El uso de analítica avanzada en la gestión pública resulta esencial, ya que posibilita convertir grandes cantidades de datos en información valiosa.
La aplicación de analítica avanzada en la gestión pública es crucial ya que permite transformar grandes volúmenes de datos en conocimiento, tomar decisiones basados en datos en lugar de intuiciones o convicciones subjetivas, optimizar recursos disponibles en especial los relacionados a presupuestos, anticipar riesgos sociales como fraudes, crisis o epidemias. Además, fomenta la transparencia, mejora la calidad de servicios ciudadanos (programas sociales, seguridad) y ayuda a combatir problemas estructurales.
Figura 1: Impacto de la analítica avanzada en la gestión pública
Fuente: Elaboración propia con base en Sesión Transformemos la gestión pública con analítica avanzada,
Presidencia del consejo de ministros de Perú, marzo 2025
Dentro del marco de la creación de valor, el análisis de datos se integra como un recurso fundamental para respaldar tanto los procesos operativos como misionales de las entidades públicas, con el fin de atender de manera eficiente las necesidades sociales, facilitando el diseño, implementación y evaluación de políticas públicas más efectivas[1]. Estos son algunos ejemplos de cómo la analítica de datos puede aportar a las diferentes fases de dichas políticas:
La utilización de datos satelitales para detectar déficits de infraestructura urbana, como la detección del tamaño, forma y expansión de asentamientos informales – fase de diseño
Detectar fraude en la entrega de recursos o apoyos en especie para cierta población beneficiaria de un programa – fase de implementación
La evaluación del efecto de una nueva política tributaria en tiempo real para determinar si tiene o ha tenido el efecto deseado – fase de evaluación
La analítica avanzada de datos y la innovación tecnológica están transformando la administración pública en países como Colombia y Perú, al permitir una gestión más eficiente, transparente y centrada en el ciudadano. En Colombia, entidades como el Departamento Nacional de Planeación (DNP) y la Escuela Superior de Administración Pública (ESAP) han liderado iniciativas que promueven el uso de datos como activo clave para la toma de decisiones, evidenciado en el desarrollo de la Unidad de Científicos de datos[2] y del Centro de Datos y Analítica para la Innovación[3]. En Perú, la Presidencia del Consejo de Ministros ha impulsado campañas como “Transformemos la gestión pública con analítica avanzada”, que promueven el uso de inteligencia artificial y ciencia de datos para optimizar procesos y generar impacto real en la ciudadanía[4]. Estas iniciativas reflejan un compromiso creciente por parte de los gobiernos de la región para incorporar capacidades analíticas que potencien la innovación institucional.
A continuación, resaltamos algunos casos de éxito que muestran como la analítica tiene grandes beneficios para la resolución de problemas reales:
Desafío: La Contraloría no contaba con herramientas técnicas para monitorear noticias relevantes, lo que dificultaba la selección objetiva de temas para auditar y limitaba la eficiencia del control fiscal.
Solución: Implementación de herramientas para monitoreo automatizado de medios (30 fuentes noticiosas, ~1.000 noticias semanales) y automatización del proceso para priorizar temas recurrentes como insumo para auditorías.
Resultados:
Desafío: Alta incidencia de hurtos de bicicletas en Bogotá, sin una caracterización clara que permitiera entender patrones y tomar decisiones informadas.
Solución: Análisis de denuncias ciudadanas usando herramientas de analítica de datos y uso de modelos con variables específicas para identificar zonas críticas (polígonos) y caracterizar los hurtos por clústeres.
Resultados:
Desafío: La permanente evasión fiscal y dificultad para identificar contribuyentes con riesgo de incumplimiento, junto con procesos lentos y reactivos en la fiscalización tributaria.
Solución: Implementación de modelos predictivos basados en machine learning para detectar riesgos tributarios. Uso de big data para analizar grandes volúmenes de información patrimonial y transaccional. Desarrollo del Modelo Predictivo de Recuperación de Deuda, que clasifica contribuyentes según su probabilidad de pago. Y la incorporación de asistentes virtuales como SOFIA, que atiende consultas tributarias 24/7.
