Estado y Algoritmo · N.° 01
IA en el Estado costarricense: 21 proyectos, 7 instituciones, y las preguntas que nadie ha respondido todavía
Análisis del primer inventario sistemático de proyectos de IA en el sector público costarricense: lo que existe, lo que retorna, lo que está detenido, y lo que falta coordinar.
Resumen ejecutivo
- → 21 proyectos de IA en 7 instituciones del sector público costarricense. 16 en producción.
- → Poder Judicial (₡5,245M) y Hacienda (₡8,000M) tienen retorno financiero público documentado. Ambos operan sobre infraestructura digital preexistente.
- → Tres modelos de la CCSS para detectar cáncer, enfermedades pulmonares y síndrome coronario están detenidos por ₡390M (menos del 0.02% del presupuesto CCSS).
- → El Centro Nacional de Excelencia en IA, prometido en la ENIA 2024-2027, no tiene operación pública documentada.
- → No existe obligación institucional de compartir aprendizajes ni coordinar entre entidades.
El inventario: qué se midió y cómo
El primer inventario sistemático del Observatorio IA Costa Rica documentó veintiún proyectos de inteligencia artificial en producción o con estado verificado en siete instituciones del sector público costarricense. La cifra de veintiuno es un piso, no un techo: el inventario sigue en construcción.
Criterios de inclusión
- Fuente pública verificable: comunicado oficial, declaración institucional, o cobertura periodística con datos confirmados.
- Institución del sector público costarricense: gobierno central, autónomas, o semiautónomas.
- Sistema que funciona o tiene estado documentado: no basta el anuncio; se requiere evidencia de operación o de estado actual.
Se excluyen deliberadamente proyectos en fase de piloto sin datos públicos, iniciativas del sector privado, y proyectos universitarios sin convenio con entidades públicas.
Retorno financiero documentado
De los veintiún proyectos, dos tienen el nivel más alto de evidencia: retorno económico documentado públicamente por la propia institución. Ambos comparten una condición estructural: operan sobre infraestructura de datos que ya existía antes del proyecto de IA.
Poder Judicial: siete años sin titular
El chatbot de atención ciudadana lleva funcionando desde 2018, construido internamente sin proveedor externo. El modelo de predicción presupuestaria para gestión de cobros judiciales (2019) se extendió a más de 60 centros de gestión con un ahorro acumulado de más de ₡100 millones.
En 2024, el Poder Judicial procesó ₡5,245 millones en cobros judiciales sin revisión manual caso por caso. El sistema clasifica, prioriza por probabilidad de recuperación, y genera reportes automáticamente.
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Ministerio de Hacienda: sobre la facturación electrónica
En 2025, un detector de anomalías sobre el flujo de facturas electrónicas detectó ₡8,000 millones vinculados a facturas simuladas. La facturación electrónica de Costa Rica procesa aproximadamente 3 millones de comprobantes diarios. Esa infraestructura preexistente fue la condición habilitante del detector.
“El retorno de la IA en el gobierno depende menos del modelo que se use y más de la calidad de los datos y sistemas que lo preceden. Las instituciones que no tienen esa base no pueden saltarse el paso.”
El caso más urgente: CCSS
Si el Poder Judicial y Hacienda representan lo que ya funciona, la CCSS representa tanto lo que funciona como lo que podría funcionar y está detenido.
El bot que cruza EDUS con el Registro Civil depura listas de espera quirúrgica: pacientes fallecidos, ya atendidos, o duplicados. Entre 2023 y Q1 2026, resolvió 367,403 pacientes y limpió 136,774 casos. La tasa de depuración bajó de 31.2% a 18.2%, indicando listas más precisas, no solo más cortas.
LIDIA: el modelo que funciona y los tres que están detenidos
LIDIA es un modelo de machine learning desarrollado en la Clínica Clorito Picado sobre más de un millón de expedientes en EDUS. Identifica pacientes con diabetes tipo 2 en riesgo con alta precisión documentada en piloto, permitiendo intervención preventiva. El modelo cuesta ₡130 millones (aprox. USD 250,000).
