Inteligencia Artificial y contratación pública

EL IMPACTO DE LA IA EN LA CONTRATACIÓN PÚBLICA
JUAN CARLOS GARCÍA MELIÁN. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
FUNDAMENTOS DE LA IA EN LA CONTRATACIÓN
PÚBLICA
MARCO CONCEPTUAL: IA Y SU RELEVANCIA EN LA
CONTRATACIÓN PÚBLICA
CONCEPCIÓN CAMPOS ACUÑA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
Y en el principio era el dato . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
Aproximación conceptual: una visión general de los términos y conceptos de mayor uso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
El planteamiento y alcance del concepto de Inteligencia Artificial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
Algunas definiciones de utilidad para el manejo de la conversación. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
Un enfoque basado en la gestión de riesgos: el compliance en
el uso de la IA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
Inteligencia artificial y contratación pública: una combinación de alto impacto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
Conclusiones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
Bibliografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
EVOLUCIÓN TECNOLÓGICA EN LA CONTRATACIÓN
PÚBLICA: DEL PAPEL A LA IA
HERMELINDA LÓPEZ BONILLA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
Introducción: la Transformación de la Contratación Pública. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
Era del papel: contratación pública tradicional . . . . . . . . . . 47
Primera digitalización: el inicio de un cambio estructural 48
Digitalización avanzada: automatización y datos en la
contratación pública . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
La inteligencia artificial: una nueva era en la contratación pública. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
La IA en la contratación pública: ¿Qué significa y qué aporta? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
Retos éticos y de gobernanza . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
Mirando hacia el futuro: IA y contratación pública adaptativa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
Conclusiones: hacia una contratación pública generativa . 55
Referencias bibliográficas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
PANORAMA ACTUAL DE TECNOLOGÍAS APLICABLES
FERNANDO GALLEGO GARCÍA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
Transparencia: hacia una contratación pública abierta y rigurosa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
Eficiencia: automatización y optimización de recursos. . . . . . 60
Sostenibilidad: innovación al servicio de los objetivos sociales
y medioambientales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
Herramientas de procesamiento y análisis de datos. . . . . . 61
Big data analytics y machine learning (ML). . . . . . . . . . . . . . 61
Procesamiento de lenguaje natural (PLN) . . . . . . . . . . . . . . . 61
Análisis de documentos legales, pliegos y normativas. . . . . . . 62
Reducción de tiempos en la interpretación de texto normativo 63
Automatización inteligente de procesos . . . . . . . . . . . . . . . . 63
Robotic process automation (RPA) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
Plataformas inteligentes de licitación electrónica. . . . . . . . 65
Sistemas de e-procurement asistidos por IA . . . . . . . . . . . . . . 65
Tecnologías de evaluación y control basadas en IA. . . . . . . 65
Sistemas de apoyo en la evaluación de ofertas. . . . . . . . . . . . . 65
Tecnologías de detección de irregularidades y fraude . . . . . . . 66
Tecnologías emergentes en contratación pública . . . . . . . . 67
Blockchain. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
Inteligencia artificial generativa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
Impacto práctico de estas tecnologías . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
Principales desafíos tecnológicos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
Consideraciones éticas y sociales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
LA IA EN LAS FASES DE LA CONTRATACIÓN
PÚBLICA
PLANIFICACIÓN INTELIGENTE Y ANÁLISIS PREDICTIVO
DE NECESIDADES
CONSUELO DONCEL RODRÍGUEZ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
De la planificación clásica a la planificación inteligente en
contratación pública . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
El análisis predictivo de las necesidades en la compra pública . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
Análisis predictivo de necesidades basado en comportamientos de compra pública nacionales y extranjeras. . . . . . . . . . . . 79
Análisis predictivo de necesidades basado en el comportamiento de la propia Administración. Sin datos no hay planificación de la compra pública . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
Conclusiones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
Bibliografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
AUTOMATIZACIÓN EN LA ELABORACIÓN DE PLIEGOS Y
DOCUMENTACIÓN
M.ª. PILAR BATET JIMÉNEZ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
Introducción: la transformación digital de la contratación
