Los agentes de IA inundan los servicios gubernamentales con presentaciones más largas y frecuentes

Un estudio que documenta 84 casos de “inundación agéntica” en 11 jurisdicciones conecta el aumento con el texto generado por IA a bajo costo.

87% de los aumentos se remontan a una capacidad⟦/N1⟧

Las quejas al ombudsman de vivienda del Reino Unido se más que duplicaron después de la llegada de ChatGPT, pasando de 2.600 en 2022 a poco más de 7.000 en 2025.

La Oficina de Protección al Consumidor Financiero de EE. UU. (CFPB), que gestiona quejas sobre bancos y prestamistas, tuvo cinco veces más quejas durante el mismo período.

Las peticiones al poder judicial brasileño y al parlamento alemán aumentaron de manera similar.

El artículo, coescrito por Chris Schmitz con Lewis Hammond de la Cooperative AI Foundation y Alan Chan de GovAI, se presentará el próximo mes en la Conferencia AAAI sobre IA, Ética y Sociedad, del 12 al 14 de octubre.

Además, el número de presentaciones individuales está creciendo rápidamente, y esto es lo que los investigadores enfatizan más.

La inundación cuantitativa, más solicitudes, y la inundación cualitativa, una sola solicitud que se vuelve más larga y compleja, no son mutuamente excluyentes. De los 84 casos, 50 muestran inundación cuantitativa, 76 muestran inundación cualitativa y 42 muestran ambas.

Una presentación depositada en un tribunal social alemán superó las 4.000 páginas.

Normalmente, las presentaciones diarias están limitadas para contrarrestar la inundación. Eso no ayuda cuando una persona presenta un solo documento enorme.

La misma capacidad explica el 87% de los aumentos en la muestra. Los modelos de lenguaje pueden producir texto de manera barata y a gran escala.

No hay agentes que vayan a los sitios web de las agencias por sí mismos aún.

14 de los 84 casos atrajeron tarifas o bloqueos de IP⟦/N2⟧

Los investigadores comenzaron con 2.288 servicios gubernamentales en doce países, pero retuvieron solo 84 que pasaron tres pruebas simultáneamente.

Un caso necesitaba una forma plausible de que la IA hubiera reducido el costo de aplicar, evidencia de que la demanda realmente había cambiado y una declaración explícita de funcionarios o un tercero creíble de que la IA había sido la causa.

Los servicios judiciales y legales encabezaron la lista con 19, seguidos por quejas regulatorias con 10 y bienestar y seguridad social con 9. En 58 de los 84 casos, un funcionario gubernamental señaló directamente a la IA.

Basado en una matriz de 13 factores, los investigadores determinaron que el riesgo más agudo a corto plazo está en los servicios que pagan cuando una reclamación tiene éxito y donde el papeleo complejo ha mantenido la demanda baja durante mucho tiempo, como declaraciones de impuestos, reclamaciones menores y apelaciones de valor de propiedad. El artículo es cauteloso sobre sus limitaciones.

Ochenta y cuatro casos no prueban causalidad ni que los servicios en general se vean afectados. Es una prueba de existencia, no de medición.

Los gobiernos pueden reducir la demanda con tarifas, límites de velocidad o requisitos presenciales. O aumentar la capacidad con más personal, su propia IA o una renovación del proceso de solicitud.

En 14 de los 84 casos, las agencias recurrieron a la fricción, reinstaurando tarifas o bloqueando rangos de IP. Australia ha planteado la reintroducción de tarifas para las solicitudes de libertad de información.

Pero la advertencia del artículo es que estas soluciones impactan desproporcionadamente a los solicitantes más pobres y con menor alfabetización digital, cerrando la misma puerta que la IA estaba abriendo.

El Banco de Inglaterra ha advertido que los sistemas autónomos de inteligencia artificial podrían representar una amenaza para la estabilidad financiera, y los primeros agentes de consumo ya han fallado en la vida real.