{"id":41921,"date":"2024-04-02T13:16:05","date_gmt":"2024-04-02T18:16:05","guid":{"rendered":"https:\/\/colombiainteligente.org\/?p=41921"},"modified":"2024-04-02T13:18:56","modified_gmt":"2024-04-02T18:18:56","slug":"generative-ai-for-anti-corruption-and-integrity-in-government","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/colombiainteligente.org\/es_co\/tendencias\/generative-ai-for-anti-corruption-and-integrity-in-government\/","title":{"rendered":"Generative AI for anti-corruption and integrity in government"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"41921\" class=\"elementor elementor-41921\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-87c6aa2 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"87c6aa2\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-558bb819\" data-id=\"558bb819\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3067325c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3067325c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.14.0 - 26-06-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<div style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; overflow: visible; cursor: text; clear: both; position: relative; direction: ltr; font-family: 'Segoe UI', 'Segoe UI Web', Arial, Verdana, sans-serif; font-size: 12px;\"><div><div><div><p class=\"MsoNormal\"><span lang=\"ES\">En el contexto actual, los actores gubernamentales dedicados a mantener la integridad y combatir la corrupci\u00f3n enfrentan una encrucijada fascinante y desafiante al considerar la adopci\u00f3n de inteligencia artificial generativa (IA) y grandes modelos de lenguaje (LLMs). Este nuevo paradigma tecnol\u00f3gico ofrece oportunidades significativas, como el an\u00e1lisis avanzado de datos para detectar fraudes, la eficiencia operativa mediante la generaci\u00f3n automatizada de documentos y la capacidad de resumir grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n de manera r\u00e1pida y precisa. Sin embargo, esta promesa viene acompa\u00f1ada de desaf\u00edos importantes. Entre ellos se encuentran limitaciones de datos, brechas en las habilidades necesarias para implementar y gestionar estas tecnolog\u00edas, as\u00ed como riesgos \u00e9ticos fundamentales como el sesgo algor\u00edtmico y las preocupaciones sobre la privacidad de los datos. Es fundamental reconocer que el camino hacia la adopci\u00f3n exitosa de la IA generativa y los LLMs por parte de los actores gubernamentales requiere un enfoque cuidadoso y estrat\u00e9gico. Esto implica no solo abordar las barreras t\u00e9cnicas y de capacitaci\u00f3n, sino tambi\u00e9n establecer marcos s\u00f3lidos de gobernanza que aseguren la responsabilidad y la transparencia en el uso de estas herramientas. Adem\u00e1s, es esencial evaluar de manera continua y rigurosa los posibles sesgos en los algoritmos y garantizar que se tomen medidas para mitigar cualquier impacto negativo en la equidad y la imparcialidad de las decisiones gubernamentales. En \u00faltima instancia, la adopci\u00f3n de IA generativa y LLMs en el \u00e1mbito de la integridad y la lucha contra la corrupci\u00f3n representa una oportunidad emocionante para mejorar la eficiencia y la efectividad de las instituciones gubernamentales, siempre y cuando se aborden de manera proactiva los desaf\u00edos \u00e9ticos y t\u00e9cnicos asociados con esta tecnolog\u00eda innovadora. <\/span><\/p><p class=\"MsoNormal\"><span lang=\"ES\">El uso de grandes modelos de lenguaje (LLMs) y la inteligencia artificial generativa (IA) en los esfuerzos de integridad y anticorrupci\u00f3n gubernamentales presenta una serie de oportunidades y beneficios potenciales. Por ejemplo, los LLMs pueden automatizar actividades de detecci\u00f3n de fraudes al consultar documentos y fuentes de datos en busca de riesgos potenciales, as\u00ed como ayudar en tareas operativas como la organizaci\u00f3n de grandes vol\u00famenes de texto, an\u00e1lisis de causas ra\u00edz y reconocimiento de patrones. Esto puede aumentar la eficiencia, reducir errores y permitir que los auditores e investigadores se concentren en tareas de alto valor que requieran juicio humano. Adem\u00e1s, los LLMs pueden mejorar las operaciones internas de los actores de integridad al mejorar la eficiencia operativa y analizar datos no estructurados. Tambi\u00e9n pueden respaldar a los funcionarios de adquisiciones p\u00fablicas al analizar datos sobre empresas y contratistas en busca de riesgos de fraude o corrupci\u00f3n. Aunque se destacan estos beneficios, tambi\u00e9n se reconocen los riesgos y desaf\u00edos potenciales que deben abordarse para aprovechar plenamente estas