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Inteligencia Fiscal

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El gasto público es alto, desordenado y fragmentado y no logra los resultados buscados. La Inteligencia Artificial (IA) nos permite entrar al corazón de un cuerpo extraño que desperdicia dineros públicos y no logra atender adecuadamente a la infancia, ni mejorar el nivel de vivienda ni apoyar a las pequeñas empresas que son motor de crecimiento. Un gasto que se pierde en un agujero negro.

Hay muchas coincidencias en las propuestas de los dirigentes políticos en la campaña electoral sobre las prioridades de inversión pública, lo que debería ser tomado como una oportunidad para mejorar el funcionamiento del Estado.

Es ineludible invertir más en vivienda, primera infancia, capacitación, investigación y desarrollo (I+D), y seguridad. Al mismo tiempo, hay que asumir que la situación fiscal exige que cada nuevo aumento de gasto sea con una baja equivalente de otro gasto. No hay margen para aumentar gastos que sean financiados con más impuestos o con emisión de nueva deuda porque eso afecta las perspectivas de crecimiento y de la posibilidad de desarrollo.

Solo queda mejorar la asignación del gasto, lo que es muy complejo pero posible. No se hace cortando grueso, sino que se requiere microcirugía laser: muchos países lo hacen a través de un proceso profesional de revisión permanente de gastos.

Un primer paso es estudiar la fragmentación institucional dentro del Estado, como dependencias con competencias u objetivos similares en la misma área de política pública. Si hay fragmentación es natural que aparezcan superposiciones y duplicaciones de tareas.

La fragmentación genera ineficiencias en la asignación de recursos, puede inducir conflictos político-burocráticos, reduce el aprendizaje e incluso puede llevar a incoherencias y contradicciones, y muchas veces complica a los destinatarios el acceso a los programas diseñados para ellos. También dificulta la identificación de responsabilidades. Las tareas fragmentadas, superpuestas o duplicadas, no logran buenos resultados, porque los involucrados terminan mirando para el costado.

Desde CERES analizamos la fragmentación dentro del Estado con las últimas herramientas disponibles de IA y nos dimos cuenta de que antes de eso, era necesario un trabajo de arqueología para recabar la información dispersa en los vericuetos del Estado.

Para aplicar IA hay que tener a mano los insumos, se requiere conocer los cometidos de cada entidad que gasta recursos lo que no es sencillo porque no está centralizado en el Presupuesto Nacional: hay 55 organismos estatales por fuera del Presupuesto, pero que cumplen funciones públicas (Entes Autónomos, Servicios Descentralizados y Personas Públicas No Estatales).

Juntando lo que hay disponible, logramos analizar 832 cometidos distribuidos en 331 entidades (sin considerar gobiernos departamentales, con sus autonomías). Tomamos como referencia a las Unidades Ejecutoras, ya que es el nivel de mayor desagregación en la clasificación presupuestaria, lo que implica que los cometidos de aquellas oficinas con un nivel jerárquico inferior deberían estar incluidos en los definidos por la Unidad Ejecutora correspondiente. Y además hay dos bolsas grandes en el Presupuesto — “Diversos Créditos” y “Subsidios y Subvenciones”— que incluyen de todo un poco. Esta falta de información limita los insumos para el análisis y refleja problemas de la planificación y organización en todo el proceso presupuestal.

Una vez compilada de forma rudimentaria la información básica asociada al gasto público; recién ahí, pudimos avanzar con tecnología. Desarrollamos una metodología innovadora con un modelo de IA Transformer que nos permitió procesar, en tiempo real, todo ese volumen de información para detectar fragmentación del gasto.

IA Transformer es un tipo de arquitectura de red neuronal que transforma una secuencia de palabras con contenido en una secuencia numérica que se procesa en tiempo real. Tiene el potencial de interpretar el lenguaje humano como nunca fue posible. Puede procesar documentos de gran tamaño y generar texto coherente para múltiples usos, con capacidad para aprender del contexto, rastrear las relaciones entre los componentes de la secuencia.

Así fue como logramos automatizar el procesamiento de textos e identificar cometidos similares en todo el aparato central del Estado. Los resultados se pueden ver, por ejemplo, en Vivienda, Primera Infancia y apoyo a Pymes: áreas relevantes con resultados que no están a la altura de las necesidades del país.

En Vivienda aparecieron 13 entidades (10 unidades ejecutoras en 5 incisos del presupuesto y 3 organismos extrapresupuestarios), que tienen los mismos cometidos y que en total emplean a 1.786 personas, con un gasto aproximado de USD 470 millones.

Para el apoyo a Pymes, surgieron 11 entidades (7 unidades ejecutoras en 4 incisos del presupuesto y 4 organismos extrapresupuestarios), con cometidos similares y que emplean 1.165 personas y tienen un gasto total de USD 106 millones.

Con el cometido especifico de Primera Infancia aparecieron 5 unidades ejecutoras en 4 incisos que tienen cometidos asociados y que en total emplean a 1.786 personas, con un gasto de unos USD 470 millones.

Este dispositivo de IA que creamos y ofrecemos a todo el que lo quiera utilizar, permite analizar fragmentación, superposiciones y duplicaciones en cualquier área sobre la que se busque indagar.

Hasta ahí podemos llegar: el partido real se juega en otra cancha y solo se puede ganar con fuerte voluntad política para transformar lo actual, lo que requiere legitimidad del apoyo en las urnas.

Uruguay precisa para el próximo período un plan de transformación del gasto a través de un proceso de revisión permanente que reduzca la fragmentación y que se base en resultados. De esta manera no solo se podrán logran ahorros para destinarlos a reforzar áreas críticas para el desarrollo del país, sino que también mejorar la eficacia de todo el gasto público. Y eso nos acercaría al primer mundo.

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