IA vs. corrupción: Herramienta emergente frente al abuso de poder

¿Cómo enfrentar la corrupción?

El reconocimiento de la corrupción como una problemática político-social está ampliamente extendido. Sin embargo, las prácticas corruptivas persisten en casi todas las sociedades contemporáneas. Según el Índice de Percepción de la Corrupción 2023, elaborado por Transparency International, la mayoría de los países no han logrado avances significativos para combatir este flagelo.

Los alcances del problema son profundos: la corrupción debilita directamente los pilares democráticos al erosionar la confianza pública y deteriorar las instituciones fundamentales.

Frente a esta realidad, surgen interrogantes clave: ¿es posible alcanzar una “corrupción cero”? ¿Qué medidas preventivas pueden garantizar mayor transparencia en las transferencias del sector público? ¿Cómo pueden fortalecerse los sistemas de control para disuadir estas prácticas mediante la tecnología? En la era digital, muchos países han comenzado a incorporar el uso de la Inteligencia Artificial (IA) como una herramienta para enfrentar y reducir la corrupción.

IA y machine learning

La IA ha llegado para transformar nuestras vidas y sociedades, y el ámbito estatal no es una excepción. Cada vez más gobiernos adoptan esta tecnología para mejorar la eficacia administrativa, optimizar recursos y fortalecer su capacidad de respuesta ante demandas sociales.

La lucha contra la corrupción se encuentra entre estas prioridades. A través de machine learning, una rama de la IA, es posible desarrollar algoritmos y modelos estadísticos que procesan grandes volúmenes de datos, identificando patrones e induciendo resultados que serían imposibles de detectar manualmente. Pero, ¿cómo se traduce esto en la práctica para identificar hechos corruptos?

El machine learning permite analizar procesos complejos, como las contrataciones públicas y los flujos financieros, señalando áreas de riesgo de manera predictiva. Al integrarse en los sistemas gubernamentales, esta tecnología no solo mejora la transparencia, sino que también facilita la prevención de actos corruptos. Casos en Argentina y Colombia ilustran este enfoque.

Machine learning: Los casos de Argentina y Colombia

En Colombia, un think tank de la Universidad del Rosario desarrolló un sistema denominado VigIA. Este emplea machine learning para analizar datos de contrataciones públicas y detectar vectores de corrupción. En Bogotá, la implementación de este sistema ha mejorado la gestión económica y generado impactos positivos en la gobernanza democrática.

En Argentina, la Oficina Anticorrupción firmó en 2023 un convenio con la Fundación Sadosky para implementar un sistema similar al colombiano. Su objetivo es identificar, a partir de datos públicos, posibles vínculos entre intereses privados y personas en funciones públicas, desarrollando un prototipo que evalúe riesgos relacionados con la corrupción. Aunque aún no se disponen de estadísticas completas sobre su impacto, la iniciativa busca replicar el éxito de herramientas como VigIA.

IA como complemento

La Inteligencia Artificial no es una solución definitiva, pero sí una herramienta poderosa para complementar los esfuerzos tradicionales contra la corrupción. Su capacidad de procesar información masiva y detectar patrones brinda a los gobiernos nuevas oportunidades para mejorar la transparencia y fortalecer la confianza pública. Sin embargo, su efectividad dependerá de su correcta implementación, el marco ético que la acompañe y el compromiso político para erradicar prácticas corruptivas.