Compra pública de inteligencia artificial: la nueva compra pública de innovación

La Compra Pública de Innovación (CPI) puede ser una palanca clave para impulsar el mercado de la Inteligencia Artificial (IA), al orientar la demanda pública hacia el desarrollo de soluciones innovadoras que todavía no existen o que necesitan perfeccionarse. A través de modalidades como la compra precomercial, las administraciones pueden estimular proyectos de IA aplicados a la mejora de servicios públicos, generando así un efecto tractor sobre el ecosistema tecnológico. Además, la CPI permite reducir la incertidumbre del mercado para las startups y pymes innovadoras, facilita la transferencia de tecnología y posiciona al sector público como motor de transformación digital responsable, siempre bajo criterios éticos, legales y orientados al interés general. En el presente artículo explicamos y defendemos la Compra Pública (de Innovación) de Inteligencia Artificial (CPIIA).

• I. Administración electrónica

  En tiempos de complejidad y cambios se agradece el poder aferrarse, y lo haremos con robustos argumentos, a conceptos que, quién lo diría, ya son “viejos conocidos”. En este sentido, no debería sorprender la afirmación de que nos seguimos moviendo en el ámbito de esa administración electrónica que se supone que venimos implantando las últimas dos décadas. Recordemos que “administración electrónica es el uso de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) en las AAPP, combinado con cambios organizativos y nuevas aptitudes, con el fin de mejorar los servicios públicos y los procesos democráticos y reforzar el apoyo a las políticas públicas” (Comisión Europea). Así pues, si “administración electrónica es el uso de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) en las Administraciones Públicas”, la primera conclusión sería que cualquier estrategia actual que implique la implantación, y por tanto el uso, de la Inteligencia Artificial (IA), una TIC al fin y al cabo, en la Administración, implica un continuación del “antiguo” proyecto de administración electrónica, del que puede considerarse una fase más. Dicho de otro modo: que la IA es una tecnología de la información y las telecomunicaciones parece claro; por lo tanto, su uso por parte de las AAPP, en consecuencia, formaría parte de la “administración electrónica”. Compartiremos otros dos argumentos en defensa de esta misma idea:

  • El inciso “con el fin de mejorar los servicios públicos”, también encaja sin duda en las utilidades de la IA de cara precisamente a la mejora de dichos servicios. Téngase en cuenta también la implicación de las Diputaciones Provinciales y administraciones análogas en la prestación de los servicios municipales. Para empezar, la administración electrónica municipal es directamente una competencia provincial en los municipios de menos de 20.000 habitantes. Y máxime si su finalidad última es precisamente la de mejorar los servicios públicos, valga la redundancia, en este caso a través de la IA, porque los servicios municipales en municipios de escasos recursos suelen estar asistidos reforzados por la cooperación provincial. Póngase esta reflexión en relación a las ventajas que supondría la incorporación de la IA a los servicios públicos, aportando increíbles mejoras en cuanto a calidad, eficacia y eficiencia de todos y cada uno de los servicios municipales, especialmente en algunos concretos como el de recogida de residuos o la gestión del tráfico.

  • Por su parte, el último inciso de la definición de administración electrónica marida francamente bien con la figura de la Compra Pública de Innovación: “reforzar el apoyo a las políticas públicas”. Desarrollaremos este punto.

  Sin duda, la CPI puede y debe utilizarse como motor estratégico de las políticas públicas de innovación, en las que, obviamente, adquiere un gran protagonismo presente la IA. En un panorama global, donde la innovación se erige como motor del crecimiento económico y el bienestar social, las políticas públicas de innovación juegan un papel crucial en la creación de un ecosistema favorable al desarrollo y la adopción de nuevas ideas y tecnologías. Dentro de este marco estratégico, la CPI emerge no solo como una herramienta de contratación, sino como un instrumento poderoso para impulsar y dar forma a estas mismas políticas.

