Monte Carlo: cuando las matemáticas ayudan a prevenir la corrupción – Fernando Díaz Juárez
La identificación de riesgos de corrupción ha evolucionado de manera importante en las últimas décadas. Durante años, las instituciones públicas y privadas utilizaron matrices que calificaban los riesgos como altos, medios o bajos, con base en su probabilidad e impacto. Aunque estas herramientas siguen siendo útiles, la creciente complejidad de la gestión pública exige métodos que permitan anticipar escenarios con mayor precisión.
La corrupción no ocurre por azar. Generalmente, aparece cuando convergen oportunidades, incentivos, debilidad de controles y baja probabilidad de detección. Por ello, la gestión moderna de riesgos busca comprender cómo interactúan estas variables para prevenir los hechos antes de que ocurran.
- El Sol de Toluca
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