Módulo de inteligencia artificial previsional para mejorar la oportunidad de las respuestas de las solicitudes de pensionamiento presentadas por los asegurados al Sistema Nacional de Pensiones para obtener una pensión en el Perú

Abstract

El presente trabajo tiene como objetivo reducir los plazos para atender los requerimientos de la ciudadanía al Sistema Nacional de Pensiones (SNP) en el Perú impactará de manera directa en su nivel de vida. Para muchos, el acceso oportuno a la pensión es crucial para garantizar su bienestar económico durante la jubilación. Al agilizar los procedimientos, se facilita que los asegurados reciban sus prestaciones en el momento adecuado, lo que les facilitaría cubrir las necesidades básicas que poseen, sin los inconvenientes derivados de las largas esperas. Esta optimización de los trámites también contribuye a reducir la incertidumbre y el estrés que experimentan los asegurados, quienes a menudo enfrentan dificultades económicas al no contar con los recursos necesarios mientras esperan la resolución de su solicitud. Además, al disminuir los tiempos de respuesta, se fortalece la confianza de los asegurados en el sistema previsional. La rapidez en la gestión de los trámites mejora la percepción de eficiencia y transparencia del SNP, lo cual fortalece la interacción entre la entidad y los ciudadanos. Este enfoque también permite que los asegurados se sientan más respaldados por el sistema, lo que puede incentivar una mayor participación y cumplimiento de sus obligaciones previsionales. En última instancia, la reducción de los plazos de respuesta no solo beneficia a los asegurados en términos de bienestar económico, sino que también mejora su percepción general del servicio, promoviendo un ambiente de confianza y satisfacción con el sistema. En cuanto a las causas que generan el problema, en el presente trabajo se formuló un marco teórico causal que sirvió de fuente para posteriormente identificar cuáles serían las principales causas: i) Falta de un registro adecuado de aportes previos a 1999; ii) Procesos burocráticos e ineficientes; iii) Limitaciones en la infraestructura y recursos; y, iv) Legislación y normativa desactualizada. Para el desarrollo de dicho análisis se efectuaron entrevistas a funcionarios y servidores de la ONP y se revisó bibliografía vinculada, además de emplear la información obtenida de fuentes primarias para el desarrollo del análisis de la arquitectura del problema. Posteriormente, se jerarquizaron las causas evaluadas, y a partir de ello se definió el desafío de innovación a través de la pregunta: ¿De qué manera se podría solucionar el problema de no contar con la información suficiente respecto de la historia laboral de los asegurados para reducir la demora en atender las solicitudes de los asegurados al SNP para obtener una pensión? La solución propuesta se denomina "Módulo de inteligencia artificial previsional para la verificación de historia laboral". Este nombre refleja el objetivo principal de la iniciativa, que es el empleo de la inteligencia artificial (IA) para automatizar y mejorar la verificación de la historia laboral de los asegurados del SNP, particularmente en aquellos casos previos a 1999, en los cuales la ONP no posee información suficiente en sus bases de datos o archivos físicos. La solución consiste en la implementación de un módulo basado en IA que permita inferir la validez de los documentos presentados por los asegurados, en especial aquellos relativos a su historia laboral anterior a 1999. Dado que la ONP no posee información histórica completa de los aportes en sus archivos, el módulo utilizará datos existentes en otras fuentes y bases de datos externas, aplicando algoritmos de IA para validar la información o inferir sobre su veracidad. Esta solución optimiza el proceso de reconocimiento de las prestaciones previsionales, permitiendo que las solicitudes se resuelvan dentro del tiempo establecido por norma sin la necesidad de visitas de campo. El presente documento ha sido esquematizado en cuatro capítulos: el primero está orientado a definir y describir el problema; el segundo a desarrollar las causas del mismo; el tercero a presentar el diseño del prototipo y, finalmente, el cuarto a analizar la deseabilidad, factibilidad y viabilidad del prototipo diseñado. Al final del documento se plantean conclusiones del trabajo de investigación. El trabajo tiene por objetivo analizar la viabilidad de implementar un sistema de inteligencia artificial (IA) en la ONP para lograr verificar que los documentos relacionados con la historia laboral de los asegurados sean auténticos. La motivación para efectuar esta investigación surge de la oportunidad de modernizar los procesos administrativos de la ONP para lograr la mejora del nivel de eficiencia operativa, la disminución de los tiempos de espera y costos asociados con la verificación manual de documentos, y el aumento la precisión en el manejo de datos sensibles. Además, se busca explorar la estructura de