  La nostalgia no está reñida con la modernidad, y por eso algunos nos acordamos de conceptos en desuso como la llamada “acción de fomento” de la Administración, regulada para la Local en normas como el Decreto de 17 de junio de 1955 por el que se aprueba el Reglamento de Servicios de las Corporaciones locales, aún en vigor por cierto. Esta norma se refiere fundamentalmente a las subvenciones, si bien obviamente los mecanismos de fomento se han ampliado y actualizado. Y ahí es donde entra la CPI.

  Lejos de ser una simple transacción administrativa, la CPI se convierte en un catalizador activo de la innovación, alineando las necesidades del sector público con la capacidad creativa y tecnológica del mercado. Hablamos de una verdadera política pública. Al actuar de forma anticipada como un cliente “previsor”, la Administración puede influir directamente en las prioridades de investigación y desarrollo, fomentando la creación de soluciones que respondan a desafíos públicos específicos y, por extensión, contribuyendo a los objetivos más amplios de las políticas de innovación.

  En definitiva, la CPI permite definir e implementar las actuales políticas públicas de innovación. Describiremos la ruta teórica para lograrlo:

  1. Definir demandas y prioridades de innovación. Las políticas públicas de innovación a menudo identifican áreas estratégicas donde la innovación es particularmente necesaria (salud, energía, sostenibilidad, seguridad, etc.). La CPI actúa como un mecanismo concreto para dar operativa real a estas prioridades, traduciéndolas en demandas específicas y desafíos tecnológicos que el mercado puede abordar. Al lanzar licitaciones de CPI en estas áreas, el sector público envía una señal clara sobre sus necesidades y dirige la inversión privada hacia la búsqueda de soluciones innovadoras alineadas con los objetivos de las políticas.

  2. Fomentar la inversión en I+D y la creación de nuevas empresas. La CPI reduce el riesgo para las empresas que invierten en I+D al ofrecer la perspectiva de un cliente ancla. Este compromiso de compra, condicionado al éxito en el desarrollo de la innovación, incentiva a las empresas existentes y a las startups a explorar nuevas fronteras tecnológicas y a desarrollar soluciones que de otra manera podrían considerarse demasiado arriesgadas. La CPI crea un mercado temprano para estas innovaciones y así contribuye directamente a la creación de nuevas empresas de base tecnológica y al crecimiento de las existentes, objetivos centrales de muchas políticas de innovación.

  3. Promover la colaboración y la transferencia de conocimiento. Los procesos de CPI en sentido amplio, especialmente aquellos que utilizan procedimientos en los que intervienen múltiples actores, como el diálogo competitivo o las asociaciones para la innovación, fomentan la interacción y la colaboración entre los diferentes operadores del ecosistema de la innovación: empresas, centros de investigación, universidades, la propia administración pública, e indirectamente la ciudadanía beneficiada de los nuevos servicios y tecnologías. Esta colaboración facilita la transferencia de conocimiento, la hibridación de ideas y la creación de consorcios innovadores, fortaleciendo el tejido innovador en su conjunto, un resultado deseable de las políticas de innovación.

  4. Impulsar la adopción de tecnologías emergentes. Las políticas de innovación a menudo buscan acelerar la adopción de tecnologías emergentes con potencial transformador. La CPI puede desempeñar un papel crucial en este sentido al crear una demanda temprana para estas tecnologías, permitiendo a las empresas probar y escalar sus soluciones en un entorno real. El sector público se convierte así en un «primer cliente» exigente, y por tanto valida la viabilidad de estas tecnologías y allana el camino para su adopción más amplia en el mercado.

  5. Orientar la innovación hacia el interés público y los desafíos sociales. Las políticas de innovación no solo buscan el crecimiento económico, sino también abordar desafíos sociales y ambientales, entre otros fines de interés general, y por eso tiene tanto sentido que esté implicada la Administración. La CPI permite orientar la innovación hacia la resolución de problemas públicos, al definir las necesidades sociales en los mismos pliegos o documentos del procedimiento de licitación. Esto asegura que la innovación financiada con fondos públicos esté alineada con el bienestar social y los objetivos de desarrollo sostenible, principios fundamentales de las políticas de innovación modernas.

