La Inteligencia Artificial (IA) en el campo de la seguridad social comienza a sentirse con fuerza: desde la detección temprana de fraudes y la agilización de trámites, hasta la personalización de servicios para jubilados, trabajadores y personas con discapacidad.

Es sabido que la seguridad social forma parte de las bases fundamentales de un Estado que priorice el bienestar del ciudadano jugando un rol central es uno de los pilares fundamentales del Estado de bienestar, mejorando la transparencia y accesibilidad y minimizando los espacios de corrupción entre otros beneficios siendo una herramienta clave para transformar la forma en que se gestionan los sistemas de protección social. 

Mediante la aplicación de sistemas de machine learnig, algoritmos y sistemas predictivos países como Estonia, España, Brasil, India, Chile y Canadá por citar algunos han avanzado en el uso de estas herramientas para la validación de solicitudes de pensiones sociales y discapacidad la identificación de fraudes, accesibilidad para personas con discapacidad, reduciendo varios sesgos de inclusión.

A través de la aplicación en sistemas de gestión de registro automático de trámites se logra reducir con la identificación de patrones incongruentes la incidencia del factor humano en el otorgamiento de beneficios evitando fraudes y anomalías como pensiones fantasmas, cobros duplicados, falsificación de historias clínicas y validación de aportes.

Para ello será de vital importancia el monitoreo permanente sistemas de alerta temprana pueden señalar operaciones sospechosas en los pagos o desvíos de fondos de manera inmediata.

En América Latina para no ir más lejos, el Instituto Nacional de Seguridad Social a través de algoritmos de IA revisa solicitudes de jubilación y pensiones mediante la verificación de documentos evitando beneficios ficticios y pensiones que se otorgaron sin aportes reales.

En Chile, la Superintendencia de Pensiones, mediante la aplicación de sistemas de Machine Learning, logró señalamiento temprano de irregularidades en movimiento de fondos y pagos, reduciendo el riesgo de fraudes económicos.

Ambos casos cuentan con estrategias para mitigar sesgos a través de auditorías de los algoritmos revisando el funcionamiento de los sistemas de IA aplicados para revisar las decisiones del sistema logrando explicar al ciudadano por ejemplo porque la IA rechazo o aprobó su trámite.

¿Nos preguntaremos como se logran estos hitos de la IA aplicada con enfoque de transparencia, accesibilidad y reducción de corrupción?

Pues la misma se logra incorporando una plataforma única digital para gestión de pensiones, beneficios y servicios sociales donde:

• Cada acción queda registrada con trazabilidad completa, eliminando la opacidad.
• Los Ciudadanos puedan ver en línea todo su historial de aportes y beneficios.
• Se Reduce la discrecionalidad humana a través de decisiones automáticas sobre elegibilidad y montos.
• Incorporación de Sistemas de alerta temprana que detectan irregularidades

• Aplicación de Algoritmos que cruzan información de trabajadores, empleadores y registros de beneficios.
• Reducción de intervención humana en trámites críticos, disminuyendo riesgos de sobornos o favoritismos.

Algunos modelos de Machine Learning para la detección de fraudes mas utilizados son:

• Logistic Regression: modelo clásico para clasificar binariamente (sí/no).
• Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM): versiones avanzadas que logran alta exactitud en predicciones

• Isolation Forest: identifica datos que se comportan de forma diferente a la mayoría.
• Autoencoders (Deep Learning): redes neuronales que detectan desviaciones en grandes volúmenes de datos.