Una mirada a lo que la inteligencia artificial realmente hace en la contratación pública y dónde todavía se queda corta.
Arthur C. Clarke escribió una vez que cualquier tecnología suficientemente avanzada es indistinguible de la magia. Tenía razón. Y también estaba describiendo exactamente el problema con la forma en que la mayoría de las empresas abordan la inteligencia artificial hoy en día.
El mercado europeo de contratación pública no es una excepción. Todo el mundo habla de la IA. Menos gente es honesta sobre lo que puede y no puede hacer. En Hermix, hemos integrado la IA en nuestra plataforma desde el primer día, utilizándola para ayudar a empresas como Capgemini, Accenture, Unisys, Fujitsu, Indra y muchas otras a ganar contratos públicos. Hemos aprendido mucho sobre dónde aporta la IA un valor real, dónde tiene dificultades y cómo cerrar esa brecha.
El problema que la inteligencia artificial está resolviendo realmente
Las ventas al sector público son costosas. Los contratistas dedican entre el 2 y el 6% del valor del contrato a las ventas y a la presentación de ofertas. Los responsables de preventa dedican hasta el 50% de su tiempo a buscar, leer y evaluar licitaciones. Las propuestas siguen redactándose, en gran medida, a mano. Y, en medio de todo ese esfuerzo manual, se dejan pasar buenas oportunidades y se persiguen otras que no lo son.
El mercado también está fragmentado. Las licitaciones relevantes se encuentran repartidas en cientos de portales en toda Europa. Encontrarlas lleva horas. Leer los pliegues lleva más horas. Calificar comercialmente la oportunidad, entender quién ha ganado contratos similares antes, cómo son los presupuestos y quién es la competencia, puede llevar días.
Ese es el problema que la inteligencia artificial está resolviendo. No magia. Compresión de esfuerzo.
Para qué usamos realmente la IA en Hermix
Se habla mucho vagamente sobre plataformas “impulsadas por IA”. Preferimos ser específicos.
IA y aprendizaje automático gestionar la calidad de los datos, la limpieza, la interpretación, la puntuación y las recomendaciones. Los datos de contratación pública son desordenados. Los nombres de las empresas aparecen en decenas de variantes en diferentes portales. Las autoridades están duplicadas, mal clasificadas o etiquetadas de forma incoherente. Los modelos de aprendizaje automático limpian y normalizan esto a gran escala, de forma automática, para que cuando busque el perfil de un comprador o contratista, esté viendo datos consolidados precisos en lugar de un desorden fragmentado.
Modelos GPT analizar los pliegos de condiciones, extraer los requisitos técnicos y apoyar la verificación de cumplimiento. Cuando un documento de licitación tiene 200 o 300 páginas, un resumen impulsado por GPT puede producir un resumen estructurado de una sola página que abarque los objetivos, el presupuesto, los criterios de adjudicación, los expertos requeridos y las condiciones de elegibilidad en cuestión de minutos. Nuestros usuarios pueden abrir cualquier licitación en la plataforma, hacer clic en la pestaña Resumen y leer un análisis estructurado sin tocar el documento original.
Chat de IA va más allá. En lugar de leer un resumen fijo, los usuarios pueden hacer sus propias preguntas directamente sobre el documento de licitación. ¿Cuáles son los expertos necesarios? ¿Cuál es el requisito de facturación mínima? ¿Cuántos CV deben presentarse en la propuesta técnica? Las respuestas se obtienen en segundos, extraídas del documento real, citadas y rastreables.
SearchGPT potencia nuestra autoridad y la creación de perfiles de contratistas. En lugar de recopilar manualmente información sobre un comprador, SearchGPT busca, limpia y estructura información disponible públicamente sobre compradores y contratistas, combinándola con nuestra propia base de datos de contratación pública para elaborar perfiles detallados. Para una licitación de Frontex, por ejemplo, los usuarios pueden ver al instante 241 oportunidades abiertas por valor de 3200 millones de euros, 659 contratos adjudicados por valor de 5600 millones de euros, los principales proveedores preferidos y 11 puntos de contacto, todo en una sola vista.
GraphRAG y Razonamiento Profundo maneja el problema más difícil de los documentos grandes y complejos y las cadenas de análisis que requieren pasos de razonamiento intermedios. Los modelos GPT estándar tienen dificultades con documentos muy largos y razonamiento de múltiples saltos. GraphRAG aborda esto al comprender las relaciones entre entidades en un documento, no solo el texto superficial. El razonamiento profundo genera artefactos intermedios y múltiples rutas de respuesta antes de llegar a una conclusión. Estas técnicas son las que permiten a Hermix analizar contratos marco, estructuras de lotes múltiples y requisitos de consorcios con precisión.
Clasificadores de IA analizar y categorizar las preguntas de aclaración de los portales de contratación, ayudando a los usuarios a rastrear y comprender el panorama de preguntas y respuestas en torno a las licitaciones activas.
Qué funciona bien y qué no
Esta es la parte que la mayoría de los proveedores de IA se saltan. Nosotros no lo haremos.
La IA realiza determinadas tareas con gran fiabilidad. Corrección gramatical, ortográfica y de estilo. Resumen y extracción de contenido estructurado de documentos. Traducción entre lenguas europeas. Verificación del cumplimiento de los requisitos establecidos. Clasificación y etiquetado de contenidos a gran escala. En estas tareas, la precisión de nuestros sistemas se sitúa entre el 98 % y el 99%.