pública . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
La transformación del proceso de redacción documental . 90
Elaboración de especificaciones técnicas. . . . . . . . . . . . . . . . . 90
Elaboración de pliegos de cláusulas administrativas particulares. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
Integración y gestión de sistemas de IA en el marco de la contratación pública . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
Perspectivas futuras: desafíos y oportunidades . . . . . . . . . . 95
SISTEMAS INTELIGENTES PARA PUBLICACIÓN Y
DIFUSIÓN
ESTEBAN UMEREZ ARGAIA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
Sistemas inteligentes para publicación y difusión . . . . . . . . 99
Automatización de procesos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
Análisis de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
Traducción automática. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
Interacción conversacional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
Seguridad y confidencialidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO IMPULSOR DEL
CAMBIO Y GARANTE DE LOS PRINCIPIOS RECTORES DE
LA CONTRATACIÓN PÚBLICA EN LA FASE DE
SELECCIÓN DE PROVEEDORES Y EVALUACIÓN DE
OFERTAS
MELANY SOSA DELGADO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
La IA como facilitador para la gestión del cambio. . . . . . . . 108
Una IA integrada de forma paulatina e imparable en los
procedimientos de contratación pública. . . . . . . . . . . . . . . . . 110
El uso de la IA en la fase de selección de proveedores y
evaluación de la oferta y su contribución al buen funcionamiento y gestión pública . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
Principio de libertad de acceso a las licitaciones, publicidad y
transparencia de los procedimientos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
Principio de no discriminación e igualdad de trato entre los
licitadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
Principios de control de gasto y eficiencia en la utilización de
los fondos públicos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
Principio de integridad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
Desafíos y oportunidades en la adopción de la IA en la
contratación pública . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
Conclusiones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
GESTIÓN AUTOMATIZADA DE CONTRATOS
ISRAEL RODRÍGUEZ GRACIA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
La importancia crítica de la fase de ejecución de los contratos públicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
Principales aspectos para considerar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
Factores que influyen en la fase de ejecución . . . . . . . . . . . 121
Nuevas tecnologías . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
Técnicas de inteligencia artificial aplicables en la contratación pública . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
Aplicaciones en la fase de ejecución . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
El papel del BIM y otras herramientas en la ejecución de las
obras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
Gestión inteligente de edificios y servicios. . . . . . . . . . . . . . . . 132
Suministros. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
Desafíos normativos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
IA EN LA GESTIÓN PRESUPUESTARIA Y CONTROL
PREVIO DE LOS CONTRATOS
MATILDE CASTELLANOS GARIJO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
Viabilidad jurídica del uso de la inteligencia en el control
previo de la actividad contractual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
Situación de partida: La tramitación tradicional de la gestión presupuestaria en los contratos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
Actuaciones que favorecen el uso de la IA en el control y
gestión presupuestaria contractual. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
Racionalización y transformación del proceso. . . . . . . . . . . . . 141
Dato único y de calidad: integración de sistemas . . . . . . . . . . 142
Orientación a la automatización. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
Casos de uso de la Inteligencia Artificial en el control de
la contratación pública . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146
Conclusiones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
Bibliografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
VALOR AÑADIDO DE LA IA EN LA CONTRATACIÓN
PÚBLICA
MEJORAS EN EFICIENCIA Y REDUCCIÓN DE COSTES
ADMINISTRATIVOS
AMAIA LABELLA CÁMARA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
Eficiencia redefinida: el impacto transformador de la inteligencia artificial en la eficiencia administrativa . . . . . . . 153
Herramientas de la inteligencia artificial para transformar la eficiencia en la gestión pública . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
Anticipar necesidades: IA en la planificación estratégica . . . . 156
Respuestas inmediatas: IA para la gestión en tiempo real y
mejora operativa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
