Percepción de la inteligencia artificial en la lucha contra la corrupción: una exploración al caso del Estado de Colombia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Este artículo examina la percepción y la efectividad de la inteligencia artificial (IA) como herramienta para combatir la corrupción en organizaciones públicas, evaluando su capacidad para fortalecer dimensiones clave como datos, tecnología, recursos humanos y habilidades organizacionales. Además, se propone un marco para la implementación ética y eficiente de estas tecnologías en el sector público. La metodología del estudio incluye un análisis bibliométrico realizado con VOS-viewer, que ofrece una visión comprehensiva de las tendencias de investigación, identificando las principales áreas de enfoque y las interrelaciones entre conceptos fundamentales como inteligencia artificial, corrupción, ética en la toma de decisiones, gobierno digital e interoperabilidad. Complementariamente, se aplicó un instrumento cuantitativo a 87 egresados de programas de gobierno, estructurado en cinco dimensiones: datos, tecnología, recursos básicos, habilidades humanas y capacidades intangibles. Los promedios agregados por dimensiones revelan los siguientes resultados: datos (3,7), ética (3,6), entidad organizacional (2,8), talento humano (2,5), liderazgo directivo (2,4) e inteligencia artificial (1,9). Notablemente, el 100% de los encuestados considera necesario desarrollar más herramientas tecnológicas de IA para combatir la corrupción, subrayando la importancia de estas tecnologías en la mejora de la transparencia y la eficiencia administrativa. Las conclusiones destacan la necesidad de que el Estado colombiano continúe desarrollando iniciativas tecnológicas respaldadas por marcos normativos y éticos a nivel nacional y territorial, así como fortalecer la formación y capacitación de la ciudadanía y los funcionarios públicos en temas de transparencia y lucha contra la corrupción. Este estudio contribuye a la literatura existente al proporcionar evidencia empírica sobre el potencial de la IA en la lucha contra la corrupción y al ofrecer recomendaciones prácticas para su implementación efectiva y ética en el sector público.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle