Revista Chilena de la Administración del Estado | n.º 14 · 2.º semestre 2025 · 51-63 51
Recepción: 17/10/2025
· Aceptación:
23/12/2025 ·
DOI: 10.57211/revista.v14i14.250
INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y CONTROL PÚBLICO: NUEVOS DILEMAS
ÉTICOS Y ADMINISTRATIVOS EN LA FUNCIÓN
ESTATAL
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND PUBLIC CONTROL: NEW ETHICAL AND ADMINISTRATIVE DILEMMAS IN STATE
FUNCTIONING
Gonzalo
Zambrano Millar1
Resumen
La incorporación de sistemas de
inteligencia artificial en funciones de control estatal plantea desafíos que trascienden lo tecnológico, afectando la racionalidad administrativa, la probidad y la rendición de cuentas.
Este artículo presenta una revisión sistemática de 62 estudios internacionales
y latinoamericanos publicados
entre 2015 y 2024, con el objetivo de identificar las principales tendencias
discursivas sobre inteligencia artificial y control público. Mediante análisis temático reflexivo, se
distinguen tres enfoques predominantes: tecnocrático, crítico y mediado. Los resultados
muestran que los enfoques centrados
exclusivamente en la eficiencia resultan insuficientes para abordar los
riesgos normativos asociados a la opacidad algorítmica y la redistribución de
responsabilidades. Desde una perspectiva jurídico-administrativa, el estudio
sostiene que la probidad debe entenderse como una capacidad institucional
ampliada, que exige supervisión humana significativa, trazabilidad decisional y
explicabilidad de los sistemas utilizados. En
coherencia con el marco normativo chileno vigente, se concluye que una
gobernanza algorítmica asistida, centrada en las personas, constituye una condición necesaria para resguardar la legitimidad del control público en contextos de
transformación digital.
Palabras
clave: inteligencia artificial
– control público – probidad administrativa – rendición de cuentas – gobernanza
algorítmica
1 Es
doctor en
Procesos Sociales
y Políticos en
América Latina,
mención Economía
por la
Universidad Católica del Maule-Arcis; magíster
en Gestión de Recursos Humanos
por la Universidad Gabriela Mistral; magíster en Educación Superior
por la Uniacc; posdoctorante
en Inteligencia Artificial Aplicada a las Ciencias
Sociales por la Universidad Nacional
de Córdoba, Argentina; subdirector de
Posgrado e Internacionalización del Comité Iberoamericano de Ética y Bioética y
académico e investigador titular en
el Departamento de Psicología de la Facultad de Ciencias Sociales y Humanidades de la Universidad Autónoma de
Chile. gonzalo.zambrano@uautonoma.cl
Abstract
The
integration of artificial intelligence systems into public oversight
functions poses challenges that
go beyond technical considerations, affecting administrative rationality, public integrity, and accountability. This article presents a systematic
review of 62 international and Latin American studies published between
2015 and 2024, aiming to identify the main
discursive trends on AI and
public control. Through
reflexive thematic analysis,
three predominant approaches are identified:
technocratic, critical, and
mediated. The findings indicate that efficiency-oriented
perspectives are insufficient
to address the normative risks associated with algorithmic opacity and the redistribution of responsibility. From a legal-administrative standpoint, the study argues that integrity should
be understood as an expanded institutional capacity, requiring meaningful human oversight, decision traceability, and system explainability. In line with the current Chilean regulatory framework, the article concludes that a human-centered,
assisted model of algorithmic governance is essential
to safeguard the legitimacy of public
oversight in digitally mediated environments.
Keywords: artificial intelligence
– public oversight –
administrative integrity – accountability – algorithmic governance
1.
Introducción
La incorporación progresiva de sistemas de inteligencia artificial en los procesos de
gestión y control del Estado ha abierto un debate sustantivo sobre los límites,
alcances y riesgos de la automatización en funciones públicas
sensibles. En particular, los organismos de control enfrentan el
desafío de integrar herramientas
algorítmicas sin erosionar principios estructurantes del derecho
administrativo, tales como la probidad, la responsabilidad y la rendición de
cuentas.
