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El uso de IA permitió al Tesoro de Estados Unidos recuperar 4.000 millones de dólares que de otro modo se habrían perdido por fraude

PorShraddha SharmaShraddha Sharma
Lectura de 2 minutos.
  • El Tesoro de Estados Unidos ahorró más de 4 mil millones de dólares en el año fiscal 24 mediante el uso de IA para la detección de fraudes y la evaluación de riesgos.
  • Según el comunicado de prensa, las herramientas de IA ayudaron a evitar pérdidas de 500 millones de dólares.
  • Los esfuerzos del Tesoro en materia de inteligencia artificial son parte de una estrategia más amplia para mejorar la integridad de los pagos.

Según informes, la Inteligencia Artificial (IA) ha ayudado al Departamento del Tesoro de EE. UU. en la prevención del fraude. El organismo gubernamental afirmó que su programa de detección mejorado utilizó IA para ahorrar y recuperar más de 4 mil millones de dólares en el año fiscal 2024.

Al utilizar de IA y la evaluación basada en riesgos, el Tesoro no es el único organismo oficial que se beneficia. Casi un año después de la Orden Ejecutiva de Biden, varios departamentos ya utilizan IA.

La IA se integra en la administración estadounidense para prevenir

El Departamento del Tesoro de Estados Unidos informó que su programa mejorado de detección de fraude ha ahorrado y recuperado más de 4 mil millones de dólares en el año fiscal 2024. La cifra ascendió a 652,7 millones de dólares el año fiscal anterior. Según se informa, la Oficina de Integridad de Pagos del Tesoro ha utilizado herramientas de inteligencia artificial y análisis de riesgos para identificardentde alto riesgo y detectar el fraude con cheques del Tesoro.

El Tesoro informa que la implementación de la evaluación de riesgos evitó la pérdida de $500 millones. Además, se ahorraron $2.500 millones al priorizar las transacciones de alto riesgo y $1.000 millones mediante una detección más rápida del fraude mediante IA para los cheques del Tesoro. Por último, se ahorraron $180 millones al mejorar el procesamiento de los pagos.

Según el comunicado de prensa, estas iniciativas forman parte de una estrategia más amplia para mejorar la integridad de los pagos en todos los programas federales y proteger el dinero de los contribuyentes. Wally Adeyemo, subsecretario del Tesoro, sugirió que el enfoque ahora es garantizar que los pagos del gobierno lleguen a la persona correcta, por el monto correcto y a tiempo.

“Seguiremos colaborando con otros en el gobierno federal para equiparlos con las herramientas, los datos y la experiencia necesarios para detener los pagos indebidos y el fraude”, añade el funcionario.

Orden ejecutiva de Biden sobre gestión

El uso de la IA se produce casi un año después de que la administración Biden destacara los riesgos derivados de la IA en la Orden Ejecutiva. Posteriormente, publicó clave sobre IA para abordar dichos riesgos. Durante ese tiempo, la administración también declaró que incorporaría más expertos en IA a puestos federales mediante el programa AI Talent Surge. En los seis meses posteriores a la orden ejecutiva, el gobierno contrató a más de 150 profesionales de IA. El sitio web oficial lo califica como una "medida audaz" para utilizar la IA de manera responsable ante los desafíos nacionales.

En diciembre de 2023, la Oficina de Responsabilidad Gubernamental de Estados Unidos (GAO) indicó que las agencias habían incorporado la IA para mejorar las operaciones gubernamentales, pero que esperaban clave sobre riesgos. El informe también destacó: «La solicitud presupuestaria del Presidentedentel año fiscal 2023 incluía 1800 millones de dólares para inversión en investigación y desarrollo de IA en sectores no relacionados con la defensa».

Uso de IA por diferentes agencias federales | Fuente: GAO
Uso de IA por diferentes agencias federales | Fuente: GAO

La IA tiene un impacto en todos los sectores y el gobierno quiere afrontarlo con naturalidad. En sus órdenes oficiales, ha citado con frecuencia el uso «responsable» de la IA. El uso de la IA por parte de las agencias federales podría desempeñar un importante en la prevención y recuperación del fraude.

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