantizar el cumplimiento del Reglamento de IA de la UE (AI Act), evaluando los modelos existentes y asegurando su adaptación a las normativas antes de la fecha de entrada en vigor.
Impulsar la sensibilización y formación sobre IA en la Administración, capacitando a equipos internos en el uso responsable de la tecnología y promoviendo la toma de decisiones informada.
Servir de referencia para otras administraciones públicas, compartiendo la experiencia de Lanbide y contribuyendo al desarrollo de políticas de gobernanza de datos e IA en España.

Este proyecto no solo responde a una necesidad regulatoria, sino que también posiciona a Lanbide como un referente en la gestión ética y eficiente de la gobernanza de los datos y de los sistemas de IA en el sector público, sentando las bases para un futuro donde la inteligencia artificial potencie la calidad de los servicios públicos sin comprometer la confianza de la ciudadanía.

Beneficios obtenidos

El Inventario Gobernado de Algoritmos y Sistemas de IA en Lanbide aporta mejoras clave frente al Catálogo de la CAE, asegurando estandarización, actualización continua, mayor capacidad de búsqueda y un modelo operativo sólido, todo dentro de la plataforma de gobierno del dato e IA:

Estandarización y homogeneización de la documentación mediante plantillas estructuradas con validaciones, evitando inconsistencias y garantizando alineación regulatoria. A diferencia del PDF de la CAE, basado en textos libres, el inventario de Lanbide usa metadatos preconfigurados, facilitando la gobernanza.
Información siempre actualizada y confiable. Mientras el Catálogo de la CAE no actualiza automáticamente los datos (ej. responsables de modelos ya jubilados), el inventario de Lanbide garantiza información precisa y en tiempo real.
Capacidad avanzada de búsqueda y exploración, más potente que el Catálogo de la CAE que solo permite buscar por texto, tema y organismo; el catálogo de Lanbide permite filtrar por cualquier atributo y navegar desde datasets, informes o términos de negocio, facilitando el acceso a la información relevante.
Modelo operativo con gobernanza y control, gracias a la definición de roles, flujos de validación y trazabilidad para garantizar la supervisión efectiva de los modelos de IA.
Gobierno integral del modelo y de los datos que consume. No solo se gobiernan modelos de IA, sino también los datos que los alimentan, ayudando a detectar y mitigar sesgos desde el origen.

Con esta iniciativa, Lanbide no solo ha incorporado un modelo de gobernanza de IA alineado con las normativas europeas, sino que ha demostrado cómo la inteligencia artificial puede integrarse de manera ética, segura y eficaz en los servicios públicos. Este proyecto no es solo una mejora operativa, sino un cambio de paradigma en la administración del dato y la IA en el sector público, sentando un precedente para otras instituciones en España y Europa.

Retos superados

La implementación del Inventario Gobernado de Algoritmos y Sistemas de IA en Lanbide ha requerido superar diversos desafíos tanto técnicos como organizativos:

Fragmentación y heterogeneidad de la documentación: Se pasó de formatos desestructurados y difíciles de mantener a un sistema estandarizado con plantillas y validaciones.
Desactualización de la información: Se estableció un mecanismo de actualización continua para garantizar datos precisos y en tiempo real.
Dificultad en la trazabilidad y auditoría: Se implementó un modelo operativo con roles, flujos de validación y trazabilidad, asegurando una supervisión efectiva.
Cumplimiento normativo y adaptación al AI Act: Se realizó un análisis exhaustivo de los modelos existentes para alinearlos con las normativas europeas antes de su entrada en vigor.
Sensibilización y formación interna: Se promovió la capacitación del personal en el uso responsable de la IA, fomentando una cultura de gobernanza de datos e inteligencia artificial en la organización.

Gracias a la superación de estos retos, Lanbide ha logrado consolidar un marco de gobernanza de IA robusto, garantizando transparencia, equidad y eficiencia en sus procesos.Ç

Tiempo dedicado

La implantación del Inventario Gobernado de Algoritmos y Sistemas de IA en Lanbide se ha llevado a cabo en un tiempo reducido, gracias a la combinación de una metodología de gobernanza bien definida, el soporte de partners especializados y la agilidad de la plataforma Anjana Data.

Si bien la configuración técnica fue rápida, el mayor esfuerzo se concentró en la definición de un modelo operativo robusto, alineado con los principios de transparencia, trazabilidad y cumplimiento normativo.

Además de una estrategia bien estructurada, otro factor clave en el éxito del proyecto ha sido la colaboración con partners especializados y certificados en Anjana Data Platform, como Telefónica y Desidedatum, que han aportado su experiencia en operativización de estrategias de gobierno del dato e IA. Asimismo, Lanbide ha contado con el asesoramiento de Gartner, lo que ha permitido adoptar un enfoque alineado con las mejores prácticas del sector y optar por una plataforma de nicho reconocida en el Magic Quadrant de Data & Analytics Governance Platforms.

El desglose de tiempos refleja esta realidad:

Diseño metodológico y alineación con marcos regulatorios: Se ha invertido un tiempo significativo en el análisis de mejores prácticas, identificación de roles y estructuración del linaje de los modelos de IA.
Configuración de Anjana Data Platform: Aproximadamente 8 horas, incluyendo la creación del modelo de gobierno, configuración de metadatos y definición de relaciones para la trazabilidad.
Recolección de información sobre modelos y fuentes: Unas 8 horas, consolidando datos sobre algoritmos en uso, datasets de entrenamiento y procesos asociados.
Carga y validación de datos: También 8 horas, abarcando la catalogación de modelos, documentación de datasets y construcción del linaje de datos.

Actualmente, 20 usuarios/as tienen acceso a la plataforma, con capacidad de escalar a más de 1.000 empleados/as de Lanbide.

Estos tiempos demuestran que, cuando se combinan una estrategia bien definida, el apoyo de partners especializados, la visión de consultoras líderes como Gartner y la elección de una plataforma avanzada y reconocida en el sector, es posible un despliegue ágil y eficiente sin comprometer la calidad ni la solidez del gobierno de la IA.