La inteligencia artificial puede formular correos electrónicos, simplificar textos, estructurar reuniones, resumir información y aportar ideas para la enseñanza diaria. Esto suena como un alivio bienvenido, especialmente en un campo laboral donde el tiempo para trabajar en las relaciones suele ser limitado.
Al mismo tiempo, surgen preguntas legítimas: ¿Puedo hacer que un chatbot revise un informe de caso? ¿Puedo transcribir automáticamente una conversación? ¿Qué pasa con los datos ingresados? ¿Y cómo puedo saber si una respuesta es técnicamente correcta o simplemente está formulada de manera convincente?
Esta incertidumbre no es una señal de falta de apertura. Es una expresión de responsabilidad profesional.
La IA puede ayudar a los especialistas. La responsabilidad de las evaluaciones, las relaciones y las decisiones siempre recae en las personas.
La IA ya está aquí, incluso sin una estrategia institucional
Las herramientas de inteligencia artificial se han probado durante mucho tiempo en muchos equipos: a través de cuentas privadas, herramientas de traducción gratuitas o chatbots en teléfonos inteligentes personales. Una prohibición total rara vez impide este uso. Tiende a trasladarlos a un área no regulada.
Por lo tanto, las instituciones sociales necesitan directrices comprensibles, herramientas aprobadas, formación y espacio para preguntas. Experiencias de latrabajo social suizomostrar: La IA puede respaldar el trabajo de textos, la preparación y estructuración de información, pero no reemplaza la comprensión contextual profesional, el trabajo de relaciones y la evaluación profesional.
Legalmente tampoco estamos en un espacio libre. En julio de 2026, todavía no existía en Suiza una legislación integral específica para la IA. ruidosoCancillería FederalUna plantilla de consulta debería estar disponible a finales de 2026. Sin embargo, la ley de protección de datos existente ya se aplica directamente al procesamiento de datos respaldado por IA, comoComisionado Federal de Protección de Datos e Informaciónaguanta.
Qué puede hacer bien la IA y qué no
La IA generativa es particularmente buena para manipular el lenguaje y la información existente. Ejemplos de tareas útiles incluyen:
crear un primer borrador de texto a partir de palabras clave,
hacer que los textos complicados sean más comprensibles,
sugerir posibles estructuras para un informe,
resumir documentos publicados,
Desarrollar variantes para una actividad o taller,
Prepare preguntas para una reunión de equipo o una reflexión de caso.
Sin embargo, la IA no sabe si una afirmación es cierta. Calcula respuestas lingüísticamente apropiadas. Esto les permite inventar información, tergiversar conexiones u ocultar incertidumbres. Esto es especialmente relevante en el sector social: un error redactado de forma convincente en un informe de caso puede ser más grave que un error tipográfico obvio.
El principio HUMANO para las instituciones sociales
El uso responsable de la IA se puede resumir en seis principios simples.
M – La gente decide
La IA puede ofrecer sugerencias pero no asumir responsabilidad profesional. Las decisiones sobre servicios, colocaciones, medidas de apoyo, amenazas, sanciones, diagnósticos o intensidad de la atención no deben delegarse acríticamente en un sistema técnico. Una sugerencia de la IA también puede influir en la percepción de un especialista, incluso si un ser humano todavía decide formalmente.
Regla de práctica:Cuanto mayor sea el posible impacto en la vida de una persona, menor puede ser el papel de la IA.
E – Limitar entradas
Muchos expedientes contienen datos personales especialmente sensibles: como información sobre salud y privacidad, opiniones religiosas o políticas, procedimientos administrativos o penales y medidas de asistencia social. Dicha información no pertenece a herramientas de inteligencia artificial de libre acceso o no publicadas.
Incluso la aparente anonimización a menudo no es suficiente. Una persona todavía puede ser reconocible por la combinación de edad, lugar de residencia, constelación familiar, institución, diagnóstico y un evento especial. Cuando no se requieran casos reales, se deben utilizar ejemplos sintéticos o significativamente distorsionados.
N – Verificar en lugar de adoptar
Cada resultado de IA es un borrador. Antes de su uso, se deben responder al menos las siguientes preguntas:
¿Son correctos los nombres, números, fechas y citas?
¿La IA completó información que no se ingresó?
¿Las declaraciones son comprensibles y técnicamente justificadas?
¿La redacción es respetuosa y no estigmatizante?
¿El texto cumple con los estándares de documentación de la institución?
¿Podría explicarse y representarse el texto tras la inspección de los archivos?
Es necesario tener especial cuidado con las leyes, la información médica, las situaciones de crisis y las responsabilidades cantonales. La IA puede proporcionar una orientación inicial, pero no reemplaza una fuente primaria confiable.
S – Garantizar la protección organizacionalmente
La protección de datos no puede delegarse a empleados individuales. La institución debe determinar qué solicitudes se aprueban para qué fines, qué categorías de datos se pueden ingresar y durante cuánto tiempo se almacena el contenido. Igualmente importantes son las ubicaciones de procesamiento, los subcontratistas, los roles, la autenticación multifactor, el registro, la eliminación y el proceso en caso de un incidente de protección de datos.
