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| dc.contributor.advisor | La Fuente, Matias | es_ES |
| dc.coverage.spatial | ARG | es_ES |
| dc.creator | Martin, Ornella | |
| dc.date | 2025-10-22 | |
| dc.date.accessioned | 2025-12-15T13:32:53Z | |
| dc.date.available | 2025-12-15T13:32:53Z | |
| dc.identifier.uri | https://rdi.uncoma.edu.ar/handle/uncomaid/19167 | |
| dc.description.abstract | El presente trabajo de investigación abord a las deficiencias sistémicas del proceso expropiatorio en la provincia de Río Negro, regido por la Ley A Nº 1015. Se diagnostica que la principal causa de la lentitud, falta de transparencia y elevada litigiosidad del procedimiento radica en la falla estr uctural de la etapa de avenimiento, cuyo tope indemnizatorio se encuentra atado a una valuación fiscal anacrónica que la torna inviable en la práctica y fuerza a las partes a la instancia judicial . Frente a esta problemática, se propone y analiza la viabil idad de incorporar herramientas de Inteligencia Artificial (IA) para modernizar y optimizar el procedimiento. La propuesta central consiste en el desarrollo de un sistema de valuación asistido por IA, alimentado por Big Data, capaz de determinar un "valor objetivo" del bien de manera dinámica, transparente y precisa . Dicho sistema buscaría fortalecer la etapa de avenimiento al permitir que la oferta inicial del Estado constituya una base de negociación seria y auditable, reduciendo así la necesidad de recurrir a la justicia. La metodología empleada es de carácter cualitativo, mediante un exhaustivo análisis documental de la legislación, doctrina y jurisprudencia aplicable . Se concluye que la implementación de esta tecnología es legalmente factible bajo la no rmativa vigente y presenta un potencial significativo para mejorar la eficiencia y la transparencia . Sin embargo, se verifica la hipótesis de que el éxito de dicha 93 modernización está intrínsecamente condicionado al abordaje proactivo y regulado de los comp lejos desafíos jurídicos, éticos y técnicos que la acompañan, asegurando en todo momento el respeto a las garantías de los administrados . | es_ES |
| dc.format | application/pdf | es_ES |
| dc.language | spa | es_ES |
| dc.publisher | Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Derecho y Ciencias Sociales. Departamento de Posgrado | es_ES |
| dc.rights | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 | es_ES |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | es_ES |
| dc.subject | Inteligencia Artificial | es_ES |
| dc.subject | Ley A Nº 1015 | es_ES |
| dc.subject | Procedimiento Administrativo | es_ES |
| dc.subject | Derecho Administrativo | es_ES |
| dc.subject | Derecho | es_ES |
| dc.subject | Expropiación | es_ES |
| dc.subject | Especialización en Derecho Administrativo | es_ES |
| dc.subject.other | Ciencias Sociales | es_ES |
| dc.title | Más Allá del Algoritmo: Implicancias de la aplicación de Inteligencia Artificial en el Proceso Expropiatorio de Río Negro | es_ES |
| dc.type | trabajo final de grado | es |
| dc.type | bachelorThesis | eu |
| dc.type | acceptedVersion | eu |
| unco.tesis.grado | Especialista en Trabajo Social Forense | es_ES |
| dc.description.fil | Fil: Martin, Ornella. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Derecho y Ciencias Sociales; Argentina. | es_ES |
| dc.subject.cole | Trabajos Finales | es_ES |