El proyecto FuzzyRut fue creado por el Instituto de Previsión Social (IPS) con el fin de dar una solución al problema de registro de datos de cotizantes previsionales, de salud y de accidentes del trabajo y enfermedades profesionales. Al estar mal registrado el RUT y/o el nombre de los trabajadores, estos no podían recibir sus cotizaciones, pasando a formar parte de la categoría de "innominados" (o cotizantes no identificados). Esta situación afecta tanto a personas con nacionalidad chilena como a migrantes [1].
El sistema busca la identificación y comparación de datos a través de data science. Primero, FuzzyRut utiliza algoritmos de identificación, agrupados como fuzzy logic, cuyos criterios de funcionamiento son la carga, limpieza, transformación, cruces y comparaciones de datos (algoritmo de similitud de Jaro-Winkler y algoritmo de distancia de Levenshtein), los que se comparan con los datos disponibles del Registro Civil. Luego, la información de los cotizantes que presenta fallas es corregida por tres robots virtuales (Rutificador, Activador Rol y Nominador), para finalmente ser ingresada automáticamente a los sistemas del IPS [2].
El proyecto fue financiado íntegramente con recursos internos y obtuvo el segundo lugar del concurso de innovación pública “Funciona!” en 2020 [3]. Gracias a su implementación, entre agosto y septiembre de 2019 se resolvió el 72% de las cotizaciones con identificación incorrecta, lo cual significó una disminución de 1 millón 600 mil casos -algunos registrados desde 1997- a 450 mil [2].
