Inteligencia artificial en la contratación pública

El matemático británico Alan Turing es una de las figuras pioneras en el campo de la informática y de la inteligencia artificial. Planteó la pregunta de si las máquinas podían mostrar comportamientos inteligentes. En 1950 propuso un criterio, conocido como «test de Turing», que plantea si un ordenador puede o no ser diferenciado de un ser humano basándose en sus respuestas a preguntas abiertas.

Este criterio implica un «juego de imitación» donde un interrogador trata de determinar, solo a través de preguntas y respuestas escritas, si está interactuando con un humano o una máquina.

Turing era un entusiasta del ajedrez desde su infancia y tenía la visión de que algún día una máquina sería capaz de derrotar a un humano en ese juego. También veía el desarrollo del cerebro humano como un proceso de transformación: desde un estado de desorden al nacer hasta una «máquina universal de Turing» a medida que el individuo crece y aprende. Incluso anticipó el concepto de «neurona artificial», base fundamental para las redes neuronales modernas.

Unos años antes, en 1943, se halla en la publicación del artículo «A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity» —Un cálculo lógico de ideas inmanentes en la actividad nerviosa— de Warren McCullough y Walter Pitts el germen de la IA. Describen un modelo matemático simplificado de cómo las neuronas en el cerebro podrían realizar cálculos lógicos y funcionar como una especie de máquina de Turing.

Ese trabajo supuso un puente entre la biología del sistema nervioso y la teoría de la computación, al ofrecer un primer modelo matemático de cómputo claro, intuitivo y bien definido antes de la existencia de los ordenadores.

La IA es un campo interdisciplinario que abarca diversos enfoques y técnicas. Uno de los enfoques principales es el aprendizaje automático —machine learning—, que permite a las máquinas aprender a partir de datos y mejorar su rendimiento a medida que adquieren experiencia.

Otra técnica clave es el procesamiento del lenguaje natural —natural language processing—, entendido como el conjunto de herramientas y métodos que utilizan la informática para analizar y trabajar con el lenguaje humano. Esto abarca desde asistencia computarizada para investigar aspectos de la lengua, como el estilo o la filosofía, hasta tecnologías capaces de escribir documentos, responder preguntas o manejar servicios sin intervención humana directa.

Cambio cultural

¿Qué supone la IA para la contratación pública? Para contestar a esta pregunta primero hay que observar las deficiencias o carencias que presenta la contratación actual. Una vez analizada la situación, podría implementarse —como ya hacen algunos organismos— esta tecnología en distintos momentos del ciclo contractual.

La contratación pública es un elemento fundamental de la economía española. Según datos del informe anual de supervisión de la OIReScon sobre las cifras de la contratación pública en 2022, el gasto público llegó al 11,52% del Producto Interior Bruto y representó el 24,11% del gasto público total. Se efectuaron en España 183.277 licitaciones, con un importe total de 100.692,20 millones de euros, siendo el procedimiento abierto el más utilizado para la adjudicación de contratos.

Dado que la contratación pública tiene esa relevancia, no puede quedarse atrás en avances tecnológicos y soluciones innovadoras. Es cierto que ya se produjo un cambio enorme: se dejó atrás el envío por correo postal y la apertura física de sobres para dar paso a los sobres o archivos electrónicos.

La tecnología avanza rápido, pero la adaptación organizativa no siempre lo hace al mismo ritmo. La digitalización de los procesos, a través de cualquier herramienta electrónica, exige una actitud proactiva de toda la organización.

La contratación pública es un proceso fundamental en la gestión de los recursos públicos y en la economía de un país. Por ello, debe realizarse de forma eficiente y transparente, para garantizar que las obras, suministros y servicios adquiridos por la entidad contratante sean los mejores en términos de calidad, precio y oportunidad.

La implementación de tecnologías innovadoras como la IA podría ser una solución eficaz para mejorar la gestión de los recursos públicos y reducir los riesgos de fraude y corrupción.

Este riesgo es especialmente sensible en contratación pública. Una práctica conocida consiste en fraccionar contratos —especialmente contratos menores— para evitar procedimientos de licitación más complejos. Aunque no siempre se hace con intención corrupta, sigue siendo una práctica irregular.

Fase de preparación de la licitación

El órgano de contratación se encontrará con diversos escollos, por ejemplo, las condiciones especiales de ejecución. Según el artículo 202 LCSP, deberá establecerse al menos una de las indicadas en dicho artículo, siempre que esté relacionada con el objeto del contrato.

En la práctica, los órganos de contratación repiten licitación tras licitación la misma condición especial de ejecución, porque carecen de tiempo o capacidad para encontrar una condición idónea. La IA puede analizar datos de contratación, precios, empresas competidoras, objetos contractuales y licitaciones previas para detectar patrones y tendencias.

Fase de evaluación de ofertas

La fase de selección de contratistas es crucial para garantizar la elección de proveedores cualificados y competentes.