  En resumen, la CPI trasciende su rol como mero procedimiento de adquisición para convertirse en un instrumento estratégico fundamental para la implementación y el éxito de las políticas públicas de innovación. Al definir demandas claras, incentivar la inversión en I+D, fomentar la colaboración, impulsar la adopción de tecnologías emergentes y orientar la innovación hacia el interés público, la CPI actúa como un motor poderoso que alinea la acción del Estado con el dinamismo del mercado para generar un impacto positivo en la sociedad y la economía. Integrar la CPI de manera estratégica dentro del diseño y la ejecución de las políticas de innovación es, por lo tanto, esencial para construir un futuro más innovador y próspero.

  Por tanto, en cierto modo tal y como se ha explicado, finalmente resulta que la IA es administración electrónica. Pero eso no es todo: la CPI también es administración electrónica, porque fomenta las políticas públicas de innovación.

• II. Entendiendo la figura de la CPI: concepto, significado y régimen jurídico

  ¿Cómo debe entrar la Administración, y permitir que otros entren, por fin, en la era de la innovación y la IA? Sin menospreciar otros mecanismos más concretos y a los que nos vamos a referir, como la propia CPI y los sandbox, pensamos que la verdadera respuesta a esta pregunta es que, principalmente, debe hacerlo a través de la contratación pública utilizada “como estrategia”. Precisamente la Directiva de contratación, la 2014/24/UE, recoge el concepto «innovación», y lo define como la “introducción de un producto, servicio o proceso nuevos o significativamente mejorados, que incluye, aunque no se limita a ellos, los procesos de producción, edificación o construcción, de un nuevo método de comercialización o un nuevo método de organización en las prácticas empresariales, la organización del lugar de trabajo o las relaciones exteriores, entre otros con el objetivo de ayudar, que ayuda a resolver desafíos sociales o apoyar la estrategia Europa 2020”.

  La clave es, por tanto, el uso estratégico de la contratación pública para favorecer la innovación. La propia CPI es una figura contractual, por lo que entraría en este planteamiento general. De hecho, en su origen se definía como un contrato que la entidad pública pone a concurso, a fin de satisfacer una necesidad no cubierta, mediante una solución innovadora. Es decir, que se produce cuando “una entidad pública aprueba un pedido de un producto o sistema que no existe en ese momento, pero que puede desarrollarse probablemente en un periodo de tiempo razonable. Requiere el desarrollo de tecnología nueva o mejorada para poder cumplir con los requisitos demandados por el comprador” (Edquist y Hommen, 1999). Su procedimiento tiene unas características que lo hacen especial.

  Pero, sobre todo, la CPI es una estrategia en el sentido expuesto. Mediante la su puesta en marcha, las administraciones públicas adquieren bienes o servicios innovadores, tecnológicos o no, que aún no existen en el mercado, con el objetivo de doble mejorar los servicios públicos y fomentar la innovación empresarial, exactamente dos de los ítems de la administración electrónica (considerando la innovación empresarial como lo que es: una importante política pública). Esta herramienta no es nueva, y de hecho ya se ha consolidado como un instrumento clave para impulsar el desarrollo tecnológico y fortalecer los ecosistemas de innovación. Hoy en día, es el calzado a medida para favorecer el desarrollo de mercado de la IA.

  Por otra parte, la CPI se materializa principalmente en dos modalidades:

  1. Compra Pública de Tecnología Innovadora (CPTI). Consiste en la adquisición de bienes o servicios que no existen en el momento de la compra pero que pueden desarrollarse en un período de tiempo razonable. Esta modalidad requiere el desarrollo de tecnología nueva o mejorada para cumplir con los requisitos demandados por el comprador. Implica la compra de soluciones que, aunque aún no disponibles, sabemos que son técnica y, con alta probabilidad, económicamente viables.

  2. Compra Pública Pre-comercial (CPP). Se centra en la contratación de servicios de investigación y desarrollo (I+D), íntegramente remunerados por la entidad contratante. En este caso, el comprador público no se reserva los resultados de la I+D para su uso exclusivo, sino que comparte con las empresas los riesgos y beneficios del proceso, fomentando así la colaboración y el desarrollo de soluciones innovadoras. Por tanto, esta modalidad está orientada a servicios de I+D, con la finalidad de diseñar, producir y testar soluciones que aún no existen en el mercado.

