Tema 20: Procedimiento administrativo y documentación de actuaciones asistidas por IA

Este apartado analiza la integración de herramientas de inteligencia artificial en el procedimiento administrativo común bajo la Ley 39/2015, garantizando la validez jurídica, la motivación y la trazabilidad de las actuaciones. Se detallan las evidencias documentales mínimas para el archivo, las obligaciones de transparencia y accesibilidad en la publicación de contenidos, y las cautelas específicas de supervisión e información en contextos de alto riesgo, proporcionando modelos estandarizados para acreditar el control humano.

a) Validez de los actos, competencia y firma La Ley 40/2015, de Régimen Jurídico del Sector Público establece que la competencia es irrenunciable y se ejerce por los órganos administrativos que la tienen atribuida, sin que las herramientas tecnológicas puedan ostentar titularidad alguna. El uso de IA es estrictamente instrumental y requiere validación humana para surtir efectos jurídicos.

• Ausencia de personalidad jurídica: la IA carece de capacidad para dictar actos administrativos;

sus resultados son propuestas o borradores que no obligan a la Administración ni a terceros hasta que son asumidos por una persona.

• Validación mediante firma: la firma electrónica del titular del órgano o del personal competente, cuando procede, es el requisito esencial que valida el contenido generado o asistido por IA, transformándolo en un acto administrativo formal.

• Asunción de autoría: al firmar un documento basado en IA, la persona competente asume la autoría íntegra del texto y la responsabilidad sobre su corrección jurídica y fáctica, saneando cualquier defecto del borrador original.

b) Motivación suficiente y lenguaje claro El artículo 35 de la Ley 39/2015 exige que los actos administrativos se motiven con sucinta referencia de hechos y fundamentos de derecho, prohibiendo la indefensión por falta de explicación. El uso de algoritmos o IA no permite eludir este deber mediante remisiones a cálculos opacos o “cajas negras”.

• Explicabilidad de la decisión: la motivación debe exponer las razones jurídicas y fácticas comprensibles para la persona interesada, sin que baste con invocar el resultado automático de una herramienta.

• Control del lenguaje: el personal debe revisar y editar los textos generados por IA para eliminar redundancias, “alucinaciones” o expresiones crípticas que dificulten la comprensión.

• Congruencia: la fundamentación generada debe ser coherente con el expediente y con la normativa vigente, evitando citas inexistentes o razonamientos ajenos al caso concreto.

c) Responsabilidad de la tramitación y diligencia El personal responsable de la tramitación tiene el deber de impulsar el procedimiento y actuar con la diligencia debida, respondiendo de la correcta gestión de los expedientes bajo su cargo. La asistencia de IA no altera el régimen de responsabilidad patrimonial ni disciplinaria.

• Deber de verificación: la diligencia debida implica la obligación inexcusable de verificar la exactitud de los resultados de la IA antes de incorporarlos al procedimiento.

• Responsabilidad por errores: los fallos, sesgos o retrasos provocados por herramientas de IA son imputables a la Administración, que debe subsanarlos de oficio o responder por los daños causados.

• Cumplimiento de plazos: las incidencias técnicas de los sistemas de asistencia no justifican, por sí solas, el incumplimiento de los plazos legales establecidos para la resolución y notificación.

Deben activarse medidas de contingencia, alternativas y dejar constancia cuando proceda.

a) Evidencia mínima: versión final revisada, nota de revisión e intervención humana De conformidad con el artículo 70 de la Ley 39/2015, el expediente debe contener los documentos necesarios para la resolución, evitando la inclusión de información accesoria que genere ruido documental. La acreditación del control humano es el elemento clave en la asistencia por IA.

• Versión final revisada: se archiva obligatoriamente el documento definitivo, validado y firmado, que surte efectos en el procedimiento.

• Buenas prácticas de trazabilidad: aunque la Ley 39/2015 no regula específicamente la IA, para garantizar la diligencia debida y la trazabilidad, se recomienda incorporar una evidencia explícita (diligencia, metadato o nota interna) que certifique que el borrador fue asistido por IA y, crucialmente, supervisado por una persona identificada.

