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Este artículo aborda un desafío recurrente en la gestión del presupuesto público en el Perú: la concentración del gasto en niveles centrales, en contraste con las demandas operativas de unidades desconcentradas encargadas de ejecutar funciones clave en el territorio. Este fenómeno, observado en distintas entidades públicas, revela tensiones entre la planificación financiera y el mandato descentralizado de muchas instituciones del Estado. Se examina, como experiencia representativa, el caso del sector forestal, donde estas brechas se manifiestan con particular claridad.
A partir del análisis de datos abiertos y con apoyo de modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial, se presenta una propuesta técnica para simular escenarios de redistribución presupuestal, evaluar alternativas de eficiencia financiera y generar recomendaciones orientadas a una asignación más equitativa y estratégica de los recursos. La herramienta desarrollada permite visualizar impactos, construir indicadores de desempeño y complementar el juicio técnico humano en los procesos de toma de decisiones. El enfoque adoptado es replicable en diversas entidades públicas con estructuras y retos similares, promoviendo el uso responsable de la inteligencia artificial para fortalecer la gestión pública descentralizada.
This article addresses a recurring challenge in public budget management in Peru: the concentration of spending at central levels, in contrast to the operational demands of decentralized units responsible for executing key functions in the territory. This phenomenon, observed across various public institutions, reveals tensions between financial planning and the decentralized mandates of many state entities. As a representative case, the forest sector is examined, where these gaps become particularly evident.
Based on open data analysis and supported by language models powered by artificial intelligence, a technical proposal is presented to simulate budget redistribution scenarios, assess financial efficiency alternatives, and generate recommendations aimed at achieving a more equitable and strategic allocation of resources. The proposed tool enables the visualization of impacts, the construction of performance indicators, and the support of human expert judgment in decision-making processes. The approach is replicable in other public entities with similar structures and challenges, promoting the responsible use of artificial intelligence to strengthen decentralized public management.
