Contraloría lanza en Medellín modelo predictivo para mejorar contratación estatal

La Contraloría General de la República presentó en Medellín, un modelo predictivo  de contratación pública, con el que busca fortalecer la vigilancia a los recursos públicos mediante el uso de la inteligencia artificial. 

Con esta iniciativa, la entidad se consolida como pionera en América Latina en la incorporación de herramientas de última generación para el control fiscal. 

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Así lo señaló Juan Camilo Zuluaga Morillo, director de la Dirección de Información, Análisis y Reacción inmediata de la Contraloría General de la Nación, quien explicó que este sistema o modelo predictivo cuenta con el apoyo de la Universidad de Antioquia y se consolida mediante 13 mil fuentes de información.

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Zuluaga indicó que uno de los objetivos esenciales del sistema o modelo predictivo es anticipar riesgos en los procesos de contratación del Estado. De igual forma, este servirá como insumo para que el órgano de control emita recomendaciones en medio de procesos de contratación, en caso de existir posibles irregularidades. 

Para la Contraloría General, este modelo se convierte en el resultado de estrategias significativas que le apuestan a la digitalización de los procesos de contratación en el país. 

Imputa cargos 

Así mismo, la Contraloría General de la República reveló que 17 personas, todas en calidad de representantes legales, supervisores, directores y hasta gerentes, fueron imputadas por su presunta responsabilidad fiscal en el proyecto Central Park en el municipio de Bello. 

De acuerdo con el órgano de control, habría incurrido en un detrimento que suma más de 112 mil millones de pesos. Cabe resaltar que, según el ente, estas presuntas irregularidades corresponden al primero de los tres contratos que están siendo investigados en dicho proyecto. 

La noticia la confirmó el vicecontralor General, Carlos Mario Zuluaga, al indicar que entre los presuntos responsables se encuentra el representante legal y los diferentes supervisores de Indeportes para el periodo comprendido entre noviembre del 2018 y julio de 2019.