De la Recolección a la Decisión: Procedencia y Fair en la Transparencia del Gasto de las Universidades Federales

André Ferreira Zeferino; Lilian da Silveira

DOI: 10.22167/2675-6528-202602662

Artículo derivado del Trabajo de Conclusión de Curso (TCC), con contenido basado en el trabajo original del alumno y adaptado al formato editorial de la Revista E&S con el apoyo de la herramienta ResumeAI, solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege para síntesis y organización textual.

Resumen

El estudio investigó la transparencia y la dinámica presupuestaria de las universidades federales UFRJ y UFRRJ entre 2020 y 2024. El objetivo fue comprender el impacto de eventos disruptivos, como la pandemia de COVID-19, en la sostenibilidad financiera de estas instituciones, fundamentándose en los principios FAIR y en el modelo de procedencia PROV-W3C para garantizar la integridad de los registros. La metodología integró la recolección de datos del Portal de Transparencia, utilizando web scraping y consumo de API en Python, y empleó análisis de series temporales con descomposición en tendencia, estacionalidad y ruido. Los resultados revelaron una elevada rigidez fiscal en ambas universidades, con predominancia de gastos obligatorios de personal y cargas sociales, que alcanzaron su punto álgido en 2024. Se observó que el crecimiento nominal de los gastos corrientes en el período pospandemia no representó una expansión real de servicios, sino la presión de costos fijos y contratos continuados. Las inversiones en capital sufrieron retracciones severas, indicando obsolescencia física y tecnológica. El contraste metodológico entre la recolección manual y la API identificó discrepancias nominales significativas, aunque hubo convergencia en los flujos de caja efectivos. Se concluyó que las instituciones operaron en un régimen de gestión de crisis permanente, sacrificando la modernización de la infraestructura en pro de la supervivencia operacional inmediata, lo que exige nuevas políticas de financiación para asegurar la excelencia académica futura.

Palabras clave: Principios FAIR; Procedencia de Datos; Series Temporales; Transparencia Pública; Universidades Federales.

1. Introducción

La evolución de la nueva gobernanza pública en Brasil ha exigido una gestión más eficiente y orientada a resultados. Como destacan Reis et al. (2024), esta modernización atiende no solo a las demandas sociales, sino que también impulsa las relaciones económicas y comerciales del país con el escenario internacional, consolidando la transparencia como un pilar indispensable de la administración pública contemporánea. En este sentido, la transparencia en la gestión pública se configura como un elemento estructurante de la democracia, en la medida en que posibilita a la sociedad el seguimiento y la fiscalización de la aplicación de los recursos públicos. En Brasil, el Portal de la Transparencia se ha consolidado como uno de los principales instrumentos de control social al disponibilizar información detallada sobre la ejecución presupuestaria y financiera de la Unión.

En el ámbito de las universidades federales, como la Universidad Federal de Río de Janeiro (UFRJ) y la Universidad Federal Rural de Río de Janeiro (UFRRJ), la claridad en la gestión de los gastos asume un papel estratégico, estando directamente relacionada con la sostenibilidad de las actividades de enseñanza, investigación e innovación. Sin embargo, la simple disponibilidad de datos brutos no garantiza la efectividad de la transparencia.

Para que la información sea útil y susceptible de un verdadero descubrimiento de conocimiento, es fundamental que los datos sigan los Principios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable). Según lo establecido por Wilkinson et al. (2016), los objetos digitales de investigación deben ser Encontrables, Accesibles, Interoperables y Reutilizables, con un énfasis específico en la capacidad de las máquinas y agentes computacionales para encontrar y utilizar estos datos de forma automática.

En este sentido, la transparencia evoluciona hacia el concepto de estiba de datos, donde la calidad de la publicación depende de metadatos ricos que garanticen la integridad de los activos digitales a largo plazo (Wilkinson et al., 2016). Un componente crítico de esta integridad es la procedencia, que describe las entidades, actividades y agentes involucrados en la producción y manipulación de un recurso (World Wide Web Consortium, 2013). Según las definiciones del estándar PROV de la W3C, la procedencia permite evaluar la confiabilidad y la calidad de los datos al ofrecer un registro histórico de cómo la información fue generada y procesada. Para este estudio, el mantenimiento de un registro detallado de procedencia es esencial para que los datos recopilados puedan ser citados con precisión y validados científicamente.

