U4_PDF_ISP - Alex Casanova2

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Innovacion
en el sector público
Tecnologías para la 
innovación pública
UNIDAD DIDÁCTICA
Subdirección de Proyección Institucional - ESAP
Escuela Superior de Administración Pública 
ESAP
Pedro Eugenio Medellín Torres
Director Nacional
Fernando Guzmán Rodríguez
Subdirector Académico
Jairo Díaz Pinzón
Subdirector de Alto Gobierno
Mauricio Vasco Moscovith
Subdirector de Proyección Institucional
Ruby Maritza Gerena Useche
Jefe Departamento de Capacitación
Unidad Didáctica 
Tecnologías para la 
innovación pública
Autor 
Santiago Amador
Corrección de estilo, acompañamiento 
pedagógico, diseño instruccional, diseño 
gráfico y virtualización.
Equipo Componente 1
Fortalecimiento del proceso 
de capacitación virtual 
Proyecto ESAP – CMA
Fecha última versión
Octubre 2019
ESAP - CMA ha verificado, hasta donde es posible, que el contenido de los enlaces web citados y 
presentados en este curso sean verídicos y que correspondan; sin embargo, y debido a la naturaleza 
dinámica de internet, ESAP - CMA no puede responsabilizarse por el correcto y adecuado funcionam-
iento de los mismos.
Las imágenes de este documento han sido compradas a través de: https://www.123rf.com
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en el sector público
https://www.123rf.com
Tabla de contenido
Objetivo de aprendizaje - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -5
Resumen - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -6
Tema 1. Contexto del uso de tecnologías para la 
innovación pública - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -7
1.2. Transformación digital del Gobierno - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - .8
1.2.1 Transformación digital del Gobierno colombiano - - - - - - - - .10
1.3 GovTech y Civic Tech en contexto - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - .12
1.4. Smart cities o ciudades inteligentes - - - - - - - - - - - - - - - - - - - .13
Tema 2. Tipo de tecnologías para la innovación pública - - - - - - - -15
2.1. Inteligencia artificial - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - .16
2.2. Machine learning - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - .18
2.3. Internet de las cosas - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - .19
2.4. Blockchain - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - .21
2.5. Analítica de datos - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - .23
2.6. Vehículos aéreos no tripulados - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - .25
Tema 3. Estudios de caso - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 27
3.1. Nueva York: transformación digital de los servicios - - - - - - - .28
3.2. Uso de drones para mapear una emergencia - - - - - - - - - - - - .29
3.3. Medellín detecta evasiones de impuestos a través 
de Instagram - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - .31
3.4. Elección en colegios distritales a través de blockchain - - - - - .32
3.5. Waze como instrumento para comunicarse con 
los ciudadanos - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - .34
Glosario - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 36
Lista de referencias - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 37
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Objetivo de 
aprendizaje
Definir el panorama general de la influencia de las 
tecnologías digitales en la innovación pública, a 
través de conceptos y casos de estudio, amplian -
do así el conocimiento sobre posibles aplicacio -
nes de la innovación para generar valor público.
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resumen
Ya se ha dicho que, a pesar de lo que muchos pue -
dan pensar, la innovación pública no se limita a la 
generación de soluciones tecnológicas; sin embar -
go, la disponibilidad de una variedad amplia de tec -
nologías hace que estas se vuelvan una herramien -
ta clave para la implementación de proyectos de 
innovación pública.
La última unidad de este módulo se concentrará, 
entonces, en introducir las tecnologías que están 
siendo usadas para la innovación pública, enten -
der la importancia de su uso para los retos que 
enfrenta los países y las ciudades, como de pre -
sentar casos de estudio para dar ejemplos sobre 
su implementación.
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Tema 1
Contexto del uso de 
tecnologías para la 
innovación pública
Retomando los conceptos vistos en la unidad 1, existen varios tipos de innovación según su resultado o 
el área en la cual se aplique. Uno de estos tipos es la innovación en procesos tecnológicos, la que consiste 
en aplicar nuevas tecnologías para mejorar los procesos y, en consecuencia, los productos o servicios que 
se prestan. De hecho, en muchas ocasiones para generar un nuevo producto se requiere una nueva tec -
nología, en este caso se aplica tanto para la innovación tecnológica como para la innovación en producto 
(OECD, 2001).
De igual forma, esto aplica en el caso de la innovación pública. Muchas de las soluciones que se generan a 
partir de los procesos de innovación pública requieren la adopción de tecnologías nuevas para mejorar la 
eficiencia de los Gobiernos, escalar los proyectos de impacto social o facilitar la comunicación entre lo público 
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y lo privado. Esto no implica, necesariamente, que las organizaciones públicas inventen nuevas tecnologías; 
pero sí, que incorporen las que ya existen en el mercado a sus procesos y oferta. Así, se genera valor público 
en diferentes frentes como ahorro de recursos, proyectos con mayor cobertura y modernizarse para estar al 
corriente con las nuevas generaciones de ciudadanos.
1.2. Transformación digital del Gobierno
Precisamente, gracias a la integración de las tec -
nologías digitales en los procesos de las organiza -
ciones que se habla de “transformación digital”, 
ya sean estas públicas o privadas es un fenómeno 
progresivo que ocurre cuando la organización no 
cuenta con más procesos que se puedan ver modi -
ficados por la integración de tecnologías digitales. 
Con nuevas generaciones de consumidores/ciuda -
danos quienes son nativos digitales, hacer la tras -
formación ya no es una opción, y tampoco lo es 
para los gobiernos.
Para la OECD, “… un gobierno digital existe funda -
mentalmente para servir a las sociedad digital y 
a las necesidades de las economías” (OECD, 2019, 
p. 2). Esto quiere decir, que no es suficiente con 
adoptar las nuevas tecnologías, la transformación 
debe suceder centrándose en los ciudadanos y 
en responder a lo que necesita la sociedad, por 
tanto, es allí donde los procesos y metodologías 
de innovación pública se vuelven cruciales para 
generar valor público. En ese sentido, existen dos 
etapas para la transformación digital de los go -
biernos, como se ilustra en el gráfico a continua -
ción, la primera es el Gobierno electrónico donde 
ya se incluyen tecnologías de la información y las 
tecnologías, pero aún no hay una transformación 
de los procesos, mientras que en el gobierno digi -
tal sí lashay (OECD, 2019).
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Figura 1. Progreso hacia un gobierno digital. Fuente: modificado de OECD (2019)
Progreso hacia un gobierno digital 
Abierto y un 
enfoque centrado 
en los usuarios. 
Transformaciones 
en procesos y 
operacionales.
Mayor transparencia 
y enfoques centrados 
en los usuarios. 
Procedimientos 
habilitados por
las TIC. 
Operaciones cerradas 
y foco internacional. 
Procedimientos 
análogos. 
Gobierno
análogo
Gobierno
electrónico
Gobierno
digital
Al igual que cualquier otro tipo de innovación pú -
blica, la transformación digital requiere la confor -
mación de equipos especializados con las capaci -
dades técnicas y de liderazgo para lograr cambios 
en los procesos de las organizaciones. De esta for -
ma, muchas entidades públicas deciden crear equi -
pos de transformación digital que pueden ser o no 
parte de las unidades de innovación, por ende, se 
debe evaluar si los conocimientos en tecnologías 
digitales existen o no al interior de la organización. 
Bracken y Greenway (2018) proponen una ruta 
para los equipos de transformación digital se esta -
blezcan y mantengan en el tiempo, donde antes de 
ser creados tendrán que aprovechar una coyuntu -
ra o crisis para captar el interés de las directivas de 
las entidades y al igual que las demás unidades de 
innovación, deben alinearse con la visión política 
de la administración para lograr establecerse.
La transformación digital del Gobierno aún es un 
campo muy nuevo de estudio y al estar en cons -
tante evolución es complejo de abordar. Al ser la 
tecnología un camino para innovar, se enfrenta 
con que debe generar solución a problemas, no 
simplemente reemplazar servicios físicos por digi -
tales, allí los gobiernos se enfrentan a “problemas 
complejos”, es decir, que no tienen una solución 
directa o que al solucionar un problema se puede 
generar otro. Por ejemplo, los datos abiertos con -
tribuyen a la transparencia de los gobiernos; pero 
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si estos no son cuidadosos con lo que publican 
como dato abierto pueden exponer la privacidad o 
seguridad de empresas y ciudadanos. Pero si algo 
es seguro, es que el futuro tanto de la transforma -
ción digital del gobierno está dirigida a usar la nue -
vas tecnologías como la analítica de datos, el ma-
chine learning o la inteligencia artificial para afrontar 
estos problemas complejos de forma más holística 
(Kim & Zhang, 2016).
1.2.1 Transformación digital del 
Gobierno colombiano
En el caso de Colombia, al igual que en el resto del 
mundo, la estrategia había estado fuertemente 
enfocada en la creación de un Gobierno electró -
nico, viéndose importantes avances en las herra -
mientas que usan las entidades para sus proce -
sos y para comunicarse con los ciudadanos. Sin 
embargo; el camino para la transformación digital 
aún está por completarse. Dentro del diagnóstico 
realizado para el Plan Nacional de Desarrollo 2018 
– 2022 (DNP, 2019), el DNP encontró que:
• La administración pública avanza lento hacia 
la transformación digital.
• No hay suficiente capital humano capacitado 
disponible a nivel nacional.
• No todas las entidades ni sectores tienen la 
misma capacidad de transformarse.
• Existe una brecha entre el orden nacional 
y el territorial, en cuanto a conocimiento y 
capacidades.
 
