Ese es el contexto. Y el contexto lo cambia todo. Y en el nuevo contexto la inteligencia artificial esta empezando a clarificar y a reclamar su sitio en todas partes como tecnología de propósito general.

Hace unos días, ha salido un informe The Cybernetic Teammate: A Field Experiment on Generative AI Reshaping Teamwork and Expertise de la Harvard Business School, en la que se detallan los principales resultados del estudio sobre la inteligencia artificial cuando se le adjudica el rol de un compañero de trabajo.

El servicio de contratación pública es un proceso de decisión altamente regulado y colectivo. Siempre realizado por un equipo. Y en ese equipo la inteligencia artificial generativa puede tener un sitio, y lo que es mas importante realizar un trabajo destacado y productivo.

EL ESTUDIO DE EL COMPAÑERO CIBERNETICO

El citado estudio ha sido comentado por muchos especialistas en inteligencia artificial (El compañero de equipo cibernético de Ethan Mollick) y todos ellos han remarcado las siguientes conclusiones del mismo:

• La IA como potenciador del rendimiento: El uso de IA ha demostrado mejorar la calidad de las soluciones y la eficiencia del trabajo, superando el rendimiento de equipos tradicionales. Los usuarios de IA dedicaron un 16% menos de tiempo a las tareas y produjeron soluciones más detalladas.
• Rompiendo silos funcionales: La IA eliminó las barreras entre diferentes disciplinas, permitiendo a los participantes generar ideas de manera más equilibrada y colaborativa, lo que sugiere un futuro donde el aprendizaje se integra en el flujo de trabajo.
• Compromiso emocional e IA: Se observó que trabajar con IA genera respuestas emocionales más positivas, con un aumento en emociones como entusiasmo y energía, a la vez que disminuyen la ansiedad y frustración. Esto indica que la IA puede ofrecer beneficios motivacionales similares a los del trabajo en equipo humano.
• Democratizando la experiencia: La IA permite que los no expertos contribuyan de manera significativa, cerrando la brecha de experiencia. Los no expertos que usaron IA alcanzaron el mismo rendimiento que los expertos en un equipo sin IA.
• Movimientos estratégicos para el aprendizaje: Se sugieren cinco movimientos clave para los equipos de Aprendizaje y Desarrollo, incluyendo repensar las taxonomías de habilidades, la capacitación, la contratación de personas, la progresión y las estructuras organizativas, para adaptarse a un entorno laboral impulsado por IA.

QUE CAMBIA ESTE ESTUDIO

Lo que el estudio argumenta es que las organizaciones deben cambiar su percepción de la inteligencia artificial (IA) de ser simplemente una herramienta de productividad a considerarla como un compañero de equipo. Inicialmente, las empresas veían la IA como un instrumento para mejorar la eficiencia, pero los datos recientes demuestran que los usuarios la utilizan más para el pensamiento crítico y la resolución de problemas complejos.

Los hallazgos del estudio sugieren que la IA ofrece beneficios similares al trabajo en equipo: mejora el rendimiento, facilita el intercambio de conocimientos y genera experiencias positivas. Esta perspectiva implica que las organizaciones necesitan repensar sus estructuras, programas de capacitación y límites entre especialidades.

La IA no solo automatiza tareas, sino que potencia las capacidades humanas y democratiza la experiencia, permitiendo que más empleados contribuyan a tareas especializadas. El futuro del trabajo no consiste en que las personas se adapten a la IA, sino en que las organizaciones reimaginen la naturaleza del trabajo en equipo y la gestión, lo que requerirá soluciones tecnológicas y un nuevo pensamiento organizacional.

QUE USOS Y CONCLUSIONES SON APLICABLES EN EL SERVCIO DE LA CONTRATACIÓN PÚBLICA

Creo que todas estas reflexiones y argumentos son directamente aplicables al trabajo que se desarrolla en los servcios de contratación pública.

Por tanto, hay que entender, evaluar y decidir donde y como (si fuera el caso) cada servicio de contratación pública, puede o, considera utilizar la inteligencia artificial como un integrante más del equipo de trabajo.

A partir de esta clarificación, y en su caso decisión inicial, deberían abordarse otra serie de decicisónes para asumir la dirección de utilizar la IA en este servicio lo que conlleva tres decisiones en las siguientes dimensiones:

• Gestión y Calidad de los datos propios
• Infraestructuras de IA
• Herramientas de IA
• Capacitación en IA.

No son decisiones fáciles. Aunque empieza a clarificarse el entorno de la IA, aún hay mucha competencia e inversiones que generan cambios y mejoras diarias. Estos cambios y mejoras pueden llevarnos a la paralisis en las decisiones: nos podemos quedar esperando el brillo inalcanzable de un futuro perfecto y desdeñando hoy a un muy buen compañero de trabajo.

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Ahora surge una ola mayor: la Inteligencia Artificial (IA). A diferencia de la digitalización, que se percibió como algo tangencial al sector jurídico, la IA está involucrando directamente a este sector, que gobierna la contratación pública.

La IA como Tecnología de Propósito General

La IA puede definirse como una Tecnología de Propósito General (TPG), capaz de impactar múltiples sectores simultáneamente. Al igual que la máquina de vapor, la electricidad o las tecnologías digitales, la IA Generativa está transformando diversos campos como educación, medicina, industrias creativas y finanzas.

Adopción de la IA en la Contratación Pública

Para implementar efectivamente la IA se requieren cuatro elementos fundamentales: infraestructura, datos, herramientas y capacitación. Todos estos elementos individualmente considerados no alcanzarán los resultados óptimos esperados. Y todos ellos juntos solo lo conseguirán si la capacitación de las personas tiene en cuenta no solo la capacitación tecnológica sino habilidades tales como: espíritu y pensamiento crítico, seguridad y ética, gestión de datos y analítica, lógica y razonamiento. El software se come al mundo, La inteligencia artificial se come al software y la filosofía se come a la inteligencia artificial.