  3. No podemos hablar de una tercera modalidad, pero sí procede mencionar aquí la figura de la asociación para la innovación. En realidad, se trata de un procedimiento que integra la fase de I+D y la posterior adquisición del producto o servicio innovador, ofreciendo flexibilidad a los órganos de contratación. Hablando de procedimientos, nos parecen igualmente adecuados los de concurso de proyectos (aunque no incluye la compra del producto final) y diálogo competitivo, sin perjuicio de la posible idoneidad de los procedimientos típicos. En ocasiones no resultará fácil acertar con la elección del procedimiento, pero la propia naturaleza de la necesidad a satisfacer y las especialidades que concurren en cada proyecto pueden ser indicativas.

  En cuanto a su regulación, en el ámbito europeo observamos una evolución interesante. La Directiva 2004/18/CE del Parlamento Europeo y del Consejo, de 31 de marzo de 2004, no regula expresamente la CPI como concepto autónomo ni introduce procedimientos específicos para su implementación. Sin embargo, establece ciertas disposiciones que permiten, de forma indirecta, la contratación de servicios de investigación y desarrollo (I+D) bajo condiciones particulares. En todo caso, la Directiva se limita a establecer ciertas exclusiones para contratos de I+D.

  En España, la Ley 30/2007, de 30 de octubre, de Contratos del Sector Público, tampoco regula de manera específica la figura de la CPI. Sin embargo, establece ciertos mecanismos que podrían facilitar la contratación de soluciones innovadoras, como el contrato de colaboración entre el sector público y el sector privado, destinado a actuaciones globales e integradas que podían incluir la financiación y desarrollo de soluciones avanzadas (art. 11). Realmente, el marco jurídico de la CPI en España se desarrolló a partir del Real Decreto Legislativo 3/2011, de 14 de noviembre, por el que se aprueba el Texto Refundido de la Ley de Contratos del Sector Público (TRLCSP), y la Ley 14/2011, de 1 de junio, de la Ciencia, la Tecnología y la Innovación. Estas normas incorporan las en su momento novedosas directivas europeas en la materia y establecen las bases para la implementación de la CPI en las administraciones públicas.

  Volviendo a Europa, la Directiva 2014/24/UE del Parlamento Europeo y del Consejo hace referencia en múltiples ocasiones al concepto de innovación en la contratación pública, destacando su importancia para mejorar la eficiencia y la calidad de los servicios públicos, así como para fomentar un crecimiento económico sostenible. La propia Directiva reconoce la innovación como una política pública clave, al mismo nivel que las políticas sociales y medioambientales. En su Considerando 47, se destaca la importancia de la contratación pública como instrumento para fomentar la innovación. Además, introduce el aludido procedimiento de «asociación para la Innovación» (artículo 31), permitiendo a los poderes adjudicadores establecer asociaciones a largo plazo para desarrollar y adquirir productos, servicios u obras innovadores. En base a esta regulación, era de esperar que la LCSP vigente (Ley 9/2017, de 8 de noviembre, de Contratos del Sector Público) regulase y promoviese la innovación mediante la contratación en distintos preceptos:

  • Artículo 8. Excluye de nuevo ciertos contratos de I+D+I del ámbito de aplicación de la ley, salvo que se cumplan dos condiciones:

  1. Los beneficios deben pertenecer exclusivamente al poder adjudicador para su utilización en el ejercicio de su propia actividad.

  2. El servicio prestado debe ser remunerado íntegramente por el poder adjudicador.

  • Artículo 145.2.1. Establece que la mejor relación calidad-precio se evaluará con arreglo a criterios económicos y cualitativos. Los criterios cualitativos que establezca el órgano de contratación para evaluar la mejor relación calidad-precio podrán incluir aspectos medioambientales o sociales, vinculados al objeto del contrato, que podrán ser, entre otros, los siguientes… las características sociales, medioambientales e innovadoras, y la comercialización y sus condiciones.

