Enrique Castellanos Rodrigo
Autor y divulgador especializado en Contratación Pública, Licitación Electrónica y Transformación Digital en el Sector del Agua en España, desde la perspectiva del Contratista.
✅24 años de experiencia en el Sector del Agua. Especializado desde 2019 en el Sector Público.
✅Responsable de Contratación Pública en una multinacional de soluciones digitales.
✅Compartiendo conocimiento técnico y análisis de la LCSP.
✅Creador de MARCO COMPITE™: Estrategia e Inteligencia del Contratista en el Mercado Público.
Espacio de encuentro técnico, jurídico y sectorial orientado a la creación y difusión de conocimiento especializado. El Contratista como sujeto central del mercado público: hacia una nueva concepción de la contratación pública. Estrategia e Inteligencia para ocupar una posición de centralidad funcional en la dimensión económica, competitiva y ejecutiva de la contratación pública. colaboraciones@enriquecastellanoscontratacionpublica.es
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La transformación algorítmica de la contratación pública: Retos jurídicos, gobernanza e integridad en la era de la IA en el Sector del Agua
Artículo publicado en la Tribuna de Opinión de Aguasresiduales.info
⏱️ Lectura estimada: 5 min
La transformación algorítmica de la contratación pública: Retos jurídicos, gobernanza e integridad en la era de la IA en el Sector del Agua
"El futuro de la administración pública pasa por una tecnología auditable, ética y sometida de manera inequívoca a la IA y a la transformación algorítmica que subyace en un entorno seguro y estable de gobernanza del dato"
La irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) en el sector público ha dejado de ser una especulación teórica para convertirse en un fenómeno transformador. Ya no podemos mirar a un lado pensando que la manera conservadora de hacer las cosas sigue vigente. La aceptación de este hecho es difícil; pero hay que pasar de fase y comenzar la implementación real. Y esta realidad es más severa en el Sector del Agua. Sin IA no hay dato y, sin dato, no hay gobernanza y se acaba la pronosticación.
Lo admitamos o no ya está ocurriendo. De hecho, esta transición presente está acelerada ante la necesidad de adaptar los cimientos del Derecho Administrativo tradicional, cuyas estructuras rígidas y garantistas colisionan a menudo con la opacidad y la velocidad del procesamiento algorítmico. Esta aceleración de la democratización del dato choca frontalmente con las barreras que puede imponer la propia Ley, cuyo objetivo protector y garantista impide precisamente el desarrollo que la digitalización está imponiendo.
A pesar de todo esto, dentro del engranaje estatal e institucional, la contratación pública destaca como el principal laboratorio de esta transformación: un ámbito donde convergen un volumen inmenso de gasto público, exigencias de máxima transparencia y la necesidad de modernizar la gestión administrativa donde, como decimos, la gobernanza del dato ya es una imposición garantista del servicio público a merced del ciudadano.
Uno de estos desarrollos es la integración de sistemas algorítmicos en los procesos de compra y la automatización de la evaluación de licitaciones. Esto se transluce en el hecho de que la Administración deba exigir y garantizar los cuatro pilares que la sustentan y que son irrenunciables y, además, están unidos intrínsicamente entre sí.
El objetivo final que se persigue con este desarrollo es mantener la seguridad jurídica, la transparencia, la eficacia y, por último, la eficiencia.
Repasemos estos cuatro pilares que forman parte de la transformación algorítmica de la contratación pública y que ayudan a superar los retos jurídicos, impulsan la gobernanza e integridad dentro de la llamada era de la IA en el Sector del Agua.
1. El encaje jurídico y el nuevo marco regulatorio europeo.
El Derecho Administrativo se edifica sobre los principios de legalidad, motivación de los actos administrativos y el control judicial. La incorporación de la IA plantea interrogantes sobre cómo asegurar la trazabilidad de una decisión cuando esta proviene, total o parcialmente, de un modelo predictivo o un algoritmo de aprendizaje automático.
En el contexto europeo, este reto se acentúa con la aprobación del Reglamento de Inteligencia Artificial ((conocido popularmente como “EU AI Act”)) y las directivas comunitarias sobre contratación pública y anticorrupción. La compra de sistemas algorítmicos por parte de la Administración exige verificar que dichas herramientas no operen como "cajas negras" inexpugnables. El objetivo es preservar la motivación de los actos públicos dentro de los siguientes contextos operativos:
- Trazabilidad técnica: Debe integrarse dentro de todo sistema empleado para evaluar o adjudicar contratos. Su implementación debe permitir auditorías independientes que expliquen la lógica aplicada.
- Reserva de humanidad: La decisión final debe recaer en un órgano competente, garantizando que el algoritmo actúe como un insumo analítico y no como un ejecutor autónomo desprovisto de supervisión humana. Por tanto, cualquier elemento, dato, métrica, recurso o información primaria que se introduce en un proceso de análisis para generar conocimiento, debe facilitar la toma de decisiones o realizar predicciones (pronósticos).
- Cumplimiento normativo: La adquisición pública de tecnología de IA exige cláusulas contractuales específicas que impongan al proveedor el cumplimiento estricto de estándares de ciberseguridad, protección de datos y derechos fundamentales.
2. Optimización del ciclo contractual: Eficiencia en la gestión.
La aplicación práctica de la IA en la contratación abarca todo el ciclo de vida del contrato público, ofreciendo ventajas sustanciales en tres fases clave:
- Fase del Contrato (2) Aplicación de la Inteligencia Artificial (3) Impacto en la Gestión
Este proceso se resume en estas subfases:
(1) Preparatoria. (2) Análisis predictivo de costes y redacción asistida de pliegos técnicos. (3) Reducción de errores conceptuales y presupuestos fuera de mercado. (4) Adjudicación. (5) Automatización del cribado documental y verificación de solvencia. (6) Agilización de tiempos de tramitación y descongestión administrativa. (7) Ejecución y Control. (8) Monitorización en tiempo real del cumplimiento de hitos contractuales. (9) Detección temprana de desviaciones operativas y de sobrecostes.
