Inteligencia Artificial y Protección Social: Oportunidades, Retos y Perspectivas para el Trabajo Social.
Vivimos una era de cambios acelerados. La digitalización está transformando nuestras formas de vida, nuestras relaciones y, cada vez más, nuestros sistemas de protección social. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) se perfila como una herramienta con enorme potencial para mejorar la eficacia, la cobertura y la equidad de las políticas sociales. Pero también plantea dilemas éticos, riesgos de discriminación y desafíos en términos de transparencia y confianza.
A partir del reciente informe de la OCDE titulado «AI and the Future of Social Protection in OECD Countries» (2025), exploramos en este artículo cómo los gobiernos están comenzando a aplicar la IA en el ámbito de la protección social, qué beneficios puede aportar y cuáles son las preocupaciones que deben guiar su implementación, especialmente desde una mirada crítica, inclusiva y profesional desde el Trabajo Social.
¿Por qué hablar de IA en el ámbito social?
La IA ya está presente en nuestras vidas, a menudo de forma invisible. Desde los algoritmos que nos recomiendan películas hasta los que filtran currículos, pasando por herramientas de predicción meteorológica o diagnósticos médicos, su impacto es profundo. En el terreno de la protección social, sin embargo, su adopción es más reciente y desigual.
Los gobiernos de los países de la OCDE han comenzado a usar IA en áreas como:
- Apoyo al cliente mediante chatbots.
- Automatización de tareas administrativas.
- Detección de errores y fraudes en prestaciones sociales.
- Predicción de situaciones de vulnerabilidad.
- Personalización de servicios sociales.
Pero este camino se recorre con cautela, dada la sensibilidad de los datos, la complejidad de las decisiones sociales y el riesgo de exclusión digital o discriminación algorítmica.
Aplicaciones actuales de la IA en protección social
1. Atención a las personas usuarias
Uno de los usos más extendidos es el de los asistentes virtuales o chatbots que atienden a las personas usuarias de servicios sociales. En países como Finlandia, Corea, España o Alemania, estos sistemas ofrecen información sobre prestaciones, ayudan a rellenar formularios o derivan consultas. Durante la pandemia de COVID-19, se convirtieron en herramientas clave para aliviar la carga de los centros de atención.
Sin embargo, no todos los chatbots emplean IA sofisticada. Muchos operan con sistemas de preguntas y respuestas preprogramadas. La verdadera inteligencia se alcanza cuando estas herramientas aprenden de las interacciones y adaptan sus respuestas a contextos complejos.
2. Automatización de procesos
Otro avance importante es la automatización de tareas administrativas rutinarias: escaneo de documentos, clasificación de correos electrónicos, reconocimiento de voz o predicción de errores. Por ejemplo, Austria ha implementado un sistema que distribuye automáticamente las solicitudes a los departamentos correspondientes con un 93% de precisión.
Estas mejoras permiten liberar tiempo del personal para tareas de mayor valor añadido, como la intervención social directa. Pero también requieren inversión en formación, adaptación de procesos y garantías de calidad.
3. Detección de fraude y errores
La IA también se utiliza para identificar patrones sospechosos que podrían indicar fraude o errores en la tramitación de prestaciones. Corea y Reino Unido, entre otros, han desarrollado sistemas que analizan grandes volúmenes de datos para detectar inconsistencias o comportamientos atípicos.
Este uso puede ahorrar recursos públicos y mejorar la integridad del sistema, pero plantea interrogantes sobre privacidad, sesgo algorítmico y consecuencias para las personas injustamente señaladas. Casos como el escándalo de los algoritmos discriminatorios en Países Bajos, que llevaron a miles de familias a la pobreza tras ser acusadas erróneamente de fraude, nos alertan de los riesgos.
¿Qué nos espera? El futuro de la IA en lo social
El informe de la OCDE identifica áreas de gran potencial para el uso de IA en el futuro de la protección social:
1. Analítica predictiva
La IA puede ayudar a prever situaciones de riesgo antes de que ocurran. Por ejemplo, predecir qué personas están en riesgo de quedarse sin hogar, de sufrir violencia de género o de caer en pobreza extrema. Estos modelos se basan en datos históricos y patrones complejos que escapan al análisis humano convencional.