La adopción debe darse en dos niveles:

Nivel individual:

• Inteligencia Documental para analizar, interpretar y extraer información de los documentos.
• Gestión del conocimiento soportado por la IA.
• Mejora de los flujos de tramitación a través del conocimiento
• Coordinación de resultados con la IA para generar nuevo conocimiento.
• Identificar peligros potenciales: perdida del pensamiento crítico y otros

Nivel organizacional:

• • Generar una estrategia (junto con su ejecución y monitorización) que contemple
    • Datos propios y su gestión
    • Infraestructura de IA
    • Herramientas de IA
    • Capacitación en IA

Estas dos formas de adopción pueden ser simultáneas o coincidentes en algún momento, pero la adopción individual debe considerarse prioritaria. Y debe empezar con un proceso de alfabetización.

Reflexiones Finales

La ola de la IA ya está «rompiendo» y no espera a nadie. Habrá individuos y organismos que la aprovechen y otros que no. A nivel individual, adoptar la IA requiere voluntad de aprendizaje y utilización de herramientas disponibles. A nivel organizativo, se necesitan objetivos claros y compromiso con el cambio.

La pregunta clave es: ¿Qué pasará cuando la IA reestructure la economía del conocimiento, desplazando el valor del conocimiento de su lugar actual?

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La tecnología es la base del progreso economico y social y nos permite mantener nuestras sociedades. Las sociedades primitivas fueron adquiriendo mejores concidiciones de vida gracias a la tecnología: agricultura, minería, industria, ….. Ha sido con la tecnología como hemos podido avanzar . Pero ¿que es la tecnología?

Podemos definir la tecnología como el uso del conocimiento accionable (saber y saber hacer) que otros (de forma acumulativa) ponen a nuestra disposición, sin necesidad de tener que adquirir ese conocimiento. La tecnología puede materializarse en una herramienta, una receta, un algoritmo, una artesanía.. pero va mucho más allá de las máquinas.

La tecnología requiere compartir conocimiento y colaborar con otros. No hay tecnología que pueda encapsularse para su uso social, que haya sido creada por una única mente. Se necesita mucha colaboración.

A través de la tecnología se consiguen cosas tan importantes como la autonomía personal y organizativa, la adquisción y extensión del conocimiento experto, la eficiencia en el uso del tiempo y los recursos, y la división y especialización del trabajo.

Hoy en día las sociedades más avanzadas son las que tienen un dominio mayor de todas o algunas tecnologías más avanzadas. Podemos decir que la tecnología representa el mejor mecanismo para compartir, aplicar e integral el conocimiento humano acumulado por la sociedad, y es, junto con la cultura, la base del progreso humano.

El contexto.

Asi, podemos llegar a establecer que en función del uso y acceso a las tecnologías, se conforma gran parte del contexto: el entorno en el que nos movemos y nos desarrollamos como personas y como sociedad.

Recientemente se ha sumado a este contexto una nueva tecnología de proposito general que puede cambiar muchas cosas: la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial es una tecnología de propósito general que ayuda a utilizar otras tecnologías permitiendo elevar todas las capacidades de las pesonas de forma general sin la mayor parte de los esfuerzos de especialización que se requerían antes. Es lo que Ethan Mollick ha venido a denominar co-inteligencia.

La inteligencia artificial tendrá (tiene) una fuerte repercusión en las ciencias, las artes, la sociedad, la cultura, la educación, la propia tecnología, en el trabajo y el desarrollo humano, y en general, en la cultura.

Como siempre, ante cambios tan pronunciados, existen multiples fuerzas en colisión. La forma en la que se adopte (el nuevo contexto) esta tecnología de propósito general, conformará nuestras sociedades y las capacidades de los individuos para progresar en ellas.

La contratación pública

La contratación pública es un servicio de las sociedades modernas avanzadas que les permite generar y proporcionar bienes y servicios a los ciudadanos de forma colectiva utilzando recursos comunes. Y como tal servicio atendido por empleados públicos, es un servicio candidato a ser potenciado por la inteligencia artificial.

El elemento relevante en la adopción de la inteligencia artificial por parte del servicio de contratación pública es el valor. ¿Cómo se determina el valor que puede conseguirse en este servicio, y cual es el coste y esfuerzo que hay que emplear para alcanzar dicho valor?

Para conseguir esta adopción se requiere atender a una serie de elementos fundamentales: infraestructura, datos, algoritmos y capacitación. Todos estos elementos individualmente considerados no alcanzarán los resultados esperados. Y todos ellos juntos solo lo conseguirán si la capacitación tiene en cuenta no solo la capacitación tecnológica sino habilidades tales como: espíritu y pensamiento critico, seguridad y ética, gestión de datos y analítica, lógica y razonamiento. El software se come al mundo, La inteligencia artificial se come al software y la filosofía se come a la inteligencia artificial.

Pero sobre todo, y más que nunca, alcanzar el valor óptimo se conseguirá cuando pongamos a las personas en primer lugar, como probablemente hemos acabado haciendo siempre.

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Jon Hernández divulgador de la IA, nos ha ofrecido un video con los dos discursos mas importantes, doblados al español, que se han pronunciado en la reciente conferencia sobre inteligencia artificial en Paris con el título “AI ACTION SUMMIT”.

• El discurso del vicepresidente de Estados Unidos James Dave Vance
• El discurso de la presidenta de la Comisión Europea Ursula von der Leyen

(En este enlace tenéis el acceso al video que engloba ambos discursos)

A continuación os dejo con un resumen de los punto principales y una reflexión que nos ayudará a entender el contexto.

Discursos de JD Vance y de Ursula Von der Leyen

Discurso de JD Vance, Vicepresidente de EEUU

JD Vance presentó la visión de la administración Trump sobre la inteligencia artificial, destacando cuatro puntos principales:

1. Liderazgo estadounidense: Garantizar que la IA estadounidense siga siendo el estándar de oro mundial y el socio preferido para otros países.
2. Desregulación: Evitar la regulación excesiva que podría sofocar la innovación, fomentando políticas que promuevan el crecimiento.
3. Libertad ideológica: Mantener la IA libre de sesgos ideológicos, evitando que se convierta en una herramienta de censura.
4. Enfoque pro-trabajador: Asegurar que la IA sea una herramienta para aumentar la productividad y crear empleo, no para reemplazar trabajadores.