  • Artículo 177. Trae a la ley interna el procedimiento de asociación para la innovación al que se refiere la Directiva, permitiendo a los poderes adjudicadores establecer una colaboración a largo plazo con vistas al desarrollo y la adquisición ulterior de productos, servicios u obras innovadores. La Asociación para la Innovación se estructura en fases, comenzando con la selección de socios mediante un procedimiento competitivo y continuando con el desarrollo de las soluciones innovadoras acordadas. Véanse también los arts. 178. (Selección de candidatos), 179 (Negociación y adjudicación de la asociación), 180 (Estructura de la asociación para la innovación), 181 (Adquisiciones derivadas del procedimiento de asociación para la innovación) y 182 (Configuración y seguimiento de la asociación para la innovación por parte del órgano de contratación).

  • Artículo 202. Dispone que los órganos de contratación podrán establecer condiciones especiales de ejecución que guarden relación con aspectos sociales, medioambientales o de innovación, siempre que estén vinculadas al objeto del contrato. Estas condiciones deben especificarse en los pliegos de cláusulas administrativas particulares y por tanto pueden referirse, entre otros aspectos, a la forma en que se prestan los servicios o se ejecutan las obras o suministros, la incorporación de procesos o tecnologías innovadoras, y la promoción de la innovación durante la ejecución del contrato.

  Estas disposiciones proporcionan un marco legal que facilita la implementación de la CPI y, por extensión, de la propia IA, permitiendo a las administraciones públicas fomentar la innovación a través de sus procesos de contratación.

  En el nivel de guías y herramientas prácticas, nuevamente debemos partir del año 2011, en el que la junta consultiva de contratación administrativa (JCCA) del Ministerio de Economía y Hacienda informó favorablemente “La guía de la compra pública innovadora” dirigida a las administraciones públicas y demás organismos del sector público para mejorar los procedimientos de contratación y adjudicación de compra pública y a impulsar e incentivar la participación de las empresas en las licitaciones de compra pública innovadora como instrumento para potenciar el desarrollo de los mercados innovadores. La evolución legislativa y la experiencia acumulada desde entonces, permitieron la actualización de aquella guía. En esta línea, el Ministerio de Ciencia e Innovación publicó en febrero de 2016 una nueva “Guía 2.0 para la compra pública de innovación” dirigida a las Administraciones Públicas y demás organismos y entidades del sector público contratantes para la mejor y más adecuada aplicación de los procedimientos de contratación y adjudicación de la compra pública innovadora tanto en su modalidad de Compra Pública de Tecnología Innovadora (CPTI) como en la de Compra Pública Pre comercial (CPP), en tanto que instrumentos diferenciados pero ambos orientados con igual relevancia al fomento de la política de innovación. Esta guía incorpora novedades sobre el concepto y marco jurídico de la innovación o el uso estratégico de la contratación pública para favorecer la innovación, entre otras. También, se presenta el nuevo procedimiento de Asociación para la Innovación y recomendaciones para el diseño de pliegos que tengan por objeto la compra de innovación.

  Como hemos visto, la figura legal de la Compra Pública de Innovación hace años que representa una oportunidad para que las administraciones públicas actúen como motores de la innovación, promoviendo el desarrollo de soluciones que mejoren los servicios públicos y contribuyan al crecimiento económico. Actualmente, el marco normativo y las herramientas disponibles proporcionan una base sólida para la implementación efectiva de la IA a través de la CPI en España.

  3. Sin innovación no hay CPI… Ni IA.

  Lo podemos repetir: sin innovación no hay CPI. Y lo ilustraremos con un ejemplo. Tal y como se ha indicado, la Compra Pública Precomercial (CPP o PCP) supone la contratación de un servicio o productor que aún está lejos de llegar al mercado, pero cuya compra se anticipa para favorecer el desarrollo del sector, al tiempo que la Administración que apuesta por esta tecnología obtiene la ventaja competitiva, de calidad del servicio, incluso la “primicia política”, de innovar en el servicio público con la consiguiente mejora de la calidad de vida de sus ciudadanos. Se trata de una inversión I+D. En realidad I+D+I (investigación, desarrollo e innovación precisamente). Un ejemplo es la futura incorporación de la IA a los servicios públicos obligatorios que refiere el art. 26 de la LRBRL.

