Traer al presente, el futuro de la contratación pública.

Ya ha entrado en vigor la ley de contratos del sector público (ley 9/2017) y la ley de procedimiento administrativo común (ley 39/2015) estará plenamente vigente el próximo día 2 de octubre del presente año 2018 (La disposición final séptima de entrada en vigor establece el plazo de 2 de octubre de 2018 en el que el Registro Electrónico de Apoderamientos, el Registro Electrónico y el Archivo Único electrónico deben estar plenamente operativos con las funcionalidades que establece la Ley)

La contratación pública, en opinión de muchos, está destinada a ser una palanca de productividad y competitividad en nuestra sociedad. Tiene una posición predominante para convertirse en un verdadero servicio de retorno. Este servicio puede favorecer una redistribución de la riqueza dirigida hacia el bien común, entregando productos y servicios a la sociedad que son producidos en régimen de competencia, trasparencia, e igualdad de trato.

Pero para ello, en mi opinión,  hacía falta que el propio servicio de contratación pública produjera de forma automática lo que The economist ha identificado como el recurso más valioso del mundo (más que el petróleo) en la economía moderna: los datos.

El sector público produce muchos datos, y ahora el servicio de contratación va a producir datos en formato digital, gracias a las leyes que hemos comentado al inicio de la entrada. Si lo hacemos bien, estos datos serán datos de calidad que podrán ser tratados para producir los resultados que las técnicas y los algoritmos de la “inteligencia artificial” (IA).

La inteligencia artificial no es un “invento” de ahora. Lleva mucho tiempo entre nosotros con diversas aproximaciones. Pero ha sido en los últimos tiempos donde la convergencia de nuevos algoritmos, nuevas capacidades tecnológicas y sobre todo una abundancia de datos digitales, han hecho que la inteligencia artificial sea el factor más importante que está revolucionando  la economía y la sociedad.

Este aprovechamiento de la IA tendrá un nivel institucional (Europeo y de Estado) y otro aprovechamiento a nivel de organismo público (territorio local). Europa ya está pidiendo datos de contratación y está “afilando el cuchillo” de la inteligencia artificial con la reciente firma del acuerdo de cooperación sobre este asunto:  Los Estados miembros de la UE cooperarán en la estrategia europea para la inteligencia artificial.

Pero vamos a centrarnos en los datos de los organismos públicos a nivel local. Es cierto, que estos datos (el nuevo petróleo) tienen que ser refinados, y ese es el siguiente paso. No todos los organismos refinarán estos datos de la misma forma y a la misma velocidad. Pero aquellos que lo hagan, introducirán en su política decisiones basadas en datos que ofrecerán al interés general una autentica palanca de productividad. Y les permitirá avanzar en la contratación estratégica que ya hemos comentado en este blog.

Pero a la vez que se refinan y preparan los datos hay que atender a la profesionalización de las personas que conocen la contratación. Para mi esta es la clave del futuro. Esta profesionalización tiene que tener una vertiente importante sobre el aprendizaje de estas nuevas técnicas relacionadas con la inteligencia artificial, y como sacar provecho de ellas en la contratación pública.

Un ejemplo de aplicación: El aprendizaje de refuerzo.

¿Qué es el aprendizaje de refuerzo?

El aprendizaje de refuerzo o RL(Reinforcement Learning) es la ciencia de la toma de decisiones o la forma óptima de tomar decisiones. Cuando un bebé juega, agitando los brazos, no tiene un maestro explícito, pero tiene una conexión sensorial motora directa con su entorno. El ejercicio de esta conexión produce una gran cantidad de información sobre causa y efecto, sobre las consecuencias de las acciones y sobre qué hacer para alcanzar los objetivos.

 

En la imagen se representa la idea clave detrás de RL, tenemos un entorno que representa el mundo exterior para el agente y un agente que toma acciones, recibe observaciones del entorno que consiste en una recompensa por su acción y la información de su nuevo estado. Esa recompensa informa al agente de qué tan buena o mala fue la acción tomada, y la observación le dice cuál es su próximo estado en el entorno.

