Inteligencia Artificial como herramienta para la sostenibilidad fiscal de los gobiernos subnacionales
DOI:
https://doi.org/10.29393/GP10-1HSJM30001Palabras clave:
Inteligencia Artificial, Sostenibilidad Fiscal, Gobiernos Subnacionales, Eficiencia GubernamentalResumen
La sostenibilidad fiscal de los gobiernos subnacionales en México enfrenta retos estructurales asociados a la baja recaudación de ingresos propios, la dependencia de transferencias federales y la ineficiencia en la gestión del gasto público. El estudio adopta un enfoque cuantitativo, descriptivo y comparativo, basado en el análisis de fuentes secundarias oficiales para las 32 entidades federativas de México. Se construyó un Índice de Sostenibilidad Fiscal con Inteligencia Artificial (ISF-IA), integrado por cuatro dimensiones: digitalización, interacción ciudadana, barreras institucionales e ingresos propios. Las ponderaciones se definieron a partir de su relevancia teórica en la literatura sobre gobernanza fiscal digital. Los resultados evidencian amplias brechas regionales en los niveles de digitalización y sostenibilidad fiscal. La mayoría de las entidades se ubican en niveles medios o bajos de desarrollo digital, lo que limita el potencial de adopción de IA para fortalecer la recaudación y la autonomía financiera. Estas diferencias confirman que el impacto de la IA en la sostenibilidad fiscal depende más de la capacidad institucional y la infraestructura tecnológica que de la disponibilidad de herramientas automatizadas. El estudio concluye que la IA representa una oportunidad de innovación para los gobiernos subnacionales, pero su implementación requiere estrategias integrales de fortalecimiento institucional, transparencia y gobernanza digital responsable. El principal aporte del estudio es la construcción de un índice como herramienta comparativa para evaluar la madurez digital fiscal de las entidades federativas.
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