03288nam a22003617a 4500 00008537 ES-MaONT 20251017093302.0 251010s2025 -usad|||st||| 00| 0 spa d ES-MaONT Eguino, Huáscar 9428 Ciencia de Datos, Finanzas Locales y Gestión Territorial : Modelos valuatorios, simulaciones y código abierto para la gestión fiscal y el financiamiento urbano / Huáscar Eguino ; Juan Pablo Carranza Washington, D.C. : Banco Interamericano de Desarrollo (BID) ,2025 112 páginas ; 1 documento PDF isbdcontent texto (visual) isbdmedia electrónico rdacarrier recurso en línea 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. Ciencia de datos 9535 Finanzas locales 9536 AVM 9537 Catastro 9538 IA 9510 Planificación urbana 9539 Resiliencia 8783 Captura de valor 9540 Código abierto 9541 Gestión fiscal 9542 Carranza, Juan Pablo autor 9429 https://publications.iadb.org/publications/spanish/document/Ciencia-de-datos-finanzas-locales-y-gestion-territorial-modelos-de-valuacion-simulaciones-y-codigo-abierto-para-la-gestion-fiscal-y-el-financiamiento-urbano.pdf 0 Acceso a publicación z INF 8537 8537 0 0 0 3 1 9469 01 01 online 2025-10-10 0 1000020178686 2025-10-10 00:00:00 2025-10-10 INF