Vance enfatizó que EEUU lidera en IA gracias a un entorno regulatorio abierto que ha fomentado inversiones significativas (estimando más de 350.000 millones de dólares para 2028). La administración Trump se opone a restricciones internacionales sobre empresas tecnológicas estadounidenses y advierte contra regímenes autoritarios que utilizan la IA para vigilancia y censura.

También subrayó la importancia de la infraestructura física (energía, semiconductores) para el desarrollo de la IA, comparando el momento actual con una nueva Revolución Industrial.

Discurso de Ursula von der Leyen, Presidenta de la Comisión Europea

Von der Leyen rechazó la idea de que Europa llega tarde a la carrera de la IA, señalando que es una competición que apenas comienza y donde Europa puede liderar con su propio enfoque distintivo:

1. IA centrada en aplicaciones industriales: Aprovechar los conocimientos y datos industriales y de fabricación únicos de Europa.
2. IA cooperativa: Reunir talentos de diferentes países, sectores y orígenes, fomentando la colaboración.
3. Adopción del código abierto: Promover la difusión rápida de la innovación.

Von der Leyen anunció importantes inversiones europeas en IA:

• 10.000 millones de euros para 12 «fábricas de IA» y supercomputadores
• Desarrollo de «giga fábricas de IA» inspiradas en el modelo del CERN
• Una iniciativa de 200.000 millones de euros combinando inversión pública y privada

Destacó que estas inversiones están diseñadas para democratizar el acceso a la potencia computacional, permitiendo que tanto pequeñas como grandes empresas puedan innovar. También mencionó la importancia de la Ley de IA europea para proporcionar un conjunto único de reglas en toda la UE.

El duelo de visiones sobre la IA

Mientras el sol se ponía sobre París al finalizar el AI Summit, quedaban claras dos visiones contrastantes sobre el futuro de la inteligencia artificial: la americana y la europea, tan diferentes como sus respectivas historias.

La visión americana, personificada por JD Vance, refleja el espíritu del Oeste americano: libertad, desregulación y competencia feroz. Como un moderno vaquero digital, Vance blandió la espada de Lafayette para defender un territorio sin ley donde la innovación galopa sin restricciones. Su mensaje es claro: la IA será como ese sable histórico, «peligrosa en las manos equivocadas pero una herramienta increíble para la libertad y la prosperidad en las manos correctas».

Por otro lado, Von der Leyen presentó la visión europea, más cercana a una orquesta sinfónica donde diferentes instrumentos tocan en armonía. Europa no quiere ganar sola, sino construir un concierto de colaboración, regulación inteligente y valores compartidos. Su CERN de la IA es un símbolo de esta visión: un lugar donde científicos de todo el mundo trabajan juntos por el bien común.

Estas dos aproximaciones no son solo estrategias tecnológicas, sino filosofías diferentes sobre cómo las sociedades deben adoptar el cambio. Estados Unidos apuesta por la velocidad y el liderazgo individual; Europa por la colaboración y la inclusión. El primero podría llegar antes a la meta, pero el segundo podría asegurar que nadie se quede atrás en el camino.

La historia dirá cuál de estos enfoques era más sabio. Tal vez, como en tantas ocasiones anteriores, la respuesta no sea una victoria total de uno sobre otro, sino una síntesis que tome lo mejor de ambos mundos: la agilidad americana y la inclusividad europea. Porque, en el fondo, ambos discursos comparten algo esencial: la convicción de que la IA no es solo una tecnología más, sino una transformación profunda que redefinirá nuestra economía, nuestra sociedad y quizás nuestra propia identidad como especie.

Aceleracionistas y largoplacistas conforman el contexto sobre el que debemos informarnos, formarnos y entender para tomar decisiones individuales y colectivas.

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¿Cómo afecta esto a la contratación pública?

La IA generativa representa una oportunidad significativa para el sector de la contratación pública, especialmente en tres áreas clave:

1. Gestión del marco normativo: La contratación pública está regulada por un complejo entramado de leyes y reglamentos. La IA puede ayudarnos a interpretar y aplicar esta normativa de manera más eficiente, facilitando la comprensión de los requisitos legales y su aplicación práctica.
2. Mejora de la productividad: Para quienes gestionan expedientes de contratación, tanto desde el lado de la administración como de los licitadores, la IA puede agilizar tareas como:
   • El diseño de pliegos
   • La evaluación de ofertas
   • La preparación de informes técnicos
   • El seguimiento de la ejecución del contrato
   • La evaluación de resultados
3. Toma de decisiones basada en datos: La IA permite analizar expedientes anteriores y experiencias similares, ayudando a tomar decisiones más informadas en nuevos procedimientos de contratación.

Sin embargo, es importante entender que la IA no es una solución mágica. Para aprovechar realmente su potencial en la contratación pública, necesitamos:

1. Formación específica (alfabetización en IA) para comprender:
   • Qué puede y qué no puede hacer la IA
   • Cómo utilizarla de forma segura y ética
   • Cómo integrarla en los procedimientos existentes
2. Un liderazgo efectivo que siga estos principios:
   • Definir claramente quién será responsable de cada proceso
   • Establecer objetivos concretos
   • Dar sentido y propósito al uso de la tecnología
   • Buscar resultados «suficientemente buenos» en vez de la perfección
   • Valorar el criterio humano
   • Realizar pruebas piloto
   • Vincular el uso de la IA con las necesidades reales del servicio de contratación pública

En conclusión, la IA puede transformar significativamente la forma en que gestionamos la contratación pública, pero su éxito dependerá de cómo la implementemos. No basta con tener acceso a la tecnología; necesitamos entenderla, adaptarla a nuestras necesidades específicas y, sobre todo, tener un propósito claro para su uso en beneficio de este servicio público.

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LA TEORÍA

La tecnología es el elemento que nos ha permitido progresar como especie.
La tecnología es la automatización del conocimiento.
La automatización, junto con la especialización, son los componentes principales de la productividad general.
El servicio de contratación pública necesita productividad (= automatización más especialización)
La tecnología de la información puede proporcionar elementos que fomentan los dos elementos de la productividad : automatización y especialización. Primero automatizo y luego utlizo el tiempo que ahorro en especialización.
La digitalización integral permite la automatización (siempre supervisada por humanos) de determinadas actuaciones sencillas del servicio de contratación
La inteligencia artificial generativa (IAG) permite extraer conocimiento tácito y explícito (especialización) a través de los datos digitales de calidad, continuos y conectados que produce la digitalización, proporcionando inteligencia aumentada que incremente la productividad marginal de las personas del servicio de contratación.