herramientas de IA. En cuanto a los beneficios potenciales y aplicaciones de la IA generativa y los LLMs para actores de integridad como las instituciones supremas de auditor\u00eda (SAIs), agencias anticorrupci\u00f3n (ACAs) y cuerpos de auditor\u00eda interna, los resultados de una encuesta de la OCDE se\u00f1alan que el an\u00e1lisis de datos no estructurados se percibe como el principal beneficio potencial de los LLMs para las operaciones internas, seguido de la eficiencia operativa. Para procesos de investigaci\u00f3n y auditor\u00eda, la recopilaci\u00f3n de evidencia y la revisi\u00f3n de documentos se consideran de alto valor. Se destaca la iniciativa del TCU de Brasil en el desarrollo de ChatTCU, una herramienta basada en LLM integrada con los sistemas del tribunal, y se comparten lecciones clave aprendidas de esta experiencia. A pesar de las ventajas identificadas, se reconoce que el retorno de inversi\u00f3n para estas aplicaciones a\u00fan no est\u00e1 claro y que los ejemplos en el gobierno son limitados, lo que subraya la necesidad de un enfoque estrat\u00e9gico y evaluaciones continuas para aprovechar al m\u00e1ximo el potencial de la IA generativa y los LLMs en los esfuerzos de integridad y anticorrupci\u00f3n gubernamentales. <\/span><\/p><p class=\"MsoNormal\"><span lang=\"ES\">El despliegue y escalado LLMs, como ChatGPT, presenta desaf\u00edos significativos para las instituciones gubernamentales responsables de la integridad y los esfuerzos anticorrupci\u00f3n. Entre los puntos clave a considerar se encuentra el cumplimiento de regulaciones como el Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos (GDPR) de la UE y la propuesta Ley de IA, lo que lleva a un enfoque cauteloso en su implementaci\u00f3n. Se aconseja comenzar con procesos de bajo riesgo al probar LLMs, considerar los requisitos de TI para el escalado y utilizar datos generados internamente para obtener resultados r\u00e1pidos. Los desaf\u00edos importantes incluyen la privacidad de los datos, la seguridad y las limitaciones presupuestarias, especialmente al escalar el uso de LLMs. La mayor\u00eda de los actores de integridad conf\u00edan en LLMs fundacionales desarrollados por empresas tecnol\u00f3gicas como OpenAI, Google y Meta, a menudo utilizando una combinaci\u00f3n de modelos de c\u00f3digo abierto y propietarios. Si bien los LLMs de c\u00f3digo abierto ofrecen cierta transparencia algor\u00edtmica, tambi\u00e9n son importantes los mecanismos de interpretabilidad y explicabilidad para promover la transparencia en la toma de decisiones. Las asociaciones p\u00fablico-privadas, las colaboraciones acad\u00e9micas y los enfoques h\u00edbridos son alternativas viables para desarrollar y utilizar LLMs. Se destaca la necesidad de una implementaci\u00f3n responsable y confiable de LLMs por parte de los actores de integridad, equilibrando los posibles beneficios con el cumplimiento normativo, la privacidad de los datos y las consideraciones de transparencia. El documento tambi\u00e9n aborda el uso de LLMs como GPT-4, GPT-3.5, BERT y LLaMA por parte de actores de integridad como las instituciones supremas de auditor\u00eda y agencias anticorrupci\u00f3n. Se resalta el uso de t\u00e9cnicas como Generaci\u00f3n Aumentada por Recuperaci\u00f3n (RAG) para mejorar los LLMs con fuentes de datos propias de las organizaciones, mejorando la precisi\u00f3n y relevancia. Adem\u00e1s, se menciona que algunos actores de integridad est\u00e1n utilizando LLMs existentes sin ajustes finos, mientras que otros est\u00e1n ajustando modelos fundacionales. Los desaf\u00edos al usar LLMs listos para usar incluyen la falta de transparencia en el uso de datos, sesgos potenciales y barreras ling\u00fc\u00edsticas, dado que muchos LLMs est\u00e1n entrenados principalmente en ingl\u00e9s. Para superar las barreras ling\u00fc\u00edsticas, algunos pa\u00edses est\u00e1n invirtiendo en el desarrollo de LLMs de c\u00f3digo abierto en sus idiomas nativos, como GPT-NL en los Pa\u00edses Bajos y GPT-SW3 en Suecia. Se proporcionan ejemplos de c\u00f3mo los actores de integridad est\u00e1n utilizando LLMs, como el proyecto LLaMandement del gobierno franc\u00e9s para resumir textos legislativos y el enfoque de la Oficina del Contralor General (CGU) de Brasil al ajustar el modelo LLaMA-2 para crear su propio LLM llamado Llama-2 GOV BR, que aborda desaf\u00edos como el tiempo de inferencia, escalabilidad, costos, sensibilidad de los datos y pol\u00edtica de contenido.