El actual Plan Nacional de Desarrollo le apunta a la 
transformación digital del país a través de las tecno -
logías 4.0, lo que involucra tanto al sector privado 
como al público. En el Plan Nacional de Desarrollo 
2018 – 2022: “En el Estado, la transformación digi -
tal implica el cambio de procesos, la modernización 
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de las herramientas tecnológicas y la explotación de 
datos masivos para aumentar la eficiencia y gene -
rar mayor valor agregado social y económico” (DNP, 
2019, p. 643). De esta definición se pueden resaltar 
el objetivo de cambiar procesos y el uso de los da-
tos, esto en concordancia con las tendencias inter -
nacionales habla de poner al gobierno a servicio de 
la sociedad a través de las tecnologías digitales.
Los pasados Planes de Desarrollo le habían apun -
tado a una estrategia de Gobierno en línea (que 
logró que la mayoría de entidades tuviera, por lo 
menos, página web son sus servicios) y una estra -
tegia de Gobierno digital; el nuevo pacto le apunta 
a la transformación digital del gobierno y para el 
país. Para eso, el primer objetivo se centra en la 
transformación digital de la administración pública 
que se plantea las siguientes estrategias apoyadas 
por el Ministerio de Tecnologías de la Información 
y las Comunicaciones:
• Crear una instancia de coordinación y articu -
lación transversal con decisiones vinculantes.
• Promover la digitalización y automatización 
masiva de trámites.
• Diseñar e implementar planes de transfor -
mación digital en entidades públicas nacio -
nales.
• Promover la masificación de la factura elec -
trónica.
• Definir e implementar la infraestructura de 
datos para generar valor social y económico.
Figura 2. Metas Plan Nacional de Desarrollo 2018 -2022 en transformación digital. Fuente: DNP (2019)
impacto ciudadano, 
transformados digitalmente
los hogares colombianos 
conectados a internet
META
11.8 millones
Aumentar a 70%
de alto34 trámitesIncrementar de
las transacciones
digitales realizadas
87 a 290
millones
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1.3 GovTech y Civic Tech en contexto
Aquí se retoman los conceptos de GovTech y Civic Tech explicados en la unidad 1, donde el primero hace 
referencia al uso de tecnologías digitales para mejorar la eficiencia del Gobierno y el segundo está enfocado 
en la mejorar la participación ciudadana y en general la relación ciudadano -gobierno (Van Ransbeeck, 2019).
Figura 3. Civic Tech y GovTech. Fuente: Tomado y modificado de CitizenLab (2019)
Diferencias entre GovTech y Civic Tech
Los ciudadanos son beneficiarios
Centrado en la comunidad
Busca involucrar
Civic Tech GovTech
El Gobierno como cliente
Centrado en las operaciones
Busca eficiencia
Por otro lado, lo que ambas tienen en común es 
que generan valor público; además, son de las in -
novaciones que dan mayor espacio para que los 
ciudadanos, las organizaciones sociales y privadas 
a ser los artífices de la innovación. Pues como se 
dijo anteriormente, el Civic Tech y Govtech no im -
plican que las soluciones deben ser desarrolladas 
por los gobiernos, sino que pueden provenir de 
emprendedores y ciudadanos independientes.
Pero en la práctica, lo que sucede muchas veces 
es que las innovaciones producto del GovTech y el 
Civic Tech salen al mercado no gracias a, sino, a pe -
sar del Gobierno. Estas soluciones creadas en su 
mayoría por emprendedores o por intraempren -
dedores, aún es difícil vincularlas a las operacio -
nes de las entidades públicas o que logren compe -
tir contra las soluciones de las grandes empresas 
multinacionales. 
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Para fortalecer este ecosistema de base tecnológica para la innovación pública, según Santiso (2019) los 
gobiernos deben procurar:
1. Facilitar la adquisición de nuevas soluciones y servicios tecnológicos por pate del Gobierno.
2. Entregar apoyo y promover políticas públicas que busquen facilitar a los emprendimientos sobrevivir 
a los primeros años.
3. Promover la financiación y capacitación con recursos enfocados a estas nuevas industrias.
 
