Inteligencia artificial contra la corrupción. ¿Cómo detectar ilícitos usando tecnologías?

Hace unos días salió GPT-4, la nueva versión del aclamado ChatGPT, el programa de inteligencia artificial (IA) que produce textos como si hubieran sido escritos por un ser humano. Dados estos avances en la lA, una de las preguntas que se pueden formular es ¿cómo se pueden usar estas nuevas tecnologías digitales para el combate a la corrupción? Hace unos días escribí un mensaje en Twitter sobre cómo se pueden usar los algoritmos supervisados para detectar redes de corrupción. En particular, intenté explicar, cómo se pueden utilizar estas nuevas tecnologías para detectar empresas que tienen una conexión política, ya sea porque una persona que las dirige o alguien que está en sus consejos directivos ocuparon o están en una posición pública. Aunque la primera pregunta que más me hicieron fue por qué una persona o una empresa pueden ser consideradas con una conexión política, la segunda pregunta que más me escribieron es cómo se utilizan o funcionan estas nuevas tecnologías para detectar estas conexiones. En este artículo intentaré responder estas dos preguntas.

Para empezar, es importante establecer que existen varios estudios que determinan que existe un mayor riesgo de actos de corrupción entre empresas que tienen una conexión política, definida como la relación entre la dirección de una empresa y una persona que ocupa un puesto político, que entre las que no. Usualmente se encuentran involucradas en un acto de corrupción relacionado con actos de compras públicas.

Sin embargo, de las cosas que más interesan a las personas es saber cómo se pueden detectar estos ilícitos usando tecnologías y qué se necesita para lograrlo. Dado que invocar el uso de inteligencia artificial o algoritmos supervisados no responde ninguna de estas preguntas, intentaré explicar cómo estos ejercicios computacionales responden a estos hechos. Lo primero es tener en cuenta la pregunta u objetivo que se establece para estos datos. Uno puede querer detectar la forma en que empresas con conexiones políticas son proclives a actos de corrupción o la manera en que ejercen la corrupción, lo cual corresponde a ejercicios distintos.

Segundo, uno tiene que tener acceso a datos administrativos que permitan identificar y analizar la operación de distintas instituciones gubernamentales. Aquí es donde está el meollo del asunto. Por más que uno intente utilizar estas novedades tecnológicas, se necesitan datos administrativos gubernamentales para entrenar a los algoritmos supervisados para detectar redes de corrupción. Si uno no posee datos para analizar qué empresas son dirigidas o administradas por una persona que puede beneficiarlas políticamente, este tipo de análisis puede ser más tardado, pero si una persona tiene el tiempo y las herramientas para solicitar esta información, lo menos tardado será la programación del algoritmo.

Todo esto que podría parecer un lugar común, lo menciono para hacer un énfasis especial en la importancia de los datos públicos y administrativos para el combate a la corrupción. De nada sirve decir que se está en contra de la corrupción y que este acto ilícito se ha terminado por decreto, si por el otro lado se establecen políticas públicas gubernamentales en todos los niveles de gobierno que ocultan información pública y la forma en que operan.

@itelloarista

Especialista en temas de justicia, anticorrupción y tecnología cívica