Si bien una parte relevante de la
literatura ha abordado la inteligencia artificial desde una lógica instrumental, destacando su
potencial para mejorar la eficiencia, la detección de irregularidades y la gestión de
grandes volúmenes de datos, estos
enfoques resultan insuficientes para explicar los efectos
cognitivos, normativos y simbólicos que
la mediación algorítmica introduce en
la toma de decisiones públicas. En este
contexto, los modelos tecnocráticos de automatización muestran limitaciones
para dar cuenta de la dimensión ética y política del control público.
A partir de una revisión
sistemática de literatura internacional y latinoamericana, este artículo
analiza las principales tendencias discursivas sobre inteligencia artificial y control público, con el objetivo de identificar sus supuestos
normativos implícitos y sus
consecuencias para la noción clásica de probidad administrativa. Sobre esta base, se propone una
lectura interpretativa, no ontológica, de la interacción humano-algoritmo,
orientada a fortalecer una gobernanza
algorítmica centrada en las personas, en coherencia con el marco normativo chileno vigente.
2.
Marco teórico
2.1.
Inteligencia artificial, racionalidad administrativa y mediación sociotécnica
Desde una perspectiva
epistemológica, los sistemas de inteligencia
artificial no poseen
cognición en sentido fuerte, intencionalidad ni juicio moral. Su funcionamiento
se basa
en procesos
de cálculo
estadístico, optimización
y reconocimiento de patrones, definidos
ex ante por agentes
humanos y condicionados por los datos de entrenamiento
disponibles. En consecuencia, no resulta adecuado atribuir a estos sistemas una
forma de racionalidad autónoma equiparable
a la humana.
Siguiendo a Floridi
(2019) y Latour (2005), la inteligencia artificial puede comprenderse como un artefacto epistémico que media
la acción humana, redistribuyendo capacidades cognitivas sin sustituir la responsabilidad moral y jurídica de los
decisores públicos. Esta mediación sociotécnica introduce nuevas formas de
dependencia informacional, que tensionan los modelos clásicos de racionalidad
administrativa basados exclusivamente en el juicio experto humano.
2.2.
Cognición simbiótica como hipótesis interpretativa
La noción de
cognición simbiótica, utilizada en este
artículo, no se presenta como una teoría consolidada
ni como una categoría empírica emergente directamente
de la
literatura revisada. Se propone, más
bien, como
una hipótesis
interpretativa que busca describir el acoplamiento funcional asimétrico entre decisores humanos y sistemas algorítmicos en contextos
institucionales complejos.
Este enfoque dialoga con aportes
consolidados sobre cognición distribuida (Clark, 2008), responsabilidad distribuida (Bovens, 2007) y ética de la
información (Floridi, 2019), permitiendo analizar cómo las herramientas
de inteligencia artificial
reconfiguran los procesos de deliberación, sin atribuirles agencia moral ni capacidad decisional autónoma.
3.
Metodología
3.1.
Enfoque y diseño
Este estudio se desarrolla bajo
un enfoque cualitativo-interpretativo sustentado en una revisión sistemática de
literatura (Page et al., 2021), cuyo
propósito fue analizar cómo la inteligencia artificial está transformando las prácticas, discursos y valores del control público en la
administración estatal contemporánea. El énfasis no se limita a la dimensión técnica de la inteligencia artificial,
sino que incorpora sus implicaciones éticas, simbólicas y cognitivas en la función
pública.
El diseño metodológico sigue las
orientaciones de Page et al. (2021)
para revisiones sistemáticas
transparentes y reproducibles. La pregunta de investigación se formuló así:
¿De qué manera la inteligencia
artificial modifica las prácticas de control, los criterios éticos y las formas de rendición de
cuentas en la administración pública?
Se establecieron tres objetivos específicos:
1) Identificar las principales categorías teóricas sobre inteligencia artificial, ética y
control estatal en la literatura científica reciente —2015-2024—.
2) Analizar las tensiones entre eficiencia algorítmica y principios ético-administrativos.
3) Proponer una lectura simbiótica del control público que incorpore la interacción
cognitiva entre humanos y sistemas inteligentes.
3.2.
Estrategia de búsqueda
Se realizó una revisión
sistemática de literatura
entre 2015
y 2024
en las
bases de datos Scopus, Web of Science y ERIC. Se utilizaron
combinaciones específicas de términos, tales como: «artificial
intelligence» AND «public administration»,
«algorithmic governance», «public accountability» y «public sector ethics», con el fin de reducir el ruido documental asociado a
búsquedas excesivamente generales.
3.3.