1.4. Smart cities o ciudades inteligentes
El concepto de ciudad inteligente se ha populariza -
do en los últimos años y más que un concepto que 
aporte a la innovación pública, es un producto de 
esta. Es difícil encontrar una definición única de las 
ciudades inteligentes pues son unacombinación 
holística de varios factores e innovaciones que 
usan la tecnología.
Ruhlandt (2018) tras una revisión bibliográfica, defi -
ne las ciudades inteligentes como “una mezcla mul -
tidimensional de capital humano, infraestructura, 
capital social y capital emprendedor, que están 
integrados, coordinados y cohesionados usando 
nuevas tecnologías para atacar problemas socia -
les, económicos y ambientales, envolviendo pers -
pectivas desde múltiples actores, multisectoriales 
y multinivel” (s. p.).
También podría entenderse que una ciudad inteli -
gente es aquella donde todo se conecta como en 
un ecosistema a través de la tecnología y que cada 
eslabón contribuye a solucionar problemas socia -
les, ambientales y económicos, haciendo mejor 
uso de los recursos disponibles. Lo anterior indica, 
entonces, que uno de los objetivos de las ciudades 
inteligentes debe apuntar al desarrollo sostenible 
a través de la participación de los actores y el uso 
de la tecnología.
El camino para lograr una ciudad Inteligente no 
es fácil ni de corto plazo, es por esto que los go -
biernos que le apuestan a esto deben tener una 
visión de largo plazo, con estrategias que permitan 
unificar los microsistemas (tanto digitales como fí -
sicos) de las ciudades para que el crecimiento de 
estas soluciones sea incremental y estas puedan 
conectarse entre sí sin importar que las desarrolle 
un actor privado, uno público o la sociedad civil. 
A continuación, se presenta una infografía con ini -
ciativas de ciudades inteligentes en el mundo.
Figura 4. Ejemplos de iniciativas de ciudades inteligentes. Fuente: IBM España, en http://bit.ly/2M9toTC
Algunos ejemplosCiudades inteligentes:
Ejemplos de iniciativas de ciudades inteligentes
MEDIOAMBIENTE 
(Madrid) 
La plataforma MINT del Ayunta -
miento de Madrid es el mayor 
proyecto de ciudades inteligen -
tes de España en el área de 
medioambiente. Aborda la ges -
tión de basuras, limpieza, arbo -
lado, riegos, pavimentos, alum -
brado público o fuentes, y 
otorga un mayor protagonismo 
al ciudadano en la resolución 
de incidencias.
GESTIÓN DEL AGUA 
(Holanda) 
Digital Delta es un programa 
que se apoya en el análisis 
de Big Data para gestionar el 
control de las inundaciones 
y la red de abastecimiento 
de agua de Holanda. El siste -
ma se apoya en la tecnología 
cloud.
SANIDAD 
(Dinamarca) 
La región del sur de Dinamarca 
tiene un programa para am -
pliar y mejorar la calidad de la 
atención a los pacientes con 
enfermedades crónicas a 
través, por ejemplo, de comu -
nicaciones en tiempo real 
entre pacientes, farmacéuticos 
y especialistas.
TRÁFICO 
(Zhenjiang - China) 
Zhenjiang cuenta con un centro de 
operaciones inteligentes para mejorar 
el tráfico y el transporte público. El 
objetivo es la sustitución y mejora de 
400 estaciones de autobús y más de 
1000 vehículos de la red pública.
INFRAESTRUCTURAS 
(Qatar) 
Qatar cuenta con una infraes -
tructura inteligente de cami -
nos y alcantarillado que 
mejora la calidad de los servi -
cios, la seguridad y la sosteni -
bilidad medioambiental. Esta 
solución se apoya en la tecno -
logía móvil y en un Sistema de 
Información Geográfica (GIS) 
que responde rápidamente a 
las incidencias que comunican 
los ciudadanos.
ENERGÍA 
(Málaga) 
El objetivo de SmartCity 
Málaga es conseguir un 
ahorro energético de 20% y 
una reducción de emisiones 
de más de 6.000 toneladas 
anuales de CO2.
EMERGENCIAS
 (Río de Janeiro - Brasil) 
El Centro de Operaciones Inte -
ligentes de Río de Janeiro es el 
primero del mundo que inte -
gra todas las etapas de la ges -
tión de emergencias. Ofrece 
una visión de las infraestructu -
ras de la ciudad las 24 horas 
del día. Se ha producido una 
reducción de un 30% en el 
tiempo de respuesta en casos 
de emergencia.
SEGURIDAD PÚBLICA 
(Memphis - EE.UU.) 
El departamento de policía de 
Memphis ha reducido más de 30% 
la tasa de criminalidad de la ciudad 
mediante la detección de las posi -
bles tendencias entre los grupos 
criminales y una identificación de 
los puntos más conflictivos.
1
2
3
4
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8
FUENTE: IBM
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Tema 2
Tipo de tecnologías para la 
innovación pública
Pero el resultado de la innovación en procesos tecnológicos no sería posible sin las tecnologías que la habi -
litan. La mayoría de ciudadanos ya están familiarizados con internet y las tecnologías de la información y las 
comunicaciones, por lo cual, en esta sección se explicarán las tecnologías emergentes de la economía 4.0.
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2.1. Inteligencia artificial
¿Qué es?
La inteligencia artificial (AI, por sus siglas del inglés 
Artificial Intelligence), consiste en trasladar habili -
dades cognitivas de los seres humanos a máqui -
nas, dentro de las que se incluyen hablar, pensar, 
razonar y sentir (Kashyap, 2017). Normalmente, se 
asocia a la inteligencia artificial a los robots con ca -
racterísticas humanas, pero este campo es mucho 
más amplio que esto, se refiere a cualquier siste -
ma construido por el hombre que pueda proce -
sar información y generar respuesta como lo ha -
cemos las personas, por tanto, la interacción con 
las inteligencias artificiales puede darse desde 
dispositivos mucho más comunes como un celu -