Esta optimización que permiten los algoritmos aplicados a la contratación pública no implica sustituir el criterio técnico sino todo lo contrario. Lo que se pretende es liberar al personal administrativo de cargas mecánicas para enfocar la supervisión en el valor estratégico de la licitación.
3. Integridad, transparencia y control de sesgos.
Como todos sabemos y, por ende, debemos lamentar, la contratación pública es históricamente una de las áreas de mayor riesgo para la corrupción. Sin embargo (y aquí está la buena noticia), la IA ofrece una doble faceta para proteger los fondos públicos y eso a pesar de que representa un potente instrumento anticorrupción al introducir nuevos riesgos de opacidad, si no se gestiona con rigor.
Las dos facetas de protección del dinero público son las siguientes:
- Prevención del fraude mediante análisis masivo de datos: Los algoritmos supervisados permiten detectar patrones anómalos en los procedimientos de licitación, tales como el fraccionamiento indebido de contratos, ofertas colusorias entre competidores o vinculaciones no declaradas entre licitadores y evaluadores. La minería de datos masiva convierte los registros históricos en herramientas de alerta temprana.
- Calidad de los datos y mitigación de sesgos: Un modelo algorítmico depende directamente de los datos con los que ha sido entrenado. Si la información de origen contiene sesgos históricos o discriminaciones sistémicas, la IA los multiplicará.
Por tanto, garantizar la integridad requiere las siguientes acciones que deben estar evaluadas dentro de cada proceso:
Se deben realizar auditorías de sesgo previas y posteriores al despliegue del sistema.
El sistema debe garantizar la calidad, interoperabilidad y actualización continua de los “datasets” públicos.
Por último, se deben proporcionar acceso a los pliegos de condiciones técnicas del algoritmo para permitir la contradicción por parte de los licitadores.
4. Gobernanza en la adquisición de IA y distribución de riesgos.
El último pilar que forma parte de la transformación algorítmica de la contratación pública y que nos ayuda a superar los retos jurídicos, impulsar la gobernanza e integridad dentro de la llamada era de la IA dentro el Sector del Agua tiene como objetivo ayudarnos a adquirir tecnología. Bajo esta premisa, hay que afirmar que la meta no es la misma que cuando, de manera tradicional, se adquirían suministros tradicionales en el mercado del agua.
Ahora, el escenario actual nos recuerda que cuando el sector público compra sistemas de IA, también adquiere modelos probabilísticos que evolucionan con el tiempo. Esto exige rediseñar los modelos de gobernanza y la distribución de riesgos entre la Administración y el sector privado.
Algunos hitos que definen esta gobernanza del dato son los siguientes:
- Definición de gobernanza: La gobernanza algorítmica exige establecer comités éticos y técnicos multidisciplinares, así como protocolos claros de rendición de cuentas (accountability). Es indispensable delimitar la responsabilidad en caso de fallos del sistema o de interpretaciones erróneas de las especificaciones.
- Distribución equitativa de riesgos: Los contratos de suministro tecnológico deben incluir cláusulas de responsabilidad que protejan a la Administración frente a axiomas como son la Dependencia tecnológica (vendor lock-in) (que exigen código abierto o estándares abiertos para evitar el secuestro de los sistemas públicos por parte de proveedores privados), la Propiedad intelectual de los algoritmos (que asegura el acceso público a la lógica subyacente de la herramienta para garantizar la transparencia legal) y la Garantía de actualización (que obliga a la empresa adjudicataria a corregir desviaciones o sesgos sobrevenidos durante el periodo de vigencia del contrato).
Por último, hablemos de un último pilar que, aunque no tiene una relación directa con la transformación algorítmica desde el punto de vista de desarrollo digital, también impacta directamente en este desarrollo actual.
5. Transformación organizativa: El factor humano.
El éxito de la implantación de la IA no depende exclusivamente del software, sino de la capacidad adaptativa de las personas que componen el sistema nacional público. La automatización sin capacitación previa genera rechazo organizativo y riesgos operativos.
Esta transformación exige romper los silos departamentales mediante la creación de equipos multidisciplinares donde colaboren roles como juristas, informáticos, analistas de datos y gestores públicos. Del mismo modo, la capacitación continua en competencias digitales, ética de datos y derecho regulatorio se convierte en una prioridad estructural para evitar la brecha técnica en la función pública.
Toda esta interconexión humana debe conducir a la contratación pública hacia un modelo transparente, eficiente y responsable.
De hecho, la integración de la inteligencia artificial en la compra pública redefine las relaciones entre el Estado, el mercado y la ciudadanía. Debemos de alejarnos de lecturas utópicas o catastrofistas; la IA en la contratación pública debe entenderse como un medio estratégico al servicio del interés general.
Por todo ello, garantizar la transparencia algorítmica, mitigar los sesgos informáticos y fortalecer la formación de los profesionales son, entre otros, los requisitos indispensables para asegurar que la eficiencia operativa no consolide una pérdida de garantías jurídicas.
Enrique Castellanos Rodrigo
Especialista en Contratación Pública y Sector del Agua. Conexión técnica-legal desde la experiencia del contratista. colaboraciones@enriquecastellanoscontratacionpublica.es