• Exclusión de borradores: no es necesario archivar los chats completos (prompts y respuestas) ni las versiones intermedias, salvo que sean indispensables para justificar la motivación o garantías del acto.

b) Conservación de logs y metadatos conforme a política de archivo Aunque no formen parte del expediente administrativo visible para la ciudadanía, los sistemas informáticos generan registros técnicos (logs) que permiten la auditoría forense. Estos registros se rigen por la Política de Seguridad de la Información de la UA y por el Protocolo de retención de logs de la UA.

• Trazabilidad técnica: los sistemas corporativos pueden generar logs de acceso y uso bajo custodia de la unidad competente; su acceso está restringido y se usa para auditoría/incidentes cuando proceda.

• No gestión por el usuario: el personal gestor no administra estos logs técnicos, pero debe conocer su existencia como garantía última de trazabilidad.

c) Nomenclatura y gestión de versiones La gestión documental interna debe distinguir inequívocamente entre las propuestas generadas por la máquina y los documentos validados por el personal. Una nomenclatura clara previene la firma o notificación accidental de borradores no revisados. Ejemplos orientativos:

• Identificación de borradores: uso de sufijos o códigos específicos (ej. _borrador_IA) para los archivos de trabajo generados automáticamente.

• Consolidación de finales: nomenclatura de documento definitivo (ej. _rev o _final) para la versión revisada por control humano antes de proceder a la firma electrónica.

d) Cuadro de clasificación documental (CCD) y calendarios de conservación El uso de herramientas de IA es un medio instrumental que no altera la naturaleza administrativa del documento ni su clasificación archivística. Los documentos se organizan según las funciones y actividades de la UA, no por la tecnología empleada.

• Clasificación funcional: los documentos asistidos por IA se clasifican en la serie documental que les corresponda por su contenido (sesiones, resoluciones, convenios...) según el Cuadro de Clasificación Documental (CCD) vigente.

• Calendarios de conservación: los plazos de guarda y los criterios de eliminación o transferencia al archivo histórico son los mismos que rigen para la serie documental, sin variaciones por el uso de IA.

e) Coordinación con DPD (RAT/cláusulas) en tratamientos con datos personales Cuando la herramienta de IA implica un tratamiento de datos personales, la documentación del expediente debe ser coherente con las obligaciones del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). La legitimación del tratamiento debe constar previamente.

• Registro de Actividades (RAT): el uso de IA debe estar amparado por el RAT de la UA; el personal no debe iniciar nuevos usos que impliquen tratamientos distintos sin coordinación con la unidad responsable del tratamiento y, en su caso, el DPD.

• Cláusulas informativas: los formularios de recogida de datos deben informar a las personas interesadas sobre el uso de sistemas automatizados o inteligentes, si la normativa así lo exige para el trámite concreto.

a) Decisión de publicación vs. reserva según calificación UA La publicación de contenidos generados o asistidos por IA en portales web, sedes electrónicas o tablones oficiales está supeditada a la previa revisión de seguridad. Se aplica estrictamente la Normativa de calificación y tratamiento de la información de la UA.

• Filtrado de información: antes de hacer público un documento, se debe verificar que la IA no ha incluido datos de carácter personal no anonimizados o información de Uso Oficial (Interno o Restringido).

• Responsabilidad editorial: la decisión de publicar corresponde al personal competente, que debe asegurar que el contenido es veraz, institucional y adecuado, independientemente de su origen técnico.

b) Información sobre el uso de IA El principio de transparencia y el artículo 50 del Reglamento IA (AI Act) imponen deberes de información cuando la ciudadanía interactúa con sistemas inteligentes. El objetivo es evitar el engaño sobre la naturaleza artificial del interlocutor o del contenido.

• Sistemas de interacción: si se emplea un chatbot o asistente virtual de atención, se debe informar a la persona usuaria, al inicio de la interacción, de que se está comunicando con un sistema de IA.

• Contenido sintético: si se publican imágenes, audios o vídeos generados artificialmente que se asemejen a personas, lugares o hechos reales, se debe marcar o avisar legiblemente de su origen artificial.

c) Comprobación de accesibilidad El Real Decreto 1112/2018 obliga a que los contenidos del sector público sean accesibles. Las herramientas de IA generativa pueden producir documentos (PDF, HTML) o textos que no cumplen por defecto los estándares de accesibilidad (etiquetado, contraste, estructura).

• Verificación obligatoria: el personal debe comprobar la accesibilidad del documento final antes de su publicación, corrigiendo encabezados, textos alternativos y orden de lectura.