Aunque la literatura sobre la aplicación combinada de los principios FAIR y el modelo PROV-W3C a la transparencia universitaria en Brasil aún es emergente, enfoques similares en el área de gobernanza de datos públicos demuestran las fragilidades de los métodos tradicionales de extracción. Investigaciones que se apoyan únicamente en web scraping no estructurado o en el consumo aislado de informes consolidados tienden a sufrir la inestabilidad de las interfaces web y la ausencia de metadatos de procedencia, comprometiendo la reproducibilidad.

En contrapartida, la metodología aquí propuesta eleva el nivel de confiabilidad y auditabilidad al registrar formalmente cada etapa de transformación del dato, conforme al estándar PROV-W3C. Esta estructura se alinea a las prácticas internacionales recomendadas por Wilkinson et al. (2016), garantizando que los datos presupuestarios sean auditables en cuanto a su origen e historial de procesamiento. Bajo esta óptica, el uso de herramientas digitales y métodos automatizados de recolección surge como una condición necesaria para la integridad de estos registros.

Este estudio avanza en el análisis técnico al incorporar métodos de Análisis de Series Temporales, permitiendo no solo la agrupación de perfiles de gastos, sino la comprensión profunda de la dinámica presupuestaria entre los años 2020 y 2024. La aplicación de Series Temporales se justifica por la necesidad de identificar tendencias a largo plazo, ciclos estacionales de compromiso y, sobre todo, el impacto de eventos disruptivos, como la pandemia de COVID-19, en la rigidez fiscal de las instituciones. A través de la descomposición de estos datos cronológicos, se busca diagnosticar si las variaciones observadas reflejan ganancias reales o pérdidas inflacionarias, ofreciendo una visión longitudinal que supera el análisis estático y contribuye a la construcción de modelos predictivos sobre la sostenibilidad financiera de las universidades. En este contexto, este estudio investigó la transparencia y la dinámica presupuestaria de las universidades federales UFRJ y UFRRJ entre los años 2020 y 2024, fundamentándose en los principios FAIR y en el modelo de procedencia PROV-W3C para garantizar la integridad de los registros.

2. Material y Métodos

La metodología adoptada en este estudio se caracterizó por un enfoque cuantitativo, de naturaleza descriptiva y exploratoria, con el objetivo de analizar la transparencia y la dinámica presupuestaria de dos instituciones de educación superior federales. La investigación se centró en los gastos de la Universidad Federal de Río de Janeiro (UFRJ) y de la Universidad Federal Rural de Río de Janeiro (UFRRJ), abarcando el período de 2020 a 2024. Para la consecución de los objetivos propuestos, se integraron técnicas de estadística descriptiva con métodos avanzados de Análisis de Series Temporales.

El entorno de desarrollo y ejecución de los análisis fue Google Colab, utilizando el lenguaje de programación Python, versión 3.14. Para la manipulación y procesamiento de los datos, se emplearon bibliotecas consolidadas en Ciencia de datos, como “requests”, “pandas”, “matplotlib”, “numpy” y “seaborn”. Estas herramientas fueron esenciales para la organización, visualización y preprocesamiento de los conjuntos de datos.

Para la modelización de Series Temporales, se incorporó el uso de las bibliotecas “statsmodels” y “prophet”, que permitieron la descomposición de los datos en sus componentes de tendencia, estacionalidad y ruido. Adicionalmente, se aplicó el algoritmo “K-Means” vía “scikit-learn” de forma complementaria, con el objetivo de validar la similitud entre los ciclos temporales identificados. La visualización de los flujos de procedencia, conforme al modelo PROV-W3C, fue garantizada por herramientas como “prov”, “pydotplus” y el software “Graphviz”.

La obtención inicial de los datos se produjo entre enero y febrero de 2026, mediante un intento de “web scraping” en el Portal de Transparencia. Sin embargo, esta estrategia resultó inviable debido a barreras técnicas, como la carga dinámica vía JavaScript. Ante esta limitación, se realizó una recopilación manual de los datos con granularidad mensual, abarcando el período de 2020 a 2024, lo que resultó en un conjunto de datos en formato CSV.

Posteriormente, se adoptó el consumo de la API del Portal de Transparencia para obtener datos en formato JSON, buscando una mayor interoperabilidad y automatización. La base de datos recopilada manualmente se mantuvo de forma concomitante a la base de la API, con el propósito de realizar un cotejo metodológico y validar las series temporales. Este enfoque permitió comparar la consistencia y la integridad de los datos obtenidos por diferentes métodos.

