Applications and challenges of artificial intelligence in the optimization of public procurement processes: Systematic review
DOI:
https://doi.org/10.70577/asce.v5i2.929Keywords:
artificial intelligence, public procurement, transparency, administrative corruption, government efficiency, algorithmic governance, public management.Abstract
Public procurement represents a significant portion of public expenditure and faces recurrent problems of inefficiency, lack of transparency and corruption, which are particularly difficult to detect manually due to the hidden nature of these practices. This study aimed to systematically analyze the applications and challenges of artificial intelligence in improving public procurement processes based on evidence published between 2020 and 2026. To achieve this, the PRISMA protocol was followed in the search for studies in databases such as Scopus, Google Scholar, Dialnet, SciELO and Redalyc, allowing the selection of 22 articles for qualitative analysis. The results revealed a wide range of AI applications, including automation of repetitive tasks, support for drafting bidding documents, automated bid evaluation, early warning systems for detecting corruption risks, and predictive models of collusion. However, the effective implementation of these tools faced several challenges, particularly algorithmic opacity, low quality of data available on public procurement platforms, lack of specific legal frameworks in most of the countries analyzed, and shortage of qualified personnel. It was concluded that AI contributes positively to administrative efficiency, although its impact on transparency is more nuanced due to the lack of interpretability of algorithms. Data governance should be strengthened, regulatory reforms requiring algorithmic transparency should be promoted, and the establishment of independent oversight agencies should be encouraged.
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