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Contraloría: más de 2 mil proveedores contrataron con el Estado pese a estar impedidos

La Contraloría indica que el uso de inteligencia artificial es crucial para la lucha anticorrupción.
La Contraloría indica que el uso de inteligencia artificial es crucial para la lucha anticorrupción. | Fuente: Andina

El estudio de la Contraloría, realizado con inteligencia artificial, también identificó que unas 700 personas que trabajaban en el Estado estaban estar inhabilitados de la función pública.

Alrededor de 2,200 proveedores contrataron con el Estado por más de S/ 584 millones a pesar de que estar impedidos de hacerlo por tener vínculos de consanguinidad y afinidad con altos funcionarios, reportó la Contraloría General de la República.

La auditoria, realizada con Inteligencia Artificial, Big Data, Machine Learning y Data Analytics, donde también se identificó que unas 700 personas trabajaban en el Estado pese a haber sido inhabilitados para trabajar en el sector público.

Para la Contraloría, este estudio, ejecutado en el marco de la Conferencia Anual Internacional por la Integridad (CAII), concluye que el uso de inteligencia artificial es crucial para la lucha anticorrupción.

“Esto es solo una muestra del potencial que tienen las nuevas líneas de tecnología en el mundo y que se vienen aplicando ya en la Contraloría General del Perú”, señala la Contraloría.

Según indican, en algunos países como Brasil ya se usan aplicativos de inteligencia artifical que trabajan con el Tribunal de Cuentas de la Unión (TCU) en la revisión de todas las contrataciones públicas de dicho país y alerta sobre cualquier indicio de irregularidad.

“Sería importante que el TCU permita que las instituciones pares en el control gubernamental podamos acceder a esta nueva tecnología. Sin dudas, resultaría de gran utilidad en la planificación y ejecución de auditorias para nuestros países”, indican.

Cabe mencionar que las las contrataciones públicas es donde se producen, con mayor frecuencia, los actos de corrupción y ello tiene un alto impacto negativo en términos económicos y sociales. 

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