Desde 2019 la Universidad de Chile, la Universidad de California (UC Berkeley) y ChileCompra trabajan en conjunto para mejorar la eficiencia de las compras públicas. Hoy anuncian un nuevo proyecto para ampliar el uso de inteligencia artificial (IA) en el sistema de adquisiciones del Estado y en la plataforma Mercado Público, el que comenzará en diciembre.
Cuando partieron, hace seis años, los equipos llevaron a cabo una iniciativa enfocada en los Convenios Marco de ChileCompra que aprovechó los catálogos digitales estandarizados -con procesamiento de lenguaje natural- para monitorear el desempeño de los compradores y entregarles retroalimentación basada en datos.
Según información de la Universidad de Chile, el piloto logró una reducción de 15,5% en el sobreprecio y ahorros anuales estimados en US$ 11 millones al Estado.
El nuevo proyecto, AI for Smarter Public Procurement in Chile, será desarrollado a partir de este mes por la Facultad de Economía y Negocios (FEN) de la U. de Chile, la Haas School of Business de UC Berkeley y ChileCompra, el cual busca fortalecer la eficiencia, la transparencia y la participación de las pequeñas y medianas empresas (PYME).
La iniciativa será liderada por el director del Institute for Business & Social Impact (IBSI) de Berkeley Haas, Paul Gertler, junto a los profesores de la U. de Chile, Marcelo Olivares (FEN) y Raimundo Undurraga (Ingeniería Industrial); y forma parte de un conjunto de propuestas impulsadas por ChileCompra para fortalecer su sistema de control y transparencia con analítica de datos e IA.
Olivares dijo que AI for Smarter Public Procurement in Chile contempla el desarrollo y uso de modelos de lenguaje grandes (LLM, su sigla en inglés) para ayudar a las entidades públicas a “definir mejor” sus requerimientos de compra, y a las PYME a identificar oportunidades relevantes en tiempo real.
El académico explicó que se trata de un proyecto a dos años que se financiará con aportes del programa AI at Work de Schmidt Sciences, una organización filantrópica fundada en 2024 por el exdirector ejecutivo y expresidente de Google y de Alphabet, Eric Schmidt, la que entregará US$ 100 mil para la primera etapa, ampliables según resultados.
También señaló que, tras años de trabajo en proyectos enfocados en los Convenios Marco de ChileCompra, la investigación se enfocará en el desarrollo de LLM para ampliar el uso de IA a los procesos de Compra Ágil y posteriormente se expandirá a licitaciones, que concentran “el 60% de las compras públicas”, afirmó.
El profesor explicó que en el primer año se centrarán en el desarrollo e instalación de las herramientas de IA “en la plataforma de Mercado Público, o al menos a nivel piloto”.
Modelos de lenguaje
Olivares explicó que el equipo de la U. de Chile -que integran la FEN y la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas- se encargará de desarrollar y testear los LLM. Estos operarán bajo diversas APIs externas (como OpenAI) y permitirán que los compradores del Estado redacten solicitudes de cotización “más claras y estructuradas”, y que los proveedores PYME puedan encontrar y responder de forma efectiva a las oportunidades del sistema.
Por su parte, UC Berkeley -a través del IBSI- colaborará en el diseño experimental, en la realización de encuestas, y en la medición del impacto.
Olivares detalló que los modelos de lenguaje podrán procesar datos históricos de compras, catalogar productos, interpretar descripciones no estructuradas y “generar atributos a cada una de las compras”, para facilitar la comparación de precios en diversas categorías.
Ya están trabajando en el desarrollo del algoritmo que decide cuáles son los atributos más relevantes al realizar una comparación.
“Está funcionando para computadores y medicamentos, pero queremos ampliarla al menos a cinco categorías (...) esto se puede extender a alimentos, artículos de escritorio, inmuebles, autos, combustibles, un montón de cosas”, dijo.
El académico señaló que también buscan aumentar la participación de las PYME en los procesos de compra y “pasar del promedio actual de dos oferentes a cuatro”, además de disminuir la dispersión de precios.
“Al tener más ofertas y ciertos precios más razonables, debería traducirse en compras más baratas. Se podría esperar que los precios bajen entre un 2% y un 5%, que es mucha plata, incluso al poco tiempo. Puede ser que a los seis meses ya observemos algunos resultados de esta magnitud”, comentó.
El lanzamiento oficial del proyecto será en enero del próximo año, y contemplará la realización de pilotos durante el 2026: “Vamos a ir haciendo el escalamiento con distintos sectores para ir midiendo impacto y probar con más categorías de producto”, adelantó.
Para Olivares este proyecto permite “hacer un barrido mucho más completo de las compras del sector público, que son como el 5% del PIB (Producto Interno Bruto). Es un sector bien relevante en la economía, en donde no existen este tipo de herramientas para monitorear la efectividad de ese gasto”, dijo.
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