lar e incluso teléfonos fijos, como es el caso de los 
asistentes virtuales como el de Google, Amazon, 
Apple o Microsoft.
Al ser un campo tan amplio, autores como Huang 
y Rust (2018)constituting a major source of inno -
vation, yet threatening human jobs. We develop 
a theory of AI job replacement to address this 
double-edged impact. The theory specifies four 
intelligences required for service tasks -mechani -
cal, analytical, intuitive, and empathetic -and lays 
out the way firms should decide between humans 
and machines for accomplishing those tasks. AI is 
developing in a predictable order, with mechani -
cal mostly preceding analytical, analytical mostly 
preceding intuitive, and intuitive mostly preceding 
empathetic intelligence. The theory asserts that AI 
job replacement occurs fundamentally at the task 
level, rather than the job level, and for \”lower\” 
(easier for AI han creado clasificaciones para en -
tender mejor la inteligencia artificial. En su marco 
conceptual exponen cuatro (4) tipos de inteligen -
cias que se van complejizando a medida que pasa 
más tiempo de uso de la máquina.
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Figura 5. Tipos de inteligencia. Fuente: Tomado de Huang y Rust (2018, p. 4)
Intelligence
Time
Mechanical
Learn or adapt at 
the minimum. 
Analytical
Learn and adapt 
systematically 
based on data 
Intuitive
Learn and adapt 
intuitively based 
on understanding.
Empathetic
Learn and adapt 
emphatically based 
on experience.
a. Inteligencia mecánica: se trata de hacer ta -
reas rutinarias y dar respuestas predefinidas 
repetidamente. Un ejemplo de esto son las 
respuestas que dan buscadores de internet 
como el de Google.
b. Inteligencia analítica: es la capacidad de re -
solver problemas con base en la información 
a la que se tiene acceso, esto requiere entre -
namiento y conocimiento en campos especí -
ficos; pero carece de intuición y creatividad. 
Un ejemplo son los chatbots que se incluyen 
en algunas páginas web para dar respuestas 
personalizadas a los usuarios.
c. Inteligencia intuitiva: al igual que la anterior 
requiere conocimientos específicos, pero di -
fiere en que se requiere pensar, aprender y 
adaptarse para responder creativamente a 
situaciones nuevas. Un ejemplo es el juga -
dor virtual de póker Libratus, que realiza sus 
propias jugadas de forma diferente en cada 
partida, así como lo haría un jugador de car -
ne y hueso.
d. Inteligencia empática: tiene que ver con las 
emociones y requiere habilidades para reco -
nocer, procesar y responder a las emociones 
de otros, se tratasobre la habilidad de enten -
der a otros y poder influenciar sus sentimien -
tos. Las máquinas empáticas son aquellas 
que reconocen los sentimientos de los huma -
nos y al menos pueden simular una respues -
ta emocional también. Es el nivel más com -
plejo y debatido alrededor de la Inteligencia 
artificial por lo que sus ejemplos son escasos, 
uno puede ser un asistente psicológico que 
da respuesta a pacientes en tiempo real.
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¿Cómo se puede aplicar en la innovación pública?
La inteligencia artificial en el sector público puede 
tener múltiples aplicaciones para hacer el gobierno 
más eficiente y reducir el costo de personal en ta -
reas que pueden ser automatizadas; esto abriría la 
puerta a que los servidores públicos pudieran ocu -
parse de roles que requieran mayor creatividad y 
capacidad de resolución de problemas complejos 
(Martinho, 2018).
En algunas de las aplicaciones identificadas por 
Wirtz, Weyerer y Geyer (2019) son:
• Uso de sistemas compartidos de inteligen -
cia para intercambiar conocimiento entre 
entidades.
• Automatización de labores mecánicas de los 
servidores públicos.
• Predecir crisis de gobernabilidad.
• Agentes virtuales para la atención al ciuda -
dano y asistencia en servicios públicos como 
medicina y transporte público.
• Análisis de riesgos de posibles fallas en los 
servicios públicos.
2.2. Machine learning
 ¿Qué es?
El machine learning, que traducido al español sig -
nifica aprendizaje automático, se deriva de la inte -
ligencia artificial y consiste en encontrar patrones 
que generen alertas en bases de datos grandes a 
través de algoritmos, con esto el Software puede 
aprender, ajustarse y modificarse por sí solo.
Básicamente lo que hace el programador es dar -
le una instrucción al programa para que estudie 
un grupo de datos e identifique patrones asocia -
dos a un tema específico, esto en términos muy 
simplistas sería el algoritmo. Con esta instrucción 
el programa va estudiando los datos para detec -
tar alertas y generar predicciones (Google, 2019), 
como resultado de esto es que por ejemplo el co -
rreo electrónico de Google puede predecir lo que 
el usuario va a escribir en la siguiente oración o 
que Netflix recomienda películas ajustadas a las 
preferencias de las personas.
Innovacion
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Tecnologías para la 
innovación públicaUNIDAD DIDÁCTICA
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Según Kashyap (2017, p. 5) estos son algunos de los 
elementos clave del aprendizaje automatizado.
• El Software aprende basado en experiencias 
anteriores.
• El proceso de aprendizaje es iterativo, es de -
cir que se va probando y corrigiendo a medi -
da que hay interacciones con el usuario.
• Un aprendizaje automatizado con éxito es 
aquel que mejora con el tiempo basado en 
los datos.
• Lo clave para los programadores es desarro -
llar el código que permite a la máquina apren -
der para ejecutar tareas específicas.
 