El análisis se enriqueció con la recopilación de cinco Informes de Gestión de cada institución, correspondientes a los años 2020 a 2024. Estos documentos se obtuvieron mediante descarga en los portales oficiales de las universidades seleccionadas. El tratamiento manual de estos archivos en formato PDF permitió convertir el contenido fragmentado en indicadores objetivos, facilitando la triangulación con los datos cuantitativos y la verificación de la correspondencia entre las tendencias estadísticas y las realidades administrativas descritas.

Para la proyección presupuestaria del año 2025, se utilizó el modelo SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average), seleccionado por su robustez en el tratamiento de datos financieros que presentan estacionalidad anual y tendencias de crecimiento nominal. El modelo fue configurado para captar las autocorrelações de los gastos mensuales, considerando los picos de liquidación típicos del cierre del ejercicio fiscal.

El entrenamiento del modelo SARIMA se realizó con los datos históricos comprendidos entre enero de 2020 y diciembre de 2023. El año 2024 se reservó para la etapa de prueba y validación cruzada del modelo. El ajuste de los hiperparámetros (p, d, q) x (P, D, Q) se llevó a cabo mediante un algoritmo de “grid search”, buscando la minimización del Criterio de Información de Akaike (AIC).

Para la evaluación del desempeño del modelo, se adoptaron las métricas MAE (Mean Absolute Error) y RMSE (Root Mean Square Error). Estas métricas se utilizaron para cuantificar la magnitud de las desviaciones entre los valores previstos por el modelo y los compromisos reales realizados por las universidades, garantizando una evaluación objetiva de la precisión de las proyecciones presupuestarias.

3. Resultados y Discusión

El análisis de la dinámica presupuestaria de las universidades federales UFRRJ y UFRJ, entre 2020 y 2024, reveló una estructura de elevada rigidez fiscal, caracterizada por el predominio de gastos obligatorios que limitan significativamente la capacidad de inversión y modernización institucional. Se observó un crecimiento nominal en los gastos operativos que, sin embargo, no se tradujo en una expansión real de servicios. Este aumento fue mayoritariamente absorbido por la presión de costos fijos y por la necesidad de reajuste de contratos continuados, especialmente en el escenario pospandemia de COVID-19, según la literatura sobre gobernanza pública (Reis et al., 2024).

En el caso de la Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (UFRRJ), la suma total de los gastos comprometidos presentó una tendencia de crecimiento nominal, pasando de R$ 739.337.155,43 en 2020 a R$ 953.843.157,64 en 2024. Este incremento, aunque expresivo en términos absolutos, refleja la constante presión inflacionaria sobre los costos y los reajustes de contratos esenciales para el mantenimiento de las actividades presenciales. La priorización del costo operativo limitó el margen para nuevas inversiones en infraestructura tecnológica y física, comprometiendo la sostenibilidad a largo plazo de la institución.

La Universidad Federal de Río de Janeiro (UFRJ), por su parte, operó a una escala presupuestaria sustancialmente mayor, con un volumen de recursos aproximadamente cinco veces superior al de la UFRRJ en 2024. El valor comprometido por la UFRJ alcanzó R$ 4.208.289.826,32 en 2020, sufriendo una reducción nominal del 3,2% en 2021, lo que representó una retracción de más de R$ 136 millones. Esta disminución impactó directamente la capacidad de nuevas inversiones. En los años subsiguientes, hubo una reanudación progresiva, con una tasa media de expansión nominal del 5,1% anual entre 2021 y 2024, culminando en R$ 4.728.046.132,52 comprometidos en 2024. Este crecimiento refleja la presión de costos fijos y contratos continuados en una estructura de alta complejidad, que incluye una vasta red de hospitales y centros de investigación.

El análisis de la ejecución presupuestaria de la UFRRJ, segmentado por Grupo de Gasto, reveló una estructura financiera extremadamente rígida, con predominio de los gastos obligatorios. Los gastos de Personal y Cargas Sociales se consolidaron como el principal componente presupuestario, alcanzando el pico de R$ 775.391.673,51 en 2024. El grupo de Otros Gastos Corrientes también creció de R$ 86,6 millones en 2021 a R$ 176,08 millones en 2024, indicando una presión de costos fijos que superó la recomposición inflacionaria. En contraste, las inversiones de capital mostraron acentuada volatilidad y declive, retrocediendo de R$ 9,8 millones en 2022 a solo R$ 2,3 millones en 2024, evidenciando la vulnerabilidad de los recursos de modernización.

