La IA está rompiendo la licitación pública: el modelo de evaluación de ofertas necesita cambiar
Durante estos meses he tenido la oportunidad de colaborar con varias empresas en la revisión de ofertas para licitaciones de la Administración. Una experiencia que, viniendo del lado evaluador, me ha resultado especialmente reveladora.
Ya antes de la irrupción de la IA, cuando evaluaba ofertas, siempre había tenido la sensación de que la mayoría de ofertas decían prácticamente lo mismo. Las empresas con experiencia en licitaciones conocen bien el modus operandi de los organismos públicos, y al final el evaluador acaba buscando los pequeños detalles que ponen a una oferta por encima de las demás para el caso particular de su organismo.
Esos detalles eran el margen donde se ganaban y perdían los contratos, pero con la IA, ese margen está desapareciendo.
El problema: la IA nivela la redacción, pero no la capacidad de ejecución
Los criterios evaluables mediante juicios de valor, que suelen repetirse en la mayoría de contratos (planes de calidad, metodologías de seguimiento, organización del equipo, planes de trabajo, etc.) son exactamente el tipo de contenido que un modelo de lenguaje resuelve con una precisión cercana al 100%. Cualquier empresa, independientemente de su conocimiento real del organismo al que licita, puede hoy presentar una memoria técnicamente impecable.
Una ventana temporal: el conocimiento experto todavía marca diferencia
Existe hoy una ventaja que aún no ha sido absorbida por la IA: el conocimiento profundo de cómo funciona la Administración internamente, de manera general o una vertical específica (movilidad, turismo, justicia, seguridad social, etc.) Entender los procesos reales de un organismo concreto, sus particularidades, sus problemas específicos, permite orientar la redacción de manera que una IA genérica todavía no replica con precisión, y todavía puede ser diferencial para presentar una oferta ganadora.
Pero es una ventana temporal. Los modelos seguirán entrenándose, y ese diferencial desaparecerá. No es una solución; es tiempo para preparar la verdadera solución.
Esto tiene además una segunda lectura: no siempre el conocimiento lo aporta la empresa que firma la oferta. Es habitual que grandes empresas subcontraten a pequeñas especializadas para cubrir las capacidades que no tienen, en el mejor de los casos van en UTE. El sistema actual no distingue quién sabe realmente de quién simplemente agrega capacidad en el papel.
Lo que debe cambiar: evaluar capacidades, no documentos
Las administraciones públicas deben evolucionar sus modelos de evaluación de ofertas.
Apunto varias ideas que la ley ya permite y que podrían implementarse en los contratos:
Entregables en lugar de memorias. En contratos de suministros es ya habitual. En contratos de servicios, puede traducirse en mockups, análisis sobre datasets reales del organismo, o pequeños prototipos que demuestren conocimiento del negocio concreto al que se licita. Lo que se evalúa son resultados sobre ejercicios reales, no pura teoría. Esto, aunque también la IA puede hacerlo, no es tan sencillo, porque implica conocimiento experto.
Defensa presencial ante comité evaluador. La ley ya contempla la creación de comités expertos cuando los criterios subjetivos puntúan más que los objetivos. El problema es que estos comités no pueden estar formados por personal de la unidad proponente, lo que en la práctica limita su conocimiento del contexto real del contrato.
Pero cuando los criterios subjetivos no puntúan más que los objetivos, en lugar de evaluar sobre papel, y siempre que se prevea en los pliegos, se puede organizar una defensa presencial de la oferta con preguntas en directo por parte de un comité evaluador. Esta sesión puede ayudar a clarificar aspectos de la oferta y por tanto a hacer más preciso el informe técnico. Esto tiene tres ventajas concretas: evidencia si el conocimiento está en la empresa o solo en el documento, reduce el tiempo de evaluación respecto a la lectura exhaustiva de memorias extensas, y al ser público, añade una capa de transparencia al proceso.
Una reflexión final sobre solvencia técnica y conocimiento real
Como comentaba antes, la solvencia técnica acredita que una empresa puede poner los medios. No acredita que tenga el conocimiento específico para ejecutar bien un contrato concreto. Son cosas distintas, y el sistema actual las confunde con demasiada frecuencia.
En el fondo, lo que compramos cuando adjudicamos a una gran empresa es tranquilidad: la certeza de que, pase lo que pase, tendrá los recursos para solucionar los problemas. Frente a eso, contratar a una empresa pequeña y muy especializada se percibe como un riesgo, aunque en muchos casos sea la opción más competente. Replantearse ese equilibrio da para otro artículo, y en un contexto en el que la Administración quiere dar mas participación a pymes y empresas tecnológicas en el mercado público es sin duda una cuenta pendiente para la contratación pública.
En resumen, el verdadero reto no es detectar si una oferta la ha escrito una IA (todas las ha escrito una IA), sino conseguir que el proceso de evaluación prediga mejor quién va a ejecutar bien, y que no se cuelen empresas que simplemente tienen los medios pero no el conocimiento.