Criterios de inclusión y exclusión
Se incluyeron estudios empíricos
y teóricos que abordaran explícitamente la relación entre inteligencia artificial, Administración
pública, control estatal, ética o rendición de cuentas. Se excluyeron textos puramente técnicos que
no incorporaran discusión
institucional o normativa, así como documentos descriptivos sin análisis
crítico.
3.4.
Procedimiento Prisma2
El proceso Prisma identificó
inicialmente 412 registros. Tras la eliminación de duplicados (n = 86) y el
cribado por título y resumen, se evaluaron 141 textos completos. De estos, se
excluyeron 79 estudios principalmente por:
a)
ausencia de análisis normativo del control público (n = 31);
b) enfoque exclusivamente técnico sin referencia a probidad o accountability
(n = 27); y
c) estudios descriptivos
sin discusión
institucional (n = 21). La
muestra final quedó conformada por 62
estudios.
3.5.
Análisis y codificación
Los 62 estudios fueron
codificados mediante análisis temático, identificando tres
grandes tendencias discursivas: tecnocrática, crítica y mediada.
A continuación, se presenta
la distribución de los estudios
por tendencia discursiva (n = 62):
a)
Tendencia tecnocrática: 24 estudios
b)
Perspectiva crítica: 21 estudios
c) Perspectiva mediada/relacional: 17 estudios
3.6.
Análisis temático reflexivo
El análisis de los estudios
incluidos se desarrolló mediante un análisis temático reflexivo, siguiendo el enfoque propuesto
por Braun y Clarke (2006), adecuado para revisiones sistemáticas de carácter
interpretativo y normativo. Este procedimiento permitió identificar patrones de
sentido recurrentes en la literatura, más allá de la mera frecuencia de
aparición de conceptos.
El
proceso se realizó en cuatro etapas sucesivas:
1) Familiarización con el corpus, mediante lectura
exhaustiva de los 62 textos seleccionados.
2) Codificación inicial, identificando unidades de
significado relacionadas con inteligencia artificial, control público, ética,
probidad y rendición de cuentas.
2
Preferred Reporting Items
for Systematic Reviews and Meta-Analyses.
3) Construcción de categorías analíticas, integrando códigos
afines y contrastándolos con marcos teóricos consolidados mediante triangulación teórica.
4) Refinamiento y validación, asegurando
coherencia interna y diferenciación analítica entre categorías.
A partir de este proceso, se
definieron cinco dimensiones analíticas que estructuran los resultados de la revisión:
1) Ética administrativa y responsabilidad moral, centrada en la
imputabilidad de decisiones mediadas por sistemas algorítmicos.
2) Gobernanza algorítmica y transparencia, relativa a los
mecanismos institucionales de supervisión, explicabilidad y
control.
3) Rendición de cuentas y control asistido, que examina
modelos híbridos de accountability donde la inteligencia artificial opera como herramienta de apoyo decisional.
4) Sesgo y opacidad algorítmica, enfocada en riesgos
de discriminación, asimetrías informacionales y déficit de comprensión
técnica.
5) Mediación cognitiva y juicio moral
distribuido, que analiza cómo la incorporación de inteligencia artificial reconfigura los
procesos deliberativos sin sustituir la responsabilidad humana.
Estas dimensiones permitieron
organizar los hallazgos de manera
sistemática y fundamentar empíricamente la
identificación de las tendencias discursivas presentadas en la sección de resultados.
4.
Resultados
La presente sección expone los
principales hallazgos derivados del análisis temático de los 62 estudios incluidos en la revisión
sistemática. Los resultados se
organizan a partir de las dimensiones analíticas definidas previamente, permitiendo identificar patrones
recurrentes, tensiones normativas y enfoques dominantes en la literatura sobre inteligencia
artificial y control público. La presentación privilegia un enfoque
interpretativo, coherente con el carácter normativo-institucional del estudio, y busca dar
cuenta tanto de regularidades discursivas como de divergencias significativas
entre corrientes.
4.1.
Tendencia tecnocrática: eficiencia, automatización y neutralidad instrumental
Un primer conjunto de estudios, mayoritario dentro del corpus analizado, concibe la inteligencia artificial como una herramienta
esencialmente instrumental orientada a optimizar la eficiencia administrativa,
reducir la discrecionalidad humana
y fortalecer la capacidad predictiva de los organismos públicos. Desde esta
perspectiva, la inteligencia artificial es presentada como un recurso neutral
que permitiría mejorar la focalización de auditorías, la detección temprana de
irregularidades y la gestión de grandes volúmenes de información.
