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Buena práctica Importada

Ernst — El Trabajador Social Automatizado de Trelleborg Reduce las Decisiones de Ayuda Social de Días a Minutos

Suecia · Trelleborg · Ver el perfil de Suecia

Evidencia: Observacional / pre-post Top 62% 53/100 · Pregunte a Evidence Copilot sobre esta práctica

El sistema automatizado 'Ernst' de Trelleborg redujo las decisiones de ayuda social de hasta dos días a menos de un minuto en un tercio de los casos; la OCDE halló una caída de 10 días a 24 horas, pero una auditoría de código encontró datos de 250 ciudadanos expuestos desde 2017.

~10 days -> within 24 hours
Tiempo de tramitación de casos
94%
Mejora del tiempo de procesamiento (proveedor)
22%
Ciudadanos adicionales atendidos con 2 empleados menos
~70%
Cuota de uso del canal en línea
~250 citizens (names + national ID numbers)
Datos de ciudadanos expuestos desde 2017

Detalles

Madurez
En expansión
Promotor
Trelleborg Municipality (Trelleborgs kommun)
Período
2015–2018
Palabras clave
social welfare, digital government, robotic process automation, public administration

Contexto

Trelleborg se convirtió en el primer municipio sueco en automatizar por completo las decisiones sobre solicitudes de renovación de asistencia social, digitalizando la administración de prestaciones desde 2015 e introduciendo un sistema de decisión automatizado basado en reglas, 'Ernst', desde 2016, que extrae datos de siete organismos para aprobar, ajustar o remitir casos.

Resultados

La OCDE constató que el tiempo de tramitación de casos cayó de unos 10 días a menos de 24 horas; el estudio de caso de UiPath sitúa la mejora en un 94%, con el municipio atendiendo a un 22% más de ciudadanos con 2 empleados de primera línea menos; alrededor del 70% de los solicitantes utiliza ahora el canal en línea. Vinnova y la SALAR utilizaron el modelo de Trelleborg como base para su despliegue en otros 14 municipios.

Conclusiones

El proyecto Automating Society de AlgorithmWatch constató que la lógica de decisión constaba de 136.000 líneas de reglas repartidas en 127 archivos XML, difíciles de auditar, y descubrió por separado que los nombres y números de identificación nacional de unos 250 ciudadanos habían quedado expuestos en el código fuente desde 2017.

Implementación
Coste indicativo
Bajo (< 50 000 €) — Rules-based RPA system (UiPath); low set-up cost relative to hiring additional caseworkers, per the vendor's own cost comparison.
Tiempo hasta resultados
Medio (1–3 años) — Digitalisation began 2015; automated case handler 'Ernst' introduced 2016; since replicated in 14 more municipalities via Vinnova/SALAR.
Personal y competencias
front-line social-assistance caseworkers (reduced by 2 through automation), municipal IT/RPA team

Condiciones para el éxito

  • data integration with 7 external agencies (tax authority, student loan board, etc.)
  • high online-application channel adoption (~70%)

Modos de fallo comunes

  • 136,000 lines of rules across 127 XML files difficult to audit
  • ~250 citizens' names and national ID numbers exposed in source code since 2017

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

¿Usted implementa esta práctica? Reivindíquela — los implementadores verificados obtienen un contacto público en la página y pueden proponer correcciones.

Fuentes de datos

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

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