Detección temprana de corrupción en contrataciones públicas: un análisis de patrones en el perú utilizando inteligencia artificial

Resumen

Ante la vulnerabilidad de los procesos de contratación pública de servicios en el Estado Peruano frente a los actos de corrupción, es necesario evaluar mecanismos de detección temprana eficaces. El objetivo del estudio fue determinar los patrones integrados que permitirán la detección temprana de actos de corrupción en los procesos de contratación con locadores de servicios con el Estado Peruano a través de una propuesta integradora y utilizando inteligencia artificial. Para ello, se realizó una investigación de naturaleza descriptiva, de enfoque mixto y no experimental, basado en el análisis cualitativo de perfiles y condiciones de los contratistas utilizando ChatGPT y Vosviewer. Además, se realizó una evaluación cuantitativa de datos contractuales y su contexto legal, por ende, se analizó una muestra de 37 órdenes de servicios documentadas con irregularidades en su proceso de contratación pública, por los periodos 2018-2025. Las muestras tomadas evidencian patrones significativos en más del 50% de las órdenes de servicios relacionados con el perfil profesional, la situación financiera y tributaria, la calificación crediticia, la naturaleza de los contratos y la situación socio-administrativa de los locadores de servicios, lo cual alerta que los locadores de servicios no cumplen con el perfil deseado o fueron parte de un proceso irregular. Se concluye que la integración holística de datos complejos públicos en patrones desarrollados en un modelo preventivo permite el fortalecimiento de los mecanismos de control público, lo cual muestra que es una herramienta viable, aplicable y replicable para la gestión pública transparente.