Hacia una administración integrada: interoperabilidad impulsada por inteligencia artificial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160
Reducción de costes administrativos: Un análisis desde la
automatización y la optimización de los recursos públicos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162
Ahorro de tiempo y recursos humanos. Automatización de
procesos repetitivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162
Mejora en la detección y corrección de errores. . . . . . . . . . . . . 164
Optimización en la adjudicación de contratos . . . . . . . . . . . . 164
Supervisión en tiempo real: eficiencia y control en la ejecución de contratos público . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
Transparencia y accesibilidad. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166
Conclusiones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
FORTALECIMIENTO DE LA TRANSPARENCIA Y
PREVENCIÓN DE FRAUDE
FRANCISCO JAVIER GARCÍA PÉREZ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
Inteligencia artificial en la contratación pública: entre el
fomo y el jomo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
El nudo gordiano de la IA en la administración pública . . . . 170
Entre el JOMO y el FOMO como camino a la digitalización
pública . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
Transparencia y fraude en la contratación pública . . . . . . . 172
Transparencia en contratación pública. . . . . . . . . . . . . . . . . . 172
Prevención del fraude en contratación pública . . . . . . . . . . . . 174
Posibilidades de la ia en la mejora de la transparencia . . . 175
Alcance de la IA en la prevención del fraude . . . . . . . . . . . . 177
El enfoque «Human in the loop» en la prevención del fraude . 178
Análisis de riesgos ante actuaciones con IA . . . . . . . . . . . . . . 179
IMPACTO EN LA PARTICIPACIÓN DE PYMES EN LA
CONTRATACIÓN PÚBLICA COMO CONSECUENCIA DE LA
IA
FRANCISCO JAVIER VÁZQUEZ MATILLA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181
Estrategias para Impulsar la Participación de PYMEs en
la Contratación Pública de IA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183
El impacto de las soluciones de contratación pública con
IA en las PYMEs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
Conclusiones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188
MARCO JURÍDICO Y GOBERNANZA
NORMATIVA APLICABLE A LA IA EN CONTRATACIÓN
PÚBLICA
FRANCISCO JOSÉ GARCÍA SALAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193
Una aproximación al concepto de Inteligencia artificial . . . . . 194
Regulación jurídica de la inteligencia artificial . . . . . . . . . . 196
Normativa a nivel internacional y comunitario . . . . . . . . . . . 196
Normativa a nivel nacional. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
Regulación jurídica de la inteligencia artificial en materia
de contratación pública . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
A modo de reflexión final. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198
DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y OTROS FACTORES:
REQUISITOS DE TRANSPARENCIA Y EXPLICABILIDAD
EN LA CONTRATACIÓN PÚBLICA
GABRIELE VESTRI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199
Una introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199
Acceso, transparencia y explicabilidad. . . . . . . . . . . . . . . . . . 201
Cuestiones jurídicas en materia de transparencia y explicabilidad. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204
Una guía (breve) en materia de contratación pública de IA . . 210
Conclusiones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211
Bibliografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212
IA EN LA CONTRATACIÓN PÚBLICA: PROTECCIÓN DE
DATOS Y SEGURIDAD ALMAS GEMELAS QUE PENDEN
UN HILO ROJO INVISIBLE
JUAN ANTONIO PAVÓN PÉREZ, ALONSO RAMÓN DÍAZ. . . . . . . . . . . . . 215
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215
Marco normativo general . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217
La interacción entre la LCSP, el RGPD/LOPDGDD y el Reglamento de Inteligencia Artificial (UE) 2024/1689 . . . . . . . . 217
Principios fundamentales de protección de datos en la contratación pública . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218
Roles y responsabilidades según el RGPD/LOPDGDD y el
Reglamento de IA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219
El delegado de protección de datos (DPD) en los procesos
de contratación pública . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221
Funciones del DPD en procesos con uso de IA . . . . . . . . . . . . 221
Garantías y controles: auditorías, informes y medidas correctoras. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223
Ámbitos críticos de seguridad y protección de datos en la
contratación pública . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224
Breves consideraciones finales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227
Recursos y bibliografía. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228
EXPERIENCIAS Y BUENAS PRÁCTICAS
ESTADO ACTUAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN
LA CONTRATACIÓN PÚBLICA ESPAÑOLA
