Spagna, 6 milioni di appalti sotto esame

Immaginate una macchina capace di ricordare ogni gara pubblica mai bandita, ogni impresa che vi abbia partecipato, ogni prezzo offerto, ogni subappalto assegnato dopo l’aggiudicazione. E immaginate che quella stessa macchina cerchi, dentro questa massa di documenti, gli schemi che un investigatore umano riconoscerebbe se avesse mille anni per leggere i fascicoli. È il sistema che sta costruendo l’autorità spagnola della concorrenza.

La Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia (CNMC) sta sviluppando Atenea, un sistema di intelligenza artificiale pensato per analizzare i dati degli appalti pubblici e individuare possibili segnali di turbativa d’asta e collusione (La Vanguardia). Lo strumento lavora su una banca dati di circa sei milioni di contratti e dovrebbe segnalare le gare sospette agli ispettori, senza sostituirsi a loro né stabilire da solo eventuali responsabilità.

Che cosa cerca la macchina

I cartelli negli appalti pubblici lasciano tracce abbastanza riconoscibili: imprese che si alternano nelle vittorie, offerte di comodo presentate a prezzi anormalmente alti, concorrenti che perdono sempre ma poi rientrano come subappaltatori. Le linee guida dell’OCSE sul bid-rigging catalogano da anni questi indizi. Il problema, finora, non era sapere che cosa cercare, ma riuscire a guardare dappertutto nello stesso momento.

Un funzionario locale vede una gara. Atenea può osservare comportamenti ripetuti tra amministrazioni, regioni, settori e anni diversi. Secondo le ricostruzioni disponibili, il sistema procede per livelli: prima collega società che compaiono con nomi differenti, come accade quando una stessa impresa partecipa attraverso più controllate; poi raggruppa gli schemi sospetti, verificando per esempio se le stesse due aziende si presentino sempre insieme; infine valuta se un determinato mercato si comporti in modo diverso da quanto ci si aspetterebbe in condizioni di concorrenza effettiva.

Il sistema nascerebbe dall’evoluzione di un precedente strumento della CNMC, più limitato, per estendersi ai mercati aperti e a una preoccupazione più recente: la collusione algoritmica. È il caso in cui i software di prezzo delle imprese imparano ad allinearsi alle mosse dei concorrenti senza che nessuno debba alzare il telefono, un po’ come negozi della stessa strada che smettano tacitamente di farsi concorrenza al ribasso.

Perché la Spagna ha fretta

Non è una soluzione in cerca di un problema. Il mese scorso, il Tribunale Supremo spagnolo ha confermato una multa da 13,5 milioni di euro contro Indra per la partecipazione a un cartello che alterava gare pubbliche nei servizi informatici, con condotte protrattesi dal 2005 al 2015 (Cinco Días). Le pratiche comprendevano offerte di copertura, concorrenti che si astenevano dal partecipare e conoscenza anticipata dei dettagli delle gare grazie a contatti interni. A Indra sono stati attribuiti oltre 324 milioni di euro in contratti assegnati attraverso gli accordi contestati (elDiario.es).

Sono proprio gli schemi che una macchina potrebbe intercettare molto prima di un’indagine durata dieci anni: le stesse imprese che compaiono insieme, vincitori e perdenti che si scambiano i ruoli, un offerente sconfitto che riappare senza clamore come subappaltatore.

La prova della responsabilità

La Spagna si inserisce in un movimento europeo più ampio verso l’enforcement assistito dalle macchine. In Germania, la proposta di dodicesima modifica della legge sulla concorrenza consentirebbe un monitoraggio sistematico degli appalti (BBH Blog). In Italia, l’autorità anticorruzione ANAC pubblica già dati sulle gare che forniscono la materia prima per analisi analoghe (ANAC).

La questione più delicata riguarda ciò che accade quando è un algoritmo a orientare la scelta di chi debba finire sotto indagine. I Paesi Bassi lo hanno imparato a caro prezzo, quando un tribunale ha bocciato SyRI, uno strumento pubblico di profilazione del rischio, ritenendolo lesivo del diritto alla privacy (Rechtspraak). La risposta olandese è stata costruire un registro nazionale in cui oggi sono pubbliche 1.495 descrizioni di algoritmi appartenenti a 515 organizzazioni (Algoritmeregister). Il principio è semplice: se un algoritmo dello Stato incide su chi viene controllato, i cittadini devono almeno sapere che esiste.

La ricerca accademica conferma il potenziale dello screening, ma invita a non venderlo come una bacchetta magica. Uno studio del CEPR sulle aste farmaceutiche svedesi ha individuato schemi compatibili con la collusione e prezzi più elevati, ma risultati di questo tipo dipendono molto dal mercato osservato. Non dimostrano che esistano rilevatori universali di cartelli, validi ovunque. Il rischio principale resta quello dei falsi positivi: contratti specialistici attirano naturalmente pochi offerenti, costi comuni degli input possono far muovere i prezzi nella stessa direzione e le offerte congiunte possono permettere a piccole imprese di accedere a commesse che da sole non riuscirebbero a gestire.

Atenea risulta ancora in fase di sviluppo interno, con un impiego atteso nei prossimi mesi. Non è emersa alcuna specifica tecnica pubblica. La CNMC non ha diffuso l’architettura del sistema, i tassi di errore né le regole di governance.

La legittimità dello strumento dipenderà meno dalla raffinatezza dell’algoritmo che dalla possibilità di contestarne gli alert, verificarne la logica e disattenderne le raccomandazioni. La Spagna sta verificando se l’azione antitrust possa spostarsi più a monte, individuando la collusione prima che emerga un informatore o che si chiuda un processo decennale. Se funzionerà con garanzie adeguate, ne trarranno beneficio i contribuenti e le imprese corrette. Se invece agirà come una scatola nera, rischierà di trasformarsi in quell’autorità algoritmica non contestabile che i tribunali europei hanno già respinto altrove.