La corrupción y las malas prácticas en la gestión de lo público son problemas instalados desde hace años en la administración española. En la última década, numerosos casos han llegado hasta los tribunales y ocupado titulares en los medios de comunicación. Aunque no es la única región afectada, la Comunidad Valenciana ha sido el escenario de muchos de ellos.
Allí, en Valencia, en 2018 el parlamento autonómico aprobó la creación de un sistema automatizado para detectar indicios de fraude dentro de la administración valenciana. Esta herramienta, conocida como SALER, pretendía por medio de una serie de algoritmos adelantarse a potenciales casos de corrupción.
Sus creadores se inspiraron en otros sistemas de alertas tempranas que han ido apareciendo en Europa en los últimos años. Hasta ese momento, ninguna administración en España se había planteado el uso de algoritmos para este fin. Sin embargo, cuatro años después, SALER está muy lejos de conseguir sus objetivos.
En este capítulo hablamos con Pedro Giménez, el principal responsable técnico del sistema, sobre las dificultades que se han encontrado por el camino. Pero también sobre cómo un cambio de ciclo político en 2019 ha afectado al desarrollo de la herramienta. También charlamos con Alfons Puncel, principal impulsor del proyecto, sobre cómo se gestó.
SALER se enmarca en los esfuerzos recientes de las administraciones para luchar, mediante la digitalización de procesos, contra la corrupción y el fraude. No sólo por parte de funcionarios, sino también por parte de ciudadanos receptores de ayudas públicas.
Pero el uso de estos sistemas plantea numerosos retos. Uno de los principales es el tipo de datos usados para analizar y detectar indicios de fraude. Con el jurista Oscar Capdeferro analizamos hasta qué punto el derecho a la privacidad de nuestros datos se puede ver amenazado con estas herramientas.
Y tratamos de responder a una pregunta de difícil respuesta: ¿Pueden realmente los algoritmos ayudar a luchar contra la corrupción?
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