JOSEFA HERNÁNDEZ MARTÍNEZ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233
¿Qué puede hacer la ia por la contratación pública? ventajas y beneficios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235
Inteligencia artificial y su aplicación a la contratación pública: barreras y desafíos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237
Aplicación de la inteligencia artificial a la contratación
pública en España: proyectos y experiencias prometedoras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240
Conclusiones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242
CASOS DE USO INTERNACIONALES DE LA IA EN
CONTRATACIÓN PÚBLICA
JUAN CARLOS GARCÍA MELIÁN. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243
Una clasificación de los casos de usos de la IA. . . . . . . . . . . 244
Los casos de usos de la IA en contratación pública . . . . . . . 245
Análisis predictivo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245
Singapur. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246
Ucrania. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247
Sistemas de monitoreo en tiempo real . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249
India . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249
Estonia. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251
Redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural. . . . . . 252
EEUU. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252
Plataformas de Visualización de Datos. . . . . . . . . . . . . . . . . . 255
Corea del Sur. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255
Herramientas de automatización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 258
Ucrania. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 258
Chatbots y asistentes virtuales. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260
EEUU. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260
APRENDIZAJES PRELIMINARES Y FACTORES CRÍTICOS
A CONSIDERAR DEL REGLAMENTO (UE) 2024/1689 EN
MATERIA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
CONSIDERACIONES EN TORNO A LA REGULACIÓN
SECTORIAL, LA SUPERVISIÓN Y LA RESPONSABILIDAD
CIVIL
YOLANDA BUSTOS MORENO. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263
I. La interfaz entre el RIA y la regulación sectorial ya existente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263
El caso particular de los productos sanitarios y el sector
de la movilidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266
La supervisión humana en el ciclo de vida del algoritmo. . 270
La compleja arquitectura de las Autoridades de Supervisión y las evaluaciones de la conformidad . . . . . . . . . . . . . . . 271
La responsabilidad patrimonial de la Administración y
responsabilidad civil de los intervinientes en la cadena de
valor de los sistemas de IA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274
INNOVACIONES TECNOLÓGICAS EMERGENTES
ENRIQUE JAVIER BENÍTEZ PALMA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277
Innovaciones tecnológicas emergentes y su introducción
en la administración pública . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 279
Conclusiones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 285
Bibliografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 286
GUÍA PARA LA ADOPCIÓN
LA ESTRATEGIA DE ADOPCIÓN DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL EN CUALQUIER SERVICIO DE
CONTRATACIÓN PÚBLICA
MANUEL JESÚS CAÑO GÓMEZ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 291
Introducción y alcance en la estrategia de adopción de la
inteligencia artificial en cualquier servicio de contratación pública. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 291
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 291
Alcance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293
Contexto y tendencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293
Contexto. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293
Tendencias y escenarios potenciales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297
Buscando el valor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297
1. El valor a nivel de la adopción individual (productividad marginal). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 298
El valor a nivel de la adopción organizativo (decisiones basadas en datos y juicios especializados) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 298
El valor a nivel institucional (la contratación pública: palanca de sostenibilidad y competitividad). . . . . . . . . . . . . . . . . . . 298
Opciones básicas a tener en cuenta para la adopción. . . . . 299
A nivel individual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299
A nivel organismo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299
A nivel institucional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299
Riesgos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299
A nivel individual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299
A nivel organismo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 300
A nivel institucional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 300
Aproximación de costes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 300
La gestión del cambio, el aprendizaje y el comportamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302
Reflexiones finales en este momento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303
CAPACITACIÓN DEL PERSONAL Y GESTIÓN DEL CAMBIO
GUILLERMO YÁÑEZ SÁNCHEZ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 307
Capacitación del personal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 307
Repaso a los impulsos para la capacitación del personal en
contratación pública . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 307
¿En qué hay que capacitarse en contratación pública en España? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 309
Gestión del cambio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312
Un antecedente. La gestión del cambio en la implantación de
la contratación pública electrónica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312
Lo primero es reconocer e identificar las resistencias al cambio. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313
El liderazgo en la gestión de los cambios es clave en
la implantación de la contratación pública electrónica 313
1.3. Planificación estratégica de la gestión del cambio. . . 313
El rol de la formación y el soporte . . . . . . . . . . . . . . . 314
Presupuestos para utilizar la IAG en la contratación pública. 314
Digitalizar y datificar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 314
Desarrollar competencias y habilidades. . . . . . . . . . . 315
Liderazgo para provocar un cambio cultural . . . . . . . 315
Pero, ¿quieren los empleados públicos ser más productivos
usando IAG? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315
Intraemprendedores con IAG en contratación pública . . . . . . 316
Si el entorno no es favorable para implantar la IAG, lo mejor
es no hacer nada o lo mínimo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 317
Existen «vacas sagradas» . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 317
Falta de apoyo de líderes con poder real («césares») 318
Cultura organizacional resistente al cambio . . . . . . . 318
Si el entorno es favorable, a la caza del mamut lanudo. . . . . . 318
MODELOS DE COLABORACIÓN PÚBLICO-PRIVADA.
ESPECIAL REFERENCIA A LA ADMINISTRACIÓN LOCAL
VÍCTOR ALMONACID LAMELAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321
Evolución de la cuestión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321
Nuevos y no tan nuevos modelos de colaboración públicoprivada. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 325
Conclusiones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
LECCIONES CRÍTICAS PARA LA MODERNIZACIÓN DE LA
CONTRATACIÓN PÚBLICA
MARÍA TERESA COVISA RUBIA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 335
¿Seremos capaces de incorporar la Inteligencia Artificial
en las AAPP de forma inteligente? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 335
Retos para la modernización de la contratación pública . . 337
III. Cómo hacer accesible la IA en todo su potencial en la contratación pública . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 339
Ordenar la incorporación de la IA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 339
La colaboración entre las administraciones . . . . . . . . . . . . . 341
HOJA DE RUTA PARA RESPONSABLES PÚBLICOS
ALBERTO ROBLES CALVO. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343
Marco general estratégico de IA en contratación pública . 344
Hojas de ruta para los responsables públicos . . . . . . . . . . . . 345
Competencias de los decisores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 346
Decisores políticos. Toma de decisiones . . . . . . . . . . . . . . . . . 348
El instrumento estratégico de implantación . . . . . . . . . . . . . . 350
Riesgos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 353
Sin consecuencias para el responsable en caso de fracaso. . . . 354
El asesoramiento inadecuado y los reinos de Taifas. . . . . . . . 357
No ponderar suficiente los multiniveles del sector público. . . . 357
Las soluciones no estén maduras para su implementación. . . 358
Sobrecarga de expectativas políticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 358
Conclusiones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 359
COOPERACIÓN INTERADMINISTRATIVA EN LA
CONTRATACIÓN PÚBLICA
DANIEL GONZÁLEZ MORALES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361
Cooperación en la contratación pública . . . . . . . . . . . . . . . . . 362
Los AM y los SDA se adaptan muy bien a la cooperación entre AAPP. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 363
Posibilidades de la adhesión de las AAPP a los AM o SDA 364
¿Con quién cooperar? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364
La cooperación tiene un coste muy bajo . . . . . . . . . . . . . . . . 365
Los AM y SDA y las PYMES. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 366
Caso práctico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 367
Cuestiones abiertas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 367
Conclusiones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 368
PREGUNTAS Y RESPUESTAS SOBRE IA EN LA CONTRATACIÓN PÚBLICA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 372