Ấn Độ đã triển khai rộng rãi hệ thống nhận diện sinh trắc học Aadhaar, chuyển khoản trực tiếp và các ứng dụng phúc lợi số nhằm giảm khâu trung gian và tăng tính minh bạch. Trên lý thuyết, những công cụ này giúp cải thiện tốc độ và độ chính xác trong phân phối trợ cấp. Trong thực tế, một số nhóm thụ hưởng—đặc biệt là phụ nữ lao động di cư—đã ghi nhận tỷ lệ thất bại cao trong xác thực sinh trắc học. Theo một nghiên cứu do AM Jose và Aishwarya thực hiện năm 2023 với 200 nữ lao động di cư tại Delhi cho thấy, có khoảng 36 % số người tham gia gặp trục trặc với xác thực sinh trắc học Aadhaar khi đến khám chăm sóc sức khỏe liên quan đến thai sản. Điều này minh họa rõ ràng cách các sự cố kỹ thuật—dù là lỗi quét vân tay hay trùng khớp dữ liệu—có thể trở thành rào cản trong việc tiếp cận dịch vụ y tế và các hỗ trợ phúc lợi cơ bản..

Quá trình số hóa cũng kéo theo việc áp dụng các thuật toán tự động để xét duyệt hồ sơ thụ hưởng. Trên quy mô toàn cầu, nhiều nền tảng kỹ thuật số từng được phát hiện đưa ra các đề xuất hoặc đánh giá chứa định kiến về giới, sắc tộc, hoặc vùng miền. Khi các thuật toán tương tự được sử dụng trong phúc lợi công, những người không quen với công nghệ, không có thiết bị hoặc kết nối Internet ổn định, và chưa thành thạo các ứng dụng di động có thể gặp khó khăn trong việc tiếp cận quyền lợi.

Chương trình bảo đảm việc làm nông thôn MGNREGA—cam kết 100 ngày công mỗi năm cho mỗi hộ—hiện cũng vận hành qua các quy trình số hóa gồm chấm công sinh trắc học, giám sát công trình qua ứng dụng và thanh toán tập trung. Dù mục tiêu là thúc đẩy tính minh bạch, một số công nhân phản ánh tình trạng chậm trễ thanh toán kéo dài hàng tuần, thậm chí cả tháng, trong khi dữ liệu chấm công và phê duyệt vẫn đang được xử lý.

Thống kê của Oxfam năm 2022 cho thấy chỉ 31 % dân số nông thôn tại Ấn Độ sử dụng Internet, so với 67 % ở khu vực thành thị. Khi phúc lợi được chuyển thẳng vào tài khoản ngân hàng, những người không có tài khoản hoặc không quen giao dịch trực tuyến dễ bị “bỏ sót”. Đồng thời, việc nhận trợ cấp dưới dạng tiền mặt cho phép người hưởng bù đắp tác động của biến động giá lương thực, điều mà chuyển khoản điện tử khó đảm bảo.

Như vậy, công nghệ phi tập trung và thuật toán tự động đang mở ra cả cơ hội và thách thức. Bên cạnh các chỉ số kinh tế truyền thống như hệ số Gini, có thể xem xét bổ sung các chỉ số đo lường “tính tham gia số” và “tính hiển diện số” để phản ánh mức độ tiếp cận chính sách phúc lợi thực sự của các nhóm dân cư. Đồng thời, việc thu thập phản hồi trực tiếp từ các nhóm dễ bị tổn thương—như lao động di cư, phụ nữ không có tài khoản ngân hàng, người dân tộc thiểu số—sẽ góp phần điều chỉnh quy trình và thiết kế thuật toán, nhằm đảm bảo mục tiêu giảm trung gian và gia tăng hiệu quả không làm phát sinh bất cập mới.