En México estamos listos para combatir la corrupción. Creamos el sistema anticorrupción por ley; desarrollamos sistemas para transparentar licitaciones, datos, sanciones a funcionarios públicos, nóminas. Hemos creado también un conjunto de órganos ciudadanos para combatirla. Con todos esos avances, ¿por qué no hemos detenido la corrupción?

Una respuesta es que se trata de un “cáncer” de múltiples dimensiones, difícil de erradicar con una sola medida. Los investigadores le llaman a esto un problema “complejo” que debe ser atacado por varios frentes.

Donde hemos fallado es en el estado de derecho: no hay sanciones ejemplares para castigar a quienes hagan mal uso de su puesto, trafiquen influencias o roben dinero público. En lo cultural, también hemos perdido la batalla, la corrupción es un mal que se aprende en las oficinas públicas y se replica en cada nueva administración.

De acuerdo con datos de la Encuesta Nacional de Calidad e Impacto Gubernamental 2019 (ENCIG 2019), se calcula que el costo de la corrupción representó para cada ciudadano mexicano 3,822.

En esta colaboración me centraré en cinco medidas que utilizan tecnología para combatir la corrupción.

1. Conectar las bases de datos del sistema anticorrupción a través de Blockchain. Actualmente tenemos seis grandes sistemas o bases de datos vinculados con la corrupción: 1) las declaraciones patrimoniales, (2) servidores que intervienen en procesos de contratación pública. (3) servidores públicos sancionados, (4) Comunicación entre el sistema nacional de fiscalización y el sistema nacional anticorrupción; (5) Sistema de denuncias públicas y (6) información pública de contrataciones.

Si logramos conectar estas bases de datos entre sí, usando blockchain, de tal forma que esta tecnología distribuida no permita alterar registros y lograr mantener el anonimato de las personas que capturan dicha información, sería un gran paso para tener datos confiables que nos permitan identificar tendencias y actos de corrupción.

2. Utilizar Machine Learning (ML)para analizar las tendencias de flujo de efectivo, desvíos de dinero de funcionarios que manejen fondos, no sólo de sujetos obligados por ley, sino cualquier persona que maneje dinero público. Este aprendizaje de máquina (ML) permitirá aprender de las tendencias pasadas, los millones de registros generados y detectar transacciones de potenciales actos de corrupción.

3. Desarrollar un sistema de rendición de cuentas público y abierto a través de Internet. La exposición pública del flujo del dinero a través de sitios web es una alternativa para frenar la corrupción y sus responsables. La sanción pública a través de redes sociales puede tener una mayor respuesta que la inexistente sanción legal.

4. Desarrollar el gobierno digital para detener los actos de corrupción. Las herramientas en línea como pago de impuestos, multas y licencias, asignación y gasto de los presupuestos en todos los órganos de gobierno son vitales para reducir la corrupción. Así como la administración tributaria obliga el uso del sistema bancario para fiscalizar los ingresos de los ciudadanos, estos deben forzar al gobierno a realizar pagos digitales para disminuir la corrupción. Investigaciones recientes demuestran que a mayor avance del gobierno digital disminuye la corrupción.

5. Impulsar la participación y la colaboración ciudadana a través de tecnologías y redes sociales. Existen las plataformas, los sitios web para impulsar la participación, pero los gobiernos no las abren ni las promueven por temor a verse rebasados. Una estrategia clara que abra espacios de participación a través de sitios web o aplicaciones móviles para denunciar actos de corrupción esta al alcance de cualquier gobierno. Si combinamos esta estrategia con la tercera y vinculamos ambas, tenemos un sistema donde los ciudadanos pueden ver el resultado de su denuncia.

Una de las mayores excusas para implementar tecnología es el costo, sin embargo, estas recomendaciones demuestran lo contrario. Vincular seis bases de datos ya existentes, generar un sitio web público y abierto donde convergen tanto denuncias ciudadanas, como resultados de un análisis de Inteligencia Artificial (ML), son alternativas viables para combatir la corrupción. Es el comienzo de muchas acciones en dicha dirección.

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El autor de la columna “Tecnogob”, Rodrigo Sandoval Almazán, es Profesor de Tiempo Completo SNI Nivel 2 de la Universidad Autónoma del Estado de México. Lo puede contactar en tecnogob@pm.me y en la cuenta de Twitter @horus72.