En la UFRJ, la estructura presupuestaria también demostró una elevada rigidez fiscal, concentrada en gastos obligatorios. El eje central del presupuesto fue Personal y Cargas Sociales, que alcanzó R$ 3.704.889.213,69 en 2024, un aumento del 8,2% en relación a 2020. Los Otros Gastos Corrientes se expandieron en un 35,3%, alcanzando R$ 986.521.670,17 para sustentar campus y hospitales, confirmando la presión continua del costo. Las inversiones en capital, por otro lado, presentaron inestabilidad y declive longitudinal, con el monto comprometido reduciéndose aproximadamente un 32,6% en el período, de R$ 54,3 millones en 2020 a R$ 36,6 millones en 2024. Estos valores permanecieron por debajo del 1% del presupuesto total, señalando severas restricciones a la modernización tecnológica y a la expansión física de la universidad.

La disparidad entre el crecimiento de los gastos corrientes y la retracción de las inversiones sugiere que ambas instituciones operan en un régimen de gestión de crisis permanente, sacrificando la innovación y la infraestructura física en aras del mantenimiento operacional básico. Esta dinámica se ve reforzada por el análisis de los datos obtenidos vía API del Portal de la Transparencia para la UFRRJ, que mostró un crecimiento gradual en los valores pagados, con una expansión nominal del 23,5% a lo largo del período, de R$ 615,5 millones en 2020 a R$ 760,2 millones en 2024. Este incremento continuo refleja la necesidad de aportes financieros crecientes para el mantenimiento de las actividades esenciales, incluso en un escenario de restricción fiscal.

Un hallazgo metodológico relevante fue la identificación de discrepancias entre los valores obtenidos mediante la recolección manual y aquellos extraídos vía API. En el caso de la UFRRJ, las variaciones nominales en el Valor Comprometido presentaron un crecimiento del 3,89% en 2020 al 8,39% en 2024, resultando en una diferencia aproximada de R$ 80 millones en el último ejercicio. Para la UFRJ, las discrepancias porcentuales se mantuvieron relativamente estables, oscilando entre el 1,15% y el 1,72%, con un punto de destaque en 2023, cuando la desviación alcanzó solo el 0,42%. A pesar de la estabilidad porcentual, la magnitud absoluta de las discrepancias permaneció elevada debido a la grandeza del presupuesto de la UFRJ, con una diferencia nominal de aproximadamente R$ 81,5 millones en 2024. Sin embargo, se observó una alta convergencia en los valores relacionados con el flujo de caja efectivo (Valor Pagado) para ambas universidades, corroborando la eficacia de la API como herramienta confiable para el seguimiento de los desembolsos efectivos.

La inclusión de los Informes de Gestión de las instituciones evaluadas complementó el análisis cuantitativo con un enfoque cualitativo y estratégico. Para la UFRRJ, el documento resaltó que la mayor parte de la asignación presupuestaria se dirigió a gastos corrientes, con un aumento de las “Otras Despesas Corrientes” de R$ 86,6 millones en 2021 a R$ 176,08 millones en 2024, mientras que las inversiones se limitaron a R$ 2.368.450,00. Las discrepancias de 2024 se explicaron parcialmente por el pago de R$ 97.729.223,59 en Restos a Pagar, lo que indica una estrategia de saneamiento de pasivos históricos. La diferencia entre el total comprometido y el pagado se justificó por los plazos administrativos de liquidación y la dependencia de la liberación de recursos federales, lo que sugiere que los resultados presupuestarios deben comprenderse dentro de las limitaciones estructurales de la financiación pública.

Los datos del Informe de Gestión de la UFRJ revelaron una trayectoria presupuestaria consistente, con la liquidación de la mayor parte de los gastos comprometidos en el mismo ejercicio fiscal. Esta práctica resultó en discrepancias mínimas entre los valores comprometidos y liquidados, evidenciando una planificación financiera alineada con la capacidad concreta de ejecución. El análisis de estos informes es crucial para interpretar los indicadores cuantitativos bajo una lógica de gestión enfocada en la sostenibilidad institucional de corto plazo, conforme a los principios de transparencia y gobernanza (Reis et al., 2024).

