Contraloría
La Contraloría General de la República creó a fines de 2023 un Centro de Datos e Inteligencia Artificial que usan para levantar, procesar y cruzar información. El Centro desarrolla herramientas de IA con el Centro de Tecnologías de la Información y Comunicaciones (CTIC) de la misma Contraloría.
Una de las herramientas que utiliza la repartición es Alquimia, un sistema con machine learning y deep learning para analizar las declaraciones de intereses y patrimonio. Otra es Jarvis, un robot con IA de web scraping que permite detectar patrimonios injustificados por parte de funcionarios públicos, que pudieran ser indicios de fraude.
A esto se suman los Consolidados de Información Circularizada (CIC), creado por la central de datos para cruzar información de distintos servicios públicos.
Fue con este mecanismo que se realizó la fiscalización de las licencias médicas: tomaron una base de 5.147.997 licencias de la Suseso y la cruzaron con el registro de entradas y salidas del país de la PDI. Esto les permitió encontrar más de 25 mil funcionarios públicos que viajaron al extranjero mientras estaban con reposo. Luego, en agosto de 2025, aplicaron el mismo sistema con información de la Superintendencia de Casinos de Juego y encontraron que más de 13 mil funcionarios asistieron a casinos mientras estaban con licencia.
Suseso
Este año la Superintendenciade Seguridad Social empezó a usar VigIA, una herramienta que encuentra los patrones atípicos en la emisión de licencias médicas y ayuda a priorizar investigaciones sobre los médicos emisores. De las 416 investigaciones que inició el servicio en este ejercicio, 211 partieron por VigIA. Y de ellas, 62 terminaron con sanciones que suman más de $ 257 millones en multas.
La Sueso tiene además un Modelo Predictivo de Licencias Médicas, que analiza los antecedentes de los reclamos y ayuda a los equipos a resolver si una licencia rechazada debiera aprobarse o no. Al mismo tiempo, tienen un modelo predictivo para reclamaciones del Seguro Laboral, que se usa especialmente en casos de salud mental.
También tienen un procesador de lenguaje natural que lee y clasifica automáticamente los relatos de las personas que presentan reclamos entre licencias médicas o Seguro Laboral y además determina la causa específica de la presentación.
Compin
Desde 2018, la Comisión de Medicina Preventiva e Invalidez (Compin) usa el Sistema Predictivo de Contraloría Médica (SPCM), basado en redes neuronales artificiales, para apurar la tramitación de licencias médicas electrónicas. Lo desarrollaron con Fonasa, la Universidad de Chile y DataOn. Antes de implementarlo, el modelo fue probado con más de 76 mil licencias que ya habían sido revisadas por médicos y alcanzó una concordancia de 97,6% con sus decisiones.
El sistema revisa los antecedentes de las licencias y decide cuáles pueden aprobarse automáticamente y cuáles deben pasar a un médico contralor. En las primeras cuatro regiones donde funcionó, el tiempo promedio entre la emisión y el pago bajó de 106 a 42 días.
Además, desde 2022, la Compin tiene el Plan de Fiscalización de Grandes Emisores de Licencias Médicas, que utiliza la inteligencia de datos para detectar médicos con patrones pocos comunes en la emisión de licencias. Gracias a esto se encontró que 1.470 médicos emitieron más de 30 mil licencias mientras ellos mismos estaban con reposo. De hecho, desde que se implementó el sistema, el número de “grandes emisores” -quienes otorgaban más de 1.600 licencias al año- se redujo en más de 53%.
IPS
El Modelo Predictivo de No Cobro de la Pensión Garantizada Universal, del Instituto de Previsión Social (IPS), está basado en una red neuronal y sirve para estimar con hasta 30 días de anticipación qué beneficiarios presentan una mayor probabilidad de no retirar su PGU para poder contactarlo por correo electrónico o mensajes de texto.
El modelo lo desarrollaron en 2022 en la División de Beneficios del IPS. Y, según el servicio, al menos el 50% de las personas contactadas retira sus fondos, lo que equivale a más de 2 mil pagos cada mes. Gracias al modelo, la cifra de beneficiaros que no cobraban su PGU después de tres meses bajó de 5 mil a 1.000 en cuatro años.
El IPS trabajó con el GobLab de la Universidad Adolfo Ibáñez para evaluar los posibles sesgos del modelo por edad, género y nacionalidad. Y detectaron, entre otras cosas, que las mujeres eran quienes menos cobraban la PGU, por lo que el servicio lanzó una campaña con enfoque de género para fomentar el uso del beneficio.
Sernac
El Servicio Nacional del Consumidor (Sernac) usa el Sistema Inteligente de Análisis de Reclamos (SIAR), que automatiza la lectura y clasifica los reclamos de forma mucho más rápida. Por ejemplo, para los cortes eléctricos en la Región Metropolitana de agosto de 2024, el sistema procesó cerca de 33 mil reclamos en solo cinco días, los mismos que, sin el sistema, se habrían demorado 21 días en ser tramitados, según el servicio. Los resultados sirvieron para el proceso de compensación con Enel que benefició a más de 800 mil familias.