costos involucrada en la implementación de la solución, considerando tanto los costos iniciales de desarrollo e implementación como los costos recurrentes de mantenimiento. Dada la magnitud del proyecto, se propone financiarlo a través de un préstamo bilateral con el BID1, lo que permitirá contar con los recursos necesarios sin afectar el presupuesto anual de la ONP. Este proyecto estratégico tiene el potencial de transformar la ONP para mejorar la calidad del servicio previsional brindado.This work aims to reduce the time required to process citizens' requests to the National Pension System (SNP) in Peru, directly impacting their standard of living. For many, timely access to their pension is crucial for ensuring economic well-being during retirement. Streamlining these procedures makes it easier for policyholders to receive their benefits promptly, enabling them to cover basic needs without the inconveniences of protracted waits. This procedural optimization also mitigates the uncertainty and stress experienced by policyholders who often face financial hardship due to a lack of necessary resources while awaiting a resolution to their application. Furthermore, reducing response times strengthens policyholders' confidence in the pension system. The speed with which these procedures are handled enhances the perception of the SNP's efficiency and transparency, thereby reinforcing the interaction between the entity and citizens. This approach also fosters a greater sense of support among policyholders, potentially encouraging increased participation and compliance with their pension obligations. Ultimately, reducing response times not only benefits policyholders economically but also improves their overall perception of the service, cultivating an environment of trust and satisfaction with the system. Regarding the causes of the problem, this paper formulated a theoretical framework that served as a basis for identifying the main contributing factors: i) inadequate recordkeeping of contributions prior to 1999; ii) inefficient bureaucratic processes; iii) limitations in infrastructure and resources; and iv) outdated legislation and regulations. To develop this analysis, interviews were conducted with ONP officials and staff members, and relevant literature was reviewed. Information from primary sources was also utilized to analyze the problem's architecture. The identified causes were subsequently prioritized, leading to the definition of the innovation challenge through the question: "How can the problem of insufficient information regarding an insured person's work history be resolved to reduce delays in responding to SNP pension requests?" The proposed solution is named the "Pension Artificial Intelligence Module for Work History Verification." This name reflects the initiative's primary objective: to leverage artificial intelligence (AI) to automate and enhance the verification of SNP policyholders' work histories, particularly for cases prior to 1999 where the ONP lacks sufficient information in its databases or physical files. The solution involves implementing an AIbased module that infers the validity of documents submitted by policyholders, especially those related to their pre-1999 work history. As the ONP does not possess complete historical contribution information in its archives, the module will utilize existing data from other sources and external databases, applying AI algorithms to validate or infer the veracity of the information. This solution optimizes the process of recognizing pension benefits, allowing applications to be resolved within the legally established timeframe without the need for field visits. This document is organized into four chapters: the first defines and describes the problem; the second explores its causes; the third presents the prototype design; and finally, the fourth analyzes the desirability, feasibility, and viability of the designed prototype. Conclusions from the research are presented at the end of the document. The objective of this work is to analyze the feasibility of implementing an artificial intelligence (AI) system at the ONP (National Public Health Service) to authenticate documents related to policyholders' employment histories. The motivation for this research stems from the opportunity to modernize the ONP's administrative processes to improve operational efficiency, reduce wait times and costs associated with manual document verification, and increase accuracy in handling sensitive data. Additionally, the cost structure involved in implementing the solution is explored, considering both the initial development and implementation costs, as well as recurring maintenance costs. Given the project's magnitude, it is proposed to finance it through a bilateral loan with the IDB, which will provide the necessary resources without impacting the ONP's annual budget. This strategic project has the potential to transform the ONP and enhance the quality of pension services provided.