UNA VISIÓN PARA GESTIONAR EL PROPÓSITO DE LAS COMPETENCIAS EN LA CONTRATACIÓN PÚBLICA.

Nos ha pedido Guillermo Yáñez que hagamos una aproximación sobre cuál es nuestra visión personal alrededor del propósito de esta iniciativa (maexcco.com) sobre las competencias en contratación pública y como creemos que se pueden impulsar para mejorar la contratación pública.

En los párrafos siguientes trato de ofrecer esta visión personal sobre como impulsar y generalizar las competencias en los agentes que gestionan la contratación pública.

Divido esta visión en tres partes siguiendo una manera muy utilizada para definir una estrategia:

  1. Situación Actual : Dónde creo yo que estamos. Copio de otros expertos los problemas de la contratación, que se basan en los hechos contrastados y los  puntos de vista que exponen los distintos grupos que intervienen: agentes, organismos públicos, instituciones, ciudadanía, proveedores…
  2. La Transición : que acciones y palancas podemos activar para iniciar una transición en el punto en el que estamos, teniendo en cuenta el contexto actual, y con una prospectiva del futuro más probable que nos espera y al que podemos o debemos aspirar: un ciclo continuo de retroalimentación de datos-conocimiento (competencias)-información- herramientas-tecnología.  (el gráfico que aparece más adelante)
  3. Situación Futura: como pergeñar la visión a la que podríamos aspirar como agentes que podrían utilizar su tiempo para pensar (no lo gastan en buscar papeles ni registrarlos, ni en tramitar procedimientos), sino que lo emplean (el tiempo) en identificar cuáles son las mejores opciones para alcanzar los resultados esperados en el servicio de contratación. No es ni fácil ni sencillo.

En este gráfico expongo los flujos de información que pueden permitir la utilización de la inteligencia artificial generativa para alcanzar la visión que propongo en la situación futura.

Fuente: Elaboración propia

EL FLUJO DE LOS DATOS Y LAS INSTRUCCIONES

La contratación pública, desde un punto de vista de su tramitación,  es una función intensiva en datos (en consulta, generación y registro) cuya finalidad es tomar decisiones colectivas enmarcadas en un procedimiento legal complejo. Todas las actuaciones tienen que quedar registradas digitalmente y ser susceptibles de ser comprobadas y consultadas por órganos externos.

 En el gráfico se observa como a partir de observaciones de la vida real se registran datos (estos datos producen documentos que a su vez producen expedientes). Estos datos se acomodan “contra!” con una estructura de datos (gráfico de conocimiento en la que identifican conceptos y sus relaciones) asociada a la contratación pública: contratos, expedientes, facturas, documentos, firmas….(a esto le denominamos ontología).

Estos datos cuando se les aplica conocimiento (de los agentes humanos) se trasforman en información, que identifican y determinan unos resultados ciertos sobre cada expediente de contratación. Según sean estos resultados se identifican los problemas actuales de la contratación a través de las diferencias (si las hay)  de los resultados obtenidos con los resultados esperados: falta de planificación, preparación deficiente, elección de proveedor con fórmulas no ajustadas a los requisitos, falta de control de la ejecución, dificultades para justificar el gasto y el resultado, falta de evaluación final del proceso….

El conocimiento trata de encontrar patrones repetibles que puedan encapsularse en herramientas que permiten hacer más rápido los procesos de contratación. (la racionalización de la contratación). Estas herramientas tienen una capacidad relacionada con el contexto y el estado de la tecnología.

Creo que estas herramientas tienen dos épocas muy marcadas.

  • Desde el año 2.000 hasta ahora: Las herramientas han buscado la digitalización integral del proceso, con sistemas de registro-gestión y con la automatización de procedimientos.  
  • A partir de ahora:  basándose en los datos de calidad recolectados en la primera época entramos en la era de la inteligencia artificial aplicada a la contratación pública.

