En la adopción creciente de la inteligencia artificial (IA) en el sector público, los chatbots se identifican como una herramienta clave para la interacción entre ciudadanía y administración (Wirtz et al., 2019). Sin embargo, la investigación existente se ha centrado principalmente en contextos no europeos, como Estados Unidos, China, Japón o Corea (Chen y Gasco-Hernández, 2025; Ju et al., 2023; Aoki, 2020), mientras que Europa ha sido menos estudiada, con algunas excepciones recientes (Alishani y Homburg, 2025; Hemesath y Tepe, 2024). Además, predominan enfoques metodológicos basados en estudios de caso únicos o análisis experimentales centrados en aspectos específicos, lo que limita la disponibilidad de evidencia comparativa a gran escala.

Ante esta brecha, los enfoques exploratorios como el desktop research ofrecen una alternativa útil, aunque con menor profundidad analítica. Este método ha sido ampliamente utilizado en estudios de gobierno electrónico (Nikiforova et al., 2021; Criado et al., 2020) y permite observar directamente el funcionamiento de los chatbots (Van Noordt y Misuraca, 2019). No obstante, la identificación exhaustiva de estos sistemas resulta compleja debido a su dispersión entre múltiples organismos públicos (Chen y Gasco-Hernández, 2025), lo que explica la escasez de estudios a gran escala.

Para abordar esta limitación, el presente estudio utiliza la base de datos Public Sector Tech Watch (European Commission, 2024), que recopila casos de uso de IA en el sector público europeo. A partir de 226 chatbots identificados, se realiza un análisis descriptivo-comparativo para explorar tendencias de implementación según países, niveles administrativos y ámbitos de política pública. Aunque el uso de datos secundarios implica ciertas limitaciones, los resultados ofrecen una visión general útil y constituyen una base para futuras investigaciones más profundas.