Se recomienda leer este artículo de Google para 
entender mejor la aplicación práctica de esta tec -
nología: http://bit.ly/2B2HhN9
¿Cómo se puede aplicar a la innovación pública?
El rango de aplicaciones que podría tener el apren -
dizaje automatizado en innovación pública es muy 
amplio, ya que el gobierno posee bases de datos 
bastante amplias que podrían usarse para entre -
nar programas. Algunas de las aplicaciones podrías 
ser (Ali y Quattrucci, 2019):
• Predecir epidemias a partir de los datos histó -
ricos del sistema de salud.
• Servicios de telemedicina automatizada para 
ciudadanos apartados de los centros médi -
cos.
• Mejorar las ofertas de empleo para los ciu -
dadanos.
• Asistencia para personas con visión limitada.
• Reconocimiento facial de sospechosos por 
algún crimen.
 
Sin embargo, es clave para las entidades públicas 
antes de pensar en implementar soluciones con 
esta tecnología mejorar la calidad de sus bases 
de datos; ya que si la línea base de datos no se 
selecciona bien o no se encuentra en condiciones 
óptimas y por bueno que sea el programa, no va a 
poder aprender.
2.3. Internet de las cosas
¿Qué es?
El internet de las cosas o IoT (por su sigla en in -
glés Internet of Things), consiste de una serie de 
objetos físicos, desde sensores hasta medios de 
transporte que usan conexión inalámbrica o wi -
reless, para conectarse a internet (Chatfield y Re -
ddick, 2019). Al conectarlos a internet las posibles 
funciones de los objetos se multiplican, pues pue -
den recopilar información y subirla a la red para 
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20
compartirla, analizar o producir cosas con ellas. 
Lo más interesante de esta tecnología es que per -
mite que objetos ordinarios puedan usar las otras 
tecnologías que se han explicado acá como el 
aprendizaje automatizado. Esto tiene un potencial 
altísimo, pues la máquina ya no aprende solo de 
los datos históricos recogidos a través de un solo 
si positivo, sino que aprenden de la información 
recolectada por todos los dispositivos iguales en 
el mundo que estén conectados a internet (Huang 
y Rust, 2018).
Conectar objetos a internet ha dado múltiples be -
neficios a las personas desde que se usa. Por ejem -
plo, permite realizar acciones de forma remota, 
como controlar un edificio o casa desde otro lugar 
del mundo. O tener acceso y compartir en tiempo 
real a información de tu cuerpo como la frecuencia 
cardiaca usando una manilla conectada. A este fe -
nómeno de acceder a mayor información, usarla y 
ampliar las funcionalidades de los objetos para el 
uso de las personas a través del internet se asocia 
al concepto de inteligencia, por los cual ahora hay 
edificios, casas, carros (etc.) inteligentes.
Básicamente, el internet de las cosas es posible al 
insertar dispositivos y sensores a los objetos que 
los conectan a toda la información disponible en 
internet, esto ha sido posible al avance en la crea -
ción de dispositivos de bajo costo para usar redes 
inalámbricas y la miniaturización de todo tipo de 
hardware (Ritz y Knaack, 2017).
¿Cómo se puede aplicar en la innovación pública?
A implementación del internet de las cosas para 
generar valor público desde los gobiernos está to -
davía en un nivel de poca madurez; pues hay ba -
rreras para contratar la tecnología y de interopera -
bilidad entre los sistemas que se usan hoy contra 
los que se necesitan para usar efectivamente los 
beneficios de IoT. Esto genera que la mayor parte 
de las innovaciones públicas más conocidas aso -
ciadas a esta tecnología provengan del sector pri -
vado o de una asociación con este, como es el caso 
a nivel internacional de las patinetas o bicicletas 
públicas que se conectan a internet y monitorean 
el tráfico, estado de las vías o calidad del aire.
De hecho, se han registrado más innovaciones 
usando el internet de las cosas en los gobiernos 
locales, donde los proyectos a pequeña escala son 
más controlables y más viables para implementar 
(Harbert, 2017). Algunas de sus posibles imple -
mentaciones en ciudades son:
• Control de semáforos según el tráfico.
• Detección y visualización en tiempo real de 
fenómenos sísmicos.
• Monitorear la salud de pacientes críticos del 
sistema público de salud en tiempo real.
• Monitoreo del correcto funcionamiento de 
los servicios públicos.
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• Control remoto de instalaciones de uso público.
• Monitorear la biodiversidad o vida salvaje de parques nacionales.
• Rastreo de mascotas perdidas.
 
Para lograr ciudades inteligentes el rol del Internet de las cosas es fundamental, pues esta tecnología es la 
que permitirá a los gobiernos centralizar y conectar toda la información a través de las redes inalámbricas 
de internet.
Los gobiernos tienen mucho que trabajar a futuro para sacar el mejor provecho de las tecnologías emergen -
tes, con respecto al internet de las cosas se deben alinearlas políticas públicas de transformación digital con 
las de seguridad y la información, luego, desarrollar capacidades para la implementación de internet de las 
cosas para tener un gobierno inteligente que pueda tener una gestión eficiente de los territorios a través de 
la tecnología (Chatfield y Reddick, 2019).
2.4. Blockchain
¿Qué es?
El blockchain, traducido literalmente al español: cadena de bloque, se popularizó después del auge de la mo -
neda virtual Bitcoin que usa esta tecnología como pilar, pero sus usos pueden ir mucho más allá. La tecnología 
blockchain puede ser definida como “un libro electrónico para datos digitales, eventos y transacciones admi -
nistrado por los participantes de una red de computadores descentralizada” (Gösele y Sandner, 2019, p. 1); en 
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otras palabras, se puede explicar como un libro contable compartido que funciona para consignar información 
sobre movimientos o transacciones de dinero u objetos que, además, se construye colectivamente y cada par -
ticipante es responsable de registrar y certificar cada movimiento que realiza, construyendo así una cadena de 
registros o bloques. Esto se explica de mejor forma en la siguiente figura.
Figura 6. ¿Cómo funciona el blockchain? Fuente: Tomado de IBM Chile, en https://ibm.co/2MxvzQ3
A medida que se produce cada 
transacción, y las parte
acuerdan sus detalles, se 
codifica en un bloque de datos 
digitales y se firman o 
identifican de forma única. 
Cada bloque está conectado al 
anterior y al posterior, creando 
una cadena irreversible e 
inalterable. 
Los bloques están 
encadenados, evitando que 
cualquier bloque sea alterado o 
que se inserte un bloque entre 
dos bloques existentes. 
El blockchain, a final de cuentas, permite crear sis -
temas más transparentes para registrar transac -
ciones sin intermediarios ni poderes centralizados. 
Y según Gupta (2018) se caracteriza por:
• Ser consensuado: las transacciones se vali -
dan por los participantes.
• Proveniencia transparente: todos los parti -
cipantes pueden conocer la historia de cada 
transacción.
• Inmutabilidad: una vez una transacción se 
ha registrado en el libro contable no se puede 
modificar, los errores se modifican creando 
una nueva transacción.
¿Cómo se puede aplicar en la innovación pública?
Aunque las aplicaciones del blockchain en campos 
diferentes a la criptomonedas tiene más o menos 
de 3 años de madurez, ya el panorama se ve in -
teresante para el uso en innovación pública para 
proteger la información de los ciudadanos, reducir 
costos y facilitar la transparencia (Hyvärinen, Ri -
sius y Friis, 2017). Algunos de los posibles campos 
de uso son:
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• Llevar los historiales médicos de forma más 
transparente.
• Registro de propiedad de tierras.
• Creación de criptomonedas nacionales
• Trazabilidad de los registros académicos y la -
borales de los ciudadanos.
• Combatir la corrupción y aumentar la trans -
parencia respecto al gasto público.
 
