Adimen artifiziala iritsi da baita kontratazio publikoetara ere. Administrazio gehiago algoritmoak erabiltzen hasi ahala espedienteak kudeatzeko eta prozedurak automatizatzeko, enpresa lizitatzailerek ere IA sistemak erabiltzen dituzte eskaintza teknikoak idazteko, agiriak interpretatzeko, adjudikazio irizpideak identifikatzeko edo baita proposamen baten arrakasta probabilitateak estimatzeko.
Prozesu garestia da, non aholkulari onak izatea lizitatzaileen arteko lehiaren parte den. Gaur, lan horietako asko minutu gutxitan egin daitezke. IA modelo batek ehunka orrialdeko agiri bat laburbildu dezake, balorazio irizpideak automatikoki ateratzeko, baztertzeko baldintzak identifikatzeko, memoria teknikoen borradore osoak prestatzeko, adjudikazio irizpide subjektiboekin bat datozen hobekuntzak proposatzeko eta baita eskaintzaren hizkuntza kontratatzaile bakoitzaren ohiko estiloari egokitzeko gai da.
Eskaintzen optimizazioa IA produktibitate salto extraordinario bat suposatzen du. Baina baita kontratazio publikoaren araudien egokitasunari buruzko galderak planteatzen ditu teknologia errealitate berri honi. Adibidez, lehenengo aspektua ekonomia operadoreen arteko aukera berdintasunari eragiten diona da.
Horren harira, kontratazio publikoak berdintasun, lehiaketa libre eta diskriminaziorik ez izateko printzipioen gainean oinarritzen dela gogoratzea komeni da. Hala ere, IA tresna aurreratuen eskuragarritasuna desberdintasun lehiakor berri bat bihurtu daiteke. Beste hitz batzuekin esanda, baliabideak dituzten enpresek, aurreko milaka lizitazioetan modeloak entrenatzeko, dokumentu base propioak integratzeko edo kontratazio publikoan espezializatutako laguntzaileak garatzeko, adjudikatzaile izateko aukera gehiago izango dituzte.
Paradoxa gisa, ezagutza eskuratzeko aukera demokratizatzeko promesa zuen teknologia honek, teknologia baliabide handiagoak dituztenen lehiakortasun gaitasuna are gehiago kontzentratzea ekar dezake. Gainera, bigarren arrisku bat ere badago, gutxiago ikusten dena, eskaintzen homogeneizazioa dena.
Gai gara hainbat enpresa antzeko modeloak erabiltzen ari diren eszenatoki bati buruz, datu berberetan entrenatuak eta puntuazioa maximizatzeko irizpide jakin batzuei jarraiki optimizatuta, proposamenek ezinbestean antzekoak izatera jotzen dutela. Estilo desberdintasunak desagertzen dira, egiturak batzen dira eta proposatutako hobekuntzak errepikatzen hasten dira.
Ondorioa benetako berrikuntzaren galera progresiboa izan daiteke. Inteligentzia artifizial guztiek pliego baten puntuazioa maximizatzeko nola iritsi antzeko ondorioetara iristen badira, eskaintzak dokumentu beraren bertsio arin desberdinak dirudite. Eta erantzun guztiak berdinak badira, kontratazio organoen gaitasuna zein den benetan proposamen onena bereizteko nabarmen murrizten da.
Gainera, IAren eragina pliegoen idazketan bereziki gogoetarako merezi du. IA modeloek hobeto funtzionatzen dute jasotzen dituzten argibideak zehatzagoak direnean. Bitxia da, logika hori administrazio pliegoen diseinura ere aplika daitekeela. Ambiguitateak, kontradikzioak edo irizpide gehiegi irekiak IA laguntzaileek aprobetxatu ditzakete, irakurle humano baten begietarako ikusezinak diren inkonsistentziak detektatzeko gai direnak.
Honek administrazioak pliego askoz argiago, egituratuago eta teknikari dagokionez koherenteagoak idaztera behartuko ditu, ez bakarrik lehiaketa errazteko, baizik eta interpretazio estrategikoak IA sistemek automatikoki sortutakoak saihesteko.
Aldi berean, etorkizun hurbil bat irudikatu daiteke non Administrazioak inteligentzia artifiziala erabiliko duen jasotako eskaintzak berrikusteko. Baldintzak automatikoki betetzen direla egiaztatzeko, kontradikzio barneak detektatzeko, lizitatzaileen artean plagio posibleak identifikatzeko edo eskaintzen konpromisoen eta aurkeztutako dokumentazioaren arteko koherentzia aztertzeko gai diren tresnak.
Baina hemen erronka juridiko garrantzitsu bat agertzen da, ilikotasun arrisku berriekin batera, hala nola adjudikazio automatikoa; edo prompt injection arriskua, hau da, kontratazio mahaiaren begietarako ikusezinak diren argibideak, baina IAk baloratzeko orduan -onuragarriago- eskaintza aztertzeko irakurgarriak. Gainera, eztabaidatzen hasi den arrisku gehigarri bat dago.
Enpresak eta administrazioak aurreko lizitazioetan oinarritutako IA modeloak erabiltzen badituzte, sistema feedback zirkulu batean sartu daiteke. Modeloek iraganeko erabakietatik ikasiko dute; pliego berriek modelo horiek detektatutako patroiak barne hartuko dituzte; eskaintzak patroi horietara egokituko dira eta etorkizuneko erabakiak berriro indartuko dituzte.
Ezinezkoa den arren, ez dugu dokumentu kudeaketa automatizatzen ari, baizik eta interpretazio inertzia jakin batzuk, irtenbide benetan berritzaileak sektore publikoan agertzea zailtzen duena.
Kontratazio publikoak politika publikoen exekuzioaren eta baliabide kolektiboen kudeaketaren tresna nagusietako bat osatzen du. Hori dela eta, adimen artifizialaren iraultzak efizientzia baino gehiago eskatzen du: eskaintzen meritora egokitzen diren erabakiak hartzen jarraitzeko konfiantza mantentzea eskatzen du, eta ez algoritmoen indarrari, horiek idazten dituztenak.
sinadurari buruz:
Francisco Pérez Bes Espainiako Datuen Babeserako Agentziako laguntzailea da. Horrez gain, Ecix Group-en Digital Derecho arloan bazkide izan zen eta Cibersegurtasuneko Institutu Nazionaleko (INCIBE) idazkari nagusi ohia da.