Artificial Intelligence in Asset Oversight in Latin America
DOI:
https://doi.org/10.36958/sep.v8i2.365Keywords:
corruption, regulation, probity, conventions, asset declaration, asset oversight, artificial intelligence, transparencyAbstract
OBJECTIVE: to demonstrate that the absence of systematized processes—such as the application of Artificial Intelligence (AI) in asset oversight of public officials—negatively affects compliance with probity regulations and Anti-Corruption Conventions in Latin America. AI, with its ability to process large volumes of data accurately, represents a strategic tool for automating oversight mechanisms. METHOD: a documentary and comparative study was conducted across Argentina, Guatemala, Costa Rica, Chile, Peru, Mexico, Brazil, and Colombia. The analysis focused on identifying both similarities and differences in their regulatory frameworks. Purposive sampling was employed based on thematic relevance to probity and asset oversight, language accessibility, and availability of technical materials and presentations from peer oversight institutions. Sources included databases such as Scopus, Redalyc, SciELO, and Google Scholar. A total of 38 documents published from 1995 to the present were reviewed. RESULTS: despite sharing similar probity frameworks, the examined countries continue to rely on manual, reactive, and fragmented oversight mechanisms, with limited institutional interoperability. CONCLUSION: the incorporation of Artificial Intelligence, when applied with transparency principles, can contribute to reducing corruption, minimizing operational inefficiencies, and enhancing the effectiveness of asset oversight systems.
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