2.5. Analítica de datos
¿Qué es?
Es la disciplina que busca identificar y recolectar 
datos en bruto (que no han sido trabajados pre -
viamente), y analizarlos para poder sacar el mejor 
provecho de estos. Se puede hacer con datos pro -
cedentes de una única fuente o de diferentes fuen -
tes, y usualmente su resultado final es encontrar 
información valiosa como métricas y tendencias 
que no serían difíciles de evidenciar sin el cruce de 
muchos datos. Estos descubrimientos que de no 
ser usados en la analítica de datos no generarían 
valor, son útiles para gerentes, directores, gober -
nantes y ciudadanos para tomar decisiones de for -
ma informada (IBM, 2019).
Para entender mejor el potencial de la analítica da -
tos existen varios marcos teóricos, uno de ellos es 
el modelo por etapas. Este tiene dos característi -
cas fundamentales: 1) Cada etapa se vuelve más 
compleja frente al tipo de información y el esfuer -
zo requerido para su implementación, y 2) descri -
be la cantidad de trabajo humano y automatizado 
requerido (Kühn et ál., 2018).
El primer nivel es el descriptivo, encuentra hechos 
o una serie de sucesos. El nivel diagnóstico, estu -
dia a mayor profundidad los datos y comprende 
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las razones por las cuales algo sucede. El predictivo, busca encontrar tendencias para hacer predicciones, 
por ejemplo, cuando se requerirá hacer mantenimiento a una máquina. Por último, el nivel prescriptivo 
busca dar respuestas a cómo adaptarse al cambio, en este nivel es la máquina la cual toma las decisiones 
(Wu, 2019).
Figura 7. Categorías de analítica de datos. Fuente: Wu (2019)
¿Cómo se puede aplicar en la innovación pública?
Descriptive
What happened?
Diagnostic
Why did it happen?
Predictive
What will happen?
Prescriptive
How shall i act?
Support
Decision Automation
Analytics Category
Data Recovery 
Human Input
D
at
a 
B
as
is
D
ec
is
io
n
A
ct
io
n
Los Gobiernos tienen una gran cantidad de infor -
mación sobre sus ciudadanos, los servicios públi -
cos, la movilidad, la economía y sobre su misma 
gestión. Todos datos que pueden ser potencial -
mente usados al interior del gobierno o por orga -
nizaciones externas en cualquier nivel del modelo 
por etapas. Para que esto se logre, la información 
en los gobiernos, nueva o vieja debe poder mez -
clarse cumpliendo los siguientes requisitos: tener 
el mismo o vocabulario compatible (que se usen 
los mismos signos y métodos de categorizar) y que 
la información pueda ser leída por el programa 
que la procese (Erickson, Viswanathan, Shinavier, 
Shi y Hendler, 2013).
Algunos de los usos actuales de la analítica de da -
tos son:
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• Geolocalización de los vehículos de transporte público.
• Medición del tráfico.
• Entender demográficamente las ciudades para predecir su crecimiento.
• Identificar casos de corrupción.
• Detectar ineficiencias en los procesos de la administración pública.
2.6. Vehículos aéreos no tripulados
¿Qué son?
Estos son más conocidos como drones, son vehí -
culos de diferentes tamaños que no requieren la 
tripulación de un piloto desde el interior del ve -
hículo, es decir que el vuelo se controla de forma 
remota. Rothstein (2015) compara la importancia 
de los drones para esta época con la del compu -
tador personal en la primera mitad del siglo pasa -
do, definiéndolo como un objeto que es a su vez 
computadora, robot y avión; lo que lo hace una 
tecnología con alto potencial para generar una 
revolución en los sistemas de carga y transporte. 
Los drones, entonces incluyen desarrollo de hard -
ware, en cuanto a su forma y capacidad de volar; 
así mismo como de software, lo que les permite 
ser piloteados de forma remota, programar rutas 
y recolectar información.
Existen múltiples tipos de drones, de diferentes 
tamaños y usos, por lo que fueron usados en un 
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inicio por organizaciones militares y gobiernos. Sin 
embargo, al disminuir su costo y popularizarse su 
producción, su uso por parte de ciudadanos y em -
presas privadas ha incrementado, en especial por 
sus aplicaciones para capturar imágenes y videos. 
Este fenómeno ha creado algunas preocupaciones 
entre académicos, empresas y gobiernos alrede -
dor del mundo (Straub, 2014) dentro de las cuales 
se incluyen:
• Interferencia con otros vehículos aéreos con 
tripulación a dentro.
• Pueden ser difíciles de detectar y evitar.
• Potencial violación de la privacidad de los ciu -
dadanos y gobiernos.
• Los accidentes o fallas de los drones podrían 
generar heridos en cualquier parte.
 
¿Cómo se puede aplicar en la innovación pública?
Los drones han encontradosus aplicaciones más 
exitosas en las fuerzas militares, especialmente 
en países como Estados Unidos. Allí, se han usado 
para vigilancia e incluso para entregar armas en zo -
nas de conflicto (Rothstein, 2015a). Pero, en el pre -
sente tanto ciudadanos como gobiernos han visto 
el potencial de los drones para dar solución a pro -
blemas públicos. Algunos de esos usos pueden ser:
• Hacer mapas aéreos más rápido y menor 
costo.
• Realizar expediciones para explorar zonas 
de difícil acceso, para reconocer condiciones 
topográficas, restos arqueológicos e incluso 
nuevas especies.
• Apagar incendios sin necesidad de arriesgar 
la vida de pilotos.
• Mapear la magnitud de una catástrofe natural.
• Entrega de ayudas en una catástrofe natural 
o humanitaria.
 
