Data e AI para el sector público y las organizaciones sin ánimo de lucro

Presupuestos crecientes (aumento de salarios, prestaciones, tamaño de los funcionarios, mayores costes de seguridad social debido a la longevidad, aumento del pago de intereses, etc.).

Fuga de ingresos (evasión fiscal, aduanas, recaudación deficiente, etc.).

Diversificación limitada de las fuentes de ingresos (impuestos frente a materias primas/canon).

Aumento de los niveles de endeudamiento (mayores ratios Deuda/PIB, aumento de los techos de deuda, endeudamiento tanto para CapEx como para OpEx).

Poca atención a la liquidez y financiación a corto plazo (~1 año) y poca atención a la planificación financiera a medio y largo plazo.

Mejorar la transparencia y las guías:

• Simulación y recomendación de normas fiscales.
• Previsión y planificación financiera a medio y largo plazo en función de las prioridades.

Mejorar la transparencia y las guías:

• Simulación y recomendación de normas fiscales.
• Previsión y planificación financiera a medio y largo plazo en función de las prioridades.

Priorizar el presupuesto:

• Simulaciones de priorización de gastos.
• Estructuración del presupuesto y motor de puntuación.

Reducir el gasto:

• Medidas de eficiencia del gasto motores de recomendación.
• Motor de recomendación de eficacia y supervisión de la contratación pública.
• Desarrollar funcionarios virtuales (reducir salarios).
• Detección de fraudes AI.

Aumentar los ingresos:

• Motor de creación de ingresos e ideación de diversificación.
• Detección de fugas de ingresos basada en ML.

Déficits comerciales: déficits comerciales significativos, a menudo importando más que exportando, lo que provoca una salida de capitales.

Competitividad de la inversión: Competir por la inversión extranjera directa (IED) y las inversiones locales y ofrecer condiciones favorables, mientras se está a la zaga en infraestructuras, estabilidad política o incentivos políticos.

Empleo: Migración laboral, necesidad de empleos altamente cualificados, desajuste entre las cualificaciones y las necesidades del mercado.

Estancamiento económico: Limitación de la innovación local, la productividad y el crecimiento industrial.

Análisis predictivo del comercio: Uso de AI para predecir tendencias comerciales, optimizar importaciones y exportaciones y simular el impacto de diversas políticas comerciales.

Recomendación y promoción de oportunidades de inversión: Los motores de recomendación y evaluación comparativa de la competencia AI pueden ayudar a identificar sectores lucrativos para la inversión extranjera y nacional, ofreciendo incentivos dinámicos basados en data en tiempo real.

Supervisión, previsión e intervención en tiempo real en el mercado laboral: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar data del mercado laboral para prever la demanda de competencias, ayudando.

Desigualdad de ingresos: El aumento de las disparidades entre ricos y pobres puede erosionar la cohesión social y la estabilidad.

Acceso y calidad de la educación: El acceso desigual a una educación de calidad limita la movilidad económica y el desarrollo social.

Accesibilidad y asequibilidad de la asistencia sanitaria: costes elevados y acceso inadecuado a los servicios sanitarios, sobre todo en zonas remotas o desatendidas.

Pobreza y protección social: Las redes de seguridad social insuficientes o mal gestionadas dejan a las poblaciones vulnerables sin el apoyo adecuado.

Análisis de la desigualdad de ingresos: Los conocimientos AI sobre los patrones y disparidades de ingresos pueden ayudar a configurar una fiscalidad progresiva, reformas de la política salarial y programas de bienestar social para reducir la desigualdad.

Herramientas de optimización de la educación: Las plataformas educativas AI pueden proporcionar experiencias de aprendizaje personalizadas, mejorando tanto el acceso como la calidad al adaptar los planes de estudio a las necesidades individuales y garantizar que los estudiantes adquieran las habilidades pertinentes para la futura fuerza laboral.

Previsión de la demanda sanitaria: Los modelos de AI pueden predecir las necesidades sanitarias, optimizando la asignación de recursos para mejorar la accesibilidad y la asequibilidad, al tiempo que se reducen los tiempos de espera y la saturación de las instalaciones.

Simulaciones de estrategias de reducción de la pobreza: AI puede modelizar los efectos de diversas políticas de alivio de la pobreza, como la renta básica universal, los subsidios específicos o las transferencias condicionadas de efectivo, proporcionando a los responsables de la toma de decisiones recomendaciones data para obtener mejores resultados sociales.

Ciudades superpobladas: La rápida urbanización ejerce presión sobre las infraestructuras, la vivienda, el transporte y los servicios públicos.

Prestación ineficaz de servicios públicos: Muchas ciudades luchan por prestar servicios puntuales y eficientes, lo que provoca la insatisfacción de los ciudadanos.

Sostenibilidad medioambiental: La urbanización conlleva un aumento de la contaminación, los residuos y la presión sobre los recursos naturales, lo que exige una planificación urbana más sostenible.

Desarrollo de ciudades inteligentes: Las ciudades necesitan hacer la transición hacia modelos de ciudad inteligente, pero se enfrentan a retos de integración tecnológica, intercambio de data y ciberseguridad.

Optimización de la planificación urbana: Las herramientas AI pueden modelizar el crecimiento futuro de la población y las necesidades de infraestructuras, garantizando un desarrollo urbano eficiente y sostenible.

Sistemas predictivos de servicios públicos: Los sistemas de AI pueden anticiparse a las demandas de servicios, desde el transporte a la atención sanitaria, lo que permite a las ciudades optimizar su prestación de servicios y reducir los tiempos de espera o las ineficiencias.

Plataformas de ciudades inteligentes: Las soluciones de IoT (Internet de las cosas) AI pueden ayudar a las ciudades a gestionar el tráfico, reducir el consumo de energía y minimizar el impacto medioambiental mediante la supervisión y optimización de los servicios públicos en tiempo real.

Control de la sostenibilidad medioambiental: Las herramientas AI pueden realizar un seguimiento de métricas medioambientales como la calidad del aire, la gestión de residuos y el uso de la energía, ayudando a los gobiernos a aplicar políticas sostenibles y mitigar el impacto climático.

Inmigración y control de fronteras: Los gobiernos se enfrentan a la presión de gestionar la inmigración de forma eficiente, garantizando al mismo tiempo la seguridad de las fronteras y la protección de los derechos humanos.

La delincuencia: El aumento de la delincuencia en las zonas urbanas socava la seguridad pública y la confianza en las fuerzas del orden.

Lentitud en la toma de decisiones judiciales: Los sistemas judiciales sobrecargados suelen retrasar la justicia, lo que afecta a la confianza pública en la imparcialidad y la seguridad.

Inmigración y análisis de fronteras: Los modelos de AI pueden predecir patrones de inmigración y optimizar los procesos de control fronterizo, equilibrando la seguridad con el trato humano a los inmigrantes.

Predicción y prevención de la delincuencia: Las herramientas policiales predictivas, impulsadas por AI, pueden analizar data delincuencia para identificar patrones y puntos conflictivos, lo que permite adoptar medidas preventivas y asignar recursos.

Automatización de procesos judiciales: Los sistemas judiciales AI pueden agilizar los flujos de trabajo jurídicos, acelerando la tramitación de los casos mediante la automatización de tareas rutinarias como la revisión de documentos, la gestión de pruebas y la programación de casos.

Supervisión de la seguridad pública: AI puede ayudar a supervisar en tiempo real los data vigilancia, las redes sociales y otras fuentes públicas para identificar posibles amenazas y mejorar los tiempos de respuesta de las fuerzas de seguridad.