EL CONTEXTO.

El contexto lo cambia todo, y la teoría requiere que entendamos el contexto para producir en la práctica los efectos que nos sugiere la teoría. Además el contexto no es único y similar en todos los organismos e individuos. Es muy variable y muy cambiante.
El contexto (la realidad percibida) la podemos dividir en el contexto general y el contexto específico del servicio de contratación.
El contexto general no podemos variarlo solo entenderlo.
El contexto específico en el servicio de contratación está condicionado por tres elementos que podemos modificar de un forma personalizada en cada caso:

• Las personas: requieren de una profesionalización para actualizar sus competencias y habilidades en el procedimiento jurídico y en las herramientas tecnológicas.
• El procedimiento: requiere de ajustes dinámicos con decisiones basadas en datos de calidad y actuales (ahora mayoritariamente ausentes)
• La tecnología: No se ha producido el proceso de digitalización integral de forma generalizada. La transformación digital (el paso siguiente a la digitalización) se va a ver alterada por la disrupción de la inteligencia artificial generativa produciendo servicios de contratación pública con inteligencia aumentada.
  Los tres elementos no son independientes, ni producen resultados de forma aislada. Son interdependientes y producen un sistema complejo adaptativo (el servicio de contratación pública) que no se puede generalizar. Hay que estudiar y entender cada servicio de contratación para emitir un diagnóstico y un tratamiento personalizado.

LAS DECISIONES A TOMAR.

En general, las decisiones deben ser ponderadas con el contexto particular y los objetivos explícitos de cada organismo, contemplando todas las opciones que podamos.
Una decisión es un conjunto de acciones combinadas que promovemos para producir unos resultados definidos a través de un juicio (deseo, necesidad, preferencia, intención.). Estos resultados (son inciertos) y se basan en las acciones – palancas que promovemos con la decisión. Utilizamos la predicción (intuición o datos) para identificar el resultado previsible de las acciones propuestas. (las acciones – palancas se determinan por la predicción de los resultados definidos)
Como se ha apuntado en párrafos anteriores, las decisiones más relevantes alrededor de la adopción de tecnología en los servicios de contratación son las siguientes

1. Digitalización integral: es una acción aceptada de forma general pero no tiene una forma canónica identificada que garantice los resultados, sobre todo en lo referente a la gestión del cambio.
2. Incorporar inteligencia artificial generativa en el proceso de contratación: Es una decisión controvertida y requiere de estudio y experimentación. Los modelos lógicos en el momento actual podrían seguir el paradigma de la inteligencia aumentada: Utilizar la IAG para aumentar la inteligencia operativa y soportar la toma de decisiones con mejores datos (predicción) en determinadas tareas del procedimiento (mapeo de tareas susceptibles de mejorar con la IAG).
   Los elementos que conforman la productividad del servicio de contratación pueden tener los siguientes resultados identificados:
   • La profesionalización . competencias y habilidades en el procedimiento jurídico y las opciones tecnológicas optimas en cada caso (servicio a servicio).
   • La actualización del procedimiento , pendiente de revisiones de la Comisión Europea y en su caso adaptación de las Directivas.
   • La adopción de tecnología, en tres niveles:
     o En los individuos (relativamente accesible, requiere motivación)
     o En los organismos, (complicada requiere conocimiento, presupuesto y datos)
     o En las instituciones, (sencilla, requiere datos de calidad para la toma de decisiones generales)

LA ADOPCIÓN DE LA IAG EN EL SERVCIO DE CONTRATACIÓN PÚBLICA.

El proceso de adopción de la tecnología está influido por nuestra capacidad individual y organizativa de aprendizaje, cambio y comportamiento (cultura). Esto se conoce como la “Ley de la Disrupción” que se comenta en libro de Larry Downes.
La Ley de la Disrupción establece que la tecnología cambia de manera exponencial, mientras que los sistemas sociales, económicos y legales lo hacen de forma incremental. Esta disparidad crea tensiones y conflictos que deben ser resueltos para asegurar una transición suave hacia la vida digital. La tecnología que inventamos tiene el potencial de cambiar el mundo a un ritmo acelerado, pero los humanos y sus organizaciones no pueden seguir el ritmo. A medida que se amplía la brecha entre el viejo mundo y el nuevo, los conflictos entre los sistemas sociales, económicos, políticos y legales que vertebran nuestro contexto y la tecnología emergente, se agudizan hasta un punto de ruptura o adopción.

En el siguiente gráfico producido por Fernando de la Rosa (La IAG es un reto de gestión del cambio no tecnológico) se muestran las diferentes curvas de adopción.

• Tecnología (curva verde): En el caso de la IAG, es ciertamente abrumador tratar de estar al día en todos las nuevas técnicas, productos y herramientas que se suceden. Además se observa unproceso de hiperespeculación por tratar de hacerse con un mercado que ya trasciende a los ámbitos de la lucha geopolítica.
• Personas (curva azul). Hay múltiples estudios que apuntan a aumentos de productividad marginal notable. Pero como otras veces estamos ante un caso de gestión del cambio, con detractores y promotores empujando hacia sus convicciones o intereses. Mi opinión aquí es que el conocimiento cierto y basado en evidencias es crucial. No hay que tomar decisiones sin información contrastada y experimentos útiles.
• Organismos (curva negra). Hay mucha incertidumbre. Probablemente la cuestión última es cual es el grado de automatización posible en cada organismo. En el caso del servicio de contratación pública mi opinión en estos momentos es considerar la IAG como una herramienta para la contratación pública con inteligencia aumentada, pero en ningún caso, utilizar la IAG como sustitutivo del juicio humano.