No obstante, el análisis de esta
tendencia revela una comprensión restringida de
la dimensión ética del control público. La literatura tecnocrática tiende a
asumir que los riesgos normativos pueden ser resueltos mediante ajustes técnicos, mejor calidad de datos, modelos
más precisos o mayores capacidades computacionales, sin problematizar
suficientemente los efectos de la opacidad algorítmica ni la redistribución implícita de poder
decisional. En este marco, la probidad es tratada principalmente como una variable
de cumplimiento procedimental, más que como una virtud institucional que
requiere juicio prudencial y deliberación contextual.
4.2.
Perspectiva crítica: sesgos, opacidad y asimetrías de poder
La evidencia empírica revisada
incluye casos documentados en países como Canadá, Reino Unido, Brasil y, en menor medida, Chile, donde el uso de herramientas automatizadas ha
generado controversias en materia de debido proceso, transparencia y
legitimidad democrática. En esta literatura, la opacidad algorítmica es
identificada como un problema central, en tanto dificulta la comprensión de los criterios que orientan las decisiones y
debilita los mecanismos tradicionales de rendición de cuentas.
Desde esta perspectiva, el
control público mediado por inteligencia artificial corre el riesgo de transformarse en un ejercicio tecnocrático desvinculado de
consideraciones éticas
sustantivas, especialmente en contextos institucionales caracterizados por debilidades estructurales y
limitadas capacidades de supervisión.
4.3.
Perspectiva mediada o relacional: modelos híbridos de decisión
Un tercer conjunto de estudios,
menos numeroso, pero conceptualmente significativo, propone enfoques
intermedios que conciben la relación entre decisores humanos y sistemas de
inteligencia artificial como una forma de mediación sociotécnica. En esta
perspectiva, la inteligencia artificial no sustituye el juicio humano, sino que actúa como un sistema de apoyo que reconfigura
los procesos deliberativos y amplía las capacidades analíticas de las
instituciones.
Estos trabajos subrayan la
importancia de diseños organizacionales e institucionales que aseguren una
supervisión humana significativa, la explicabilidad de los sistemas utilizados y la posibilidad de
revisión y corrección de las
recomendaciones algorítmicas. La rendición de cuentas es entendida aquí como un proceso distribuido, pero no
difuso, en el que la responsabilidad última permanece en los agentes humanos y
en las organizaciones públicas.
4.4.
Comparación regional y hallazgos transversales
El análisis comparado permite
observar diferencias relevantes entre contextos institucionales. Mientras en
países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos se
aprecia un mayor desarrollo de marcos regulatorios específicos y de capacidades
técnicas para la auditoría algorítmica, en América Latina predominan aproximaciones normativas
declarativas, con escasa traducción
en mecanismos operativos concretos.
De manera transversal, los
estudios coinciden en señalar que el principal desafío del uso de inteligencia
artificial en el control público no radica en la sofisticación técnica de los sistemas, sino en la
capacidad institucional para integrarlos de manera coherente con principios
como la probidad, la transparencia y la responsabilidad. Este hallazgo refuerza la necesidad de enfoques de
gobernanza algorítmica
que reconozcan
explícitamente la centralidad del
juicio humano y del marco
jurídico-administrativo.
5.
Discusión
Los resultados obtenidos permiten
sostener que el debate contemporáneo sobre inteligencia artificial y control público se encuentra tensionado
por una comprensión parcial del fenómeno algorítmico. En particular, la predominancia
de enfoques tecnocráticos refleja
una tendencia a abordar la inteligencia artificial como un problema de
optimización administrativa, soslayando sus efectos sobre la racionalidad institucional, la distribución de responsabilidades y la
legitimidad del ejercicio del control estatal.
Desde una perspectiva
jurídico-administrativa, esta reducción instrumental resulta problemática. El control público no
constituye únicamente un conjunto de procedimientos
técnicos orientados a la detección de irregularidades, sino una función esencial del Estado dirigida a resguardar la
legalidad, la probidad y la confianza
ciudadana. En este sentido, la incorporación de sistemas algorítmicos introduce
una mediación que reconfigura la forma en que se produce, interpreta y valida
la información utilizada para la toma de decisiones, afectando directamente los supuestos clásicos de la
racionalidad administrativa.
