La herramienta de IA de DOGE tiene como objetivo reducir un 50 % de las regulaciones de EE. UU. para el aniversario de la toma de posesión de Trump

Las autoridades federales están, según se informa, utilizando una herramienta de inteligencia artificial desarrollada bajo la iniciativa del Departamento de Eficiencia Gubernamental (DOGE) para identificar regulaciones para su eliminación. Para el aniversario de la toma de posesión de Trump, las agencias gubernamentales esperan eliminar aproximadamente el 50 % de las reglas federales existentes.

Según fuentes, el Departamento de Vivienda y Desarrollo Urbano y la Oficina de Protección Financiera del Consumidor (CFPB) están utilizando la «Herramienta de Desregulación con IA».

La Herramienta de Decisión de Desregulación impulsada por IA examinará aproximadamente 200.000 reglas y eliminará lo que considere innecesario, apuntando a una reducción del 50 % para enero del próximo año.

Las regulaciones identificadas por el sistema luego pasarán por una revisión del personal antes de su eliminación. El Departamento de Vivienda y Desarrollo Urbano (HUD) ya ha implementado la herramienta para evaluar 1.083 secciones regulatorias. Al mismo tiempo, la Oficina de Protección Financiera del Consumidor se basó en ella para todas sus decisiones de desregulación.

Fields afirmó que aún están revisando todas las opciones para facilitar la desregulación

Durante su campaña, el presidente Trump argumentó que algunas regulaciones federales resultaron en precios inflados para varios bienes de consumo. Se comprometió a lanzar la «reducción regulatoria más agresiva» en la historia de EE. UU., incluidos esfuerzos para revertir las protecciones ambientales y desmantelar la Agencia de Protección Ambiental (EPA).

Cuando se le preguntó sobre el uso de IA para desregular, el portavoz de la Casa Blanca, Harrison Fields, dijo que están revisando todas las opciones posibles para cumplir con la agenda desreguladora del presidente. Sin embargo, enfatizó que no se había establecido un plan específico y que las discusiones aún estaban en etapas tempranas e involucraban una estrecha coordinación con la Casa Blanca.

Añadió: «Los expertos de DOGE que crean estos planes son los mejores y más brillantes del sector y se embarcan en una transformación nunca antes intentada de los sistemas y operaciones gubernamentales para mejorar la eficiencia y la efectividad».

El revisor de contratos con IA de DOGE enfrentó problemas en junio

En junio, el sistema de IA de DOGE marcó por error el contrato de internet del Departamento de Asuntos de los Veteranos para su cancelación. Según la agencia, dieron al servicio instrucciones vagas y contradictorias, de ahí el error.

Sahil Lavingia, autor del código de IA, había instruido al sistema para eliminar todo lo que no estuviera directamente relacionado con el cuidado de los pacientes. Pero ni él ni la IA tenían el conocimiento para juzgarlo con precisión.

Lavingia, hablando con ProPublica, reconoció que cometió errores porque no tuvo suficiente tiempo y herramientas. También señaló que entendió que la lista de la lista «MUNCHABLE» estaba destinada a ser revisada por otros antes de cualquier decisión.

El análisis de ProPublica encontró que el código de Lavingia también dependía de modelos de IA genéricos y antiguos. El modelo produjo números erróneos, a menudo estimando unos 1.100 contratos de 34 millones de dólares cada uno cuando las cifras reales estaban frecuentemente en el rango de los miles, y tuvo dificultades para manejar documentos completos. Los analistas también dijeron que el uso de IA comercial con poco conocimiento de las operaciones del VA nunca debería haber estado sobre la mesa en primer lugar.

Waldo Jaquith, un exfuncionario del Departamento del Tesoro nombrado bajo Obama que gestionaba la contratación de TI, criticó a DOGE por impulsar al sistema de IA a extraer información de fuentes fácilmente accesibles en lugar de fuentes precisas, como bases de datos públicas como USAspending. Describió el enfoque como perezoso; aunque es más rápido, sigue siendo menos preciso.

Cary Coglianese, profesor de la Universidad de Pensilvania, también señaló que el modelo de IA necesitaría un conocimiento avanzado de la atención médica, las operaciones institucionales y los recursos de personal, conocimientos que actualmente le faltan.