TRANSICIÓN

En el contexto actual en el que estamos (2024) no podemos obviar las técnicas y herramientas que nos proporciona la digitalización integral y el uso de técnicas de inteligencia artificial para empoderar a los agentes de la contratación pública. 

La primera herramienta es la digitalización integral del servicio de contratación. En mi opinión ya ha quedado demostrada su necesidad. Pero también ha quedado demostrado que la adopción de tecnología de la información que implica esta digitalización requiere un esfuerzo individual y de inversión que es complicado llevarla a cabo de forma generalizada y uniforme.

La segunda herramienta es la que proporciona el uso de los chatbots de la inteligencia artificialgenerativa y el uso de agentes de inteligencia artificial en la gestión de la contratación pública, para empoderar a los agentes (competencias) y para aumentar su productividad marginal (agentes de inteligencia artificial).

Los chatbots se emplearían en una primera fase para empoderar de forma directa y con “poco” esfuerzo a los agentes de la contratación. Los agentes de inteligencia artificial se utilizarían para realizar las tareas del procedimiento de contratación que incorporan las competencias de forma automática. Los resultados deberían ser siempre revisados por los agentes humanos.

La “bondad” de esta visión es que no requiere un esfuerzo “insalvable” en el uso de estas tecnologías por parte de los agentes que gestionan la contratación. Sin embargo,  existe una inversión previa y considerable en la puesta a punto de dichos chatbots y agentes de inteligencia artificial.  Es decir, creo que apenas exige esfuerzos a los agentes para utilizar estas herramientas y los beneficios sobre la productividad, la trasparencia y los resultados, son o pueden ser inmediatos.

Estos agentes en inteligencia artificial deben permitir recibir indicaciones en lenguaje natural y alimentarse de documentos y textos existentes(buscarlos y usarlos)  para entender qué acción debe realizarse. y cuál es su resultado esperado, como se registra y en qué formato.

SITUACIÓN FINAL

En la situación final, existirían una serie de agentes de inteligencia artificial especializados (reutilizables y adaptables para cualquier organismo público utilizando sus datos), en todas las competencias identificadas como adecuadas. Estos agentes de inteligencia artificial deben ser capaces de entender la intención del agente humano y mediante un razonamiento lógico llevar a cabo las tareas encomendadas para obtener el resultado demandado. Este resultado una vez supervisado y controlado por un agente humano se pasaría a otro agente de inteligencia artificial para que realizará las tareas de registro y gestión que correspondan en el sistema de información que el organismo público utilice para digitalizar de forma integral la contratación pública. También se deberá garantizar La retroalimentación de los agentes de inteligencia artificial con los resultados que se vayan produciendo de forma que el sistema completo mejore sus competencias aplicadas a la gestión de la contratación con más datos de calidad y documentos de calidad.

LA VISIÓN DEL PRÓPOSITO QUE ME GUSTARIA MATERIALIZAR.

En primer lugar utilizar chatbots de inteligenica artificial que permitan adquirir las técnicas y los conceptos asociadas a cada una de las competencias expuestas en el marco de competencias nacional (tutores virtuales).

Después, un conjunto de agentes de inteligencia artificial asociados a las competencias identificadas (y alguna otra que aparecerá). Estos agentes entienden el lenguaje natural y están ajustadas para conseguir los resultados que se les piden en función de la competencia a la que dan soporte. Pueden utilizar los datos locales del organismo y sus resultados siempre son supervisados por los agentes humanos responsables.  

Los agentes tienen las opciones de preguntar, entender, explorar las competencias a través de interacciones con el agente y además pueden pedirle a partir de información previa que ya se almacena en el organismo en cuestión o es facilitada por las instituciones que genere el producto correspondiente a dicha competencia:

Por ejemplo esta podría ser una indicación a un agente de inteligencia artificial para que se generen pliegos de prescripciones técnicas: a partir de los 5 últimos contratos (pliegos y contratos) de limpieza de este ayuntamiento, genérame los pliegos de prescripciones técnicas para que se superen los problemas que se han registrado en la ejecución de cada uno de estos contratos previos, que están registradas en los correspondientes expedientes electrónicos (accede al sistema de registro de contratos y lee la información que precises). Hazlo paso a paso e indícame el razonamiento que has seguido para preparar los pliegos de prescripciones técnicas  y los documentos en los que te has basado para realizar la tarea.