Los algoritmos de IA pueden analizar y evaluar grandes volúmenes de propuestas de manera rápida y precisa. Esto agilizaría el proceso de evaluación, reduciría los tiempos de selección y permitiría una revisión más exhaustiva de las propuestas recibidas.

Existen programas capaces de evaluar documentos entendiendo su contexto. Cuando se especifiquen criterios de adjudicación sometidos a juicio de valor, podrían realizar una primera lectura, extraer información relevante y ayudar a los técnicos encargados de evaluar las ofertas. En el procedimiento abierto simplificado, por ejemplo, el artículo 159.4.e) LCSP prevé un plazo no superior a 7 días naturales para realizar la valoración.

Además, la IA podría ayudar a comprobar requisitos previos de participación, como capacidad de obrar, prohibiciones de contratar o historial de participación. Esto permitiría detectar antes determinados problemas y evitar llegar al final del procedimiento para descubrir que el licitador no acredita lo que declaró cumplir.

¿Cómo funcionaría?

• Mediante datos abiertos facilitados por la PLACSP, podría configurarse un sistema para analizar los datos existentes en licitaciones previas.
• La IA, a través del procesamiento de lenguaje natural, podría entender el contexto de los documentos contractuales.
• Tras analizar los datos, extraería un listado de condiciones especiales de ejecución utilizadas en contrataciones con objeto similar.

Fase de adjudicación

En el procedimiento abierto, regulado en el artículo 156 y siguientes de la LCSP, una vez se ha propuesto al órgano de contratación el licitador mejor valorado y aceptada la propuesta, se requiere al licitador para que, en un plazo no superior a 10 días hábiles, aporte la documentación exigida por el artículo 140 LCSP.

En este momento, cuando se envía el requerimiento, puede quedar constancia de si el licitador ha leído el comunicado —fecha y hora—, pero en muchas ocasiones no existe seguridad material de que esté preparando la documentación, especialmente si se acerca la fecha final sin que haya aportado nada.

Con IA podría diseñarse una aplicación que permitiera ver en tiempo real el estado del proceso de entrega documental, de forma similar al seguimiento de un paquete: comunicación enviada, leída, documentación en preparación, documentación recibida, incidencia detectada o plazo próximo a vencer.

Por otro lado, los algoritmos de aprendizaje automático podrían considerar múltiples variables en las propuestas de licitación, desde la solidez financiera del licitador hasta su historial de cumplimiento en contratos similares, para producir una evaluación objetiva y en tiempo real. Este nivel de automatización haría el proceso más eficiente y podría reducir riesgos de sesgo humano y corrupción, siempre que exista supervisión humana y reglas transparentes.

Fase de ejecución contractual

Aquí conviene mencionar también la tecnología blockchain, anglicismo que se traduce como «cadena de bloques». Funciona como un libro de contabilidad compartido que muchas personas pueden ver y añadir información, pero no alterar lo que ya está escrito. Ese libro se guarda en varios ordenadores y todos se actualizan al mismo tiempo con la nueva información, lo que dificulta la manipulación de registros antiguos.

Antes de entrar en la ejecución del contrato, a la hora de formalizarlo, la tecnología blockchain podría servir para impedir alteraciones del documento contractual. También podría configurarse un smart contract, donde determinadas obligaciones se ejecutasen automáticamente cuando se verificase el cumplimiento de una condición pactada.

La vigilancia de la ejecución del contrato corresponde al responsable del contrato, regulado en el artículo 62 LCSP. El responsable puede ser una persona física o jurídica —de momento no puede nombrarse a un sistema de IA como responsable del contrato—, pero la IA sí podría ayudar en la comprobación de lo pactado.

Por ejemplo, si en los pliegos de un contrato de limpieza se ha establecido como condición especial de ejecución el uso de un determinado producto compatible con el medioambiente, su comprobación podría apoyarse en un sistema de IA, siempre con validación y supervisión humana.

La Comisión Europea publicó el 21 de abril de 2021 una propuesta de Reglamento sobre inteligencia artificial. Ese texto ya ha sido superado por la aprobación del Reglamento (UE) 2024/1689, por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial.

Esta normativa busca mejorar el funcionamiento del mercado interior y promover una inteligencia artificial centrada en el ser humano, fiable, segura y respetuosa con los derechos fundamentales. Su lógica es la de un enfoque basado en riesgos: no todas las aplicaciones de IA reciben el mismo tratamiento, sino que las obligaciones aumentan cuando aumenta el riesgo del sistema.

En definitiva, la inteligencia artificial no sustituye al órgano de contratación, a la mesa, al responsable del contrato ni a los técnicos que valoran ofertas. Puede asistir, ordenar información, detectar incoherencias y acelerar tareas, pero la decisión pública debe seguir siendo motivada, trazable y jurídicamente controlable.