El Potencial Impacto del Aprendizaje de Máquinas en el Diseño de las Políticas Públicas en Colombia: Una década de experiencias

Alvaro Riascos Villegas ()
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Alvaro Riascos Villegas: Universidad de los Andes

No 21340, Documentos CEDE from Universidad de los Andes, Facultad de Economía, CEDE

Abstract: Este texto recopila diez años de experiencias en el desarrollo de modelos de aprendizaje de máquinas para el sector público colombiano. Las principales aplicaciones se enfocan en la salud pública y la seguridad ciudadana. En el primer caso, se muestra cómo mejorar considerablemente la fórmula de ajuste de riesgo de la Unidad de Pago por Capitación (UPC) y cómo construir un modelo de decisión para la prevención de hospitalizaciones innecesarias, como consecuencia de visitas médicas domiciliarias costo-efectivas. En el segundo caso, se identifica el efecto causal de la presencia de la policía en un cuadrante de Bogotá y su incidencia en el crimen. Para ello, se estiman las elasticidades de la presencia policial con respecto al crimen, las elasticidades cruzadas (efectos indirectos sobre otros cuadrantes) y el impacto de la reasignación óptima de la policía en la ciudad. Además, se describe una metodología para descubrir la verdadera tasa de criminalidad en Bogotá y se estima el subreporte de estos eventos. Por último, se presenta una breve reflexión sobre las dificultades que enfrentan los formuladores de política pública para implementar estas soluciones.

Keywords: Aprendizaje de máquinas; inteligencia artificial; ajuste de riesgo; crimen; política publicas (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C45 I18 K42 (search for similar items in EconPapers)
Pages: 30 pages
Date: 2025-02-20
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