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Censo Económico BPS 2026 — Clasificación empresarial asistida por IA a escala nacional

Indonesia · Jakarta · Ver el perfil de Indonesia

BPS (Estadísticas de Indonesia) desplegó IA generativa para clasificar automáticamente 42 millones de entidades empresariales según el KBLI 2025 en el Censo Económico de 2026, apoyando a 251.000 agentes en 38 provincias y geoetiquetando todas las ubicaciones.

42 million
Entidades empresariales a clasificar
251,000
Agentes censales desplegados en campo
38
Provincias cubiertas
514
Distritos cubiertos
2.13 Rp trillion (≈US$134 million)
Presupuesto del censo

Detalles

Promotor
Badan Pusat Statistik (Statistics Indonesia)
Período
2026
Palabras clave
statistics, census, economic data, business classification

Contexto

Statistics Indonesia (BPS) integró IA generativa en el Censo Económico de 2026 —el primero del país desde 2016— para clasificar automáticamente 42 millones de entidades empresariales según la Clasificación Estándar de Actividades Económicas de Indonesia (KBLI 2025). La recopilación de datos de campo se realiza del 15 de junio al 31 de agosto de 2026, desplegando a 251 000 agentes censales capacitados en las 38 provincias y 514 distritos del país.

Actividades

El sistema de IA ayuda a los agentes en la clasificación en tiempo real del tipo de negocio, haciendo frente a un panorama económico pospandemia cada vez más complejo en el que muchas empresas operan en múltiples sectores. Además de la clasificación por IA, el sistema aplica geoetiquetado para registrar las coordenadas de las 42 millones de ubicaciones empresariales, lo que permite la planificación económica espacial y la focalización de políticas. BPS obtuvo la certificación ISO 27001:2022 para sus centros de datos antes del censo.

Resultados

Dado que el censo está actualmente en curso, aún no se dispone de métricas de eficiencia posteriores a la implementación. La contribución evidenciada del sistema hasta ahora es permitir que 251 000 agentes realicen una clasificación empresarial coherente y estandarizada a una escala que la codificación manual no podría alcanzar, respaldada por un presupuesto de 2,13 billones de rupias (aproximadamente 134 millones de dólares) que cubre la infraestructura de TI y las operaciones de campo.

Implementación

Coste indicativo
High (€500k–€5M)
Tiempo hasta resultados
Medium (1–3 years)
Personal y competencias
251,000 trained census officers across 38 provinces and 514 districts, BPS technical/data centre staff (ISO 27001:2022 certified)

Condiciones para el éxito

  • AI assists but does not replace field officers in real-time business classification
  • Geotagging integrated for spatial economic planning
  • ISO 27001:2022-certified data centres secured ahead of the census
  • Dedicated budget (Rp 2.13 trillion) covering IT infrastructure and field operations

Modos de fallo comunes

  • Post-implementation efficiency metrics are not yet available as the census is still in progress
  • The specific AI model and training methodology are not publicly disclosed

Dónde encaja

Tipo de gobernanza
national statistics agency
Escala
national
Nivel de ingresos
lower-middle-income

Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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