Prediciendo la corrupción en la contratación pública colombiana
type: CreativeWork
description: A pesar de leyes, auditorías y reformas institucionales, la corrupción persiste en el sector público colombiano. El país ocupa el puesto 99 de 182 en el Índice de Percepción de Corrupción 2025, con más de 57.000 denuncias entre 2010 y 2023, siendo los contratos irregulares uno de los delitos más frecuentes. La investigación propone usar inteligencia artificial para anticipar estos actos. A partir de 489.580 contratos del SECOP II (2010–2021) y 183 variables contractuales, socioeconómicas y departamentales, se entrenaron modelos Lasso y Random Forest. La variable objetivo son las multas y sanciones impuestas a los contratos. Los modelos alcanzaron un AUC superior a 0,90, evidenciando buena capacidad predictiva, aunque con limitaciones de precisión por el desbalance en los datos. Las variables más influyentes fueron el departamento del contratista, el valor del contrato y la modalidad de contratación. Como resultado práctico, se desarrolló un sistema de alertas que clasifica contratos en niveles de riesgo (Bajo, Medio, Alto y Crítico) y estima el impacto económico esperado, optimizando la asignación de recursos de control sin reemplazar al auditor humano.
abstract: A pesar de leyes, auditorías y reformas institucionales, la corrupción persiste en el sector público colombiano. El país ocupa el puesto 99 de 182 en el Índice de Percepción de Corrupción 2025, con más de 57.000 denuncias entre 2010 y 2023, siendo los contratos irregulares uno de los delitos más frecuentes. La investigación propone usar inteligencia artificial para anticipar estos actos. A partir de 489.580 contratos del SECOP II (2010–2021) y 183 variables contractuales, socioeconómicas y departamentales, se entrenaron modelos Lasso y Random Forest. La variable objetivo son las multas y sanciones impuestas a los contratos. Los modelos alcanzaron un AUC superior a 0,90, evidenciando buena capacidad predictiva, aunque con limitaciones de precisión por el desbalance en los datos. Las variables más influyentes fueron el departamento del contratista, el valor del contrato y la modalidad de contratación. Como resultado práctico, se desarrolló un sistema de alertas que clasifica contratos en niveles de riesgo (Bajo, Medio, Alto y Crítico) y estima el impacto económico esperado, optimizando la asignación de recursos de control sin reemplazar al auditor humano.
author: García Fuentes, Hernán Rodrigo
language: spa
keywords: Contratación pública, Corrupción, Prevención, Machine learning, D73, H11, H30, Public procurement, Corruption, Prevention
license: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
date published: 2026-06-02
date modified: 2026-07-27T20:47:03Z
provider: Universidad del Rosario
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidad del Rosario

PropertyValue
property ID: DOI
value: 10.48713/10336_47897