Nudging e inteligencia artificial contra la corrupción en el sector público: posibilidades y riesgos
| Autor | Óscar Capdeferro Villagrasa, Juli Ponce Solé |
| Cargo | Doctor en Derecho por la Universidad de Barcelona, Barcelona, España/Doctor en Derecho por la Universidad de Barcelona, Barcelona, España |
| Páginas | 225-258 |
REVI STA DIGITAL D E DEREC HO ADMI NISTR ATIVO, N.º 28 , SEGU NDO SE MES TRE /20 22, PP. 225 -258
Nudging e inteligencia
artificial contra la
corrupción en el sector
público: posibilidades
y riesgos1
ÓSCA R CA PDE FER RO VI LL AG RA SA 2
JUL I P ON CE SO LÉ 3
RESUMEN
El sector público está empezando a incorporar herramientas basadas en
inteligencia artificial, entre las que debemos destacar las destinadas a la
lucha contra la corrupción y el fraude como una de las actividades de las
1 El presente trab ajo deriva de la ponencia titulad a: “Acicates (nudges) digitales y regula-
ción administrativa : inteligencia artificial y derecho a una b uena administración en la
gestión postpan demia”, presentada por los dos autores en el X XVI C ongreso Colombia
2021 del Centro Latinoame ricano de Administ ración para el Desar rollo (CLAD). A si-
mismo, la investigación se enmarc a en las actividade s del proyecto de investigac ión
PID2020-115774RB-I00, “ Personalización de los ser vicios públicos, sesgos e inteligen-
cia artificial: Hac ia la consolidación de los derechos digitales en la s administraciones
públicas”, IPs: Juli Ponce y Agust í Cerrillo, financiad o por el Ministerio de Ciencia e
Innovación español.
2 Doctor en Derecho por la Univer sidad de Barcelona, Barcelona, E spaña. Profesor de
Derecho Administ rativo de la Universidad de Bar celona, Barcelona, España. Corre o-e:
ocapdeferro@ub.edu. Or cid: https://orcid.org/0000-0001-9269-317.
3 Doctor en Derecho por la Univer sidad de Barcelona, Barcelona, E spaña. Profesor de
Derecho Administ rativo, Universidad de Bar celona, Barcelona, España. Corre o-e: jpon-
ce@ub.e du. Orcid: https://orcid.org/0000-0002-1977-5063. Fecha de recepción: 21
de febrero de 2022 . Fecha de modificación: 10 de abril de 2022. F echa de aceptación:
5 de mayo de 2022. Para citar el ar tículo: CAPDEF ERRO VILL AGRA SA, ÓSC AR, y PON CE
SOLÉ, J ULI, “Nudging e inteligencia ar tificial contra la corrupción en el sec tor público:
posibilidades y riesg os”, Revista digital de Derecho Administrativo, Universidad Externado de
Colombia, n.º 28, 2022, pp. 225-258. DOI: https://doi.org/10.18601/21452946.n28.08
Óscar Capdeferro Villagrasa, Juli Pon ce Solé
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administraciones más proclives al uso de herramientas basadas en inteligen-
cia artificial. En el presente estudio se analiza cómo la unión de ciencias del
comportamiento e inteligencia artificial pueden ser muy positivas para un
adecuado control preventivo de la corrupción en la actuación de los servi-
dores públicos, pero también abre la puerta a determinados riesgos propios
del empleo de ambas técnicas (ciencias del comportamiento e inteligencia
artificial), que deben tenerse en cuenta para así poder corregirlos.
Palabras clave: ciencias del comportamiento, buena administración,
inteligencia artificial, corrupción, control administrativo, riesgos, políticas
públicas.
Nudging and Artificial Intelligence
Against Corruption in the Public
Sector: Possibilities and Risks
ABS TR ACT
The public sector is beginning to incorporate tools based on artificial intel-
ligence, among which we must highlight those aimed at the fight against
corruption and fraud. This study analyzes how the combination of behav-
ioral sciences and artificial intelligence can be very helpful for an adequate
preventive corruption control of public servants, but it also opens the door
to certain risks inherent to the use of both techniques, which must be con-
sidered in order to correct them.
Keywords: Behavioral Sciences, Good Administration, Artificial Intel-
ligence, Corruption, Administrative Control, Risks, Public Policies.