Series Temporales UFRRJ y UFRJ – Tendencias y Sostenibilidad

El análisis longitudinal de la ejecución presupuestaria a través de series temporales para la UFRRJ y la UFRJ, entre 2020 y 2024, permitió identificar la trayectoria del Valor Comprometido. Aunque la UFRJ opera en una escala presupuestaria sustancialmente superior, ambas universidades presentaron una tendencia de reanudación del crecimiento nominal en el período pospandemia. Esta visualización cronológica es fundamental para diagnosticar si las variaciones observadas reflejan ganancias reales de presupuesto o si constituyen solo una presión ejercida por el aumento de los costos fijos y contratos continuados tras el retorno a las actividades presenciales.

El análisis de las series temporales reveló un escenario de asfixia financiera estructural, caracterizado por la predominancia absoluta de los gastos obligatorios sobre la capacidad de inversión. En ambas instituciones, la sostenibilidad fiscal se mantiene por un equilibrio precario, donde el costo operativo y la nómina consumen casi la totalidad de los recursos disponibles. En la UFRRJ, la presión proporcional es aún más evidente, con una inclinación positiva constante en los gastos corrientes y una volatilidad del costo, sugiriendo una gestión bajo constante riesgo de flujo de caja. El dato más alarmante reside en la casi inexistencia de inversiones mensuales, que surgen solo como un ruido estadístico.

En la UFRJ, la serie temporal se caracteriza por una estabilidad en niveles elevados, con picos estacionales de gastos de personal que ejercen una presión continua sobre el presupuesto. Aunque los costos presentan una tendencia de aumento gradual, las inversiones sufren la compresión más severa. La trayectoria de capital de la universidad, después de 2020, se redujo a valores residuales, transformando la modernización de la infraestructura en un evento esporádico e insuficiente para la magnitud de la institución. Esta ausencia de flujo continuo de recursos para infraestructura imposibilita la planificación a largo plazo y compromete la renovación tecnológica, pilar esencial para el mantenimiento de la excelencia académica.

El análisis de las anomalías en los gastos de la UFRRJ reveló una alta sensibilidad a eventos puntuales. Un pico de inversiones de R$ 671 mil en septiembre de 2022 fue clasificado como una inversión extraordinaria, sugiriendo la ocurrencia de eventos específicos y no recurrentes, como la entrega de equipos de laboratorio o el pago de mediciones de obras. La detección de valores atípicos en la categoría de costos señaló una fuerte concentración de gastos al cierre de los ejercicios fiscales, con un pico de R$ 19,4 millones en diciembre de 2024, reflejando un esfuerzo acelerado de ejecución financiera. Las caídas abruptas en los gastos de personal en enero no indican irregularidades, sino un patrón intrínseco al flujo de caja del gobierno federal, relacionado con la transición entre ejercicios y pagos de fin de año.

En la UFRJ, la detección de anomalías reveló una fuerte concentración de liquidaciones en los meses de cierre de los ejercicios fiscales, evidenciando una estrategia para evitar la pérdida de dotaciones. En noviembre de 2020, se registró un pico atípico de R$ 16,2 millones en inversiones, movimiento que se repitió en diciembre de 2024, sugiriendo el pago concentrado de proyectos de infraestructura. Una presión por liquidación expresiva en el financiamiento en diciembre de 2024, con un valor atípico de R$ 111,6 millones, indicó una movilización extraordinaria de recursos para la liquidación de servicios pendientes. Las anomalías en la categoría de personal, con caídas significativas en enero, son reflejo directo del procesamiento contable y de los picos de desembolso de diciembre, consolidando una característica estructural del flujo de caja federal.

La ciclicidad y las anomalías identificadas en las series temporales, caracterizadas por el efecto “desembrembrizada” y la constante supresión de inversiones, encuentran respaldo en la Teoría de la Rigidez Presupuestaria y en el Incrementalismo Fiscal (Wildavsky, 1964). Lima y Ferreira (2024) destacan que la financiación pública de la educación superior en Brasil se caracteriza por severas inestabilidades y por la falta de un flujo continuo de recursos. La práctica de compresión sistemática del Grupo de Inversiones (G4) actúa como una “variable de ajuste” contable, corroborando la tesis de que la gestión universitaria opera bajo un modelo de incertidumbre fiscal crónica, en el cual la sostenibilidad financiera de corto plazo compromete el patrimonio físico y tecnológico de largo plazo.