Si se consiguen estos agentes de inteligencia artificial, la clave principal para su replicación en cualquier organismo estará en conseguir los datos de calidad en ese organismo sobre los que estos agentes de inteligencia artificial pueden operar con sus técnicas y herramientas.

MI REFLEXIÓN

Es posible que muchos lectores vean grandes problemas y situaciones conflictivas en esta aproximación.

Mi reflexión personal es que la tecnología de inteligencia artificial aplicada en esta visión ya existe, y está evolucionando a una velocidad impresionante. No hay que luchar contra ella, hay tratar de entenderla y explicarla, dando participación a los agentes que gestionan la contratación para que nos digan cómo pueden utilizarla de forma que se ponga a su servicio para mejorar la contratación. Si es que lo ven posible y deseable.

DIFERENCIAS ENTRE CHATBOTS Y AGENTES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Para entender las fases propuestas

  • Un tutor virtual de inteligencia artificial se genera como un bot (chatbot).
  • Un agente de inteligencia artificial se desarrolla de una forma más compleja pero ya están siendo utilizados.

¿Cuáles son las diferencias entre un bot y un agente de inteligencia artificial? (Proporcionado por GEMINI)

A continuación se presenta un desglose de las diferencias clave entre un bot y un agente de inteligencia artificial (IA):

Bots

  • Definición: Programas informáticos que automatizan tareas específicas y repetitivas.
  • Tipos:
    • Chatbots basados en reglas: siguen guiones y árboles de decisión predefinidos.
    • Bots de tareas simples: realizan funciones como configurar recordatorios o realizar cálculos.
  • Capacidades:
    • Seguir las instrucciones programadas.
    • Capacidad limitada o nula para aprender y adaptarse.
    • Trabajar bien dentro de los parámetros definidos.

Agentes de inteligencia artificial

  • Definición: Sistemas de IA que pueden imitar aspectos de la función cognitiva humana, demostrando cierto grado de comprensión y capacidad de toma de decisiones.
  • Tipos:
    • Agentes de IA conversacional (chatbots avanzados): utilizan el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático para participar en conversaciones más complejas.
    • Asistentes virtuales: asistentes impulsados por IA como Siri o Alexa.
    • Agentes de IA especializados: diseñados para dominios específicos como servicio al cliente, análisis de datos, codificación o asistente de tareas complejas.
  • Capacidades:
    • Comprender el contexto y la intención en las interacciones de los usuarios.
    • Aprender de los datos y de las interacciones previas para mejorar las respuestas con el tiempo.
    • Genera resultados más creativos y flexibles en lugar de simplemente seguir instrucciones.
    • Puede resolver problemas hasta cierto punto dentro de su dominio.

Diferencias clave en una tabla

FuncionalidadBotAgente de IA
núcleoPrograma basado en reglasSistema con cierta capacidad cognitiva
ComprensiónLimitado/guionesPuede interpretar el lenguaje, el contexto y la intención
AprendizajeMínimo o nuloSe adapta y mejora con el tiempo
InteracciónRígida y estructuradaMás flexible y conversacional
ComplejidadMás simpleSignificativamente más complejo

En resumen

  • Los bots son buenos para tareas bien definidas (tutor virtual). Si necesita algo que proporcione información básica o complete acciones sencillas, un bot suele ser suficiente.
  • Los agentes de IA ofrecen interacciones más matizadas. Cuando la tarea requiere comprender los objetivos del usuario, manejar solicitudes abiertas o mejorar con el tiempo o con la experiencia, un agente de IA es la mejor opción.

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