En el caso de los servicios en la nube, la institución sigue siendo responsable del procesamiento legal de datos. elEDÖBexige que la tramitación de los pedidos esté garantizada contractualmente y que se examinen las posibles divulgaciones de datos en el extranjero. El hosting suizo puede ser un criterio importante, pero no es suficiente por sí solo: las estructuras de propiedad, el acceso al soporte, los subcontratistas, los sistemas legales aplicables y las configuraciones técnicas siguen siendo relevantes.
Si existe un alto riesgo para la personalidad o los derechos fundamentales, puede ser necesaria una evaluación de impacto de la protección de datos. Las instituciones públicas también deben examinar la legislación cantonal sobre protección de datos y su base jurídica. estoFicha informativa del cantón de Zúrichproporciona una guía útil para esto.
Este artículo no reemplaza el asesoramiento legal. Las instituciones con mandato público, datos de salud, tareas de protección de niños y adultos u obligaciones especiales de confidencialidad deben verificar cada caso de uso específico con su oficina especializada y responsable de protección de datos antes de su introducción. Lo crucial no es sólo si una herramienta puede utilizarse en principio, sino también si el propósito, el alcance de los datos, las responsabilidades y las medidas de protección precisamente para este uso están regulados de manera sostenible.
C – Verificar la igualdad de oportunidades
Los sistemas de IA adoptan patrones a partir de sus datos de entrenamiento y, con ellos, posiblemente, prejuicios sociales. Un sistema puede evaluar el comportamiento de forma diferente según el género, perjudicar a las personas con un lenguaje no estándar, crear un contexto cultural estereotipado o describir la discapacidad principalmente como un déficit.
Es por eso que debes buscar conscientemente distorsiones en el contenido relevante. Esta prueba también puede estar respaldada por IA, pero no reemplaza la reflexión humana.
H – Informar, participar y documentar
Las personas deben saber cuándo la IA influye significativamente en su comunicación o procesamiento que sea relevante para ellos. La transparencia es particularmente importante cuando las conversaciones se graban o transcriben, un chatbot se comunica con los clientes, la IA crea recomendaciones o priorizaciones, o un resultado puede influir en los servicios y medidas.
Para los niños, los jóvenes, las personas con discapacidades cognitivas o las personas en relaciones de dependencia, el consentimiento formal por sí solo a menudo no es suficiente. La información debe ser comprensible y una alternativa real debe seguir siendo posible.
El semáforo con IA para el trabajo diario
| categoría | Aplicaciones típicas | Requisitos |
|---|---|---|
| Verde: bueno para empezar | Ideas para actividades grupales, cartas generales, resúmenes de textos publicados, estudios de casos ficticios, estructuras de presentación, pruebas de estilo. | Ninguna información confidencial o personal; Se comprueba el resultado |
| Amarillo: sólo con herramientas liberadas | Conceptos internos, traducciones con datos personales, actas de reuniones internas, bases de datos de conocimiento institucional, revisión de textos anónimos | Cuenta institucional, contrato verificado, propósito claro, minimización de datos, reglas de acceso, aprobación humana |
| Rojo: proyecto separado de alto riesgo | Expedientes completos de casos, grabación automática de conversaciones, pronósticos de riesgo, diagnósticos, decisiones de desempeño o ubicación, reconocimiento de emociones, informes finales de casos. | No con herramientas públicas ordinarias de IA; sólo después de un examen profesional, legal, ético y técnico |
"Rojo" no significa necesariamente que una aplicación esté prohibida en el futuro. Esto significa: no introducido de forma espontánea y no sólo por empleados individuales.
¿Qué herramientas de IA son adecuadas?
Ninguna herramienta es “compatible con DSG” sólo por el nombre del producto. Los factores decisivos son el caso de uso específico, la versión del contrato, la configuración y los datos introducidos. En lugar de simplemente comparar modelos, las instituciones deberían examinar las categorías de herramientas apropiadas:
IA en el entorno de oficina existente:obvio para correos electrónicos, reuniones y documentos generales, siempre que los permisos y el almacenamiento se mantengan adecuadamente.
Asistente de IA Institucional:Adecuado para trabajos de texto generales, conceptos, ejemplos ficticios y asistentes internos claramente definidos.
Herramienta de traducción profesional:práctico para escritura multilingüe; En el caso de datos personales, sigue siendo necesaria una base jurídica y un tratamiento de orden regulado.
Solución alojada en Suiza o Suiza:Puede mejorar la soberanía de los datos, pero no reemplaza los conceptos de revisión de contratos o roles, eliminación y seguridad.
IA directamente en el sistema de información del cliente:Para aplicaciones relacionadas con casos, a menudo tiene más sentido que un chatbot público independiente si se adoptan autorizaciones, el acceso a los datos es limitado y las fuentes utilizadas están claramente identificadas.
