Solamente en el Estado de California, las normas expedidas por el legislativo, aumentaron en un 400 por ciento, en los últimos 25 años, lo que hace la administración pública se asfixie, y la gente tenga cada vez más dificultades para gestionar un trámite y cumplir con las exigencias de la burocracia.
Ese solo ejemplo, que se repite a lo largo y ancho de los 50 Estados de la Unión, impulsó a un grupo de investigación de la Facultad de Leyes de la Universidad de Stanford, para crear un modelo de descongestión y agilización de trámites. Para el efecto, analizaron 500 millones de palabras de leyes estatales, lo que les permitió depurar y simplificar normas, muchas de ellas obsoletas.
El modelo, apoyado con la IA, fue bautizado como RegLab, ha sido validado en la administración de la ciudad de San Francisco, gracias a lo cual los funcionarios han logrado reducir, en un tercio, su habitual carga de trabajo. Los Estados de Nueva York y Maryland, se cuentan entre los primeros en adoptarlo, y otros están en proceso.
Décadas de disposiciones obsoletas entorpecen los estatutos de las ciudades, afirman sus autores. El modelo, adicionalmente, permite hacer un seguimiento de los costos y beneficios de cada norma, entre otras funciones.
El grupo está dirigido por el profesor Daniel E. Ho (#4 en la foto); e integrado por investigadores de varias disciplinas, entre ellos, Gabe Malek (#1), Dereck Ouyang (#2), Anaya Karthik (#3), y Emily Robitschek (#5).
Fuente: Universidad de Stanford
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