Aplicaciones y desafíos de la inteligencia artificial en la optimización de procesos de contratación pública: Revisión sistemática

Resumen

La contratación pública representa una parte importante del gasto público y enfrenta problemas recurrentes de ineficiencia, falta de transparencia y corrupción, que son particularmente difíciles de detectar manualmente debido a la naturaleza de estas prácticas. El presente estudio tiene como objetivo analizar sistemáticamente las aplicaciones y los desafíos de la inteligencia artificial en la mejora de los procesos de contratación pública a partir de evidencia publicada entre 2020 y 2026. Para lograrlo, se siguió el protocolo PRISMA en la búsqueda de estudios en bases de datos como Scopus, Google académico, Dialnet, SciELO y Redalyc, permitiendo seleccionar 22 artículos para el análisis cualitativo. Los resultados revelan una amplia gama de aplicaciones de IA, incluida la automatización de tareas repetitivas, soporte para la redacción de pliegos, evaluación automatizada de ofertas, sistemas de alerta temprana para detectar riesgos de corrupción y modelos predictivos de colusión. Sin embargo, la implementación efectiva de estas herramientas enfrenta varios desafíos, en particular la ambigüedad algorítmica, la baja calidad de los datos disponibles en las plataformas de contratación pública, la falta de marcos legales específicos en la mayoría de los países analizados y la falta de personal calificado. Se concluyó que la IA contribuye positivamente a la eficiencia administrativa, incluso si su impacto en la transparencia es más sutil debido a la falta de interpretabilidad del algoritmo. Se debe fortalecer la gobernanza de datos, fomentar reformas regulatorias que requieran transparencia algorítmica y fomentar el establecimiento de agencias independientes de supervisión.