El Potencial Impacto del Aprendizaje de Máquinas en el Diseño de las Políticas Públicas en Colombia: Una década de experiencias
Códigos JEL.: I18, K42, C45
- Autores:
-
Riascos Villegas, Alvaro José
- Tipo de recurso:
- Work document
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/76101
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/1992/76101
- Palabra clave:
- Aprendizaje de máquinas
Inteligencia artificial
Ajuste de riesgo
Crimen
Política publicas
Economía
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- openAccess
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Riascos Villegas, Alvaro José2025-02-20T16:51:56Z2025-02-20T16:51:56Z2025-021657-7191https://hdl.handle.net/1992/76101Códigos JEL.: I18, K42, C45Este 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.This text compiles ten years of experiences in developing machine learning models for the Colombian public sector. The main applications focus on public health and citizen security. In the first case, it demonstrates how to significantly improve the risk adjustment formula of the Capitation Payment Unit (UPC) and how to build a decision model to prevent unnecessary hospitalizations as a result of cost-effective home medical visits. In the second case, it identifies the causal effect of police presence in a quadrant of Bogotá and its impact on crime. To this end, it is necessary to estimate the elasticities ofpolice presence with respect to crime, cross-elasticities (indirect effects on Other quadrants). With this information it is possible to do counterfactual analysis and tin particular to estimate the impact on crime of the optimal police reassignment in the city. Additionally, a methodology is described to uncover the true crime rate in Bogotá, and underreporting of these events is estimated. Finally, a brief reflection is provided on the challenges faced by policymakers implementing these solutions.30 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesFacultad de EconomíaDocumentos CEDE; 2025-09https://ideas.repec.org/p/col/000089/021340.htmlhttps://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2El Potencial Impacto del Aprendizaje de Máquinas en el Diseño de las Políticas Públicas en Colombia: Una década de experienciasDocumento de trabajoinfo:eu-repo/semantics/workingPaperinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_8042http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/WPAprendizaje de máquinasInteligencia artificialAjuste de riesgoCrimenPolítica publicasEconomíaPublicationORIGINALdcede2025-09.pdfdcede2025-09.pdfapplication/pdf9714333https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/2f80ef88-b9b4-475f-80c8-8abcfef4b5a0/download299f0513c8be92081b670ee58a0c89b7MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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