El componente irregular de la UFRRJ demostró una volatilidad moderada, con picos residuales significativos que alcanzan R$ 9,7 millones fuera del patrón esperado. Estos “ruidos” sugieren dependencia de eventos extraordinarios, como transferencias suplementarias o retrasos en transferencias federales, desestabilizando la planificación lineal y volviendo la gestión financiera más reactiva a elementos externos aleatorios que propiamente estratégica. En la UFRJ, la magnitud de los residuos es superior, reflejando la complejidad de gestionar una estructura multimillonaria sujeta a variaciones aleatorias de hasta R$ 24,5 millones. La dispersión aleatoria de estos valores, sin un patrón claro, evidencia un ambiente de incertidumbre fiscal en el que eventos no estacionales, como variaciones bruscas en la facturación de hospitales universitarios o ejecuciones judiciales inesperadas, desafían la previsibilidad presupuestaria.

Planificación Presupuestaria y Proyección

La previsión presupuestaria para la UFRRJ apunta a un año 2025 desafiante, con una necesidad de recursos proyectada en aproximadamente R$ 845,6 millones. La inclinación de la curva de tendencia en la UFRRJ es proporcionalmente más acentuada que en la UFRJ, reflejando el impacto directo de la inflación de contratos y del crecimiento vegetativo de la nómina sobre un presupuesto de menor escala. El modelo estadístico anticipa que la volatilidad característica de la universidad persistirá, exigiendo atención especial a los meses de transición entre trimestres, donde las desviaciones residuales tienden a ser más frecuentes y pueden impactar la capacidad de pago inmediato de la institución.

El análisis prospectivo evidencia que la sostenibilidad fiscal de la UFRRJ depende de una recomposición que considere el aumento real de los costos de mantenimiento básico, que se han duplicado en los últimos años. Sin este ajuste, la proyección indica que la universidad podría enfrentar dificultades para mantener el nivel actual de servicios, con las inversiones en infraestructura permaneciendo en niveles cercanos a cero. Por lo tanto, la proyección sirve como un instrumento de alerta para los gestores, señalando que la estrategia de utilizar la inversión como variable de ajuste ha alcanzado su límite técnico, siendo imperativa la búsqueda de fuentes suplementarias de financiación para garantizar la excelencia académica futura.

El modelado estadístico para la UFRJ proyecta un escenario de continuidad en la presión sobre el techo presupuestario, con una estimación de desembolso total para el ejercicio de 2025 en el orden de R$ 4,39 mil millones. La proyección capta el mantenimiento de los ciclos estacionales de pago de personal y la tendencia de elevación en los costos de financiación operativa, indicando que la institución operará en un nivel financiero superior al de los años anteriores. El intervalo de confianza de la previsión sugiere que, aunque existen variaciones posibles debido a imprevistos administrativos, la línea de base de los gastos obligatorios está consolidada en niveles que exigen un flujo de transferencias federales ininterrumpidas para evitar el desabastecimiento de servicios esenciales.

Esta trayectoria ascendente refuerza la necesidad de una gestión de riesgos que anticipe los picos de liquidación identificados para finales de año. La previsión indica que el margen para inversiones en infraestructura continuará extremadamente limitado si no ocurre una alteración en la dotación presupuestaria total, ya que los gastos corrientes proyectados tienden a absorber casi la totalidad de los recursos previstos. La planificación para 2025 debe priorizar la eficiencia en el gasto de sostenimiento para intentar abrir espacio al mantenimiento correctivo de las instalaciones, bajo el riesgo de profundizar la obsolescencia física ya observada en el período histórico.

La arquitectura metodológica desarrollada en este trabajo trasciende el análisis académico, ofreciendo herramientas prácticas aplicables a las secretarías de planificación, vicerrectorías de administración y órganos de control interno y externo. Uno de los productos de la investigación es el Monitoreo Automatizado y Alertas Prematuras, que integra modelos predictivos (SARIMA) y trazabilidad de procedencia, permitiendo a los gestores universitarios simular escenarios de liquidación presupuestaria. Esta herramienta identifica anticipadamente el riesgo de desabastecimiento de contratos operativos o asfixia de inversiones. La rutina de procesamiento de datos en Python, basada en los datos consumidos de la API del Portal de Transparencia, puede alimentar continuamente un dashboard interactivo, traduciendo las proyecciones del modelo SARIMA en indicadores simplificados y alertas gerenciales.