\u00a0 <\/span><\/p><p class=\"MsoNormal\"><span lang=\"ES\">El an\u00e1lisis de preocupaciones \u00e9ticas y el aseguramiento del uso responsable de la inteligencia artificial (IA), especialmente en los esfuerzos de integridad y anticorrupci\u00f3n, es fundamental para garantizar la confianza p\u00fablica y la efectividad de estas iniciativas. Se destaca la importancia de la supervisi\u00f3n humana, la participaci\u00f3n de los interesados y la transparencia en el desarrollo y uso de modelos de IA. Se presenta el caso de estudio de la Comisi\u00f3n de Prevenci\u00f3n de Corrupci\u00f3n (CPC) de Armenia, que utiliza IA para verificar declaraciones de activos, ilustrando los desaf\u00edos de equilibrar transparencia, privacidad y confianza p\u00fablica. Se enfatiza el papel de la monitorizaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n en la mitigaci\u00f3n de riesgos y consecuencias no deseadas del uso de IA. Se describe el marco de los Principios de la OCDE sobre Inteligencia Artificial, que proporciona una gu\u00eda para el desarrollo y despliegue responsables de IA, centr\u00e1ndose en el crecimiento inclusivo, valores centrados en el ser humano, transparencia, robustez y rendici\u00f3n de cuentas. Asimismo, se discute la importancia de marcos normativos nacionales y directrices para el uso responsable de IA en el sector p\u00fablico, citando ejemplos de Suiza, los Pa\u00edses Bajos y Dinamarca. Igualmente, el uso de inteligencia artificial generativa para esfuerzos anticorrupci\u00f3n y de integridad en el gobierno presenta tanto beneficios como riesgos significativos. Los beneficios incluyen mejorar la recopilaci\u00f3n de inteligencia, reducir la discrecionalidad humana en la toma de decisiones y automatizar ciertas tareas. Sin embargo, los riesgos destacados incluyen la capacidad de crear deepfakes, facilitar el cibercrimen, permitir la explotaci\u00f3n por parte de funcionarios p\u00fablicos, producir documentos fraudulentos, amenazar la democracia y el discurso p\u00fablico, e introducir sesgos o vulnerabilidades. Se enfatiza la necesidad de que los actores de integridad est\u00e9n conscientes de estos riesgos al adoptar IA generativa y desarrollar medidas de control y mitigaci\u00f3n apropiadas. Adem\u00e1s, la IA generativa presenta riesgos relacionados con amplificar la desinformaci\u00f3n y el spam en plataformas de consulta gubernamental, lo que podr\u00eda afectar los procesos de formulaci\u00f3n de pol\u00edticas. El documento proporciona una visi\u00f3n completa de diferentes aspectos relacionados con el uso de inteligencia artificial generativa para el sector p\u00fablico, cubriendo tanto oportunidades como desaf\u00edos, incluyendo gobernanza, \u00e9tica de datos, estrategias digitales gubernamentales y casos de uso espec\u00edficos en la lucha contra la corrupci\u00f3n y la promoci\u00f3n de la integridad. <\/span><\/p><p>\u00a0<\/p><p class=\"MsoNormal\"><span lang=\"ES\">En definitiva, el uso de inteligencia artificial generativa (IA) y grandes modelos de lenguaje (LLMs) en la lucha contra la corrupci\u00f3n y para mantener la integridad en el gobierno ofrece oportunidades valiosas, como la detecci\u00f3n de fraudes avanzada y la eficiencia en la generaci\u00f3n de documentos. Sin embargo, tambi\u00e9n plantea desaf\u00edos como el sesgo algor\u00edtmico y preocupaciones sobre la privacidad de los datos. Es crucial abordar estos desaf\u00edos con un enfoque estrat\u00e9gico y responsable, asegurando la transparencia y evaluando continuamente posibles sesgos para garantizar decisiones imparciales. En resumen, la adopci\u00f3n de IA generativa y LLMs representa una oportunidad emocionante para mejorar la efectividad gubernamental, siempre que se gestionen cuidadosamente los riesgos \u00e9ticos y t\u00e9cnicos asociados.<\/span><\/p><\/div><\/div><\/div><h4><span style=\"font-size: 12px; color: var( --e-global-color-text ); font-weight: var( --e-global-typography-text-font-weight );\">Para leer m\u00e1s ingrese a:<\/span><\/h4><div><a style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; font-weight: 400; background-color: #ffffff;\" href=\"https:\/\/www.oecd-ilibrary.org\/science-and-technology\/generative-ai-for-anti-corruption-and-integrity-in-government_657a185a-en\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><span lang=\"ES-CO\" style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; background-color: transparent; font-size: 11pt; font-family: Calibri, sans-serif; line-height: 18px; font-variant-ligatures: none !important;\" xml:lang=\"ES-CO\" data-contrast=\"auto\">https:\/\/www.oecd-ilibrary.org\/science-and-technology\/generative-ai-for-anti-corruption-and-integrity-in-government_657a185a-en<\/span><\/a><span lang=\"ES-CO\" style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; color: windowtext; background-color: transparent; font-size: 11pt; font-family: Calibri, sans-serif; line-height: 18px; font-variant-ligatures: none !important;\" xml:lang=\"ES-CO\" data-contrast=\"auto\">\u00a0<\/span><a style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; font-weight: 400; background-color: #ffffff;\" href=\"https:\/\/www.oecd-ilibrary.org\/docserver\/657a185a-en.pdf?expires=1711949165&amp;id=id&amp;accname=guest&amp;checksum=DF11E2DA5E65A0ECA292FB9DEE9E042B\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><span lang=\"ES-CO\" style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; background-color: transparent; font-size: 11pt; font-family: Calibri, sans-serif; line-height: 18px; font-variant-ligatures: none !important;\" xml:lang=\"ES-CO\" data-contrast=\"auto\">https:\/\/www.oecd-ilibrary.org\/docserver\/657a185a-en.pdf?expires=1711949165&amp;id=id&amp;accname=guest&amp;checksum=DF11E2DA5E65A0ECA292FB9DEE9E042B<\/span><\/a><span lang=\"ES-CO\" style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; color: windowtext; background-color: transparent; font-size: 11pt; font-family: Calibri, sans-serif; line-height: 18px; font-variant-ligatures: none !important;\" xml:lang=\"ES-CO\" data-contrast=\"auto\">\u00a0<\/span><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div style=\"text-align:center\" class=\"yasr-auto-insert-visitor\"><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El documento aborda la intersecci\u00f3n entre la tecnolog\u00eda de inteligencia artificial generativa (IA) y los grandes modelos de lenguaje (LLMs) en el contexto de los esfuerzos gubernamentales para combatir la corrupci\u00f3n y mantener la integridad. En este an\u00e1lisis exhaustivo, se exploran las m\u00faltiples facetas de esta tem\u00e1tica, desde las oportunidades transformadoras que la IA generativa ofrece, como el an\u00e1lisis avanzado de datos para detectar fraudes de manera eficiente y la capacidad de agilizar procesos operativos mediante la generaci\u00f3n automatizada de documentos, hasta los desaf\u00edos complejos que plantea, como la necesidad de gestionar con cuidado las limitaciones de datos y las brechas en habilidades necesarias para implementar estas tecnolog\u00edas de manera efectiva. Se resalta la importancia de abordar estos desaf\u00edos con un enfoque estrat\u00e9gico y proactivo, subrayando la necesidad de establecer marcos s\u00f3lidos de gobernanza que garanticen la responsabilidad y la transparencia en el uso de la IA generativa y los LLMs en entornos gubernamentales. Adem\u00e1s, se destaca la importancia de evaluar de manera continua y rigurosa los posibles sesgos en los algoritmos utilizados, asegurando que las decisiones tomadas sean equitativas y est\u00e9n libres de influencias indebidas. En \u00faltima instancia, el documento enfatiza que la adopci\u00f3n exitosa de la IA generativa y los LLMs por parte de los actores gubernamentales dedicados a la integridad y la lucha contra la corrupci\u00f3n requiere un enfoque integral que abarque aspectos t\u00e9cnicos, de capacitaci\u00f3n y de gobernanza, todo ello con el objetivo de aprovechar plenamente el potencial de estas tecnolog\u00edas innovadoras para mejorar la eficiencia y la efectividad de las instituciones gubernamentales en su misi\u00f3n de promover la transparencia y la honestidad en la gesti\u00f3n p\u00fablica. <\/p>","protected":false},"author":23,"featured_media":41922,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"yasr_overall_rating":0,"yasr_post_is_review":"","yasr_auto_insert_disabled":"","yasr_review_type":"","footnotes":""},"categories":[55,53],"tags":[],"class_list":["post-41921","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-digitalizacion","category-tendencias"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.6 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Generative AI for anti-corruption and integrity in government - Colombia Inteligente<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/colombiainteligente.org\/es_co\/tendencias\/generative-ai-for-anti-corruption-and-integrity-in-government\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Generative AI for anti-corruption and integrity in government - Colombia Inteligente\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"El documento aborda la intersecci\u00f3n entre la tecnolog\u00eda de inteligencia artificial generativa (IA) y los grandes modelos de lenguaje (LLMs) en el contexto de los esfuerzos gubernamentales para combatir la corrupci\u00f3n y mantener la integridad. 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