En el marco del Congreso CNIS 2026, Aiala Casaux, Sales Director en Tenders Tool, mantuvo un encuentro clave con Conchi García Diéguez, Directora de Programas de Emprendimiento en EOI y profesora de IA y Machine Learning en la UC3M de Madrid, para desgranar el futuro de la contratación basada en datos en la Administración Pública.
En un escenario donde los datos abundan pero el conocimiento escasea, la conversación giró en torno a la necesidad de estructurar la información para que la inteligencia artificial deje de ser un prototipo y pase a ser el motor de una contratación basada en servicios y no solo en expedientes.
La gestión de la contratación pública se encuentra en una encrucijada tecnológica y cultural. Según Conchi García, «el mayor desafío actual no es la falta de datos, —puesto que las Administraciones Públicas (AAPP) generan una ingente cantidad de información por obligación de trazabilidad y transparencia—, sino la incapacidad de convertir esos datos en conocimiento activable y estratégico«.
Actualmente, los sistemas de información están muy fragmentados y los diferentes departamentos hablan lenguajes distintos, lo que impide una visión transversal del flujo de los expedientes.
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El camino hacia el dato gobernado
Para que la información tenga un valor real, García propone una transición crítica: pasar del «dato publicado» al «dato gobernado e interoperable». Para alcanzar este nivel de madurez estratégica, la experta señala cuatro características imprescindibles que debe cumplir el dato:
- Estructuración: Abandonar el trabajo exclusivo con documentos para extraer atributos atómicos que permitan a la IA detectar patrones y tendencias.
- Normalización semántica: Establecer taxonomías comunes para que todas las unidades organizativas entiendan qué se está contratando bajo los mismos términos.
- Trazabilidad: Disponer de una visión holística de todo el ciclo de vida del contrato, desde su presupuesto hasta su cierre.
- Calidad y coherencia: Un dato sin errores es la única garantía para que los decisores mantengan la confianza en el sistema.
De la IA generativa a la IA agéntica
La evolución tecnológica en las AAPP se plantea en tres horizontes temporales. A corto plazo, el uso de automatización y RPA ya permite agilizar tareas mecánicas. A medio plazo, la integración de la IA generativa como «copiloto», —siempre que esté alimentada con información corporativa curada—, que promete transformar la interacción con el conocimiento interno.
Para llegar a la IA agéntica, las organizaciones deben empezar a curar sus datos y anticipar marcos éticos y regulatorios que aseguren que el humano siga al mando
Sin embargo, el hito más ambicioso se sitúa a largo plazo, y es la IA agéntica, prevista para los próximos tres años. A diferencia de los modelos actuales, esta tecnología tiene capacidad de actuar y tomar decisiones de forma autónoma siguiendo objetivos de alto nivel, como detectar errores en una licitación y disparar automáticamente una petición de subsanación. Para llegar a este punto, García advierte de que «las organizaciones deben empezar a curar sus datos y anticipar marcos éticos y regulatorios que aseguren que el humano siga al mando».
Planificar por servicio, no por contrato
Uno de los puntos más destacados de la entrevista fue el cambio de mentalidad necesario en la planificación administrativa. Casaux y García coincidieron en que «la mejora del dato mejora radicalmente la toma de decisiones». En este sentido, el consejo fundamental de la experta para las Administraciones es «dejar de planificar por contrato para empezar a hacerlo por servicio«.
Esta visión permite reducir la fragmentación, evitar sobrecostes ocultos y detectar dependencias tecnológicas obsoletas. «Si nos orientamos a la sostenibilidad y perdemos de vista la parte puramente operativa, notaremos un cambio diferencial en la planificación de la contratación», concluyó García ante el foro del CNIS.