La literatura crítica revisada
advierte con razón que la opacidad algorítmica y los sesgos incorporados en los
sistemas de inteligencia artificial pueden erosionar garantías fundamentales como el debido proceso, la igualdad ante la ley y la posibilidad de impugnación efectiva de
las decisiones administrativas. Sin embargo, el análisis también muestra que una posición puramente
adversarial frente a la
tecnología resulta insuficiente para orientar la acción pública en contextos de creciente complejidad
informacional. La exclusión
de herramientas algorítmicas no elimina los riesgos, sino que puede
limitar la capacidad del Estado para ejercer
un control oportuno
y eficaz.
En este escenario, las
perspectivas mediadas o relacionales ofrecen un marco analítico particularmente pertinente. Al
concebir la interacción entre humanos y sistemas algorítmicos como una forma de mediación
sociotécnica, estos enfoques permiten
superar la dicotomía entre automatización plena y rechazo tecnológico. La clave no reside en si la
inteligencia artificial debe o no ser utilizada,
sino en cómo se diseñan los arreglos institucionales que regulan su uso,
delimitan su alcance y preservan la centralidad del juicio humano.
Desde este punto de vista, la
discusión sobre probidad adquiere una relevancia renovada. La probidad
administrativa, entendida tradicionalmente como rectitud en el ejercicio de la
función pública, debe ampliarse para incorporar la capacidad institucional de comprender y gobernar los dispositivos técnicos que median la decisión.
Ello implica reconocer que la falta de comprensión de un sistema algorítmico no
constituye una excusa válida para eludir responsabilidades, sino un déficit
institucional que debe ser corregido mediante formación, regulación y diseño organizacional.
Asimismo, la rendición de cuentas
en contextos algorítmicos no puede limitarse a la identificación formal de un responsable final.
Los resultados sugieren la necesidad de concebir la accountability como un proceso multinivel, que
articule responsabilidades
individuales, organizacionales y sistémicas. Esta aproximación resulta especialmente relevante para
los organismos de control, cuyo mandato constitucional exige no solo
fiscalizar, sino también garantizar la legitimidad y razonabilidad de la acción
administrativa.
Finalmente, la comparación
regional refuerza la idea de que los desafíos de la gobernanza algorítmica no
son homogéneos. En América Latina, las brechas de capacidad estatal, la
fragmentación normativa y la limitada institucionalización de mecanismos de auditoría
tecnológica amplifican los riesgos asociados al uso
de inteligencia artificial en el control público. En este contexto, la adopción
acrítica de modelos
desarrollados en países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos puede resultar
insuficiente o incluso contraproducente.
En suma, la discusión
desarrollada en este artículo sugiere que la integración de inteligencia
artificial en el control estatal debe ser abordada como un problema jurídico,
institucional y cognitivo de primer orden. Avanzar hacia una gobernanza algorítmica compatible con los principios
del derecho administrativo exige desplazar el foco desde la mera eficiencia hacia la construcción de
capacidades institucionales que aseguren probidad, transparencia y
responsabilidad en un entorno crecientemente mediado por tecnologías
algorítmicas.
5.1.
Implicancias normativas para la probidad y la rendición de cuentas
5.1.1.
Probidad como problema cognitivo
Desde una noción clásica, la
probidad administrativa se vincula a la virtud pública y a la prudencia práctica —phrónēsis—
en el
ejercicio del poder delegado. En contextos mediados por inteligencia artificial,
la probidad implica no solo actuar con
rectitud, sino también comprender, supervisar y justificar decisiones apoyadas en sistemas algorítmicos.
5.1.2.
Rendición de cuentas híbrida
La rendición de cuentas en entornos algorítmicos requiere fortalecer capacidades técnicas, éticas y simbólicas, evitando la delegación acrítica de autoridad
en sistemas automatizados.
5.1.3.
Gobernanza algorítmica centrada en las personas
En el caso chileno, la circular
711/2023 establece el principio de inteligencia artificial centrada en las personas, disponiendo que
tales herramientas operen como asistentes y que toda decisión sea adoptada por
individuos. Este marco normativo
se alinea con modelos de gobernanza
algorítmica asistida, coherentes con la
función constitucional de la Contraloría General de la República.
6.
