Por David Valle-Cruz, Vanessa Fernández-Cortez & J. Ramón Gil-García

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.

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