• No exención: el uso de una herramienta de IA no exime ni rebaja los requisitos de accesibilidad exigibles a la administración universitaria.

a) Supervisión humana por personal competente y flujos de escalado Si el sistema está clasificado como alto riesgo (como los que puedan usarse en selección de personal o evaluación académica) y la UA actúa como desplegadora, se aplican obligaciones reforzadas. En estos sistemas la normativa europea exige una vigilancia humana cualificada. No basta con una revisión formal; se requiere capacidad real de intervención.

• Competencia y autoridad: el personal encargado de la supervisión debe tener la formación necesaria para entender el sistema y la autoridad administrativa para desatender o corregir sus resultados.

• Escalado de decisiones: se debe elevar la consulta a un superior o a un responsable técnico cuando el resultado de la IA genere dudas razonables o parezca discriminatorio.

b) Información previa a personas afectadas y RLT cuando proceda El uso de sistemas de alto riesgo en el ámbito laboral conlleva obligaciones específicas de información hacia los colectivos afectados, derivadas del artículo 26 del AI Act y de la normativa laboral.

• Deber de información: las personas sujetas a decisiones o evaluaciones de sistemas de alto riesgo deben ser informadas de ello antes de la puesta en marcha del sistema.

• Representación legal: en el caso del personal de la UA, la normativa prevé la información a la Representación Legal de las Personas Trabajadoras (RLT) sobre el uso de estos sistemas en la gestión de recursos humanos cuando los procesos de toma de decisiones se basen exclusivamente en modelos digitales sin intervención humana.

a) Plantilla de “nota de revisión” e intervención humana Para estandarizar la evidencia de control humano en el expediente, se recomienda el uso de notas o diligencias normalizadas. Estas notas acreditan que la decisión administrativa es fruto de la valoración humana y no un automatismo. Ejemplos de buenas prácticas:

• Contenido mínimo: la nota identifica quién revisa, en qué fecha y validar expresamente el contenido (ej. "Documento asistido por IA, revisado y validado por [Cargo] el [Fecha]").

• Ubicación: puede insertarse como metadato en el gestor documental, como nota marginal en el borrador o como diligencia en el documento final, según el procedimiento.

b) Flujo estándar de revisión y archivo para documentos asistidos por IA Se recomienda establecer un circuito de trabajo secuencial para garantizar la calidad jurídica y la seguridad técnica en la producción documental asistida. El flujo asegura que ningún borrador se convierta en acto sin pasar por el filtro humano.

• Ejemplo de secuencia operativa: 1) Generación del borrador (con minimización de datos); 2) Verificación y edición (contrastando fuentes); 3) Validación y firma (asunción de autoría); 4) Archivo del documento firmado y de la evidencia de revisión.

c) Plantilla de etiquetado de documentos y referencias de clasificación UA en el expediente El etiquetado correcto de los archivos facilita la aplicación de las medidas de seguridad correspondientes a su nivel de clasificación (Uso No Oficial, Uso Oficial Interno, Uso Oficial Restringido).

Un buen etiquetado previene fugas de información durante la tramitación.

• Marcas de clasificación: se recomienda incluir en el nombre del archivo o en sus metadatos el nivel de clasificación si el documento contiene datos sensibles o restringidos.

• Segregación: los documentos de trabajo de la IA deben mantenerse separados o distinguidos de los documentos oficiales del expediente mediante carpetas o nomenclaturas específicas.

d) Circuito de notificación y gestión de incidentes Ante cualquier anomalía en el funcionamiento de la IA que pueda comprometer datos personales o la seguridad de la información, el personal debe actuar con rapidez siguiendo el Procedimiento de gestión de incidente de seguridad de la información de la UA. La prioridad es contener el posible daño.

• Interrupción y reporte: ante resultados anómalos (ej. cruce de datos de otros expedientes), se debe detener el uso de la herramienta y notificar la incidencia mediante el canal oficial de notificación de incidentes publicado en la página web del Servicio de Informática de la UA, aportando información sobre lo sucedido.

• Constancia en expediente: si el incidente afecta a los plazos o garantías del procedimiento, se debe dejar constancia de la incidencia técnica en el expediente mediante diligencia para justificar las actuaciones subsiguientes.