Resultados:
Un ecosistema analítico se refiere al conjunto de elementos tecnológicos, humanos y estratégicos que funcionan de manera integrada, bajo un entorno colaborativo, permitiendo en este caso que las entidades públicas compartan datos, conocimientos, herramientas tecnológicas y capacidades para transformar datos en conocimiento útil para la toma de decisiones y generar valor público. En Colombia, el Centro de Datos y Analítica para la Innovación ha sido clave en la articulación de esfuerzos entre entidades como el DNP, el DANE y el Ministerio TIC, promoviendo la interoperabilidad y el uso de datos abiertos. En Perú, la Secretaría de Gobierno Digital ha impulsado plataformas como Gob.pe, que integran servicios y datos de múltiples entidades, facilitando la analítica para mejorar la experiencia ciudadana.
- Beneficio obtenido: Fortalecer estos ecosistemas implica consolidar infraestructuras, marcos de gobernanza de datos y capacidades humanas que permitan escalar soluciones analíticas de manera sostenible
Las alianzas con empresas de tecnología han sido fundamentales para acelerar la adopción de analítica avanzada. En Colombia, el caso de éxito de la Contraloría General de la República es un ejemplo de esto, al implementar modelos de auditoría automatizada y análisis de medios, logrando mejoras significativas en sus procesos [5]. En Perú, la colaboración con firmas reconocidas ha permitido desarrollar soluciones de inteligencia artificial para mejorar la atención ciudadana y la gestión de trámites. Ejemplo de ello, es la implementación de firmas electrónicas que permiten validar identidad digital sin presencialidad, sustentar contratos y asegurar la integridad de documentos intercambiados entre empresas y el Estado [8]. Y la aplicación de minería de datos y aprendizaje automático por parte del Ministerio de Desarrollo e Inclusión Social (MIDIS) para optimizar la identificación de beneficiarios en programas sociales como Juntos y Pensión 65 [9][10].
- Beneficio obtenido: Estas alianzas aportan innovación, experiencia técnica y escalabilidad, además de fomentar transferencia de conocimiento hacia el sector público.
La capacidad de procesar (big data) y almacenar (datalakes) grandes volúmenes de datos son esenciales para aplicar analítica avanzada. En Colombia, entidades como el DANE y el Ministerio TIC han promovido la creación de datalakes que permiten almacenar y analizar datos estructurados y no estructurados provenientes de múltiples fuentes. En Perú, la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA) tiene como uno de sus ejes centrales el fortalecimiento de la infraestructura tecnológica para soportar el desarrollo de la IA a través del procesamiento de datos masivos [11].
- Beneficio obtenido: Contar con esta infraestructura no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también habilita el desarrollo de modelos predictivos y prescriptivos que optimizan la toma de decisiones.
La analítica avanzada debe estar acompañada de principios éticos que protejan los derechos de los ciudadanos. En Colombia, la Ley 1581 de protección de datos personales y las directrices del DNP sobre gobernanza de datos establecen lineamientos para el uso responsable de la información. En Perú, la Ley de Protección de Datos Personales y las políticas de la Autoridad Nacional de Protección de Datos Personales regulan el tratamiento de datos en el sector público. Además, ambos países han avanzado en la formulación de marcos éticos para el uso de inteligencia artificial, garantizando que las soluciones analíticas respeten la privacidad, la equidad y la transparencia.
Los ecosistemas analíticos fortalecen el sector público, impulsando la interoperabilidad, el uso de tecnología avanzada y la gestión ética de datos para generar valor y mejorar la experiencia ciudadana. La colaboración entre entidades y alianzas con empresas que ofrecen servicios tecnológicos, como InterNexa, acelera la innovación y asegura soluciones escalables, responsables y sostenibles para ayudar a la transformación del sector.