Discrepo con el concepto de repetición (otra vez) que aparece en el gráfico. Los cambios tecnológicos que nos han precedido no tienen las mismas características que la adopción de la IAG. Por poner un ejemplo, la adopción de la IAG no requiere una infraestructura adicional. (se alcanzo el millón de usuarios en 2 meses). Lo que no implica, ni mucho menos, que el problema de adopción en los tres niveles comentados no conlleve un reto de aprendizaje, de cambio y de comportamiento (cultura). Probablemente mucho más profundo a nivel social y económico que los cambios tecnológicos recientes. (Recomiendo que visualicen este video «The Future of AI and How It Will Shape Our World» de Mo Gawdat)

REFLEXIONES FINALES

Seguiremos tratando de aportar datos y experiencias alrededor de estos temas. Queda mucho camino por hacer, y por transitar por los servicios de contratación pública: Aprendizaje y cautela. No son excluyentes.

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Creo que cualquier servicio de contratación pública se gestiona con trabajadores del conocimiento. Para saber y poder contratar hay que seguir un procedimiento jurídico, pero no solo. Ni mucho menos.  

Un trabajador del conocimiento es una persona cuya principal contribución (maestría, autonomía y propósito) en su trabajo es el conocimiento especializado y la experiencia en un campo en particular (la contratación pública). Estos profesionales participan en tareas complejas de resolución de problemas, pensamiento crítico y creatividad que requieren un alto nivel de habilidad cognitiva(competencias y habilidades) y experiencias.

Los trabajadores del conocimiento se caracterizan por:

• Educación avanzada o amplia experiencia en su campo
• Capacidad para aplicar conocimientos teóricos y analíticos
• Enfoque en la creación, distribución o aplicación de conocimientos
• Aprendizaje continuo y adaptación a nueva información
• Fuertes habilidades de comunicación y colaboración

Si repaso estas “competencias y habilidades”, creo que todas ellas tienen que estar de forma explícita o implícita disponibles en el colectivo que gestiona la contratación pública. Y si esto es así, surge de forma automática la siguiente pregunta:

Entonces ¿qué podemos hacer para aumentar la productividad del servicio de contratación?

Varios factores clave influyen en la productividad de los trabajadores del conocimiento:

• Autonomía: los trabajadores del conocimiento a menudo se desempeñan mejor cuando se les da la libertad de administrar su propio tiempo y enfoque de las tareas.
• Entorno de trabajo: un espacio de trabajo propicio que permita tanto la colaboración como el trabajo individual concentrado es crucial.
• Acceso a la información: el acceso eficiente a los datos y recursos relevantes es esencial para que los trabajadores del conocimiento realicen su trabajo de manera efectiva.
• Aprendizaje continuo: las oportunidades de formación continua y desarrollo de habilidades contribuyen a aumentar la productividad.
• Tecnología: las herramientas y el software adecuados pueden mejorar significativamente la eficiencia y la producción de un trabajador del conocimiento.
• Equilibrio entre el trabajo y la vida personal: mantener un equilibrio saludable entre el trabajo y la vida personal puede conducir a una mayor productividad y creatividad.
• Confianza y colaboración: Una característica cada vez mas notoria de estos trabajadores del conocimiento es que no lo saben todo de forma individual. Son piezas de un complejo rompecabezas, que tiene que ser diseñado compuesto y ejecutado por individuos en un colectivo, y esa forma imprescindible de trabajo requiere la colaboración y la confianza.

LA PROMESA.

En estos tiempos inciertos(no sé cómo llamarlos) en los que nos hemos vuelto apósteles de la productividad y hemos creído encontrar el “Santo Grial” en la inteligencia artificial (en alguno de sus cuatro tipos: Generativa, Analítica, Causal y Ejecutiva), es muy importante que no nos dejemos llevar por expectativas infladas por intereses que nos son ajenos (al servicio de contratación pública), y seamos muy “cautos, racionales y consistentes” a la hora de identificar qué VALOR específico necesitamos conseguir y QUÉ HERRAMIENTA nos lo proporciona, y A QUÉ COSTE (esfuerzo y energía). Las cosas nunca son ni tan mágicas, ni tan fáciles como pueden parecer al principio. ¿Verdad?

Lo primero que deberíamos identificar son los problemas de la productividad de los trabajadores del conocimiento.

En esta entrada del Foro Drucker La paradoja de la productividad del trabajo del conocimiento en el siglo XXI por Isabella Mader, nos lo resume:

• Sobrecarga de información. 
• Cultura de la interrupción. 
• Tiempo de búsqueda.  
• Informes constantes. 
• Reuniones improductivas. 
• Procesamiento masivo = trabajo intelectual pesado. 

Y dados estos problemas de los trabajadores del conocimiento ¿cuáles pueden ser los elementos que pueden ayudar a mejorar la productividad de estos trabajadores?: ¿Dónde puede ayudar la inteligencia artificial?

• Reducir las interrupciones. Comunicaciones asíncronas y compartir siempre el foco del problema. La IA puede ayudar a generar foco en los problemas, reduciendo la carga cognitiva de los problemas para que todos los trabajadores estén en el mismo punto.
• Mejorar la eficiencia de las búsquedas. La inteligencia artificial puede ayudar, dando contexto y respondiendo preguntas.
• Chatear con documentos: La inteligencia artificial generativa esto lo hace muy bien. Permite que preguntas de distintos trabajadores serán contestadas, de forma ágil.
• Delegar el procesamiento masivo a la IA : el procesamiento inteligente de documentos (IDP). En este caso concreto hay que velar por la calidad y adecuación de datos y documentos. Solo si se tienen datos y documentos de calidad, y relevantes la IA ayudará, en caso contrario será un desastre.   
• Optimice la elaboración de informes: En esto la IA puede AYUDAR mucho, e incrementar la productividad marginal sobre todo los trabajadores con mayor conocimiento (los que tienen criterio para determinar que tiene o que no tiene VALOR, cuando la IA se lo presenta). 
• Mejorar la eficiencia de las reuniones. La IA permite generar resúmenes, planificar puntos de dialogo colectivo, y generar acciones individuales propuestas. Todo ello maximizando el valor del tiempo empleado en cada reunión.  