Hay tres modelos adicionales diseñados para detectar cáncer de mama, enfermedades pulmonares y síndrome coronario agudo sobre el mismo dataset. Los tres están parados por falta de presupuesto: ₡390 millones en total (3 × ₡130M). Esa cifra representa menos del 0.02% del presupuesto ordinario de la CCSS.
Decisión de política pendiente: Si el costo de activar estos modelos es verificablemente menor que el costo de una complicación evitable por caso detectado tardíamente, la justificación de la no-acción requiere argumentación explícita. Esa argumentación no existe en el dominio público.
Cronología: IA en el Estado (2018-2026)
Los proyectos documentados abarcan ocho años. Las instituciones con mayor madurez, Poder Judicial y CCSS, comenzaron antes de que existiera una estrategia nacional.
El vacío institucional
La Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA) 2024-2027 del MICITT prometió un Centro Nacional de Excelencia en IA. Costa Rica fue el primer país de Centroamérica en tener una política nacional de IA. El centro no tiene operación pública documentada.
Mientras tanto, la UCR investiga ética en IA con financiamiento Erasmus+ y el CeNAT propone LaNIA como plataforma de investigación aplicada. Cada institución construye sus propios sistemas sin obligación formal de coordinar con el MICITT ni compartir aprendizajes.
El Poder Judicial inventó su propio marco de gobernanza porque nadie más lo hizo: es el único que ha publicado formalmente lineamientos para el uso de IA generativa interna, según información pública disponible. El resultado práctico es que los aprendizajes de cada institución no están disponibles para las demás. Cada una parte de cero.
Catálogo de proyectos identificados
La tabla incluye los diez proyectos principales documentados con datos públicos verificables. El inventario completo contiene veintiún proyectos en siete instituciones.
| Institución ↑ | Proyecto ↕ | Año ↕ | Estado ↕ | Impacto |
|---|---|---|---|---|
| CCSS | Bot depuración listas de espera | 2023 | Activo | 367,403 pacientes resueltos |
| CCSS | LIDIA (diabetes tipo 2) | 2025 | Piloto | Alta precisión piloto, 1M+ expedientes |
| CCSS | Modelo cáncer de mama | — | Detenido | ₡130M requeridos |
| CCSS | Modelo enfermedades pulmonares | — | Detenido | ₡130M requeridos |
| CCSS | Modelo síndrome coronario agudo | — | Detenido | ₡130M requeridos |
| Hacienda | Detector evasión fiscal | 2025 | Activo | ₡8,000M recuperados |
| Poder Judicial | Chatbot ciudadano | 2018 | Activo | Atención 24/7 |
| Poder Judicial | Predicción presupuestaria | 2019 | Activo | 60+ centros, ₡100M+ ahorro |
| Poder Judicial | Cobro judicial IA | 2024 | Activo | ₡5,245M procesados |
| Poder Judicial | Marco gobernanza IA generativa | 2024 | Activo | Único lineamiento público |
Selección de proyectos con datos públicos verificados. El inventario completo del Observatorio incluye 21 proyectos.
Qué sigue en el Observatorio
Este primer número del inventario es un punto de partida, no un estado final. Las preguntas abiertas que van a guiar los próximos números:
- ¿Cuál es el costo total de los proyectos activos? El retorno está documentado para PJ y Hacienda. El costo de inversión no tiene la misma transparencia.
- ¿Qué instituciones tienen la infraestructura de datos para el siguiente proyecto? MEP, SUTEL, y las municipalidades tienen datos. La pregunta es si tienen la estructura para usarlos.
- ¿Cuándo se activan los tres modelos de LIDIA? La decisión de presupuesto tiene fecha. El seguimiento también.
El inventario acepta correcciones y adiciones. Si usted trabaja en una institución pública con un proyecto de IA que no está documentado, el canal es abierto.