La inteligencia artificial tiene dificultades con otras tareas, y es importante hablar de esto con franqueza. Generar ideas originales no es algo que los modelos actuales hagan bien. Recombinan patrones existentes, no inventan. Comprender el contexto emocional, el subtexto cultural o las dinámicas no dichas en la relación con un cliente está más allá de la capacidad actual. La IA no supervisada que funciona sin revisión humana produce resultados poco confiables a un ritmo que sería inaceptable en un proceso de licitación.
También existen limitaciones técnicas que afectan específicamente a la contratación pública. Los documentos muy grandes con contenido legal y técnico denso superan los límites de las ventanas de contexto. Algunas lenguas europeas con menos recursos disponen de menos datos de entrenamiento y producen resultados menos fiables. Los documentos escaneados o cifrados que requieren reconocimiento óptico de caracteres (OCR) antes del análisis introducen tasas de error adicionales. La explicabilidad, es decir, poder rastrear exactamente por qué una IA produjo un resultado determinado, sigue siendo un reto, lo cual importa en entornos de contratación regulados.
La conclusión honesta: la IA es una herramienta. Una muy potente cuando se usa correctamente. Un riesgo cuando se trata como una caja negra.
Las barreras de adopción de las que nadie habla
Más allá de la capacidad, existen barreras prácticas para el uso de la inteligencia artificial en las compras que merecen atención.
Los problemas de seguridad y privacidad son reales. Los documentos de licitación pueden contener información comercialmente sensible. Las normativas sobre el tratamiento de datos en la contratación pública son estrictas y varían según la jurisdicción. Cualquier herramienta de inteligencia artificial utilizada en este contexto debe evaluarse en función de estos requisitos, y no asumir que cumple con ellos.
Los costos iniciales de configuración e integración a menudo se subestiman. Una plataforma que utiliza bien la inteligencia artificial ha invertido significativamente en canales de datos, selección de modelos, ajuste y control de calidad. Esa inversión está integrada en el producto. Construirlo desde cero internamente es costoso y lento.
La resistencia de los usuarios y las brechas de habilidades son significativas. Las herramientas de IA requieren habilidades de ingeniería de prompts para utilizarse eficazmente, y los equipos que han pasado años trabajando con Excel y procesos de investigación manuales no se adaptan automáticamente. La gestión del cambio importa tanto como la tecnología.
La pregunta que vale la pena hacer
Este es el escenario que más nos preocupa, y vale la pena plantearlo abiertamente. La IA ahora es capaz de redactar documentos de contratación. La IA es capaz de redactar propuestas en respuesta a esos documentos. La IA es capaz de evaluar esas propuestas.
Si las tres ocurren simultáneamente, ¿qué estamos midiendo realmente? ¿La calidad de la oferta subyacente o la sofisticación de la IA utilizada para generarla?
Para los bienes y servicios estándar, la evaluación basada en el precio puede seguir siendo dominante independientemente de la intervención de la inteligencia artificial. Para los proyectos complejos, creativos o estratégicos, esa dinámica es diferente. El juicio humano, la arquitectura original, la perspectiva sobre lo que un comprador realmente necesita más allá de lo que escribió en las especificaciones, siguen siendo contribuciones genuinamente humanas que la IA no puede replicar.
Las empresas que ganan sistemáticamente en el sector público no externalizan su pensamiento a la inteligencia artificial. Utilizan la inteligencia artificial para reducir el esfuerzo de encontrar oportunidades, comprender a los compradores, calificar comercialmente y gestionar la documentación. El juicio estratégico sigue siendo suyo.
Lo que esto significa en la práctica
En Hermix, nuestras herramientas de IA respaldan cuatro etapas del proceso de contratación pública: descubrimiento, calificación, estrategia y orquestación de ofertas.
Discovery significa encontrar las licitaciones adecuadas más rápido, en TED, BOSA, Doffin, Alemania, Países Bajos, Rumanía y portales de instituciones de la UE, con alertas automatizadas y previsión de renovaciones para que los usuarios nunca se pierdan una oportunidad relevante.
La calificación significa comprender una oportunidad comercialmente antes de comprometer recursos en ella. ¿Quién ha ganado contratos similares? ¿Cuánto pagaron esos contratos? ¿Cuál es el historial y el patrón de gasto del comprador? ¿Cómo es el panorama competitivo? Nuestra plataforma responde a estas preguntas en minutos a partir de una base de datos que cubre más de 250 000 autoridades.
Estrategia significa inteligencia de mercado: perfiles de compradores, análisis de asociaciones, gráficos de competencia, datos de gasto de la CE. Comprender dónde está el dinero y quiénes son los actores clave antes de decidir dónde invertir su esfuerzo de desarrollo comercial.
La orquestación de licitaciones implica la sumarización mediante IA, el chat de IA, el análisis de documentos y la verificación de cumplimiento para reducir la carga manual del propio proceso de licitación.
El resultado, basado en estudios de casos con nuestros usuarios, es una reducción de 87% en el tiempo dedicado a la investigación de mercado, una reducción de 75% en el tiempo dedicado al análisis de licitaciones y una reducción de 60% en el tiempo necesario para la redacción de propuestas. Un equipo de cuatro personas produce el mismo resultado que uno de seis.
Eso no es magia. Así es como realmente se ve una inteligencia artificial bien implementada en un entorno B2G complejo.
Hermix ayuda a las empresas a ganar contratos públicos con seguimiento de licitaciones impulsado por IA, inteligencia de mercado y análisis de ofertas. Utilizado por Capgemini, Accenture, Unisys, Fujitsu, Indra, Microsoft y más de 50 empresas en toda Europa. Crea tu cuenta gratuita en hermix.com/sign-up