El agente intenta descubrir las mejores acciones a tomar o la forma óptima de comportarse en el entorno para llevar a cabo su tarea de la mejor manera posible.

En este ejemplo, el agente (el servicio de contratación), tiene un estado inicial (necesidad), y  realiza cada acción (expediente de compra) buscando un resultado determinado. Este resultado provoca un nuevo Estado y una Recompensa (E t+1 y R t+1) que producen datos accionables en el nuevo Entorno para que el agente los tenga en cuenta (en el sentido que considere oportuno) para diseñar la nueva acción.

Un par de documentos que pueden ayudarnos a ver donde estamos

Inteligencia artificial, Automatización y economía 

Este es un trabajo del gobierno de los Estados Unidos y está en el dominio público.

La aceleración de las capacidades de inteligencia artificial (AI) permitirá la automatización de algunas tareas que durante mucho tiempo han requerido trabajo humano. Su principal objetivo es identificar estrategias para que la sociedad en su conjunto sepa como afrontar los cambios que la inteligencia artificial, la automatización van a tener en la economía.

En general el estudio refuerza la idea que hemos comentado anteriormente sobre la re-profesionalización del servicio de contratación pública, y lo dirige hacia los aspectos estratégicos y estadísticos de este servicio.

Identifica las siguientes estrategias:

  • Estrategia 1: Invertir y desarrollar IA por sus muchos beneficios. Esta es una estrategia que ha sido seguida por muchos países, como China y Y como hemos enlazado por más países de la Unión Europea.
  • Estrategia 2: Educar y capacitar a los estadounidenses para trabajos del futuro.
  • Estrategia 3: Ayudar a los trabajadores en la transición y empoderar a los trabajadores para asegurar un crecimiento ampliamente compartido

Y concluye diciendo que la automatización impulsada por la inteligencia artificial será un desafío importante para la próxima administración y sus sucesivos gobiernos. Así lo creo. Pero también y ese es un detalle clave, podrá ser utilizado para que un servicio que mueve el 20 % del PIB se utilice para el bien público. Como un servicio de retorno y redistribución de la riqueza creada y no repartida justamente.

Es un documento que hace hincapié en el acercamiento de la inteligencia artificial como una herramienta nueva del trabajo de las personas, no como su sustitutivo. Incluso Gartner ha cambiado su visión apocalíptica de la pérdida de puestos de trabajos debido a la inteligencia artificial y se ha ido al otro extremo: la inteligencia artificial va a ser un yacimiento de actividad.

Hombre + Máquina: Reimaginando el trabajo en la era de la inteligencia artificial.

El libro Human + Machine : Reimagining Work in the Age of AI , un libro recientemente publicado por los ejecutivos de Accenture Paul Daugherty y Jim Wilsonque nos reseña Irwing Vladawsky, identifica la corriente de que los humanos junto con las máquinas generarán un futuro mucho más brillante.

Los autores del libro han identificado cinco principios clave en las organizaciones que han tenido éxito aprovechando esta simbiosis hombre máquina, y son estos:

  1. Mentalidad: el trabajo debe ser reinventado, con personas que ayudan a mejorar las aplicaciones y herramientas basadas en inteligencia artificial mientras que las máquinas inteligentes ayudan a aumentar las capacidades humanas.
  2. Experimentación:buscar formas en que IA pueda mejorar un proceso existente y la colaboración humano-máquina en general.
  3. El liderazgo. IA implica un conjunto complejo de nuevas y poderosas tecnologías que deben aplicarse con cuidado.   Es importante tener siempre en cuenta que, en última instancia, son los humanos que trabajan con las tecnologías de IA los que están a cargo y son responsables de las decisiones y acciones generales.
  4. Datos.   IA requiere grandes volúmenes y variedad de datos.   La acumulación y preparación de la información necesaria es uno de los mayores desafíos que enfrentan las empresas que usan IA.
  5. Habilidades.   “El creciente poder de la inteligencia artificial está transformando fundamentalmente la relación hombre-máquina.   En la segunda ola, las máquinas generalmente se usaban para reemplazar a los humanos: piense en cómo la automatización ha diezmado las filas de trabajadores de fábricas, asistentes administrativos, contables, cajeros de bancos, agencias de viajes, etc.   Pero los seres humanos se necesitan ahora más que nunca en la tercera ola.   Los seres humanos están tomando el centro del escenario en esta era actual de mejora de los procesos de negocios.   Específicamente, la era de los procesos adaptativos requiere humanos en el circuito, no solo para diseñar, desarrollar y entrenar sistemas de inteligencia artificial, sino también para colaborar con ellos en el centro perdido y lograr incrementos de nivel en el rendimiento “.

