La inteligencia artificial 'made in Spain' que busca posibles casos de corrupción en contratos públicos

Clara Rodríguez Miguélez

VALLADOLID

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30/09/2024
Actualizado a las 20:53h.

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¿Qué es lo que hace que una oferta de contratación pública sea potencial sospechosa de tapar un proceso corrupto? Esa es la pregunta a la que intentan responder tres investigadores españoles con la creación de una herramienta de inteligencia artificial que es capaz de identificar las señales que pueden hacer saltar las alarmas. Tras el análisis de más de 70.000 contratos, el estudio que firman Félix López Iturriaga (Universidad de Valladolid), David Blanco Alcántara (Universidad de Burgos) e Iván Pastor Sanz (Universidad Internacional de La Rioja) acaba de publicarse en la revista científica European Journal of International Management.

«No podemos detectar la corrupción en sí misma, pero sí una serie de criterios o 'red flags' (banderas rojas) que indican una menor competitividad», explica Iván Pastor. El factor determinante, según refiere el investigador, lo marca a menudo el número de candidaturas recibidas, pues puede indicar que «no hay competición» porque los criterios son «muy subjetivos o ambiguos» o bien «tan específicos» que la impidan de facto, al hacer dudar a los posibles interesados sobre poder cumplirlas o desanimarles con la idea de un 'puesto a medida'.

No obstante, los sinónimos y las muchas maneras diferentes de expresar lo mismo han dificultado estudiar esos criterios e identificar las señales. Al fin y al cabo, la corrupción puede ser muy etérea para el análisis de datos. El desafío en esta materia está así principalmente en la dificultad de repasar un gran volumen, por lo que Pastor, López y Blanco Alcántara han desarrollado una metodología particular para su herramienta de alerta. Consiste en formar cuatro grandes grupos conceptuales, «uno en el que el precio es el criterio casi único» y otros tres definidos por una mezcla de condiciones «como la actividad profesional, las experiencias anteriores o el perfil técnico de los empleados», han añadido los investigadores en un comunicado.

Una vez definidos, han conseguido que la IA revise los requisitos de adjudicación (los requisitos de contratación en la fase previa a la licitación) y la han 'entrenado' con una muestra de más de 70.000 contratos de 33 países diferentes publicados en Europa entre 2016 y 2018.

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Entre las principales conclusiones a las que han llegado los investigadores está que los contratos que se adjudican basándose únicamente en el criterio del precio presentan un mayor riesgo de restricción de la competencia (la mayoría de estos reciben menos de 3 ofertas), lo que aumenta las probabilidades de corrupción. En cambio, los contratos que valoran aspectos como la calidad técnica o criterios ambientales suelen ser más transparentes y reciben un mayor número de candidaturas.

«En torno a un 25 por ciento de los contratos analizados recibían menos de tres solicitantes», reseña Pastor, que añade que si bien eso no es indicativo necesariamente de corrupción, sí podría serlo. Y si no es malintencionado, suele mostrar, al menos, que la oferta no está bien formulada. «Ahora mismo, si introduces las características de un contrato en el programa, este sería capaz de decir si tendría o no muchas candidaturas, basándose en datos históricos», simplifica el investigador, que considera que esta herramienta podría ser interesante para las administraciones públicas no sólo para velar por su transparencia, sino también para asegurarse de la eficiencia de sus concursos.

No obstante, por ahora el programa no estará disponible para su uso por parte de instituciones o empresas, refiere Pastor. «Queremos seguir investigando, de momento nos ceñimos al ámbito académico y sin ánimo de lucro», afirma, al teléfono. No obstante, sí que celebra que haya avances desde el 'paper' publicado en enero y que este nuevo paso haya servido para «aunar esfuerzos europeos» y para despertar el interés de Transparencia Internacional, de la Agencia Anticorrupción o de otros investigadores del continente.