Además, el servicio tiene el Sistema de Alertas de Protección al Consumidor en Tiempo Real (Rtcpas), creado por la Unidad de Inteligencia de Mercados del propio Sernac, que fue perfeccionado con IA. Está hecho para analizar los reclamos y detectar anomalías en el comportamiento de las empresas y generar alertas tempranas. En 2025 esta herramienta fue premiada internacionalmente por la red ICPEN por innovación en investigación de mercados.
Por último, el servicio usa la IA para fiscalizar precios en el comercio electrónico, por ejemplo, en el CyberDay 2025, el Sernac monitoreó capturas de pantalla para analizar más de 44 mil precios correspondientes a 7.345 productos.
SII
Desde mayo de 2026 el Servicio de Impuestos Internos (SII) usa un sistema de cámaras lectoras de patentes en el control de Angostura para vehículos de carga que utiliza un modelo de machine learning para elegir qué camiones deben pasar a una revisión presencial.
Además, tiene un sistema de análisis predictivo para fiscalizar a contribuyentes de altos patrimonios que analiza inversiones y transacciones para encontrar patrones inusuales. En 2024 revisó 636 casos, cobrando más de $ 68 mil millones.
A esto se suman sistemas de web scraping y machine learning para detectar comercio informal que cruza información de internet con facturas, declaraciones tributarias, datos financieros e importaciones, además de modelos que analizan facturas electrónicas para buscar usos irregulares de créditos fiscales.
ChileCompra
El 100% de las compras públicas que se hacen en ChileCompra, es decir, más de 150 mil licitaciones y 500 mil órdenes de compra al año, son monitoreadas por el Observatorio de Compras Públicas con 15 reglas automatizadas que detectan irregularidades y generan alertas. Además, ChileCompra cruza información de los proveedores con la base de funcionarios públicos Siaper de Contraloría para detectar conflictos de interés.
Para mejorar el trabajo del Observatorio, ChileCompra creó el Modelo Predictivo de Detección de Anomalías e Irregularidades en Procesos de Compra, que usa IA para encontrar patrones de riesgo y priorizar qué procesos fiscalizar. Para esto usa un modelo de lenguaje que analiza automáticamente los documentos de las licitaciones.
Además, desde diciembre de 2025 ChileCompra también trabaja con la Universidad de Chile y la Universidad de California, Berkeley, en el proyecto AI for Smarter Public Procurement in Chile, una herramienta que usa modelos de lenguaje para extraer automáticamente las características de los productos y ayudar a hacer solicitudes de cotización más claras.
SEA
El Servicio de Evaluación Ambiental, desde diciembre del año pasado, tiene el Buscador + IA, donde se pueden consultar más de 27 millones de páginas de más de 29 mil proyectos y encontrar antecedentes de criterios ambientales, medidas, especies y proyectos similares. Lo novedoso es que no solo permite buscar con palabras exactas, sino también con términos parecidos, e incluso con contexto.
También crearon el Comparador IA, que permite seleccionar una zona y comparar los Informes Consolidados de Evaluación de Proyectos en ese territorio. La herramienta encuentra similitudes y diferencias para comparar evaluaciones ambientales de distintos proyectos de una misma zona y qué medidas se les exigieron.
Ambas herramientas fueron creadas como parte del Plan de Modernización Tecnológica del SEIA 2022-2025, después de que el servicio identificara que tenía muchas dificultades para procesar los grandes volúmenes de información que había en su plataforma.
Ministerio Público
El Ministerio Público tiene tres sistemas con IA. Uno de ellos es el Fiscal HeredIA, que desarrolló en conjunto con la Universidad de Chile, y que procesa grandes volúmenes de textos y audios de investigaciones para extraer relaciones entre personas, generar cronologías, organizar antecedentes y apoyar el análisis de redes delictuales.
Otro es el Algoritmo de Sugerencia de Riesgo de Violencia contra la Mujer Pareja, que calcula la probabilidad de que una mujer víctima de violencia intrafamiliar sufra un nuevo ataque. Esa información es entregada a los fiscales y a las unidades de atención a víctimas para las estrategias de protección.
Por último, utiliza un Preclasificador Inteligente, que procesa antecedentes de las causas, sistematiza la información y sugiere un curso de acción al funcionario encargado. También agrupa causas relacionadas y detecta mercados delictuales.
Corfo
Corfo trabajó con Cenia y el Centro Futuro del Trabajo de Sofofa Capital Humano, como parte del proyecto Hazlo con IA, en un piloto para apurar la revisión de admisibilidad de los proyectos que postulan a sus concursos. El sistema detecta proyectos duplicados mediante comparación de palabras, revisa si el resumen de un proyecto es coherente con las actividades que propone y extrae automáticamente información de documentos en PDF.
Ya lo han probado en dos convocatorias de financiamiento: en Inicia Mujeres, donde revisó la coherencia de 295 proyectos en minutos, y en Escalamiento 2025, donde comparó 120 nuevas postulaciones con más de 4 mil proyectos antiguos para encontrar duplicados. Según Corfo, desde que se ocupa esta herramienta las tareas que requieren días de trabajo pasaron a realizarse en horas. Sin embargo, la decisión de admisibilidad sigue siendo tomada por personas.
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