Otra contribución es la Estandarización de la Transparencia Activa. Al evidenciar y mitigar las divergencias entre datos brutos de portales web y datos vía API, la investigación ofrece un protocolo para que las universidades federales estructuren sus portales de datos abiertos según los principios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), garantizando a la sociedad y a los órganos fiscalizadores información auditable y en tiempo real (Wilkinson et al., 2016). Es importante resaltar que las proyecciones para 2025 se basaron en el comportamiento histórico de las series temporales de 2020 a 2024, ya que los datos oficiales consolidados de 2025 aún no habían sido publicados. Esta ausencia de datos pretéritos inmediatos refuerza la Relevancia de datos en el uso de modelos predictivos en Data Science / Ciencia de datos para auxiliar la planificación estratégica universitaria ante incertidumbres presupuestarias.

En resumen, los resultados demuestran que UFRJ y UFRRJ enfrentan una rigidez fiscal acentuada, con gastos obligatorios consumiendo la mayor parte del presupuesto y limitando severamente las inversiones en infraestructura y tecnología. El análisis de series temporales y la detección de anomalías revelaron una gestión reactiva a eventos puntuales y una dependencia de flujos de caja irregulares, evidenciando un modelo de incertidumbre fiscal crónica. Las proyecciones para 2025 indican la continuidad de esta presión, con la sostenibilidad dependiendo de nuevas políticas de financiación y de una gobernanza de datos robusta, que asegure la integridad y trazabilidad de las decisiones fiscales, conforme a los principios FAIR y el modelo PROV-W3C.

4. Conclusión

Este estudio investigó la transparencia y la dinámica presupuestaria de las universidades federales UFRJ y UFRRJ entre los años 2020 y 2024, fundamentándose en los principios FAIR y en el modelo de procedencia PROV-W3C para garantizar la integridad de los registros. Se verificó una elevada rigidez fiscal en ambas instituciones, caracterizada por la predominancia de gastos obligatorios con personal y cargas sociales, que alcanzaron su ápice en 2024. Se observó que el crecimiento nominal de los gastos corrientes en el período pospandemia no representó una expansión real de servicios, sino la presión de costos fijos y contratos continuados. En contrapartida, las inversiones en capital sufrieron retracciones severas, evidenciando una trayectoria de obsolescencia física y tecnológica. El confronto metodológico entre la recolección manual y la API identificó discrepancias nominales significativas en el valor comprometido, aunque hubo alta convergencia en los flujos de caja efectivos. Se concluyó que las universidades operaron en un régimen de gestión de crisis permanente, sacrificando la modernización de la infraestructura en pro de la supervivencia operacional inmediata. El análisis de series temporales reveló un escenario de asfixia financiera estructural, con el costeo operacional y la nómina consumiendo la casi totalidad de los recursos disponibles, y la supresión de inversiones como una constante.

La arquitectura metodológica desarrollada ofrece contribuciones prácticas significativas, como el Monitoreo Automatizado y Alertas Prematuras, que integra modelos predictivos SARIMA y trazabilidad de procedencia para simular escenarios de liquidación presupuestaria e identificar riesgos de desabastecimiento o asfixia de inversiones, con potencial para alimentar un dashboard interactivo. Adicionalmente, la Estandarización de la Transparencia Activa propone un protocolo para que las universidades estructuren sus portales de datos abiertos según los principios FAIR, garantizando información auditable y en tiempo real. Como limitación, las proyecciones para 2025 se basaron en el comportamiento histórico de las series temporales de 2020 a 2024, dada la ausencia de datos oficiales consolidados para el ejercicio de 2025 hasta el cierre de este trabajo. Se recomienda que estudios futuros incorporen los datos de 2025 tan pronto sean disponibles, permitiendo el contraste entre las proyecciones y la ejecución real para perfeccionar el ajuste de los hiperparámetros de los modelos de predicción. La sostenibilidad financiera de las instituciones federales de enseñanza superior depende de nuevas políticas de financiación y de una gobernanza de datos robusta que asegure la integridad y trazabilidad de las decisiones fiscales.

Referencias Bibliográficas

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World Wide Web Consortium [W3C]. 2013. PROV Overview: An overview of the PROV family of documents. Disponível em: https://www.w3.org/TR/prov-overview/. Acesso em: 12 dez. 2025.

Artículo originado del Trabajo de Conclusión de Curso de la Especialización en Data Science y Analytics del MBA USP/Esalq

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