La inteligencia artificial ha llegado también a la contratación pública. A medida que cada vez más administraciones comienzan a utilizar algoritmos para gestionar expedientes y automatizar trámites, también las empresas licitadoras recurren a sistemas de IA para redactar ofertas técnicas, interpretar pliegos, identificar criterios de adjudicación o incluso estimar las probabilidades de éxito de una propuesta.
Es un proceso costoso, en el cual disponer de buenos asesores forma parte de la competencia entre licitadores. Hoy, muchas de esas tareas pueden realizarse en cuestión de minutos. Un modelo de IA es capaz de resumir un pliego de cientos de páginas, extraer automáticamente los criterios de valoración, identificar requisitos excluyentes, elaborar borradores completos de memorias técnicas, proponer mejoras alineadas con los criterios subjetivos de adjudicación e incluso adaptar el lenguaje de la oferta al estilo habitual de cada administración contratante.
La optimización de las ofertas a través de la IA supone un salto de productividad extraordinario. Pero también plantea interrogantes acerca de la adecuación de la regulación en materia de contratación pública a esta nueva realidad tecnológica. Por ejemplo, un primer aspecto es el que afecta a la igualdad de oportunidades entre operadores económicos.
En este sentido, cabe recordar que la contratación pública se fundamenta sobre principios como el de igualdad, la libre competencia y la no discriminación. Sin embargo, la disponibilidad de herramientas avanzadas de IA puede convertirse en un nuevo factor de desigualdad competitiva. En otras palabras, aquellas empresas que dispongan de recursos para entrenar modelos sobre miles de licitaciones anteriores, integrar bases documentales propias o desarrollar asistentes especializados en contratación pública, tendrán más opciones de resultar adjudicataria.
Paradójicamente, la tecnología que prometía democratizar el acceso al conocimiento podría terminar concentrando aún más la capacidad competitiva en quienes disponen de mayores recursos tecnológicos. Existe, además, un segundo riesgo menos visible, como es el de la homogeneización de las ofertas.
Nos referimos a un escenario en el que cuando múltiples empresas utilizan modelos similares entrenados sobre los mismos datos y optimizados para maximizar la puntuación conforme a unos determinados criterios, las propuestas tienden inevitablemente a parecerse entre sí. Las diferencias de estilo desaparecen, las estructuras convergen y las mejoras propuestas comienzan a repetirse.
La consecuencia puede ser una pérdida progresiva de innovación real. Si todas las inteligencias artificiales llegan a conclusiones parecidas sobre cómo maximizar la puntuación de un pliego, las ofertas terminarán pareciendo versiones ligeramente distintas de un mismo documento. Y si todas las respuestas son iguales, la capacidad de los órganos de contratación para distinguir cuál es realmente la mejor propuesta se reduce considerablemente.
También merece una especial reflexión el impacto de la IA en la propia redacción de los pliegos. Los modelos de IA funcionan mejor cuanto más precisas son las instrucciones que reciben. Curiosamente, esa misma lógica puede trasladarse al diseño de los pliegos administrativos. Ambigüedades, contradicciones o criterios excesivamente abiertos pueden ser explotados por asistentes de IA capaces de detectar inconsistencias que pasarían inadvertidas para un lector humano.
Esto obligará previsiblemente a las administraciones a redactar pliegos mucho más claros, estructurados y técnicamente consistentes. No solo para facilitar la concurrencia, sino para evitar interpretaciones estratégicas generadas automáticamente por sistemas de IA.
Al mismo tiempo, cabe imaginar un futuro próximo en el que la propia Administración utilice inteligencia artificial para revisar las ofertas recibidas. Herramientas capaces de comprobar automáticamente el cumplimiento de requisitos, detectar contradicciones internas, identificar posibles plagios entre licitadores o incluso analizar la coherencia entre los compromisos ofertados y la documentación aportada.
Pero aquí aparece otro desafío de enorme relevancia jurídica, además de nuevos riesgos de ilicitud, como pueda ser la adjudicación automática; o el riesgo de prompt injection, esto es, la inserción de instrucciones invisibles a los ojos de la mesa de contratación, pero legibles por la IA a la hora de valorar -de manera más beneficiosa- la oferta en cuestión. Existe, además, un riesgo adicional del que apenas comienza a debatirse.
Si tanto las empresas como las administraciones utilizan modelos de IA entrenados sobre licitaciones anteriores, el sistema puede entrar en un círculo de retroalimentación. Los modelos aprenderán de decisiones pasadas; los nuevos pliegos incorporarán patrones detectados por esos modelos; las ofertas se adaptarán a esos mismos patrones y las futuras decisiones volverán a reforzarlos.
Sin pretenderlo, podríamos estar automatizando no solo la gestión documental de la contratación pública, sino también determinadas inercias interpretativas, dificultando la aparición de soluciones verdaderamente innovadoras para el sector público.
La contratación pública constituye uno de los principales instrumentos de ejecución de las políticas públicas y de gestión de recursos colectivos. Precisamente por ello, la revolución de la inteligencia artificial exige algo más que eficiencia: exige preservar la confianza en que las decisiones siguen adoptándose con arreglo al mérito de las ofertas y no a la potencia de los algoritmos que las redactan.
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).