El gobierno federal cuenta con herramientas y recursos para ayudar a las agencias a combatir el fraude y los pagos indebidos. La Oficina de Rendición de Cuentas del Gobierno (GAO) ha recomendado mejoras en el uso de estas herramientas y recursos. Por ejemplo, el Congreso debería considerar hacer permanente el requisito de la Administración del Seguro Social de compartir sus datos completos de defunciones con el sistema Do Not Pay, con el fin de prevenir el fraude y los pagos incorrectos. Además, la GAO ha identificado las mejores prácticas para gestionar los riesgos de fraude en las agencias federales y ha hecho recomendaciones para su implementación. En 2024, la GAO recomendó al Departamento de Defensa que revise su Estrategia de Gestión de Riesgos de Fraude para incluir el análisis de datos como un método para abordar el fraude. Asimismo, gracias a la implementación de las recomendaciones de la GAO, la Administración de Pequeñas Empresas identificó 4.700 millones de dólares en préstamos del Programa de Protección de Cheques de Pago (Paycheck Protection Program) otorgados antes de septiembre de 2020 a beneficiarios no elegibles o utilizados para fines no autorizados.
Programas que Reportan las Estimaciones Más Altas de Pagos Indebidos en el Año Fiscal 2024
La inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos tienen el potencial de mejorar los esfuerzos para combatir el fraude y los pagos indebidos, aunque también presentan desafíos. Por ejemplo, el análisis de datos y la IA podrían ayudar a las agencias a analizar grandes volúmenes de información. Sin embargo, las agencias necesitan datos sólidos y fiables, así como la supervisión humana, para garantizar la fiabilidad de los datos y la aplicación adecuada de la tecnología. El Marco de Responsabilidad de la IA para Agencias Federales y Otras Entidades de la GAO incluye prácticas clave para garantizar que los datos utilizados en los sistemas de IA sean de alta calidad, fiables y apropiados para el propósito previsto. Además, para mejorar el uso del análisis de datos en la identificación de fraudes y pagos indebidos, la GAO recomendó en 2022 que el Congreso establezca un centro de excelencia en análisis permanente.
Adicionalmente, el gobierno federal requiere una fuerza laboral preparada para la IA si esta tecnología va a contribuir a combatir el fraude y los pagos indebidos. Sin embargo, la GAO ha identificado carencias críticas en las habilidades de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas dentro de la fuerza laboral federal y ha informado sobre los desafíos que enfrentan las agencias para atraer y desarrollar a personas con experiencia en IA.
¿Por qué la GAO Realizó Este Estudio?
Los problemas distintos, pero interrelacionados, del fraude y los pagos indebidos son de larga data y generalizados. El fraude implica obtener algo de valor mediante una tergiversación deliberada. Los pagos indebidos son pagos que no deberían haberse realizado o que se realizaron por una cantidad incorrecta. La GAO estimó que el gobierno federal pierde entre 233.000 millones y 521.000 millones de dólares anuales debido al fraude, basándose en datos de los años fiscales 2018 a 2022. Desde el año fiscal 2003, las estimaciones acumuladas de pagos indebidos reportadas por las agencias del poder ejecutivo han sumado aproximadamente 2,8 billones de dólares. En el año fiscal 2024, cinco programas representaron la mayor parte de los pagos indebidos. Estos problemas afectan la integridad de los programas federales y erosionan la confianza pública.
El avance de la IA y otras tecnologías innovadoras presenta oportunidades y desafíos para combatir el fraude y los pagos indebidos. Este informe analiza (1) ejemplos de herramientas y recursos que el Congreso y las agencias federales pueden aprovechar para mejorar los esfuerzos existentes para combatir el fraude y los pagos indebidos sin el uso de la IA, (2) oportunidades y desafíos para utilizar el análisis de datos y la IA para combatir el fraude y los pagos indebidos, y (3) desafíos en el desarrollo de una fuerza laboral federal preparada para la IA. Este informe se basa en un conjunto de trabajos emitidos por la GAO entre 2015 y 2025, incluyendo GAO-25-108172, GAO-25-107508, GAO‑21‑519SP, y GAO-25-107653.