UN CAMINO POR DELANTE PARA EXPLORAR

Una buena forma de mejorar la productividad en los trabajadores de la contratación pública consiste en mapear los procesos y las tareas (no los trámites de la legislación) y EXPLORAR si la IA, qué IA y cómo la IA, puede ayudar a mejorar la productividad de estas tareas. Y empezar A EXPERIMENTAR. No hay otra. Una vez entendido que es la IA, como puede emplearse y para que puede utilizarse.. hay que remangare y probarlo. Y contarlo. Es un problema de cultura y educación individual primero y colectivo una vez que consigamos resultados reseñables.

La IA nos tiene que proporcionar tiempo para conversar con nuestros “colegas” sobre los fundamentos nucleares del diseño de cada expediente, para dejar las prisas y volver a tener equipos donde los agobios por los plazos dejan paso a la confianza y a la colaboración dentro del colectivo.

Un colectivo que tiene que detentar y soportar  “una identidad que puede utilizarse para dividir, pero también puede utilizarse, y se ha utilizado, para integrar” el propósito del servicio público que necesitan las sociedades modernas.

TESTIMONIOS.

Cuando hablo con algunos de los trabajadores del conocimiento de la contratación pública, veo que muchos, la mayoría,  no consideran útil la inteligencia artificial… hasta que alguien como ellos, no un consultor de tecnología, les explica como lo hacen y qué consiguen. Y entonces, normalmente, aunque no siempre, se produce una verdadera y ferviente conversión.

Creo que mejorar la productividad de los trabajadores del conocimiento con la inteligencia artificial es posible, pero ni en todas las tares ni para todos los roles. Ni de forma, de momento, totalmente autónoma, y siempre sin exigir heroicidades ni saltos en el vacío.

Seguimos.  

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Las noticias alrededor del uso de la tecnología para mejorar la productividad siguen generando un estado de “expectativas aumentadas” en los ámbitos de decisión organizativa en todos los sectores.

Pero esta tecnología (la inteligencia artificial generativa y los agentes de IA) no tiene las mismas características en cuanto a la forma de consumo de recursos (computación, ordenación, “inteligencia”) que las tecnologías de la información precedentes.

Ya se están produciendo los primeros estudios alrededor del uso y la adopción de la inteligencia artificial generativa en distintos sectores y para diversos usos.

Además las grandes tecnológicas se están posicionando y ofreciendo productos de ámbito general a través de servicios en la nube ( y APIs) para que individuos y organizaciones saquen provecho de esta nueva tecnología.

Pero se observan por el momento algunas diferencias:

• Son los individuos los que están innovando (de forma secreta a veces)
• Es más fácil y rápido innovar haciendo “experimentos” individuales que innovar a través de productos diseñados por consultores y embebidos en productos.
• Las métricas de rendimiento no están de momento basadas en tareas útiles para los usuarios finales de estas herramientas.
• Se está identificando la figura del cyborg secreto (personas que ocultan el uso de la inteligencia artificial generativa por distintos motivos).
• Los dirigentes todavía no saben cómo “organizar” y procedimentar el correcto uso de esta tecnología porque la productividad la marcan las personas con el conocimiento “intimo” de la tarea. No es simple ni fácil la estándarización en un sistema.

Con todo ello, y por el momento, creo están surgiendo opciones claras para la empezar la adopción de la inteligencia artificial generativa en el ámbito de la contratación pública.

• Las “experiencias” individuales. Personas que utilizan la herramienta de forma intima y personal (es como se utilizan las hojas de cálculo para la productividad personal)
• Las “comunidades de práctica” que se unen y comparte conocimiento específico en torno a determinadas tareas y formas de uso de esta tecnología en el campo específico de la contratación pública.
• La “opción” de empezar a “experimentar” con las tecnologías de razonamiento y agentes de inteligencia artificial  (individuales o múltiples)  para cubrir tareas cada vez más demandantes de “inteligencia” con capacidades de toma de deciones.

En el panorama general siguen las grandes tecnológicas invirtiendo en mejorar la tecnología haciendo que su adopción sea simple y clara.

Por el momento, la inteligencia artificial generativa, es una tecnología de carácter general que está alcanzado su siguiente nivel de madurez. El del nivel 2. Tal y como comentaba recientemente la empresa OPEN AI:

COMO IMAGINA OPENAI NUESTRO FUTURO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Etapas de la Inteligencia artificial:

• Nivel 1 – Chatbots, IA con lenguaje conversacional
• Nivel 2 – Razonadores, resolución de problemas a nivel humano
• Nivel 3 – Agentes, sistemas que pueden realizar acciones
• Nivel 4 – Innovadores, IA que puede ayudar en la invención
• Nivel 5 – Organizaciones, Todas aquellas que puedan realizar el trabajo de una organización.

Fuente: Informe de Bloomberg

Según este esquema en la actualidad estamos empezando en el nivel 2. Pero hay que tener en cuenta que los niveles anteriores empujaran y darán velocidad para alcanzar los niveles superiores (“el conocimiento exponencial”).

En el nivel 3 es donde se puede producir el estallido de productividad utilizando agentes de forma generalizada, que ayuden a realizar tareas “pesadas” a los trabajadores del conocimiento.

En cualquier caso la adopción va a requerir mucha voluntad de aprendizaje y mucha “experimentación”, con los servicios y sistemas que nos proponen y siempre con una buena gestión de riesgos.

EN RESUMEN

Creo que la adopción de la inteligencia artificial en los servicios de contratación empezará teniendo estas características:  

• Se iniciará a través de la servicios de inteligencia artificial que determinadas personas o grupos  de forma aislada aprenderán a utilizar para mejorar su productividad marginal.
• Para ello se desarrollará una etapa similar a la adopción de las hojas de cálculo en la contratación pública. Todos las personas tienen sus hojas de cálculo y las usan para aumentar su productividad. Esas hojas de cálculo no están integradas en los sistemas de contratación, son personales, pero ayudan en el proceso de contratación. Y mucho.  
• El mayor impacto se producirá cuando (en el nivel 3) los agentes de la IA estén disponibles y puedan ser utilizados con simplicidad y claridad para apoyar o realizar tareas “pesadas” de la contratación que actualmente realizan las personas. También veremos la realización de automatismos fáciles que pueden ser realizados mediante sistemas RPA (Robotic Process Automation) inducidos por estos agentes de inteligencia artificial si existen datos de calidad.

