Ciencia de Datos, Finanzas Locales y Gestión Territorial
: Modelos valuatorios, simulaciones y código abierto para la gestión fiscal y el financiamiento urbanoAutor(es):
Eguino, Huáscar
| Carranza, Juan Pablo [autor]
Editor: Washington, D.C. : Banco Interamericano de Desarrollo (BID) ,2025Descripción: 112 páginas ; 1 documento PDFTipo de contenido: texto (visual) Tipo de medio: electrónico
Tipo de soporte: recurso en líneaTema(s): Ciencia de datos
| Tipo de ítem | Ubicación actual | Colección | Signatura | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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CDO
El Centro de Documentación del Observatorio Nacional de las Telecomunicaciones y de la Sociedad de la Información (CDO) os da la bienvenida al catálogo bibliográfico sobre recursos digitales en las materias de Tecnologías de la Información y telecomunicaciones, Servicios públicos digitales, Administración Electrónica y Economía digital.
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Colección digital | Acceso libre online | 1000020178686 |
El informe del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) explora cómo la ciencia de datos y los modelos de valuación masiva automatizada (AVM, por sus siglas en inglés), apoyados en inteligencia artificial, pueden transformar la gestión fiscal y urbana en América Latina y el Caribe. La investigación destaca que los sistemas catastrales desactualizados y la falta de capacidades técnicas limitan el aprovechamiento del impuesto a la propiedad y reducen el potencial de financiamiento urbano. Los AVM permiten reducir costos y tiempos de tasación, mejorar la precisión de los valores y apoyar la planificación territorial, generando información clave para políticas públicas basadas en evidencia.
El documento ilustra aplicaciones prácticas en ciudades como Córdoba, Fortaleza, Medellín y Bogotá. Entre ellas destacan el uso de IA para actualizar catastros y aumentar la recaudación, la estimación de plusvalías derivadas de obras urbanas, la evaluación de proyectos mediante simulaciones y la integración de riesgos climáticos en la planificación. Además, se presenta una caja de herramientas en código abierto para calcular variables territoriales, entrenar modelos predictivos y simular intervenciones, lo que democratiza el acceso a metodologías avanzadas y fomenta la transparencia.
Las recomendaciones finales instan a invertir en datos e infraestructura tecnológica, robustecer las capacidades técnicas locales, modernizar marcos normativos y establecer alianzas con universidades y centros de investigación. El mensaje central es que la modernización de catastros mediante datos abiertos, IA y simulaciones puede movilizar ingresos fiscales, financiar proyectos urbanos y reforzar la resiliencia frente al cambio climático, convirtiéndose en un pilar estratégico de la gobernanza territorial.
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