En resumen — Una IA no puede tener un programa político: los objetivos y los arbitrajes de valores siguen siendo humanos. Pero utilizada como herramienta pública, auditable y controlada, podría seguir cada euro gastado, comparar políticas, simular leyes antes de su votación y medir sus resultados después de su adopción.
¿Y si Francia confiara sus cuentas, sus políticas públicas y sus grandes decisiones a una inteligencia artificial? La pregunta evoca fácilmente a una presidenta digital que decide fríamente entre las pensiones, el hospital y la defensa. Sin embargo, este escenario espectacular pasa por alto el verdadero desafío. Una máquina no sabe decidir qué es una sociedad justa. Solo puede buscar la mejor manera de alcanzar los objetivos que los humanos le asignan.
El experimento mental propuesto aquí fija, por lo tanto, varios objetivos simultáneos: mejorar el nivel de vida y los servicios públicos, hacer las finanzas sostenibles, proteger a los más vulnerables y preservar la soberanía. No constituye ni una predicción ni un programa electoral. Explora lo que un sistema capaz de analizar las cuentas, evaluar las políticas y probar numerosos escenarios podría aportar, siempre que se mantenga sometido al derecho y a las instituciones democráticas.
El punto de partida: 1.714 mil millones de euros de gastos
Las cuentas públicas dan la medida del desafío. Según el Insee, las administraciones públicas gastaron 1.714,1 mil millones de euros en 2025, es decir, el 57,3 % del producto interior bruto. Los ingresos representaron el 52,2 % del PIB. El déficit se estableció en 152,5 mil millones de euros, es decir, el 5,1 % del PIB, mientras que la deuda pública alcanzó el 115,7 % del PIB al final del año.
Este gasto no es un bloque homogéneo que se pudiera reducir de golpe. Las prestaciones sociales representan 771 mil millones de euros, las remuneraciones públicas 370 mil millones, los consumos intermedios 163,5 mil millones y la inversión 132,2 mil millones. La carga de intereses alcanza los 64,7 mil millones de euros. En 2024, la protección social representaba el 41,5 % del gasto público y la sanidad el 15,6 %. Gastar mucho no significa, por lo tanto, despilfarrar automáticamente: la verdadera cuestión radica en los resultados obtenidos y en la capacidad de financiar de forma sostenible el modelo elegido.
Primera misión: seguir el dinero hasta el resultado
Una IA encargada de mejorar la acción pública probablemente comenzaría menos por recortar que por medir. Construiría una cartografía que conectaría cada euro con su recaudación, con los organismos que lo gestionan, con el programa financiado, con el beneficiario final y con el resultado observado. El coste administrativo, el plazo, la población atendida, la eficacia y las posibles duplicidades se harían comparables.
Este método permitiría buscar redundancias entre el Estado, las comunidades, la Seguridad Social, los operadores y los establecimientos públicos antes de suprimir misiones. Un dato que ya posee legalmente una administración no se solicitaría varias veces. Las políticas cuya utilidad esté demostrada se distinguirían de aquellas cuyos efectos siguen siendo débiles o desconocidos.
Reducir el déficit sin programar una recesión
Un algoritmo de ayuda a la decisión no propondría necesariamente una austeridad inmediata. Compararía trayectorias plurianuales, ajustadas al crecimiento, al empleo, a la inflación y a los tipos de interés. Cualquier gasto permanente debería especificar su financiación sostenible, el gasto que reemplaza o el rendimiento esperado. El endeudamiento seguiría siendo posible para responder a una crisis o financiar ciertas inversiones a largo plazo.
El crecimiento contaría tanto como los ahorros. La productividad, el empleo de jóvenes y mayores, las competencias, la inversión y la innovación se seguirían como palancas presupuestarias por derecho propio. Para las empresas, la prioridad sería la estabilidad: menos dispositivos apilados, reglas fiscales más legibles y un horizonte suficientemente largo para invertir y contratar.
Automatizar la administración, no la relación humana
En los servicios públicos, la máquina trataría prioritariamente las tareas repetitivas: introducción de datos, verificación de documentos, orientación de solicitudes o detección de anomalías. El tiempo así liberado podría ser devuelto a los agentes para la acogida, el cuidado, la enseñanza, la investigación o el acompañamiento. En el hospital, estudiaría los atascos, las rehospitalizaciones y los actos evitables. En la escuela, los tutores digitales podrían adaptar los ejercicios, sin quitar al profesor su rol pedagógico.
La misma prudencia se impondría frente al fraude. Detectar una anomalía puede ayudar a enfocar un control; nunca debe transformar una puntuación en culpabilidad. Toda decisión sensible debería ser explicada, trazada, controlada por un humano y susceptible de recurso.
Energía, industria y cálculo: invertir en lugar de sufrir
El escenario trataría la energía, la defensa, el cálculo informático, los componentes críticos, la ciberseguridad y la investigación como activos estratégicos. Buscaría orientar el ahorro hacia la inversión productiva y hacer de Francia un terreno más sencillo para las jóvenes empresas, gracias a procedimientos más rápidos y a experimentaciones regulatorias enmarcadas.
En la vivienda, los nuevos proyectos se enfocarían cruzando transporte, empleos, redes, precios, suelo, riesgos y demografía. Para la inmigración, el análisis distinguiría asilo, estudios, trabajo, familia e irregularidad, para confrontar necesidades económicas y capacidades de acogida sin reducir los derechos fundamentales a una ecuación.
Simular las leyes antes del voto, evaluarlas después
La reforma más profunda tal vez concierne la elaboración de la ley. Antes de una votación, se publicarían varios escenarios con sus hipótesis, su coste a diez años, sus efectos esperados sobre los hogares, las empresas, los territorios y las finanzas públicas. Después de la adopción, los resultados se medirían a los doce meses, tres y cinco años. Las medidas ineficaces podrían corregirse o suprimirse en lugar de acumularse.
Cada ministerio dispondría de un tablero de control público que incluiría no solo su presupuesto, sino también sus plazos, la calidad del servicio, el acceso y los resultados. La transparencia no suprimiría los desacuerdos políticos; simplemente obligaría a cada uno a defender sus elecciones a partir de hipótesis visibles.
La democracia debe permanecer por encima del algoritmo
Ninguna optimización puede decidir el nivel de redistribución deseable, el lugar del Estado, el compromiso entre seguridad y libertades o el grado de desigualdad aceptable. Dos políticas pueden ser financieramente sostenibles y basarse en concepciones opuestas de la justicia. Estas decisiones corresponden a los ciudadanos y a sus representantes.
El riesgo inverso sería el de una máquina demasiado eficaz: un Estado capaz de cruzar ingresos, salud, desplazamientos y hábitos digitales se volvería peligrosamente intrusivo. Los datos deberían limitarse a lo estrictamente necesario, los modelos auditados y las decisiones impugnables ante una autoridad humana y la justicia.
El escenario más creíble no es finalmente el de una IA presidenta. Es el de una IA pública que sirva como contraexperto permanente: ella ilumina, los elegidos deciden, la justicia controla y los ciudadanos impugnan. Su revolución no sería reemplazar el poder, sino hacer mucho más difícil gobernar sin medir.
Opinión de la redacción — El interés de este experimento mental reside menos en las treinta y tres medidas contempladas que en una pregunta simple: por cada euro recaudado, ¿qué resultado se obtuvo? La IA puede hacer que esta pregunta esté más documentada y sea más difícil de esquivar. No puede responder en lugar de los franceses cuando hay que elegir quién contribuye, quién recibe y qué libertades deben permanecer intocables.
