El Perú ya tiene control previo en algunos ámbitos, control concurrente y control posterior. Aun así, cuando una irregularidad se detecta recién después del pago o de la ejecución, corregirla puede ser mucho más difícil: la plata ya salió, la obra ya se hizo mal, el bien ya se entregó incompleto.
Lo que busco es mover una parte del control al momento en que todavía se puede corregir. No reemplaza lo que existe; le da información a tiempo.
Nueve patrones que justifican mirar de cerca
Con datos estructurados de contratación, se pueden identificar patrones que merecen revisión:
| Patrón | Lo que podría estar indicando |
|---|---|
| Precios atípicos | Pagos muy por encima de compras parecidas |
| Concentración de adjudicaciones | Un proveedor que gana una proporción inusual de contratos |
| Repetición de proveedores | Los mismos competidores en muchos procesos |
| Muchas adendas | Contratos que cambian mucho después de adjudicarse |
| Fraccionamiento | Compras partidas para evitar un procedimiento más exigente |
| Vínculos societarios | Relaciones entre proveedores que supuestamente compiten |
| Competencia inusual | Ofertas que parecen coordinadas |
| Tiempos anómalos | Plazos demasiado cortos o procesos sospechosamente rápidos |
| Requisitos atípicos | Especificaciones que limitan la competencia sin sustento |
Cada uno puede tener una explicación legítima. Lo que importa es que alguien la pida a tiempo.
Lo más importante: una señal no es una prueba
Una señal de riesgo no es una prueba de corrupción. Confundirlas destruye reputaciones y, de paso, desacredita el propio sistema de alertas. Si cada alerta se trata como acusación, los funcionarios dejan de tomar decisiones legítimas por miedo, y la gente deja de creer en las alertas.
Cómo funcionaría: cinco pasos, y una persona decide
- Datos: información estructurada de las contrataciones.
- Analítica: procesamiento para identificar patrones.
- Puntaje o señal de riesgo.
- Revisión humana: un analista mira la señal y su contexto.
- Auditoría o acción, si corresponde.
El cuarto paso no es opcional. Ninguna señal se convierte en acción sin que una persona la haya revisado y decidido.
Lo que la inteligencia artificial puede y no puede hacer
La IA puede priorizar casos, detectar anomalías y cruzar patrones entre fuentes.
La IA no puede condenar, sancionar, presumir culpabilidad ni reemplazar el debido proceso.
Y su uso tiene que ajustarse al marco peruano vigente sobre inteligencia artificial, protección de datos y debido proceso.
Todo sistema de alertas se equivoca
La pregunta no es si se va a equivocar, sino qué se hace con el error. Hay patrones con explicación legítima:
- Una entidad chica que siempre le compra al mismo proveedor puede estar en un mercado con pocos oferentes.
- Un precio alto puede reflejar una zona remota con costos logísticos altos.
- Un plazo corto puede responder a una emergencia real.
Y hay una consecuencia de diseño que no se puede ignorar: si el sistema lanza demasiadas alertas sin sustento, los revisores dejan de hacerles caso. Calibrar el umbral es parte del trabajo, no un detalle técnico.
Mi propuesta: alertas que se puedan explicar, no cajas negras
Quien recibe una alerta tiene que poder saber por qué se generó: qué variable la activó, con qué umbral y comparada con qué. Por eso propongo que cada alerta tenga su motivo, explicado en lenguaje comprensible; la evidencia que la sustenta, conservada completa; y un registro de revisión: quién la revisó, cuándo y qué decidió.
Un sistema de alertas que no se puede explicar no se puede auditar. Y uno que no se puede auditar no merece confianza.
Cómo lo implementaría
- Construir sobre datos estructurados: las alertas dependen de que la información de contratación, ejecución y pagos esté en formato analizable y con códigos únicos.
- Empezar con reglas simples, como precios fuera de rango o fraccionamiento, antes de modelos complejos.
- Definir quién revisa: unidades especializadas en las entidades, en el ente rector de contrataciones y en los órganos de control, según el nivel de riesgo.
- Calibrar: medir cuántas alertas se confirman, cuántas se descartan y por qué, y ajustar.
- Proteger a los revisados: las alertas no se publican como acusaciones. Lo público son los resultados de control debidamente concluidos.
La objeción obvia: esto va a estigmatizar a gente inocente
Un proveedor o un funcionario marcado por un algoritmo puede sufrir daño reputacional sin haber hecho nada. Es un riesgo real. Por eso las alertas se tratan como información interna de control hasta que exista una conclusión fundada.
También se dirá que los funcionarios, por miedo a generar alertas, van a dejar de comprar o van a preferir procedimientos más lentos. Por eso las alertas tienen que ser explicables y su revisión rápida: así la decisión legítima queda respaldada.
Y si los criterios son públicos, quien quiera evadirlos se va a adaptar. Por eso el sistema combina reglas conocidas con revisión humana y actualización periódica.
Qué cambia para el ciudadano
Irregularidades detectadas antes de que salga la plata o se haga mal la obra. Menos escándalos que se descubren años después, cuando ya no hay nada que corregir. Y un control que se concentra donde hay riesgo, en lugar de repartirse igual entre todos los expedientes.
Hacia 2050
Las personas que contrata el Estado y la plata que gasta necesitan lo mismo: reglas, datos, trazabilidad y responsabilidad. A quién contrata el Estado y en qué gasta son, en el fondo, la misma pregunta institucional hecha dos veces. Quiero un Perú con un control que use datos para adelantarse, con garantías que protejan a quien hace las cosas bien.
Conclusión
No quiero que un algoritmo decida quién es corrupto. Quiero que el Estado mire antes donde hay señales de riesgo.
Fuentes
- Propuesta de Letras de Cambio sobre alertas de riesgo en la contratación pública.