Page 87 - Revista Auditoria Pública nº 83

El uso de la IA generativa en la contratación pública para detectar prácticas irregulares

3. La IA generativa para la detección ganador distinto. Los miembros del cártel deciden de
antemano quién ganará cada lote, evitando la compe-
de colusión. tencia.

La colusión (bid rigging en inglés) es cualquier acuerdo, Estas prácticas anticompetitivas afectan muy significati-
decisión o práctica concertada entre empresas que pro- vamente a la contratación pública pero también pueden
duzca el efecto de impedir, restringir o falsear la compe- suceder en los contratos del sector privado. En el caso
tencia. En el ámbito de la contratación pública, son habi- de la contratación pública, se produce un perjuicio a las
tuales varias modalidades de prácticas anticompetitivas entidades públicas licitadoras, en el gasto público y, en
para ejercer la colusión, las cuales se pueden presentar última instancia, a los ciudadanos y contribuyentes. Es
de manera independiente o combinada: fundamental promover la concurrencia y garantizar la li-
bre competencia en la contratación pública para proteger
¡ Reparto de mercado. Las empresas se dividen el mer- los intereses públicos y fomentar la eficiencia económica.
cado entre sí, acordando no competir en ciertas regio- Para más detalle sobre tipos de prácticas anticompetitivas
nes, clases de productos o repartiéndose los clientes. y ejemplos, se puede consultar el trabajo de Toth, Fazékas
Esto asegura que cada empresa del cártel tenga una y János (2015).
cuota de mercado garantizada.
En este sentido, y continuando en el terreno académico,
¡ Rotación de contratos. En lugar de competir abierta- los últimos años ha habido una explosión de artículos que
mente, las empresas acuerdan rotar la obtención de aplican técnicas basadas en datos e IA para la detección
contratos, asegurando que cada una tenga su turno de fraude, corrupción y colusión en la contratación públi-
para ganar licitaciones públicas. Para conseguir una ro- ca. Por ejemplo, destacan las revisiones de la literatura
tación de contratos entre los miembros del cártel, se académica realizadas por los ya citados Nai, Sulis y Meo
pueden realizar ofertas de cobertura, no presentación (2022) y por Lyra et alia (2022), y en particular, el trabajo
de ofertas, formación de UTEs, subcontrataciones in- de Amthauer et alia (2023) sobre colusión y prácticas an-
necesarias o reparto de lotes de una misma licitación. ticompetitivas. La corrupción y la competencia son áreas
Estas prácticas se explican en los siguientes puntos. muy estudiadas dentro del campo de la contratación públi-
ca, como han puesto de manifiesto recientemente Rejeb
¡ Ofertas de cobertura. Las empresas del cártel deci- et alia (2024). Entre los artículos más específicos, mere-
den de antemano quién va a ganar la licitación. El res- cen la pena destacarse al menos los siguientes:
to presentan ofertas menos ventajosas económica o
técnicamente, es decir, presentan ofertas no compe- • García Rodríguez et alia (2019): Algunas herramientas
titivas para simular que hay competencia, cubriendo a basadas en datos e IA sirven para ayudar en la detec-
la empresa ganadora. ción de prácticas anticompetitivas mediante un esti-
mador del importe de adjudicación.
¡ No presentación de ofertas. Empresas que tradicio-
nalmente se presentan a ese tipo de licitaciones, no • García Rodríguez et alia (2020): utilidad de un busca-
se llegan a presentar para que gane la empresa que dor/recomendador de licitadores.
previamente han acordado.
• Imhof (2017 y 2018): uso de variables matemático-es-
¡ Presentación injustificada de UTEs (Uniones Tempora- tadísticas para facilitar la detección de colusión.
les de Empresas). Dos o más empresas que pueden
acometer en solitario la ejecución de la licitación, de-
ciden presentarse conjuntamente mediante una UTE • García Rodríguez et alia (2022); Huber e Imhof (2019);
para evitar competir entre sí, repartiéndose los traba- Huber, Imhof e Ishii (2020); Wallimann, Imhof y Huber
jos del contrato a unos precios superiores a los de (2020): detección de colusión utilizando algoritmos de
mercado. Machine Learning.

¡ Subcontratación injustificada. Las empresas del cártel • Huber e Imhof (2023): detección de colusión median-
acuerdan subcontratarse entre sí parte de los trabajos te métodos gráficos basados en redes neuronales
del contrato. De esta manera evitan competir por ga- convolucionales.
nar la licitación.
Además, no sólo los académicos desarrollan herramien-
¡ Reparto de lotes de una licitación. Una licitación pue- tas informáticas para la detección de colusión, también las
de dividirse en varios lotes según la naturaleza de los Autoridades de Defensa de la Competencia como es lógi-
trabajos a realizar y cada uno de los lotes tendrá un co. Es el caso de la Autoridad Danesa, que ha publicado

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