La pregunta más importante sobre la herramienta no es: ¿Qué modelo escribe mejor? Más bien: ¿qué datos están permitidos, quién puede acceder a ellos, dónde se procesan y quién controla el resultado?
Puedes empezar en ocho semanas
Forme un pequeño grupo de trabajo.La práctica, la gestión, la informática, la protección de datos o el control de calidad y, según la aplicación, la perspectiva del cliente están en la misma mesa.
Recopilar el uso real.Pregunte sin miedo qué herramientas ya se utilizan para qué y dónde hay incertidumbres.
Seleccione tres casos de uso ecológicos.Por ejemplo, simplificar la correspondencia general, preparar talleres o resumir información especializada publicada.
Suelte una o dos herramientas.Unas pocas cuentas institucionales claramente reguladas son mejores que muchas soluciones privadas.
Adopte una directriz unilateral.Las reglas deben ser lo suficientemente breves y específicas para poder usarse en la vida cotidiana.
Formar a los empleados de forma práctica.La protección de datos, los errores típicos de los modelos, la verificación de fuentes, el lenguaje sensible a la discriminación y el canal de notificación en caso de errores son más importantes que los trucos rápidos.
Mide el piloto.El ahorro de tiempo, incluido el control, el esfuerzo de corrección, la calidad técnica, la comprensibilidad y los problemas de protección de datos, muestran si el uso realmente ayuda.
Consulte las reglas con regularidad.Los productos y las condiciones del contrato cambian rápidamente. Las aprobaciones deben revisarse al menos cada seis meses.
Plantilla para una breve política institucional de IA
Una pauta cotidiana puede caber en una página. Las siguientes ocho normas constituyen una base posible y deben adaptarse a la misión, la forma jurídica, el cantón y los conjuntos de datos de su propia institución.
La IA es una herramienta.La responsabilidad profesional, las evaluaciones y las decisiones recaen en los empleados.
Sólo se utilizan herramientas aprobadas y cuentas institucionales.Las cuentas privadas están excluidas para uso profesional.
Las herramientas públicas o no publicadas no incluyen datos personales, información de casos, documentos confidenciales ni datos de acceso.
La minimización de datos también se aplica a las herramientas lanzadas.Sólo se utiliza lo necesario para el fin específico y documentado.
Los resultados de la IA se verifican técnica, objetiva y lingüísticamente antes de cada uso.Se presta especial atención al contenido ficticio o sin fundamento.
La IA no decide sobre el desempeño, las clasificaciones, los diagnósticos, las amenazas, las sanciones u otras medidas importantes.
Las conversaciones sólo se graban o transcriben previa aprobación institucional e información transparente.Se preservan los derechos y opciones de los interesados.
Se reportan errores e incidencias.Existe un punto de contacto interno conocido para transmisiones de datos no intencionadas, resultados sospechosos e incertidumbres.
Tres ejemplos de indicaciones seguras
Hacer más comprensible un texto general
Haz que el siguiente texto de información general sea más comprensible para adultos sin conocimientos especializados. Utilice oraciones cortas, explique términos técnicos y no cambie los hechos. Marque las áreas poco claras. Texto: [Texto sin datos personales ni confidenciales]
Preparar una reunión de equipo
Cree un proceso para una reunión de equipo de 45 minutos sobre el tema "Cómo afrontar situaciones desafiantes de traspaso". El objetivo no es evaluar casos específicos, sino más bien desarrollar principios técnicos comunes. Debe incluir una pregunta introductoria, tres preguntas de reflexión, un ejercicio en grupos pequeños, cómo asegurar resultados y próximos pasos.
Revisar un texto para detectar lenguaje problemático
Consulte el siguiente texto anónimo para detectar suposiciones sin fundamento, formulaciones estigmatizantes o orientadas al déficit, la combinación de observación e interpretación y declaraciones discriminatorias. No cree nuevos hechos. Muestre primero las áreas problemáticas y luego sugiera formulaciones más neutrales.
Conclusión: no tanta IA como sea posible, pero sí el mejor trabajo social posible
La cuestión central no es cómo las instituciones sociales pueden utilizar tanta IA lo más rápido posible. La mejor pregunta es: ¿Dónde puede la IA facilitar el trabajo administrativo o lingüístico para que haya más tiempo para las relaciones, la reflexión, la participación y el apoyo individual?
Un buen uso de la IA no es invisible, no está descontrolado y no está completamente automatizado. Es limitado, comprensible y técnicamente verificable.
Así entendida, la IA no se diferencia del trabajo social profesional. Puede convertirse en una herramienta útil, siempre y cuando las personas sigan siendo el centro no sólo en nombre del principio sino también en la práctica real.
¿Qué aplicaciones aliviarían realmente su vida laboral diaria y qué tareas deben recaer exclusivamente en la persona?
Nikos y Ramón
