España rastrea cárteles en contratos públicos

Imagine una máquina capaz de recordar cada licitación pública publicada, cada empresa que presentó oferta, cada precio propuesto y cada subcontratista incorporado después. Ahora imagine que busca en todo ese material los mismos patrones que detectaría un investigador humano si pudiera dedicar siglos a leer expedientes. Eso es lo que está construyendo la autoridad española de competencia.

La Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia (CNMC) desarrolla un sistema de inteligencia artificial llamado Atenea para analizar datos de contratación pública en busca de indicios de amaños y colusión entre empresas (La Vanguardia). La herramienta trabaja sobre una base de datos de unos seis millones de contratos y está pensada para señalar licitaciones sospechosas a los investigadores, no para demostrar por sí sola la existencia de una infracción.

Qué Busca La Máquina

Los cárteles en la contratación pública dejan huellas. Empresas que se turnan para ganar. Perdedores que presentan ofertas sospechosamente altas. Una compañía que siempre pierde, pero acaba recibiendo la subcontrata. La guía de la OCDE sobre manipulación de licitaciones lleva años catalogando esas señales. El problema no era saber qué buscar, sino poder mirar en todas partes a la vez.

Un funcionario local ve una licitación. Atenea puede observar comportamientos repetidos entre administraciones compradoras, regiones, sectores y años. Según se ha publicado, funciona por capas. Primero vincula empresas que aparecen bajo nombres distintos, como ocurre cuando una misma compañía concurre a través de varias filiales. Después agrupa patrones sospechosos: ¿se presentan siempre juntas las mismas dos empresas? Por último, compara si un mercado concreto se comporta de forma distinta a lo que cabría esperar en condiciones de competencia real.

El sistema partiría de una herramienta previa de cribado de la CNMC, más limitada, y ampliaría su alcance hacia mercados abiertos y hacia una preocupación más reciente: la colusión algorítmica. Se produce cuando los programas de fijación de precios de varias empresas aprenden a acompasar sus movimientos sin que ningún directivo tenga que llamar a un competidor, como si los comercios de una misma calle dejaran de rebajarse los precios en silencio.

Por Qué España Tiene Prisa

No se trata de una solución en busca de problema. El mes pasado, el Tribunal Supremo confirmó una multa de 13,5 millones de euros a Indra por participar en un cártel que amañó licitaciones públicas de servicios informáticos, con conductas desarrolladas entre 2005 y 2015 (Cinco Días). Las prácticas incluían ofertas de cobertura, competidores que se abstenían de concurrir y conocimiento previo de detalles de los concursos mediante contactos internos. A Indra se le atribuyeron más de 324 millones de euros en contratos adjudicados a través de los acuerdos afectados (elDiario.es).

Son precisamente los patrones que una máquina podría detectar mucho antes que una investigación de diez años: las mismas empresas apareciendo juntas, ganadores y perdedores alternándose, un licitador derrotado que reaparece discretamente como subcontratista.

La Prueba De La Rendición De Cuentas

España forma parte de un giro europeo más amplio hacia la aplicación de la competencia asistida por máquinas. La propuesta alemana de duodécima reforma de su ley de competencia permitiría el cribado sistemático de la contratación pública (BBH Blog). En Italia, la autoridad anticorrupción ANAC ya publica datos de licitaciones que pueden servir como materia prima para análisis similares (ANAC).

La cuestión más difícil empieza cuando el algoritmo influye en quién acaba siendo investigado. Países Bajos lo comprobó de forma dolorosa cuando un tribunal anuló SyRI, una herramienta pública de perfilado de riesgos, por vulnerar derechos de privacidad (Rechtspraak). La respuesta neerlandesa fue crear un registro nacional en el que hoy son públicas 1.495 descripciones de algoritmos de 515 organizaciones (Algoritmeregister). El principio es sencillo: si un algoritmo estatal condiciona quién queda bajo escrutinio, los ciudadanos deben saber que existe.

La evidencia académica respalda el potencial de estas herramientas, pero aconseja no venderlas como una solución universal. Un estudio del CEPR sobre subastas farmacéuticas en Suecia encontró patrones compatibles con colusión y precios más altos, aunque esos resultados dependen del mercado analizado. No demuestran que existan detectores de inteligencia artificial capaces de funcionar igual en cualquier sector. Los falsos positivos siguen siendo el riesgo central: los contratos muy especializados atraen de forma natural a pocos licitadores, los costes comunes pueden hacer que los precios se muevan en paralelo y las ofertas conjuntas pueden permitir que pequeñas empresas accedan a contratos que no podrían asumir solas.

Atenea seguiría aún en desarrollo interno, con un despliegue previsto para los próximos meses. No se ha hecho pública ninguna especificación técnica. La CNMC no ha publicado la arquitectura del sistema, sus tasas de error ni sus reglas de gobernanza.

La legitimidad de la herramienta dependerá menos de lo sofisticado que sea el algoritmo que de la posibilidad de impugnar sus alertas, auditar su lógica y desoír sus recomendaciones. España prueba si la aplicación de la competencia puede adelantarse en el ciclo y detectar la colusión antes de que aflore por un denunciante o por una sentencia tras años de litigio. Si funciona con garantías, ganan los contribuyentes y las empresas que compiten limpiamente. Si opera como una caja negra, corre el riesgo de convertirse en una autoridad algorítmica difícil de cuestionar, justo el tipo de poder automatizado que los tribunales europeos ya han rechazado en otros países.