ANTICORRUPCIÓN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL SECTOR PÚBLICO
Fortalece tu perfil profesional con una formación innovadora que integra análisis crítico, herramientas tecnológicas y enfoque estratégico para enfrentar uno de los mayores desafíos de América Latina: la corrupción en el sector público. Este curso, impartido en modalidad virtual combina sesiones dinámicas sobre los discursos y prácticas de la corrupción y la anticorrupción con el uso aplicado de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) para su prevención, detección y control. A través del análisis de casos emblemáticos, debates interdisciplinarios y ejercicios prácticos, los participantes desarrollarán una mirada integral sobre la medición, los actores y las estrategias anticorrupción en contextos latinoamericanos.
La metodología articula:
- Fundamentos teóricos y políticos de la anticorrupción.
- Herramientas analíticas basadas en datos e IA.
- Análisis de casos reales en América Latina.
- Espacios de debate y reflexión crítica.
- Enfoque aplicado para la toma de decisiones en el sector público.
Dirigido a:
El curso está dirigido a estudiantes y profesionales de economía, sociología, ciencia política, derecho, gestión pública, ciencia de datos o áreas afines, con interés en comprender críticamente el papel de la inteligencia artificial en las políticas y estrategias anticorrupción del sector público en América Latina. No se requieren conocimientos previos especializados en IA, pero sí disposición para trabajar con información cuantitativa básica (por ejemplo, indicadores, registros administrativos o índices de riesgo) y apertura para analizar críticamente los alcances, límites y sesgos de las tecnologías digitales desde enfoques históricos, institucionales y sociales. Es ideal para quienes buscan integrar herramientas analíticas y criterios éticos para evaluar, diseñar o implementar soluciones basadas en datos en la prevención, detección y control de la corrupción, fortaleciendo la toma de decisiones y la rendición de cuentas en contextos públicos.
- Aprende a conocer:
- Explicar los principales enfoques contemporáneos sobre anticorrupción en el sector público y su relación con el uso de tecnologías digitales e inteligencia artificial.
- Identificar y analizar críticamente los supuestos, indicadores y fuentes de datos más utilizados para medir corrupción, transparencia e integridad en contextos latinoamericanos.
- Comprender conceptos básicos de inteligencia artificial aplicados al sector público (como clasificación, detección de patrones y automatización) y evaluar sus alcances y límites en la gestión pública
- Reconocer riesgos asociados al uso de IA en estrategias anticorrupción, incluyendo sesgos, opacidad, errores de interpretación, impactos institucionales y dilemas éticos.
- Aplicar criterios analíticos y metodológicos para examinar casos reales o hipotéticos de uso de IA en compras públicas, auditoría, control interno, denuncias y monitoreo de riesgos.
- Proponer recomendaciones iniciales para el diseño o evaluación de iniciativas anticorrupción basadas en datos, considerando principios de transparencia, rendición de cuentas, derechos y justicia social.
Byron Villacis, Ph.D.
Profesor asistente de Sociología en la University of Oregon. Es doctor en Sociología y Demografía por la Universidad de California-Berkeley, magíster en Economía por FLACSO y licenciado en Economía por la Universidad San Francisco de Quito. Antes de incorporarse a la Universidad de Oregón, fue profesor asistente en Bowdoin College, y previo a sus estudios doctorales, dirigió el Instituto Nacional de Estadística y Censos del Ecuador.
Su investigación se centra en tres líneas principales:
- Cómo las sociedades configuran y son configuradas por procesos de cuantificación.
- El papel de los expertos en la construcción de relaciones de poder en campos como la corrupción, la dolarización, la estadística y el género.
- Cómo las nociones modernas de anticorrupción están asociadas con la austeridad, la desigualdad y la compresión de los mercados.
Módulos:
- Mapeo de riesgos y actores: ejercicio guiado para identificar puntos vulnerables en un proceso público (por ejemplo, contratación, asignación de recursos).
- Debate estructurado sobre casos reales: Anticorrupción como reforma institucional vs. Anticorrupción como herramienta política.
- Análisis de un índice o tablero de transparencia (qué mide, qué no mide y cómo se interpreta).
- Chequeo rápido de un sistema de IA: matriz de evaluación sobre datos, objetivo institucional, riesgos y mitigaciones.
- Simulación de alertas: ejercicio de análisis de “banderas rojas” y discusión sobre falsos positivos/negativos.
- Estudio de casos: discusión guiada de experiencias internacionales/latinoamericanas, con foco en Brasil y sus lecciones.
- Mini-proyecto final: diseño en equipos de una estrategia anticorrupción con IA (objetivo, datos).
Horarios (Ecuador):
- 1 de abril (martes) — 17:00 a 20:00
- 2 de abril (miércoles) — 17:00 a 19:00
- 3 de abril (jueves) — 17:00 a 19:00
- 4 de abril (viernes) — 17:00 a 19:00
- 7 de abril (lunes) — 17:00 a 20:00
- 8 de abril (martes) — 17:00 a 19:00
- 9 de abril (miércoles) — 17:00 a 19:00
- 10 de abril (jueves) — 17:00 a 19:00
- 11 de abril (viernes) — 17:00 a 19:00
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