Las oficinas nacionales de estadística (ONE) se enfrentan a un doble desafío: satisfacer la creciente demanda de datos oportunos, desglosados y fiables, al tiempo que hacen frente a presupuestos ajustados, a la falta de personal cualificado y a sistemas obsoletos. Este doble desafío representa una carga cuyo impacto tiene mayor incidencia en los países de ingreso bajo y mediano; sin embargo, la inteligencia artificial (IA) ofrece oportunidades significativas para aliviar parte de esta presión. La IA puede automatizar tareas que conllevan una gran carga de mano de obra, mejorar las capacidades analíticas y modernizar la difusión de datos, pero sus ventajas no son automáticas. La adopción responsable de la IA exige una base institucional adecuada, como garantías de gobernanza, personal cualificado, una infraestructura de datos sólida, y estrategias y mandatos claros.
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Autoevaluación de la preparación para la IA : Guía práctica para las ONE
Esta guía presenta el AI Readiness SPEEDometer, un conjunto de herramientas de autoevaluación estructurado que ha sido diseñado por el Grupo de Trabajo sobre Inteligencia Artificial para las Estadísticas Oficiales (TTAI) con el fin de ayudar a los equipos directivos y técnicos de las ONE a evaluar y reforzar su preparación para la IA de una manera pragmática y basada en datos empíricos. El conjunto de herramientas parte del marco SPEED, que evalúa cinco ámbitos de la preparación (estado, políticas, conocimientos especializados, maquinaria [datos e infraestructura] y obtención de resultados), y consta de este documento de orientación, una herramienta de puntuación en Excel y una plantilla de PowerPoint para la hoja de ruta. La autoevaluación en cinco pasos es ágil, está dirigida por la propia ONE y se completa en aproximadamente 6 a 10 semanas. El proceso no solo genera una puntuación, sino también una base de referencia clara sobre la preparación para la IA que permite entablar diálogos con base empírica con homólogos gubernamentales, asociados y financiadores.
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Towards AI-Ready National Statistical Offices: A Framework for Strengthening NSO Capacity in Low- and Middle-Income Countries
Artificial intelligence is reshaping how data are collected, processed and shared. For national statistics offices, especially in low- and middle-income countries, the question is no longer whether to use AI, but how to do so responsibly and at scale. This paper presents a framework for becoming "AI-ready", for NSOs to understand and advance institutional readiness in their journey to responsible AI adoption.