INTRO DUCCIÓN
El empleo de la inteligencia artificial en el sector público es una realidad
que empieza a consolidarse y sobre la que se han publicado ya un número
significativo de estudios4. Además, se debe destacar que la lucha contra la
corrupción y el fraude ha sido una de las actividades de las administraciones
4 Entre ot ros, AGUSTÍ CE RRIL LO y MIQUE L PEGUER A, Retos juríd icos de la inteligen cia artificial,
Navarra: Ar anzadi - Cizur Menor, 2020; y LOR ENZO C OTINO, “Ética en el d iseño para
el desarrollo de una intelige ncia artificial, robótica”, Revista c atalana de dret públic, n.º 58,
2019, pp. 29-48.
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más proclives al uso de herramientas basadas en inteligencia artificial5:
por citar solo dos ejemplos de interés, podemos mencionar los programas
Arachne6, de la Comisión Europea, y Saler7, gestionado por la inspección
de servicios valenciana. Asimismo, su desarrollo y uso parece q ue seguirá en
aumento, puesto que se pueden encontrar recientes medidas para incentivar
su uso, como se puede ver, en el caso español, en la Orden HFP/1030/2021,
del 29 de septiembre, por la que se configura el sistema de gestión del
Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, en la que se establecen
determinadas condiciones y requisitos para gestionar fondos europeos de
recuperación pos-COV ID-19 [8].
5 Véase ÓSCAR CAPDE FER RO, “Las he rramientas inteligente s anticorrup ción: Entre la
aventura tecnológic a y el orden jurídico”, Revista General de Derecho Administrativo, n.º 50,
2019, pp. 1-28; JAVIER M IRANZ O DÍA Z, “Inteligencia ar tificial y contratación pública”,
en Ignacio Martín y Jo sé Antonio Moreno Molina (dir.), Administración electrónica, trans-
parencia y cont ratación pública, Madrid: I ustel, 2020, pp. 105-142.
6 El programa Arachn e, desarrollado por la Comisión Europea, has ta la fecha se ofrece
gratuitame nte a las autoridades naciona les de los Estados miembr os que gestionan
fondos europeos y q ue manifiestan su interés en el progr ama. Este programa se desa-
rrolló para dar c umplimiento a lo establecido por el Reglamento ( UE) n.º 1303/ 2013 d el
Parlamento Europeo y d el Consejo del 17 de diciembre de 2013, donde se establece la
obligación para las autorid ades de gestión de los Estados Miemb ros de “aplicar medi-
das antifrau de eficaces y proporcionadas, teniendo en c uenta los riesgos detectados”
(ar tículo 125.4.c del Reglame nto). Este programa, basado en inteligenc ia artificial,
analiza los riesgos d e irregularidades en los e xpedientes de gestión de dichos fondos,
entre los que se inclu ye la detección de posibles conflictos de inter eses y la existencia
de irregu laridades previas de los sujetos par ticipantes (como la condena por casos de
corrupción), y facilita semana lmente un índice de riesgo q ue señalaría la posibilidad
de que haya irreg ularidade s en dichos expedientes . Al respecto, consú ltese http s://
www.inter act-eu.net /download /file/f id/6416 (última consulta: 14 de marzo d e 2022).
7 Se trata de u n sistema centrado en la detección d e alertas, en el señalamiento tempra no
(esto es, mientras el corre spondiente expediente administrativo tod avía se encuentra
abierto) de indicadore s o indicios de irregu laridad. Este sistema s e aprobó mediante ley
autonómica valencia na en 2018 (Ley 22/2018), y se puso en funcionamiento en febre ro
de 2019 para los expedientes de cont ratación pública, subvenciones y caja fija. Sobre
este program a, véase JOSÉ DANI EL AMOED O, “Los sistemas inf ormáticos de detección de
malas prácticas: He rramientas esenciales para la pre vención de la corrupción”, Revista
Internaci onal Transparencia e Integrida d, n.º 6, 2018; JULI PON CE, “La p revención de riesgos
de mala administración y cor rupción, la inteligencia artif icial y el derecho a una buena
administración”, Re vista Internaciona l de Transparencia E Int egridad, n.º 6, 2018, pp. 1-19; y
ALFON SO P UNCEL C HORNET, “Inteligenc ia artificial para la t ransparencia públic a: El
Sistema de Aler tas Tempranas (Saler) de la Gener alitat Valenciana”, Boletín económico de
ICE, n.º 3116, 2019, pp. 41-61.
8 Así, en dicha orden se e stablece que: “Las he rramientas de detección d el fraude pueden
incluir: A. El uso de bases d e datos como la Base Nacional de Datos de Subvenciones
(BNDS), herra mientas de prospección de datos (‘ data mining’) o de puntuación d e ries-
gos (ARACH NE)”.
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