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“Como el ChatGPT”: gobierno quiere que inteligencia artificial redacte pliegos de licitaciones públicas
Con el objetivo de “llevar a Uruguay al siglo XXI” en materia de gestión de compras públicas, el gobierno de Luis Lacalle Pou puso en marcha un novedoso proceso para empezar a utilizar inteligencia artificial en la redacción de pliegos para licitaciones y contrataciones.
La idea, que comenzó a ser estudiada hace varios meses, se concretó la semana pasada, cuando el gobierno publicó un llamado a expresiones de interés "para la aplicación de inteligencia artificial en la elaboración de pliegos electrónicos".
El plan es impulsado por la Agencia Reguladora de Compras Estatales (ARCE). Desde el organismo dijeron a El Observador que la publicación del llamado estuvo antecedido de varias conversaciones con integrantes de la Cámara Uruguaya de Tecnologías de la Información (CUTI).
El diálogo también incluyó consultas a cinco gobiernos, tres de América Latina y dos de Europa. Tras un primer relevamiento, Compras Estatales identificó que hay dos empresas uruguayas que tienen “maquetas” con los procedimientos que se pueden implementar para la redacción de pliegos.
La intención es usar inteligencia artificial generativa, es decir como la que usa el ChatGPT. Esta inteligencia parte de un modelo de aprendizaje automático para detectar los patrones y las relaciones de un conjunto de datos de contenido creado por personas. Luego, utiliza los patrones aprendidos para generar contenidos.
Desde Compras Estatales señalaron que la implementación de inteligencia artificial para la redacción de pliegos será la primera de tres partes de un proceso con los que el Poder Ejecutivo pretende incorporar tecnología para acelerar, también, la redacción de contratos y mejorar las respuestas a las consultas de interesados. "Puede ayudar a reducir plazos porque permite, además, destinar funcionarios a otras tareas, aunque de todas formas la última decisión seguirá recayendo en humanos", dijo la fuente consultada.
Modelos preexistentes
El pliego del llamado señala que el objetivo es “conocer” las alternativas que brinda el mercado para abordar el diseño de una “solución tecnológica que incorpore herramientas basadas en IA”.
El documento agrega que lo que se busca es “internalizar buenas prácticas” en la contratación pública a través de “bases predefinidas y especificaciones técnicas estandarizadas”.
“A partir de ello, se podrían reducir los plazos de las etapas siguientes del ciclo de contratación, facilitando la gestión de los organismos compradores y permitiéndoles un uso más eficiente de sus recursos”, dice.
Desde ARCE agregaron que la estandarización de la información y el acceso a datos estructurados a través del repositorio electrónico de pliegos mejoraría la toma de decisiones de todos los participantes del proceso de contratación.
El pliego especifica que lo que se busca es información técnica y propuestas de proveedores calificados para la “adaptación y afinación (tuning) de un modelo de LLM existente para mejorar y optimizar el proceso de creación de pliegos electrónicos en el contexto de compras públicas”.
La intención es aprovechar un “modelo de LLM preexistente como punto de partida y ajustarlo para satisfacer nuestras necesidades específicas”.
Para el gobierno, la ventaja de la inteligencia artificial es que puede analizar distintas fuentes de información y aportar soluciones para la confección de pliegos electrónicos. Actualmente, las cláusulas son completadas por el comprador público, en base a su propia experiencia y conocimiento.
“Se prevé que la IA pueda asistir a los compradores en la identificación de la necesidad para que esta se traduzca en artículos de contratación sugeridos (con sus atributos y especificaciones a considerar), los que podrán o no encontrarse en el catálogo (en este último caso deberá sugerirse la catalogación)”, detalla el pliego.
Por último, el documento solicita tener en cuenta la realización de “estudios de impacto y/o sesgo en el algoritmo a presentar”. “Estos estudios son esenciales para identificar cualquier posible sesgo en la solución y permite abordar adecuadamente cualquier impacto negativo”.
