Podríamos evitar la corrupción en los contratos públicos con inteligencia artificial

Parte de los daños en las edificaciones, durante el terremoto del pasado febrero en Turquía, se debieron a las irregulares licitaciones que se habían realizado. Shutterstock

El aumento de los niveles de corrupción es una preocupación creciente en muchos países, lo que ha llevado a investigadores de diversas disciplinas a buscar nuevas formas de detectarla y combatirla.

Por nuestra parte, hemos querido identificar los factores que aumentan el riesgo de corrupción en los procesos de contratación pública.

Corrupción no casa con crecimiento

La corrupción, especialmente en el sector público, afecta a países de todo el mundo y puede tener graves consecuencias económicas, políticas y sociales de las que tenemos ejemplos muy recientes.

Tras el terremoto que en febrero de 2023 asoló zonas de Turquía y de Siria se ha visto que parte de los daños en las edificaciones se debieron a las irregulares licitaciones que se habían realizado, y a que algunos edificios que no cumplían con las normas mínimas de seguridad habían superado correctamente los controles de las autoridades.

En el ámbito económico, las prácticas corruptas pueden disuadir a los agentes extranjeros y nacionales de invertir en un país, ralentizando su crecimiento.

Además, pueden limitar la competencia en los mercados, erosionar la confianza en las instituciones –y en los políticos–, exacerbar la desigualdad y limitar el acceso a servicios públicos básicos como la educación y la salud.

Favoritismo inconsciente

Basándonos en los criterios de selección incluidos en los anuncios de contratación pública, hemos buscado cuantificar el riesgo de corrupción en dichos procesos de licitación.

La idea subyacente es que algunos de los criterios exigidos a los participantes en los concursos públicos pueden ser subjetivos o estar elaborados de tal forma que, inadvertidamente, pueden inducir al favoritismo en la concesión de los contratos, limitando la competencia y, en esencia, causando un perjuicio al conjunto de la sociedad.

En nuestro trabajo hemos analizado una muestra de más de 70 000 licitaciones públicas de 33 países europeos en los años 2016, 2017 y 2018. Para ello, utilizamos algoritmos de modelado del lenguaje y redes neuronales, concretamente las técnicas LDA (asignación latente de Dirichlet) y SOM (mapas autoorganizados).

El modelo analiza los anuncios de contratación pública e identifica grupos de riesgo en función de la posibilidad de que un contrato presente irregularidades susceptibles de limitar la libre competencia.

Criterios fallidos

En esencia, el riesgo de corrupción se cuantifica a través del número de ofertas recibidas en cada subasta: un número bajo de ofertas es señal de una potencial falta de competencia.

Entre los elementos que pueden facilitar la corrupción en la asignación de contratos están:

La duración (a partir del cuarto año se incrementa el riesgo de corrupción).

El importe total del contrato.

Nuestros resultados sugieren que los contratos públicos basados principalmente en criterios de precio son los que más riesgo de corrupción presentan.

Aunque pueda parecer que asignar contratos de acuerdo con el precio más bajo es un criterio transparente y objetivo, está muy ligado a algunas prácticas corruptas: un suministrador podría ofrecer un precio bajo en la licitación y renegociarlo una vez celebrado el contrato o, tras haber eliminado a sus competidores, incurrir en sobrecostes.

De hecho, la normativa europea sobre contratos públicos desaconseja el uso exclusivo de este criterio en las licitaciones públicas.

La mejor relación calidad-precio

También parece que haya diferencias entre otros criterios de evaluación empleados en los contratos públicos analizados.

Nuestros resultados muestran que los concursos que evalúan la calidad técnica y la oferta económica de las propuestas fomentan la participación y favorecen la competencia entre empresas. Además, son menos propensos a recibir un bajo número de ofertas.

En ese sentido, nuestra investigación confirma la conveniencia de utilizar el criterio MEAT, que busca la mejor relación calidad-precio y no únicamente el precio de salida más bajo. Además, considera cuestiones como innovación, garantías, fechas de entrega o impacto medioambiental y social.

Supervisión y eficacia

Poder identificar los contratos públicos que requieren una especial atención y vigilancia orienta a las autoridades públicas y a los organismos anticorrupción a la hora de fijar prioridades y asignar recursos, que siempre son escasos pues no se pueden analizar con detalle todos los contratos.

Nuestro trabajo apunta a una serie de nuevas líneas de investigación, pues las formas de fraude evolucionan rápidamente. Por ejemplo, tras la pandemia de covid-19, los países han incrementado el volumen de fondos públicos para incentivar la recuperación económica, como los fondos Next Generation de la UE. Su correcta asignación y empleo son clave para garantizar su eficacia, lo que hace necesarios mecanismos de supervisión semejantes al propuesto en nuestro trabajo.

Iván Pastor Sanz, experto en revisión y control de riesgos crediticios en BNP Paribas, es coautor de este artículo.

Félix J. López Iturriaga recibe fondos del Ministerio de Ciencia e Innovación (España).

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