Inteligencia artificial y planeación presupuestaria en México: promesas y retos en América Latina para la asignación del gasto público
Artificial Intelligence and Budget Planning in Mexico: Promises and Challenges in Latin America for Public Spending Allocation
Resumen (es)
La elaboración del presupuesto público es un proceso complejo que depende de una gran cantidad de factores, incluyendo la consideración de recursos escasos y la calidad de la información disponible. La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de descubrir modelos que ayuden a explicar fenómenos sociales complejos, como el proceso de planeación presupuestaria. Sin embargo, actualmente existen pocos trabajos que exploran la aplicación de la IA en este contexto. Este artículo tiene como objetivo proponer una perspectiva algorítmica del análisis del presupuesto público de México, al explorar el potencial del perceptrón multicapa y los algoritmos genéticos multiobjetivo para la asignación de recursos a cada uno de los gastos del presupuesto. La pregunta que guía la investigación es: ¿cuál es el potencial del perceptrón multicapa y los algoritmos genéticos multiobjetivo en la toma de decisiones en cuanto a la asignación del presupuesto público mexicano? El estudio analiza los datos abiertos del Banco Mundial relacionados con el presupuesto de gastos de México y datos para la medición de la pobreza provistos por el Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social para el periodo 1990-2020. También, se identifican algunas limitaciones del trabajo derivadas de la complejidad inherente en el proceso de asignación del gasto público. El modelo mostró indicadores que permiten comprender la importancia de los gastos del presupuesto público mexicano para promover el desarrollo económico, así como potencialmente reducir la inflación y la desigualdad. Del análisis, basado en técnicas de IA, se encontró que los aspectos más importantes para generar un presupuesto público efectivo y eficiente deben enfocarse, principalmente, en combatir la pobreza, invertir en el sector agrícola, incentivar la industria, generar políticas para la mejora del sector salud, así como promover la investigación y el desarrollo.
Resumen (en)
Public budgeting is a complex process that depends on multiple factors, including the consideration of scarce resources and the quality of available information. Artificial intelligence (AI) has the potential to discover models that help explain complex social phenomena, such as the budget planning. However, currently there is little work exploring the application of AI in this context. This paper aims to propose an algorithmic perspective for the allocation of public budget in Mexico by exploring the potential of multilayer perceptron and multi-objective genetic algorithms. The guiding research question is: what is the potential of the multilayer perceptron and multi-objective genetic algorithms in decision making regarding the allocation of the Mexican public budget? The study analyzes open data from the World Bank related to Mexico’s expenditure budget and poverty measurement data provided by the National Council for the Evaluation of Social Development Policy for the period 1990-2020. Additionally, some limitations of this work derived from the inherent complexity of the public expenditure allocation are identified. The model showed indicators that allow us to understand the importance Mexican public budget expenditures in promoting economic development, as well as potentially reducing inflation and inequality. From the analysis, based on AI techniques, it was found that the most important aspects to generate an effective and efficient public budget should focus mainly on fighting poverty, investing in the agricultural sector, encouraging industry, generating policies for the improvement of the health sector, as well as promoting research and development.
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