De forma muy específica son los humanos en esta tercera ola los que serán capaces de formular las preguntas adecuadas a la IA. En materia de contratación pública esto será la clave.

Durante años, el sueño de muchos investigadores fue crear una inteligencia artificial que pudiera rivalizar con la de las personas”.  “Sin embargo, estamos viendo que la IA se está convirtiendo en una herramienta para ampliar nuestras propias capacidades humanas. A su vez, estamos guiando a los sistemas de inteligencia artificial para que evolucionen hacia mejores herramientas que amplíen aún más nuestras capacidades …  AI permite a los líderes empresariales comprender mejor que nunca lo que sus clientes y empleados necesitan. A través de AI y procesos basados ​​en capacidades híbridas humano-máquina, las organizaciones pueden tener en cuenta estas necesidades, realizando soluciones que benefician tanto a empresas como a personas … Nunca antes en la historia nuestras herramientas habían sido tan receptivas para nosotros y nuestras herramientas “.

Mi reflexión.

El servicio de contratación tiene el potencial de convertirse en una palanca de productividad, utilizando la automatización y la inteligencia artificial.  Para eso requiere de tres factores:

  1. Visión y Dirección del servicio.

La visión necesita exponerse y comunicarse en una narrativa clara, que de contexto y sentido al camino que se emprenda, siempre con el interés general en el horizonte.

  1. Datos, abundantes y de calidad listos para ser explotados.

Los datos, irán produciéndose, esperemos que en formato reutilizable y estándar.

  1. Capacidades personales para realizar las preguntas adecuadas de la forma adecuada

La profesionalización es, en gran medida, una decisión individual, que solo puede estar basada en las propias convicciones personales. Pero el aprendizaje colectivo será parte del éxito. Hoy no podemos hacer nada solos. Ni siquiera con máquinas. Este es el principio fundamental y el reto más difícil.

  1. Algoritmos, potencia y capacidad de cálculo

Los algoritmos y la capacidad de cálculo son elementos que en gran medida ya están disponibles y son asequibles.

No todos los órganos de contratación están en el mismo punto de partida. Ni mucho menos. Ni todos tienen las mismas opciones. Pero todos pueden tener el mismo horizonte y por tanto, cada uno con sus opciones, puede avanzar hacia la utilización de la inteligencia artificial en sus datos de contratación consiguiendo un mayor beneficio para el interés general.

El cambio es constante y a veces insoportable. Muchos cambios van a producir caos (¿la contratación?). Y todos ellos van a producir dolor. Pero hay dos elementos que debemos tener presentes siempre:

  1. El para qué: Los cambios tienen que basarse en principios de la sostenibilidad y el bien común. Y no hay un camino único para ello, pero el camino que elijamos tiene que tener un propósito y un destino claro.
  2. El cómo: Es el camino que escogemos. Y ese camino siempre pasa por las personas. No tengo dotes adivinatorias, ni las quiero, pero si tengo la capacidad de ver las tendencias que la actividad que se está produciendo en el presente nos van a traer en el futuro. Y esas tendencias nos dicen que las mejores decisiones estarán basadas en datos. (Con cuidado porque los datos también pueden producir distopías, y dictaduras). Y eso no es la panacea, pero en mi opinión,  el conocimiento siempre es mejor que la ignorancia, al menos para el bien común.

Seguimos.

About mcanno

Especialista en Tecnologías de la Información aplicadas a medios de pago, comercio electrónico y contratación pública
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