Seguiremos tratando de aclarar como y cuales pueden ser esos niveles de experimentación para ayudar en la adopción de la IA a las personas que gestionan la contratación pública.

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Seguimos con novedades y anuncios alrededor de la inteligencia artificial. La contratación pública no está ausente de todos estos cambios (¿telúricos?).

Todos los que estamos tratando de seguir el ritmo de los acontecimientos, las tecnologías y las regulaciones, coincidimos en alguna cosa: se requiere promover una alfabetización universal en inteligencia artificial generativa.  

Si podéis echad un vistazo a este video que nos da una imagen bastante acertada de que es lo que puede o tiene que pasar con la Inteligencia Artificial Generativa: The importance of AI literacy for all | Mike Kentz

Esta alfabetización tiene que ser capaz de ofrecer a las personas que trabajan en cualquier actividad una comprensión de esta nueva herramienta que trastocará gran parte de lo que hacemos ahora, para:

• Conocer los FUNDAMENTOS y USOS de la inteligencia artificial generativa
• tratar de entender que se puede aplicar en su ámbito de conocimiento, (negocio)
• conocer que aprendizajes tiene que realizar para el uso adecuado de esta nueva herramienta (tecnología)
• que regulaciones y leyes van a aplicarse para que pueda haber cierta continuidad dentro de la disrupción (Gobernanza, Legislación y Ética)

Pues bien, si estas son las principales áreas de la alfabetización en inteligencia artificial la cuestión es:

• Las personas que gestionan la contratación pública ¿qué tipo de alfabetización y contenidos deberían alcanzar para hacerse una idea clara sobre el VALOR que puede conseguir estas herramientas, a que COSTE PERSONAL y cuál podría ser LA HOJA DE RUTA que previsiblemente podrían seguir los acontecimientos?.

Hay muchas aproximaciones para concretar un taller o curso de alfabetización para las personas de contratación pública sobre la inteligencia artificial generativa. Aquí os paso algunos temas:

 COMPETENCIAS DE ALFABETIZACIÓN EN IA Y TEMAS RELACIONADOS

¿QUÉ ES LA IA?

• Introducción a la IA
• Comprender la inteligencia
• Interdisciplinariedad
• General vs. Estrecha
• Las fases de la IA : predicción, razonamiento, agentes, agentes autónomos, inteligencia artificial general
• Como accedemos a la IA: servicios o productos

¿QUÉ PUEDE HACER LA IA? ¿CÓMO FUNCIONA LA IA?

• Representaciones del conocimiento: Incrustaciones, indicaciones, Modelos, RAG …
• La IA hoy: competencia sin comprensión.
• Toma de decisiones y la IA.
• Explicabilidad
• Pasos del aprendizaje automático
• Alfabetización de datos
• Aprendiendo de los datos
• Interpretación crítica de los datos
• Acción y reacción: mejora continua 
• Interacciones en contextos privados
• Contextualización de los datos
• Fortalezas y debilidades de Al
• Una prospectiva de la IA en contratación pública

¿QUÉ DEBE HACER LA IA?

• Ética
• Regulación

¿CÓMO PERCIBEN LA IA EL RESTO DE LA GENTE?

• Los proveedores y la IA
• Los técnicos y la IA
• Los jurídicos y la IA
• Promover la transparencia
• Oportunidades para programar
• Hitos en la
• Pensamiento crítico
• Cultura y la IA
• Apoyo a los decisores
• Interacción social
• Aprovechar los intereses de las personas
• Reconocer ideas preconcebidas
• Bajar las barreras de entrada

Y seguro que si le pregunto a cualquier modelo de lenguaje de frontera (los de pago) me responderán con una buena aproximación a los contenidos de alfabetización en inteligencia artificial.  

Pero si hay algo que no debemos de pasar por alto, al menos de momento, a la hora de definir y diseñar estos talleres o cursos, son las siguientes consideraciones:

• El combustible de la inteligencia artificial son los datos de calidad.
• Un cambio fundamental que probablemente traerá la inteligencia artificial es la forma en la que consumimos y accedemos a los servicios informáticos en cualquier negocio o actividad.
• Las personas con habilidades y competencias son las únicas que pueden dar sentido y generar VALOR a la actividad de la contratación pública, que es mucho más que un procedimiento o una tecnología
• El diseño instruccional de estos aprendizajes tiene que estar orientado a un público adulto, que ya sabe mucho de muchas cosas…
• Y por último, el cambio es algo que va a ser continuo durante bastante tiempo, aprendamos a cambiar…

Seguimos.

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A través de la entrada Una nueva era en las contrataciones públicas en Europa: es hora de un cambio audaz del blog de Open Contracting Partnership, he accedido a la reciente declaración de 100 profesionales lideres de la contratación pública en la Unión Europea, y a continuación expongo mis reflexiones sobre este asunto.      

DECLARACIÓN

Esta es una declaración resumida de la ambición colectiva para el futuro de la contratación pública en la UE de 100 profesionales líderes en contratación pública de 26 países europeos que se reunieron en la Conferencia sobre contratación pública de próxima generación en Roma los días 12 y 13 de septiembre de 2024, organizada por la Autoridad Nacional Anticorrupción (ANAC) de Italia, la Alianza para la Contratación Abierta y la Comisión de Contratación Pública de Albania.

Los próximos años pueden ser transformadores para la contratación pública en toda la Unión Europea. La nueva Comisión no solo está considerando revisar sus directivas de contratación pública, sino que en 2024 también se adoptarán ampliamente los nuevos formularios electrónicos de contratación pública de la UE y se iniciará su Espacio de Datos de Contratación Pública. La Comisión está revisando su Directiva de Datos Abiertos y explorando la posibilidad de incluir la contratación pública en la lista de conjuntos de datos de alto valor. Muchos estados miembros están liderando innovaciones que se pueden ampliar en toda la Unión.

El momento de actuar es ahora. El informe del Tribunal de Cuentas Europeo sobre la competencia en las licitaciones públicas concluye que, a pesar de las Directivas de 2014 destinadas a hacer más atractiva la contratación pública, cada vez hay menos empresas que compiten y que las adjudicaciones directas han aumentado. Demasiadas decisiones de contratación se basan en los costes más bajos y no en el mejor valor para los ciudadanos europeos.

