Prevenir la corrupción con inteligencia artificial

Actualizado: 8 may

Hay una película ambientada en un futuro donde los crímenes pueden evitarse y es posible detener a los culpables antes de que cometan el acto.



¿Puede ser posible? En Minority Report (2002), Tom Cruise es un policía que, con la ayuda de unos jóvenes sensibles y dotados que predicen futuros asesinatos, captura a los criminales antes de que suceda el delito. Actualmente, bajo esta misma premisa, con la ayuda de la inteligencia artificial se busca prevenir la corrupción.


La corrupción es uno de los mayores problemas del mundo moderno, pues genera enormes pérdidas económicas y sociales para los países, a la vez de crear una degradación moral en sus ciudadanos, que sienten una normalización y aceptación de la corrupción en sus autoridades y cultura.



El Índice de percepción de la corrupción 2021 (Transparency International) sitúa al continente americano con una puntuación media de 43/100, donde muestra que las peores calificaciones corresponden a países no democráticos. Por su parte, el continente africano se encuentra en la cola, con un puntaje de 33/100; mientras que Europa tiene una puntuación de 66/100, y aunque puede estar mejor ubicado que otros, aún este problema es un mal endémico generalizado.


Ya que este es un problema global, dos investigadores de la Universidad de Valladolid (España), los catedráticos en Economía Félix López e Iván Pastor, han utilizado la inteligencia artificial (IA, o AI por sus siglas en inglés) sobre la base de redes neuronales para prevenir la aparición de casos de corrupción, así como las condiciones que favorecen su aparición. Esta teoría aparecida en la revista Social Indicators Research advierte que las posibilidades de corrupción aumentan cuando un partido político permanece más tiempo en el poder.


Sostenemos que la corrupción debe detectarse lo antes posible para que se puedan tomar medidas correctivas y preventivas. Por lo tanto, desarrollamos un sistema de alerta temprana basado en un enfoque de red neuronal, específicamente mapas autoorganizados, para predecir la corrupción pública en función de factores económicos y políticos. A diferencia de investigaciones anteriores, que se basan en la percepción de corrupción, utilizamos datos sobre casos reales de corrupción. Aplicamos el modelo a las provincias españolas en las que los medios de comunicación denunciaron o acudieron a los tribunales entre el 2000 y 2012. Encontramos que los impuestos a inmuebles, el crecimiento económico, el aumento de los precios inmobiliarios, el creciente número de instituciones bancarias, la nueva creación de empresas y la permanencia de un mismo partido político en el poder durante largos periodos parecen inducir la corrupción pública. Nuestro modelo proporciona diferentes perfiles de riesgo de corrupción dependiendo de las condiciones económicas de una región condicionada al momento de la predicción. Nuestro modelo también proporciona diferentes marcos de tiempo para predecir la corrupción hasta tres años antes de que se detecten los casos”, mencionan los investigadores.

Otro par de variables que los investigadores han tomado en cuenta porque fomentan esta crisis es la tasa de crecimiento poblacional y de desempleo. El primero porque a más personas halla en una misma región, mayor será el número de interacciones; y, a mayor desempleo, mayor es la corrupción por la informalidad que este genera.



No es que con este método vaya a suceder sí o sí un acto de corrupción, solo menciona que es una alta probabilidad de que se presente al aparecer estas ocho variables. En todo caso, funciona para estar advertidos y realizar un control más riguroso de las cuentas públicas, pues la corrupción está directamente relacionada con la actividad económica e influye de manera directa en la política.


Nuestro modelo no significa que el crecimiento económico o la permanencia de un partido en el poder provoque corrupción pública, sino que las regiones de más rápido crecimiento o las gobernadas por el mismo partido durante mucho tiempo son las más propensas a verse envueltas en casos de corrupción”, indica el investigador Iván Pastor en una entrevista a Business Insider.

Este método de recopilación y análisis de datos mediante la IA ya es utilizado en algunas partes del mundo. Es más, en el sector privado hay empresas que lo utilizan para detectar evidencias antes de que suceda el acto. Por ejemplo, en Georgia (país de la ex Unión Soviética, ubicado entre Europa y Asia) existe un portal web de Transparencia Internacional donde permite a todos los ciudadanos visualizar los contratos del Estado libremente y poder hacer su denuncia si encuentra un indicio de corrupción. En el Reino Unido utilizan el sistema Connect, en el cual la administración fiscal explora en redes sociales para cruzar información y poder sospechar de futuros fraudes. En Bogotá (Colombia) hay una iniciativa de organismos públicos y privados con un proyecto conocido como VigIA, donde no se pretende reemplazar la labor de los auditores, más bien se espera que esta herramienta ayude a obtener mayor control en los procesos de contrataciones con el gobierno.



La IA puede servir mucho en países o zonas donde está presente la corrupción, pues está difícil aún sobornar a la tecnología. La clave en la era de la información es usarla no solamente para sancionar a posteriori sino en aprovechar su potencial para la prevención.








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Redes neuronales. Una red neuronal es un modelo simplificado que emula el modo en que el cerebro humano procesa la información: Funciona simultaneando un número elevado de unidades de procesamiento interconectadas que parecen versiones abstractas de neuronas.








 

APLICACIÓN

1. Señalo las consecuencias que puede traer la corrupción en un gobierno.

- Pérdidas económicas. ( )

- Desconfianza en la población. ( )

- Frena la inversión. ( )

- Afecta a la población más vulnerable. ( )

- Desaceleración de la economía. ( )

2. Definición de corrupción.

3. Según la lectura, ¿cuáles son las ocho variables para que la inteligencia artificial pueda detectar indicios de corrupción?

4. De los ejemplos: ¿Cuál es un acto de corrupción?

a. Dar dinero a un policía para que no nos pongan papeleta. ( )

b. Arrojar la basura a la calle. ( )

c. Copiar o plagiar en un examen. ( )

5. Reflexiono, respondo y ejemplifico:

a. ¿Por qué la tecnología se ha convertido en el mejor aliado de la transparencia?

b. ¿Cuál es la importancia de que los gobiernos digitalicen sus procesos para contrarrestar la corrupción?








 

® Fuente

LÓPEZ-ITURRIAGA, Félix. y SANZ, Iván. “Predicting Public Corruption with Neural Networks: An Analysis of Spanish Provinces”. Social Indicators Research 140, 975-998 (2018). En: https://doi.org/10.1007/s11205-017-1802-2


CANO, Vicente (2018). “8 variables para predecir la corrupción mediante inteligencia artificial”. Business Insider, 10FEB2018. En: https://www.businessinsider.es/8-variables-predecir-corrupcion-mediante-inteligencia-artificial-188342







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