Se recomienda al estudiante consultar esta página 
web para ver más aplicaciones de los vehículos aé -
reos no tripulados: http://bit.ly/2MBt8vE
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Tema 3
Estudios de caso
La implementación de tales tecnologías en el gobierno se ha hecho principalmente mediante experimentos 
o con soluciones ya probadas en otros contextos, pues la implementación a gran escala de las aplicaciones 
más novedosas enfrenta varios retos, principalmente relacionados con:
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Figura 8. NYC Digital Playbook. 
Fuente: https://www.govtech.com/ 
• El talento al interior de las organizaciones de los gobiernos o de empresas GovTech aún no está lo su -
ficientemente especializado.
• Los sistemas tecnológicos que existen en los gobiernos son incompatibles.
• Los datos de las organizaciones no están en condiciones óptimas para ser usados.
• Las tareas y datos dentro de las agencias de los gobiernos están fraccionados, lo cual implica que para 
implementar la tecnología debería existir articulación interinstitucional.
• Desafíos relacionados con la seguridad de la información.
• Sin embargo, en la siguiente sección de esta unidad se presentan algunos casos de gobiernos que es -
tán usando estas tecnologías para generar innovación pública.
 
3.1. Nueva York: transformación digital de los servicios
Responsable: Public Policy Lab y Oficina de Estra -
tegia Digital de la Alcaldía de Nueva York. 
Año: 2016 
Fuente: Public Policy Lab (2016)
Contexto
La oficina de Estrategia Digital quería entender 
cómo los ciudadanos de Nueva York usaban los 
servicios públicos y cómo navegaban su vida vir -
tual en internet. El objetivo era tener insumos para 
crear una hoja de ruta uniforme para la transfor -
mación digital de la ciudad. Al finalizar el proyecto, 
el gobierno produjo una guía pública con estrate -
gias y principios que todos aquellos que quisiera 
implementar una solución digital en la ciudad po -
drían consultar.
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Desarrollo
Para la ejecución de la investigación, el equipo de 
trabajo decidió entrevistarse con tres grupos de 
actores involucrados, los ciudadanos, servidores 
públicos y expertos en Civic Tech. Se dieron cuenta 
de que los ciudadanos encontraban muchas barre -
ras para acceder a servicios del gobierno y que las 
entidades del mismo estaban descoordinadas y en 
muchos casos no preparadas para iniciar proyec -
tos digitales. Esto los llevó a plantear las estrate -
gias para crear servicios digitales desde el gobier -
no o la sociedad civil para la ciudad.
1. Hacer los servicios disponibles para todos los 
ciudadanos, de todas las capacidades y pre -
ferencia de idioma.
2. Comunicar simple y claro en todos los idio -
mas usados.
3. Llegar hasta los ciudadanos e invitarlos a 
usar los servicios de la ciudad.
4. Incluir a los nuevos ciudadanos a la creación 
y prueba de las soluciones.
5. Estructurar servicios alrededores de las ne -
cesidades de los ciudadanos y no por las ne -
cesidades de las entidades públicas.
6. Construir la capacidad en los servidores pú -
blicos de entregar el mejor servicio posible.
7. Construir sobre sistemas que ya existen y 
funcionan.
8. Integrar los servicios digitales con barrios y 
comunidades.
9. Crear estándares de datos y diseño para los 
servicios.
10. Diseñar para celular móvil primero.
11. Colaborar con aliados en diseño y tecnología.
12. Hacer las interacciones de los servicios tras -
parentes.
 
3.2. Uso de drones para mapear una 
emergencia
Figura 9. Uso de drones 
Fuente: Tomada de https://www.wired.com/
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Responsable: Banco Mundial y Gobierno de 
Vanuatu 
Año: 2015 
Fuente: Meier y Soesilo (2018) y Howard (2015)
Contexto
Después de que un ciclón pasara por Vanuatu en 
Oceanía, el país se encontró en crisis tras la des -
trucción de varios hogares, colegios y edificios. 
Para gestionar la crisis efectiva el Gobierno y las 
agencias de ayuda humanitaria necesitaban un pa -
norama completo del impacto del fenómeno natu -
ral, este levantamiento de información usualmen -
te se hace a través de vuelos de helicóptero, pero 
estas operaciones son costosas, especialmente 
porque el país es un archipiélago lo que hace que 
la población esté muy distribuida, y con las situa -
ciones climáticas en las que se encontraban iba a 
ser poco eficiente y hasta riesgoso para los pilotos 
y demás personal de vuelo.
El reto de innovación que tenían era claro, debían 
encontrar una mejor forma para mapear el terri -
torio, siendo más rápidos y sin arriesgar la vida de 
más personas.
Desarrollo
Para lograrlo, en 48 horas el equipo asignado lo -
gró entrevistar a expertos en aviación incluidos los 
encargados de tripular vehículos aéreos no tripu -
lados o drones e idear un plan de vuelo para res -
ponder ante la emergencia.
Con las tomas realizadas por los drones aéreos se 
buscaba clasificar las construcciones por nivel de 
daño para priorizar la atención; así mismo, busca -
ban los cultivos que tuvieran graves daños para 
poder definir las posibilidades de que existiera 
una crisis alimentaria. Gracias al uso de control re -
moto de los dispositivos, que luego cargaban las 
fotos a la nube, se puedo buscar voluntarios que 
desde cualquier lugar con acceso a internet podían 
analizar las imágenes para diagnosticar el estado 
de emergencia.
De este caso es interesante notar no solo el uso 
de la tecnología para responder ante un reto de 
innovación; si no que a pesar del corto tiempo que 
tenían el equipo tomó espacio para realizar entre -
vistas para entender la situación y tener sesiones 
de ideación, como se recomienda en los procesos 
de innovación. Además, cometieron muchos erro -
res como no georreferenciar todas las imágenes 
automáticamente, lo que tomó más tiempo de 
análisis, y tomar imágenes de baja resolución; sin 
embargo, esto quedó consignado y pueden ser 
lecciones aprendidas que otros implementen en 
nuevos eventos para responder a emergencias. 
Cabe decir que, a pesar de los errores, el objetivo 
final del proyecto se cumplió.
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3.3. Medellín detecta evasiones de impuestos a través de Instagram
Figura 10. Resultados del uso de Kboötes. Fuente: Ruta N en http://bit.ly/2MxD7T0
Responsable: RutaN, DIAN 
Año: 2018 
Fuente: OPSI (2019)
Contexto
La evasión de impuestos de nuevos negocios que 
aún no están formalizados o de personas natura -
les, que como los influencers, hacen parte de la 
nueva economía digital y no declaran todos sus in -
gresos, son un reto para el gobierno, pues es difícil 
rastrearlos para exigirles que realicen los aportes 
que son debidos.
Desarrollo
Para esto, el Centro de inteligencia artificial Mede -
llín apalancado por Ruta N, decidieron usar la ana -
lítica de datos y el aprendizaje automatizado para 
encontrar a los evasores de impuestos. ¿Cómo lo 
hicieron? Desarrollaron un programa, llamado Ka-
boötes, que recolectaba información de diferentes 
cuentas de redes sociales y las cruzaba con los re -
gistros de esas personas en la Cámara de Comercio, 
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para determinar si sí estaban declarando impuestos o no. Lo que el software busca para encontrar a los con -
tribuyentes son hashtags, números de teléfono y publicaciones relacionados con las ventas, para así contratar 
si estos dos pertenecían a personas que estuvieran al día con sus impuestos o no.
Para la finalización del primer piloto, el software que desarrollaron detectó 2.337 potenciales nuevos contri -
buyentes que podrían estar aportando $70.110.000 al mes. La innovación, aunque ya lanzó resultados, aún 
está en etapa de prototipo y por esto se está usando los resultados para la vigilancia y la pedagogía.
3.4. Elección en colegios distritales a través de blockchain
 