Cuando nos reunimos en Roma, reflexionamos sobre el hecho de que una buena contratación no es solo una cuestión de regulación y presentación de informes, sino de repensar la contratación como un proceso de creación de valor social al ofrecer activos duraderos, sostenibles e inclusivos para las personas, los territorios y las comunidades. La mejora de los datos, la digitalización, las nuevas tecnologías y las nuevas formas abiertas de colaborar con los ciudadanos y las empresas para supervisar las contrataciones y mejorar los procesos nos proporcionan una visión sin precedentes sobre cómo hacer que las contrataciones sean más eficientes, fáciles de usar, inclusivas y con un impacto social.

También reconocemos el papel vital que desempeñará la disponibilidad de datos bien estructurados, de alta calidad, oportunos y accesibles en el seguimiento de estos resultados y en el uso óptimo de los recursos públicos limitados, especialmente porque las contrataciones son un área de alto riesgo de corrupción. La Directiva Europea contra la Corrupción debería fortalecer la demanda de datos fiables sobre contrataciones públicas en toda Europa.

Como comunidad de gobiernos, profesionales de la contratación pública, universidades, OSC y empresas privadas, reconocemos el impulso único para transformar la contratación pública en Europa en un servicio digital estratégico basado en datos destinado a crear valor para los ciudadanos, los territorios y las comunidades: debe ser un valor sostenible.

Acordamos trabajar en colaboración tanto a nivel nacional como con las instituciones de la UE para promover una auténtica transformación de la contratación pública que sea:

• sostenible, inclusiva y socialmente responsable: el gasto público debe basarse en estos valores fundamentales, no en el menor coste, para generar innovación económica y mejorar la calidad de vida de las personas. Debemos pensar en todo el ciclo de planificación y ejecución de los contratos, especialmente en su planificación e implementación, donde se puedan maximizar los impactos sociales y ambientales.
• Fácil de usar, eficiente y eficaz: Necesitamos que las contrataciones en Europa pasen de ser procesos basados ​​en papel que siguen la lógica del cumplimiento legal a procesos digitales fáciles de usar y centrados en el ser humano, diseñados según el principio de “dígamelo una vez” para reducir la fricción y estimular la participación y la competencia.
• Basados ​​en datos: Los sistemas de contratación deben ser abiertos por diseño, publicando automáticamente datos abiertos en tiempo real, de alta calidad, bien estructurados y estandarizados sobre todo el proceso de contratación, tanto por encima como por debajo de los umbrales de la UE; esto permitirá a todas las partes interesadas, incluidos los ciudadanos y las empresas, obtener una imagen completa de las oportunidades y los impactos de las contrataciones, y apoyar la introducción de nuevas tecnologías, incluidas soluciones basadas en IA, aprendizaje automático o contratos inteligentes. Unos datos mejores también son clave para medir el impacto social y ambiental del gasto público y el apoyo, haciéndolos más estratégicos y orientados a la misión.
• Integración en toda Europa: Las bases de datos y plataformas nacionales deben integrarse, y los datos deben armonizarse en torno a estándares abiertos para facilitar el intercambio de información e impulsar nuestro mercado único. Los sistemas nacionales de contratación pública deben seguir el principio de “reutilización primero” mediante el uso de herramientas existentes, como los elementos básicos de la UE (formularios electrónicos, documento único de contratación pública, facturas electrónicas, etc.) y otras herramientas, especialmente el Espacio de datos de contratación pública.
• Supervisión reforzada: las autoridades de supervisión independientes y transparentes son clave para garantizar la confianza y el juego limpio en la contratación pública. Los datos abiertos de alta calidad y estandarizados empoderan a las instituciones de supervisión y a los actores no gubernamentales para controlar y monitorear el proceso de contratación al detectar señales de alerta para prevenir la corrupción. Los circuitos de retroalimentación efectivos aumentan la participación y generan confianza.
• En manos profesionales y capaces: en última instancia, la buena contratación depende de la capacidad y los valores de los profesionales de la contratación. Necesitamos elevar la contratación pública como una función del gobierno y brindar capacitación legal, técnica, digital y colaborativa para que las políticas de contratación pública bien fundamentadas funcionen en la práctica.

Estamos entusiasmados por trabajar en nuestros gobiernos, regiones y comunidades para hacer realidad estos principios para una mejor contratación pública en toda Europa.

MIS REFLEXIONES

En este blog llevamos desde 2018 hablando de forma reiterada de cómo conseguir  la mejora en el rendimiento de los resultados de la contratación pública. Y no es fácil.

Es verdad que lo primero que se nos puede ocurrir es una visión como la que acabamos de exponer en los párrafos anteriores.

Pero más allá de las visiones, que no tienen por qué ser unánimes, creo que la principal siguiente acción en cada organismo público, es identificar y “atacar” el conjunto de competencias y habilidades que los propios agentes que gestionan la contratación consideran necesarios y útiles para mejorar su productividad y sus resultados.

En materia de profesionalización la unión Europea ya emitió sus recomendaciones con el estudio ProcurCompEU en 2017-2020, y este mismo año en 2024, se ha publicado el marco español de competencias de la contratación pública por parte del INAP.

Creo que estas competencias son necesarias pero no son suficientes. Se requieren habilidades para saber utilizar y sacar partido al formato digital y al contexto actual, junto con  las habilidades para sacar partido a  las  nuevas herramientas que la tecnología está poniendo en nuestras manos para aumentar nuestra productividad( inteligencia artificial generativa y otras técnicas)

La digitalización integral del servicio de contratación pública es la primera acción (que está siendo fomentada por la propia Comisión Europea como único medio de alcanzar el éxito en su programa Espacio de Datos de la Contratación Pública), que requiere competencias y habilidades en el formato digital.

Entender y saber utilizar la inteligencia artificial generativa en formato de servicio de asistencia, es la siguiente habilidad que podría ser considerada por los agentes de la contratación.

Por tanto, bienvenida sea la visión, pero creo que sería mejor, que empezásemos por identificar competencias y habilidades que permitirán a los agentes avanzar en esa visión o en otra que emerja próximamente.

En mi opinión, es la MEJOR forma de mejorar la contratación pública  

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