Conclusiones
El presente artículo
ha examinado
críticamente la incorporación de sistemas de
inteligencia artificial en el ámbito del control público, poniendo de relieve que dicho proceso no puede ser comprendido ni
gestionado adecuadamente desde una lógica exclusivamente técnica o instrumental. A partir de una
revisión sistemática de la literatura
internacional y regional, se ha mostrado que la mediación algorítmica introduce
transformaciones sustantivas en la racionalidad
administrativa, en los esquemas de responsabilidad y en la noción misma de probidad pública.
Los resultados evidencian
que los
enfoques tecnocráticos dominantes, centrados en la eficiencia, la automatización y la neutralidad instrumental, resultan
conceptualmente insuficientes para dar
cuenta de los desafíos normativos que
plantea el uso de inteligencia artificial en funciones de control estatal. Si bien
estas aproximaciones reconocen beneficios operativos relevantes, tienden a
subestimar los riesgos asociados a la opacidad algorítmica, la dependencia
cognitiva de sistemas complejos y la redistribución implícita de poder
decisional dentro de las organizaciones
públicas.
Frente a ello, las perspectivas
críticas y mediadas permiten una comprensión más adecuada del fenómeno, al situar la inteligencia
artificial como un dispositivo
de mediación sociotécnica que reconfigura, pero no sustituye, el juicio humano.
Desde esta óptica, el control público asistido por inteligencia artificial
exige preservar la deliberación institucional, la supervisión humana significativa y la trazabilidad de las decisiones como condiciones
indispensables para la legitimidad
administrativa.
Desde un punto de vista
jurídico-administrativo, este estudio sostiene que la probidad debe ser
entendida como una capacidad institucional ampliada. En contextos mediados por
sistemas algorítmicos, actuar con probidad no se limita al cumplimiento formal de normas, sino que implica
contar con las competencias,
procedimientos y marcos regulatorios necesarios para comprender, supervisar, auditar y justificar decisiones apoyadas en
herramientas de inteligencia artificial.
La transparencia del proceso decisional y la explicabilidad
de los sistemas utilizados se
configuran, así, como elementos constitutivos del deber de probidad.
Asimismo, el análisis permite
concluir que la rendición de cuentas en entornos algorítmicos adopta
inevitablemente un carácter híbrido. Aunque los sistemas de
inteligencia artificial participen en la producción de información relevante para la toma de decisiones, la responsabilidad jurídica y administrativa
continúa recayendo en las
personas y en las instituciones públicas. En consecuencia, cualquier modelo de gobernanza algorítmica compatible con el ordenamiento
jurídico chileno debe rechazar la
delegación decisional en sistemas autónomos y
reforzar los mecanismos de supervisión, control y revisión humana.
En este marco, el principio de inteligencia artificial centrada en las personas,
consagrado en la circular
711/2023, se presenta como un referente normativo coherente con los hallazgos
de la literatura analizada. No obstante, el estudio advierte que la eficacia de este principio dependerá
de su traducción en mecanismos
operativos concretos dentro de los organismos de control, tales como protocolos de uso, auditorías
algorítmicas, formación especializada y dispositivos claros de asignación de responsabilidades.
Finalmente, este artículo
concluye que el principal desafío futuro no reside en el grado de sofisticación
técnica de los sistemas de inteligencia artificial, sino en la capacidad institucional del Estado para integrarlos de manera reflexiva, prudente y jurídicamente responsable. Avanzar hacia una gobernanza
algorítmica robusta requerirá profundizar la
investigación empírica sobre prácticas organizacionales, fortalecer las capacidades profesionales de los
funcionarios públicos y consolidar
marcos normativos que aseguren que la transformación digital del control
estatal se realice en plena coherencia con los principios estructurantes de la
probidad, la transparencia y la responsabilidad pública.
7.
Limitaciones del estudio
Este trabajo presenta algunas
limitaciones que deben ser consideradas. En primer lugar, la revisión
sistemática se concentró en literatura académica indexada, lo que pudo excluir experiencias prácticas
relevantes documentadas en informes institucionales. En segundo término, la categorización
de tendencias discursivas implica un ejercicio interpretativo que, si bien se
sustenta en criterios explícitos de codificación, no agota la diversidad
de enfoques existentes. Estas limitaciones
abren oportunidades para estudios comparados de carácter empírico y etnográfico en organismos de control.
8.
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