El entusiasmo tecnológico en torno a la Inteligencia Artificial ha llevado a un país como Albania a anunciar -según afirman algunos medios- el nombramiento de una inteligencia artificial como nueva ministra, a la que se le atribuiría la competencia de luchar contra la corrupción en el ámbito de la contratación pública de dicho país.
En España, el artículo 11 de la Ley 50/1997, de 27 de noviembre, del Gobierno, establece cuáles son los requisitos que deben concurrir para poder ser miembro del Gobierno, los cuales un algoritmo no parece cumplir.
Centrándonos en la cuestión que nos ocupa, es sabido que la contratación pública es uno de los ámbitos más vulnerables a la corrupción, debido a, entre otros, la opacidad de algunos procesos, la discrecionalidad existente en determinadas fases del propio proceso y la complejidad intrínseca a la contratación administrativa.
Con respecto a esta cuestión, algunos informes estiman que entre el 10% y el 30% del presupuesto destinado a obras y servicios públicos puede perderse en prácticas ilícitas o ineficientes, con el consiguiente daño para los contribuyentes y el perjuicio a los servicios públicos sufragados por aquellos a través de sus impuestos.
En este contexto, la inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta eficaz para combatir estas prácticas, siempre que se aplique con inteligencia institucional y con las suficientes garantías democráticas.
En esta línea, algunos países y organismos internacionales están explorando modelos concretos de supervisión de la contratación pública empleado IA, entre los cuales destacan:
- Colombia, que ha implementado analítica avanzada para detectar “licitaciones exprés”, es decir, adjudicaciones en plazos irrazonablemente cortos.
- Italia, que aplica análisis de redes para detectar pactos colusorios entre empresas licitadoras.
- El Banco Mundial y el BID, que han desarrollado herramientas para clasificar licitaciones en función del riesgo de que se vean afectadas por corrupción.
Del control reactivo a la acción preventiva
En la convicción de que los procedimientos de contratación pública son suficientemente rigurosos y eficientes, los mecanismos de control suelen activarse tras la adjudicación y la ejecución de esos contratos, lo que en ocasiones lleva a calificar a esa reacción como tardía e ineficiente, favoreciendo -en demasiados casos- la impunidad del responsable.
Lo que el ojo no ve
Todas las licitaciones públicas generan grandes volúmenes de datos que, al incorporarse a la plataforma de contratación, dejan un rastro digital: fechas, importes, empresas participantes, adjudicaciones, modificaciones contractuales y de los plazos de ejecución, pagos, vínculos societarios.
Analizar manualmente toda esa información es prácticamente imposible para la mesa de contratación o para la intervención, sea previa o posterior. Es ahí donde la IA y los modelos de aprendizaje automático pueden ser un recurso eficaz, ya que pueden detectar patrones atípicos en adjudicaciones repetidas a las mismas empresas, identificar importes sistemáticamente cercanos a los umbrales legales para evitar la concurrencia competitiva, o coincidencias sospechosas en fechas e importes de licitación.
Adicionalmente, las técnicas de análisis masivos permiten descubrir relaciones ocultas entre licitadores, contratistas y funcionarios. Peor también identificar conflictos de interés (tras cruzar datos con otros registros públicos), detectar empresas pantalla o descubrir plazos de licitación inusualmente cortos que favorecen a determinados contratistas.
Objetividad frente a discrecionalidad
No hay duda de que la tecnología puede ayudar a evitar las decisiones arbitrarias y a reducir la discrecionalidad excesiva durante el proceso de adjudicación, dotando a las mesas de contratación de instrumentos para reforzar la transparencia del proceso, y para analizar de forma automatizada la adecuación de los criterios objetivos de adjudicación (precios, plazos, solvencia técnica, etc.).
En efecto, ya disponemos de herramientas con IA que permiten analizar, en tiempo real, y verificar la documentación aportada por los licitadores, permitiendo -de este modo- aplicar criterios objetivos de evaluación y puntuar las ofertas con trazabilidad completa.
Procesos permanentemente auditados
Una de las aplicaciones más prometedoras en el campo de la prevención de la corrupción en la contratación pública es la que tiene que ver con la supervisión inteligente de la ejecución contractual.
En este sentido, los algoritmos pueden monitorizar eficientemente desviaciones presupuestarias y de plazos, modificaciones sospechosas de contratos, y retrasos sistemáticos en su ejecución, generando alertas automáticas que permita a las autoridades de control (con recursos cada vez más limitados) a priorizar auditorías humanas.
Una vez adjudicados los contratos, los sistemas de IA también pueden comparar series históricas de modificaciones para identificar patrones de contratos inicialmente bajos que, una vez adjudicados, se amplían sistemáticamente.
Necesitamos una sincera voluntad política
La inteligencia artificial, bien empleada, puede -y debe- convertirse en un aliado estratégico de la Administración para combatir la corrupción y reforzar la integridad de la contratación pública, y no en un mero adorno tecnológico. Su potencial reside en multiplicar la capacidad de vigilancia, priorizar investigaciones y ofrecer evidencias difíciles de manipular.
Lograr este objetivo requiere también disponer de un ecosistema institucional sólido, con buena gobernanza de datos, transparencia, garantías legales y supervisión humana. Pero también es esencial garantizar la transparencia y la explicabilidad de los algoritmos usados.
España no necesita a ninguna IA como ministra. Lo que se necesita es una Administración que aproveche los recursos que la tecnología ofrece para luchar eficazmente contra la corrupción, sabiendo que, si no se hace desde el ámbito público, estos procesos son susceptibles de ser supervisados desde un sector privado que exigirá integridad pública y transparencia.
De momento, ya hemos sido testigos de cómo el Tribunal Supremo, mediante sentencia de septiembre de 2025, ha ordenado a la Administración a entregar a la Fundación Civio el código fuente de la aplicación BOSCO, que determina los beneficiarios del bono social eléctrico. Esta resolución reconoce el derecho de los ciudadanos a acceder al código de los algoritmos públicos cuando afectan a derechos sociales, obligando a una mayor transparencia en el uso de este tipo de tecnologías.
SOBRE LA FIRMA:
Francisco Pérez Bes es adjunto de la Agencia Española de Protección de Datos. Además, fue socio en el área de Derecho Digital de Ecix Group y es ex Secretario General del Instituto Nacional de Ciberseguridad (INCIBE)