Uso de inteligencia artificial para detección de inconsistencias en declaraciones juradas de funcionarios públicos, Lima 2024

• Autores: Gonzalo Gabriel, Andrea Edita, Melgar Cruzado, Jorge Luis
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/177041
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/177041
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial; Administración pública; Corrupción; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.05.01

La investigación "Uso de inteligencia artificial para detección de inconsistencias en declaraciones juradas de funcionarios públicos, Lima 2024", contribuyó al cumplimiento del Objetivo de Desarrollo Sostenible 16: "Paz, Justicia e Instituciones Sólidas", específicamente la meta 16.5 para reducir la corrupción y el soborno. El objetivo fue analizar el uso de inteligencia artificial para detectar inconsistencias en declaraciones juradas. Metodológicamente, se desarrolló una investigación cualitativa de tipo básica con diseño no experimental de nivel exploratorio, empleando el método fenomenológico-hermenéutico. Se trabajó con cinco participantes expertos, utilizando entrevistas semiestructuradas como instrumento de recolección de datos. El análisis se realizó mediante interpretación de datos con inteligencia artificial y softwares especializados. Los principales resultados evidenciaron que la IA puede detectar anomalías complejas mediante procesamiento masivo de datos, identificar incrementos patrimoniales no justificados, omisiones sistemáticas, vínculos ocultos entre funcionarios y proveedores, inconsistencias cronológicas y patrones de lenguaje evasivo. La verificación cruzada automatizada entre múltiples fuentes de información y la automatización de tareas rutinarias optimiza significativamente los tiempos de revisión. La conclusión más importante establece que la implementación de inteligencia artificial representa una transformación integral en los procesos de control y supervisión gubernamental, mejorando la eficiencia y precisión en la detección de irregularidades.