La contratación pública se ha basado tradicionalmente en un supuesto básico: que la calidad de los licitadores podía evaluarse a través de su propuesta técnica, en la que describen cómo van a ejecutar un determinado encargo. Preparar una buena oferta exigía esfuerzo, conocimientos especializados, el diseño de un buen modelo de ejecución y una comprensión real del trabajo a realizar. Esto se aplica, por supuesto, a los procedimientos en los que la adjudicación no se basa únicamente en el precio.
Al otro lado del tablero, los órganos de contratación describen sus necesidades también por escrito y los comités de evaluación valoran las respuestas escritas de los operadores económicos para valorar quien ha realizado la mejor oferta técnica y posteriormente adjudicar los contratos al licitador que ofrece la mejor combinación de calidad y precio.
Sin embargo, en los tiempos actuales, la generalización de la inteligencia artificial como mecanismo de generación de contenidos, y de texto en particular, está poniendo en peligro este modelo. La generación de texto, de cualquier tipo, ha visto reducido su coste enormemente. Ya estamos observando los efectos de en otros ámbitos, como señala The Economist: a finales de 2025 se publicaban en Amazon unos 300.000 libros electrónicos al mes, frente a los aproximadamente 100.000 anteriores al lanzamiento de GPT-3.5; el número de demandas civiles presentadas sin abogado en Estados Unidos se duplicó hasta alcanzar las 41.000 entre 2023 y 2025; el 57 % de los artículos científicos publicados en 2025 incluía un lenguaje que parecía estar influido por la IA, frente al 12 % en 2023; y actualmente se añaden más de 100.000 aplicaciones al mes a la App Store de iOS, en comparación con menos de 50.000 el pasado mes de mayo.
En el ámbito de la contratación pública, estamos entrando en un entorno en el que los órganos de contratación utilizan la IA para redactar los pliegos, las empresas utilizan la IA para preparar sus ofertas y los órganos de contratación pueden después volver a utilizar la IA para evaluar dichas ofertas técnicas. El proceso corre el riesgo de convertirse en un intercambio de documentos mayoritariamente de máquina a máquina. Si bien esta automatización parcial busca la eficiencia y el ahorro de recursos en ambos extremos del proceso, en el fondo pone en peligro la razón de ser misma del propio proceso. Además, hay tres consecuencias directas que merecen la atención de los responsables políticos y de los profesionales del sector:
(1) La primera consecuencia es un aumento artificial de la competencia. La IA hace que a los proveedores les resulte más fácil y barato producir ofertas verosímiles, pulidas y conformes con los requisitos. Empresas que antes podrían haber decidido no licitar, porque preparar una propuesta exigía un esfuerzo que no podían asumir, ahora pueden generar una con una inversión considerablemente menor. Esto puede aumentar el número de ofertas recibidas, pero no necesariamente el número de proveedores capaces o comprometidos. La competencia es valiosa cuando revela la mejor opción disponible en el mercado; lo es menos cuando se limita a generar ruido.
(2) La segunda consecuencia es un aumento artificial de la calidad aparente de las ofertas. La IA puede ayudar a los licitadores a producir una mejor comprensión del contexto, metodologías elegantes, planes de trabajo estructurados, matrices de riesgos, modelos de gobernanza y hojas de ruta de implementación. Estos documentos pueden resultar convincentes aun cuando no estén fundamentados en la experiencia o conocimiento real del proveedor, la capacidad de su equipo o su enfoque operativo y, por tanto, no revelan hasta qué punto un licitador ejecutará realmente bien un proyecto o servicio concreto.
(3) La tercera consecuencia es un aumento de la carga administrativa. Más ofertas significan más documentos que comprobar, más páginas que leer, más criterios que puntuar y más justificaciones que elaborar. Los órganos de contratación pueden enfrentarse a procesos de evaluación más largos y a comparaciones más difíciles entre las ofertas, especialmente cuando muchas de ellas parecen similares y las diferencias de puntuación resultan más difíciles de justificar. Incluso cuando el uso de la IA en la redacción de la oferta está prohibido, esto obliga al órgano de contratación a verificarlo, detectarlo (si es que ello es siquiera posible) y, en última instancia, justificar la exclusión de la oferta (con los litigios que ello puede conllevar).
La respuesta a esta problemática no es rechazar la IA. La IA puede ayudar a los órganos de contratación a mejorar la claridad de los pliegos, detectar incoherencias, resumir documentación y reducir el trabajo repetitivo, y puede ayudar a los proveedores a comprender los requisitos y preparar respuestas más estructuradas. Sin embargo, el modelo de evaluación de la contratación pública debe adaptarse al hecho de que la generación de texto es cada vez más barata, más rápida y menos fiable como prueba de capacidad.
El proceso de evaluación debería avanzar hacia un método de valoración más práctico, reduciendo la intensidad documental y aumentando el papel de la demostración directa, la evaluación basada en la experiencia y las pruebas prácticas. En lugar de pedir a los licitadores que describan en cincuenta páginas cómo gestionarían un proyecto, los órganos de contratación podrían pedirles una demostración práctica de sus capacidades en un escenario de prueba, presentando un problema realista y evaluando cómo responderían. El proceso podría basarse más bien en demostraciones en directo, en la elaboración de prototipos en sesiones cerradas (aunque en ellas se utilice también la IA) o en un breve ejercicio piloto. Además, evaluar las capacidades mediante entrevistas a los equipos de ejecución propuestos resulta igualmente crucial.
Lo anterior son solo algunas ideas sobre cómo podría evolucionar el proceso de evaluación. No obstante, nada de esto implica abandonar la transparencia, la igualdad de trato o la objetividad. La evaluación práctica debe diseñarse cuidadosamente para seguir siendo compatible con los principios de la contratación pública. Todos los licitadores deberían recibir la misma información, las sesiones deberían seguir un orden del día común, los criterios de evaluación deberían publicarse con antelación, las preguntas deberían estar estructuradas, las demostraciones deberían documentarse y las puntuaciones deberían justificarse debidamente.
El mundo de la IA exige que la contratación pública dependa menos del texto. La oferta escrita tradicional sigue siendo útil, pero ya no puede ser el único elemento que determine la calidad y las capacidades de una empresa. Cuando todo el mundo puede producir una oferta escrita convincente, la pregunta relevante pasa a ser quién puede realmente ejecutar, y la contratación pública debería evolucionar en consecuencia: de evaluar ofertas bien redactadas que demuestran un conocimiento completo a poner a prueba la capacidad real.
