Page 89 - Revista Auditoria Pública nº 83

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

Finalmente, en el futuro más o menos cercano se pue- en abierto las memorias técnicas, por confidencialidad
de analizar y comparar masivamente las relaciones entre para proteger los diseños y soluciones propuestas por
memorias técnicas usando el procesamiento del lengua- los licitadores. Sin embargo, al ser la contratación pública
je natural (NLP) y la IA generativa (3ª columna de la figu- un proceso digital, las memorias técnicas se guardan en
ra). Es decir, tratar de obtener patrones o relaciones entre las plataformas de contratación. Por tanto, la CNMC po-
los ofertantes analizando de forma automatizada los do- dría tener acceso a dichas memorias de manera masiva,
cumentos que presentan a la licitación. Si los miembros así como al resto de fuentes de información mostradas
del cártel ya tienen un ganador decidido de antemano, no en la figura anterior (Registro Mercantil, RETIR y AEAT).
van a perder el tiempo en estudiar el objeto del contrato,
diseñar su propia solución y redactar una buena memoria Un grave problema para investigar y desarrollar herra-
técnica. Lo lógico es que redacten unas memorias técni- mientas reales en la detección de colusión es que apenas
cas de baja calidad, con el mismo formato o parecido, se existen fuentes de información o bases de datos de libre
copien partes, que contengan detalles o particularidades acceso, disponibles para cualquier ciudadano, un proble-
comunes que los delaten. Estos documentos podrían ser ma que no se da únicamente en España, como se ha vis-
analizados por un sistema de IA generativa desarrollado to. Si ya es complicado conseguir datos estructurados de
especialmente para generar alertas de manera que, pos- contratación pública de manera masiva, todavía es más
teriormente, los casos más coincidentes sean analizados difícil conseguir conjuntos de licitaciones colusorias, es
ad hoc por una persona experta en competencia. decir, licitaciones donde operaban cárteles de empresas.
Hasta la actualidad, los investigadores no publican los da-
A continuación, se expone un ejemplo real y cercano de tasets (conjuntos de datos de licitaciones competitivas y
cómo la IA generativa sería muy útil en el análisis y com- colusorias) en los que se han basado para desarrollar sus
paración de memorias técnicas. En 2022 la CNMC inves- técnicas de salvo contadas excepciones. Por ejemplo, en
tigó un cártel formado por las seis principales construc- el trabajo de García Rodríguez et alia (2022) sí se publica
toras de España por alterar el proceso competitivo en las el dataset para que otros investigadores puedan replicar
licitaciones de construcción de infraestructuras. Según los resultados y mejorarlos con nuevas técnicas. Por otro
la nota de prensa de la CNMC , uno de los acuerdos del lado, las Autoridades de Defensa de la la Competencia
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cártel consistía en que: tampoco publican de manera estructurada y completa la
información sobre las licitaciones y empresas de sus ex-
“Las empresas decidían los concursos en que iban a pedientes de investigación. Estos datasets son de gran
compartir una parte o la totalidad de los trabajos que valor, por ser investigaciones policiales cerradas en las
compondrían las ofertas técnicas de las licitaciones. que se ha demostrado judicialmente que operaban cár-
Los trabajos se encargaban conjuntamente por los teles de empresas.
miembros del Grupo a empresas externas. Las em-
presas no podían modificar los trabajos generados Si se liberasen las fuentes de información relacionadas
en conjunto para presentarlos en sus ofertas sin el con la colusión, se avanzaría mucho para crear sofistica-
conocimiento y la aprobación del resto de miembros das herramientas de alertas y detección. Por ejemplo,
del grupo. La única personalización admitida era la el profesor de economía Kei Kawai de la U. de Berkeley,
inclusión de logos y denominaciones de cada em- que disponía de este tipo de información, envió una
presa en el documento conjunto para dar a las admi- carta a 106 empresas de Japón advirtiéndoles que es-
nistraciones una apariencia de independencia en la taban realizando prácticas anticompetitivas en licitacio-
presentación de las ofertas.” nes. Este experimento real y osado lo llevó a cabo para
demostrar que sus métodos de detección de colusión
Por tanto, se pone de manifiesto que los miembros del funcionan. En 2022 escribió un artículo detallando téc-
cártel compartían las memorias técnicas. Sin embargo, nicamente cómo se habían comportado las empresas
parece ser que ningún órgano de contratación se dio antes y después del aviso enfrentadas a otro grupo de
cuenta de este comportamiento repetitivo a lo largo de empresas “de control” que no fueron alertadas (Kawai y
los años, situación que podría haber sido detectado por Nakabayashi, 2024). Las empresas avisadas cambiaron
una IA generativa. Nótese que en España no se publican su patrón de comportamiento y, por tanto, demostró

3 Accesible en https://www.cnmc.es/prensa/sancionador-obra-civil-20220707

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