Figura 11. Niño votando con sistema de blockchain 
Fuente: Alta Consejería TIC
Responsable: Secretaría General - Alcaldía Mayor 
de Bogotá 
Año: 2018 
Fuente: Centro de Innovación Pública Digital 
(2018a)
Contexto
La Alcaldía de Bogotá quería realizar un prototipo 
para probar si el blockchain se podría aplicar en 
Colombia para procesos electorales, por lo que se 
decidió realizar la prueba a través de los procesos 
de elección de personeros en colegios distritales. 
Además, se buscaba que los estudiantes se fami -
liarizaran con la tecnología emergente a través de 
una aplicación práctica.
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Desarrollo
En este proceso participaron tres colegios distritales de Bogotá, los cuales tenían una lista de candidatos 
por la cual los estudiantes podían votar. Una vez en la jornada de votación los estudiantes podían votar a 
través de una interfaz diseñada exclusivamente para el proyecto, cada voto fue una transacción registrada 
y compartida con la red de blockchain, al completar un total de votos estos se empaquetaban en un bloque 
y se unían a la cadena. Con la alianza de la Secretaría de Educación, la Alta consejería TIC y el ViveLab Bogo -
tá se logró desarrollar el software y la interfaz que permitían la votación y la creación de usuarios; así como 
asegurar que la red era segura y sería un proceso transparente.
Dentro de los beneficios y resultados que arrojó este proyecto estuvieron:
• Mejorar la eficiencia en cuanto al tiempo de las votaciones.
• Reducción de los intermediarios para votar.
• Proceso más transparente.
• Resultados más confiables al reducir el error humano.
• Retroalimentación del código con cada transacción.
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3.5. Waze como instrumento para comunicarse con los ciudadanos
Figura 12. Portal de la Alcaldía de Santiago de Cali Fuente: Alcaldía de Santiago de Cali en 
http://bit.ly/2MrWgW8
Responsable: Alcaldía de Santiago de CaliÇ 
Año: 2018 
Fuente: Centro de Innovación Pública Digital (2018b)
Contexto
Con la población creciente en las principales ciudades de Colombia, el tráfico en Cali también se ha visto 
afectado por lo que para la Alcaldía era fundamental contar con una solución que le permitiera mapear en 
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tiempo real el tráfico para gestionar el transporte público y las rutas de vehículos públicos como ambulan -
cias y carros de bomberos; así mismo cómo evaluar el estado de las vías para tapar huecos y programar 
su mantenimiento.
Desarrollo
Una alternativa que se encontró para solucionar este reto público fue realizar una alianza con Waze para 
hacer uso de la información recolectada por la plataforma para responder de mejor forma a los retos de 
movilidad de la ciudad. Este caso de estudio, es un ejemplo de cómo las soluciones desarrolladas por el 
sector privado en Civic Tech, se convierten en innovación pública y GovTech al ser usadas por las entidades 
públicas. Para que esta innovación fuera posible, el equipo de la Alcaldía de Cali debió alinear sus datos y 
sistemas para que fueran compatibles con los de la plataforma Waze.
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Glosario
Criptomonedas: son un tipo divisa que son de uso 
digital y usan criptografía para ser validadas.
Gobierno electrónico: “se refiere al uso de las TIC 
por parte de los gobiernos, y particularmente al 
internet para llegar a un mejor gobierno” (OCDE, 
2014, p. 8).
Nativo digital: personas que nacieron en la épo -
ca actual donde las tecnologías digitales ya son de 
uso diario y doméstico.
Tecnologías Digitales: se refiere a la mayoría de 
las tecnologías que requieren el uso del sistema 
binario. Incluye a las tecnologías de la información 
y las comunicaciones.
Tecnologías 4.0: tecnologías de la cuarta revolu -
ción industrial.
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UNIDAD DIDÁCTICA
Subdirección de Proyección Institucional - ESAP
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aprendizaje
	resumen
	Contexto del uso de
tecnologías para la
innovación pública
	1.2. Transformación digital del Gobierno
	1.2.1 Transformación digital del
Gobierno colombiano
	1.3 GovTech y Civic Tech en contexto
	
1.4. Smart cities o ciudades inteligentes
	Tipo de tecnologías para la innovación pública
	2.1. Inteligencia artificial
	2.2. Machine learning
	2.3. Internet de las cosas
	2.4. Blockchain
	
2.5. Analítica de datos
	
2.6. Vehículos aéreos no tripulados
	Estudios de caso
	
3.1. Nueva York: transformación digital de los servicios
	
3.2. Uso de drones para mapear una emergencia
	3.3. Medellín detecta evasiones de impuestos a través de Instagram
	3.4. Elección en colegios distritales a través de blockchain
	3.5. Waze como instrumento para comunicarse con los ciudadanos
	Glosario
	Lista de referencias