Ejemplos concretos:
- En Los Ángeles, se ha usado IA para identificar personas en riesgo de quedarse sin hogar y ofrecerles ayuda antes de que se produzca la exclusión.
- En Reino Unido, se han desarrollado algoritmos que ayudan a detectar casos de violencia de género reincidente con mayor precisión que los métodos tradicionales.
2. Intervenciones personalizadas
La IA puede facilitar intervenciones adaptadas a cada persona o grupo. En Corea, por ejemplo, se ha desarrollado un sistema que diseña planes de rehabilitación personalizados para personas trabajadoras accidentadas, basándose en millones de registros históricos.
Este tipo de herramientas podrían apoyar a profesionales del Trabajo Social en la toma de decisiones, siempre que se mantenga el control humano y el juicio profesional como elementos centrales.
3. Mejora de la cobertura y lucha contra el no acceso
Muchas personas que tienen derecho a ayudas no las solicitan por desconocimiento, burocracia o desconfianza. La IA puede contribuir a identificar automáticamente a potenciales beneficiarios y facilitar su incorporación al sistema, especialmente si se vinculan bases de datos de distintas administraciones.
Un ejemplo ilustrativo es el de Madrid, donde un sistema de llamadas automáticas con IA identifica a personas mayores que pueden estar en situación de soledad no deseada y activa protocolos de acompañamiento.
Riesgos y dilemas éticos: ¿Qué puede salir mal?
El uso de IA en políticas sociales no es neutral ni inocuo. Estos sistemas se construyen sobre datos históricos y decisiones humanas que pueden reflejar desigualdades, estereotipos y sesgos sistémicos. Algunos de los riesgos identificados en el informe son:
- Discriminación algorítmica: cuando los sistemas reproducen o amplifican prejuicios, como ocurrió en Países Bajos.
- Pérdida de control humano: decisiones automáticas sin supervisión pueden tener consecuencias graves.
- Falta de transparencia: muchas veces los algoritmos son cajas negras que nadie puede auditar.
- Vulneración de la privacidad: el uso de datos sensibles sin suficientes garantías legales y éticas.
- Exclusión digital: dejar fuera a quienes no tienen acceso o competencias digitales.
Estos desafíos obligan a plantear marcos normativos sólidos, participación ciudadana activa y formación ética en quienes diseñan e implementan estos sistemas.
¿Qué papel pueden y deben jugar las y los profesionales del Trabajo Social?
Desde el Trabajo Social u otras disciplinas sociales, tenemos la responsabilidad y la oportunidad de participar activamente en este debate. Algunas líneas clave de acción podrían ser:
1. Participar en el diseño y evaluación de los sistemas de IA
Los algoritmos que afectan a las personas vulnerables no pueden diseñarse sin la experiencia de quienes trabajan directamente con ellas. Nuestra perspectiva es clave para garantizar que las herramientas tecnológicas sean útiles, justas y humanas.
2. Defender la supervisión y el juicio profesional
La IA debe ser un complemento, no un sustituto, de la intervención profesional. La confianza, la escucha, la empatía y el acompañamiento no se pueden automatizar. Necesitamos salvaguardar espacios de decisión ética y humana.
3. Denunciar los usos discriminatorios o injustos
Como en cualquier otra herramienta, la IA puede usarse para el control social o la exclusión. El Trabajo Social debe posicionarse claramente frente a políticas o tecnologías que vulneren derechos o refuercen desigualdades.
4. Promover la inclusión digital
Debemos trabajar para que las personas con las que intervenimos puedan beneficiarse de estas tecnologías, y no ser víctimas de una nueva brecha. Esto implica acceso, formación y acompañamiento.
La inteligencia artificial puede ser una aliada poderosa para mejorar los sistemas de protección social, pero también puede convertirse en una herramienta de exclusión si no se gestiona con responsabilidad, transparencia y justicia social.
Desde el Trabajo Social debemos ejercer una mirada crítica, ética y transformadora. No se trata de resistir a la tecnología, sino de participar activamente en su desarrollo, orientarla al bien común y asegurarnos de que respeta los derechos, la dignidad y la diversidad de las personas.
La pregunta clave no es si vamos a usar IA en lo social, sino cómo, para qué y con quién. Ese debate está abierto, y nos necesita a todas las voces comprometidas con un futuro más justo, solidario y humano.