¿Cómo se mide el liderazgo público en IA en Colombia?
El Índice OIA-CO mide la visibilidad y el aporte público al ecosistema de inteligencia artificial mediante cinco dimensiones: señales verificadas, impacto, aporte, actividad pública y recencia. Los resultados se presentan con fecha de corte (10 nov 2026), desglose de puntuación y fuentes, y no representan una evaluación del mérito técnico de las personas.
Las cinco dimensiones (30 + 25 + 20 + 15 + 10 = 100)
Selecciona una dimensión para ver su regla.
S · Señales verificadas — hasta 30 puntos
5 puntos por noticia, publicación o evento con fuente pública fechada donde el actor es protagonista (máx. 6).
Ejemplo ilustrativo (simulación, no es una persona real): un actor con 4 señales verificadas obtiene 20/30 en S.
Quién entra
- Persona real con rol actual en IA ligado a Colombia (en el país o colombianos en el exterior).
- Al menos una fuente pública fechada dentro de la ventana de la edición y cargo actual verificado.
- Cargos de elección popular solo si lideran una iniciativa de IA concreta.
- Solo datos profesionales públicos (Ley 1581 de 2012).
Penalización, niveles y desempate
- -5 puntos: Cuando la evidencia es una sola mención secundaria.
- Niveles: Nivel 1 desde 70 · Nivel 2 desde 55 · Nivel 3 desde 40 · Nivel 4 desde 0.
- Desempate: Mayor puntaje en señales verificadas; luego mayor aporte al ecosistema; luego orden alfabético.
Ventana y actualización
Ventana móvil de 12 meses (10-nov-2025 a 10-nov-2026). El motor autónomo actualiza el índice a diario: incorpora señales nuevas que superan los controles de calidad, recalcula la recencia y publica en la web, la API y el servidor MCP. Cada cambio queda en la bitácora pública.
Controles automáticos de calidad
- La fuente se lee completa y el nombre de la persona aparece en ella.
- La fecha está dentro de la ventana y la fuente no está duplicada.
- Una persona nueva necesita dos fuentes independientes o una oficial.
- Se descartan datos personales sensibles y candidaturas políticas en campaña.
- Lo que no pasa los controles no se publica y se registra con su motivo.
Aprendizaje de la plataforma
La experiencia (no los datos ni los puntajes) se optimiza con un bandido multibrazo con muestreo de Thompson: el sistema elige entre variantes preaprobadas del orden de módulos y de las sugerencias de búsqueda, y aprende de recompensas reales (abrir una ficha, abrir una fuente o enviar una solicitud). Los eventos son anónimos, sin cookies ni datos personales. El algoritmo no puede modificar puntajes, fuentes, hechos ni la metodología.
Transparencia
Algunos perfiles evaluados pueden estar vinculados al equipo del Observatorio. Se les aplican las mismas reglas, sin bonificaciones, y su puntaje es auditable con sus fuentes.
Limitaciones conocidas
- Refleja la cobertura documentada por el Observatorio, no un censo del ecosistema.
- La cobertura de medios concentra la evidencia en Bogotá y Medellín.
- La actividad en redes (L) no se midió en esta edición.
- Sin historial comparable todavía: no se publican tendencias ni variaciones.
- Especialidad y ciudad de una señal se asocian a través del actor vinculado, no por análisis del contenido de la señal.
Correcciones y exclusiones
Cualquier persona puede pedir corrección o retiro desde el centro de solicitudes y seguir su estado con un código.