  En definitiva, y de manera coherente con la anteriormente citada definición de “innovación”, la compra de innovación por parte del sector público es una actuación administrativa de fomento de la innovación, orientada a potenciar el desarrollo de soluciones innovadoras desde el lado de la demanda, a través del instrumento de la contratación pública. Expresado de otro modo: si la Administración tiene como objetivo promover la innovación, debe comprarla para sí misma, es decir, para aplicarla al servicio público. Más ampliamente, la CPI contempla entre sus finalidades:

  • La mejora de los servicios públicos mediante la incorporación de bienes o servicios innovadores.

  • El fomento de la innovación empresarial, en el sentido amplio del concepto (lanzamiento de productos innovadores, pero también la propia innovación de las empresas de todos los sectores, así como en nacimiento de nuevas startups).

  • El impulso a la expansión e incluso la internacionalización de la innovación, empleando el mercado público local como cliente de lanzamiento o referencia.

  Con el uso de la CPI, sin duda estamos impulsando la innovación desde lo público. La innovación es hoy un pilar esencial para el crecimiento económico y la modernización de los servicios públicos. Frente a modelos económicos tradicionales, el impulso de la I+D+i (Investigación, Desarrollo e Innovación) se ha convertido en un reto urgente. Sin embargo, informes como el CyD de 2023 revelaron que España estaba (y sigue) rezagada: dedicamos solo un 1,43% del PIB a I+D+i, muy por debajo de la media europea (2,15%) y de la OCDE (2,71%).

  Ante esta situación, la CPI emerge como una herramienta estratégica para dinamizar la inversión en innovación, mejorar la eficiencia de los servicios públicos y responder a los grandes desafíos de nuestra sociedad. La Unión Europea ha reconocido formalmente la importancia de este instrumento, instando a los poderes públicos a utilizar la contratación pública no solo como un mecanismo de adquisición, sino también como motor de transformación.

  Es lógico. Tal y como explicábamos, la CPI no es tanto un procedimiento contractual específico como una estrategia. Su objetivo real es fomentar la introducción de productos, servicios o procesos nuevos o significativamente mejorados en la Administración. Así, más que un mecanismo jurídico, se configura como una política pública de fomento de la innovación, que puede materializarse mediante diferentes instrumentos, desde la adquisición de bienes innovadores ya existentes hasta la contratación de proyectos de I+D. También hemos visto que tanto la Directiva 2014/24/UE y la Ley 9/2017 de Contratos del Sector Público impulsan esta visión, reconociendo el papel clave de la contratación pública para un crecimiento económico inteligente, sostenible e inclusivo.

  ¿Cómo identificar la necesidad de innovación? Antes de iniciar un procedimiento de CPI, es esencial llevar a cabo un análisis de necesidades, evaluando el mercado y utilizando técnicas como las consultas preliminares al mercado. Estas consultas permiten a las administraciones explorar las soluciones existentes, identificar brechas tecnológicas y afinar los pliegos de licitación para favorecer la innovación real sin vulnerar la competencia.

  Por otra parte, un aspecto clave para planificar correctamente una CPI es entender los niveles de madurez tecnológica (TRL, por sus siglas en inglés). Saber en qué fase se encuentra la tecnología requerida permite elegir el procedimiento más adecuado: si la tecnología está en fases iniciales, optaremos por una CPP; si es más madura, podremos usar mecanismos como el diálogo competitivo o la asociación para la innovación. Implementar la CPI también implica superar tabúes previos, tales como:

  • Superar la aversión al riesgo en la Administración.

  • Garantizar la transparencia y la competencia efectiva.

  • Diseñar pliegos flexibles que permitan la participación de innovadores, incluidos startups y pymes.

  Pero los beneficios valen la pena: impulso a la innovación local, modernización de los servicios públicos, eficiencia en el gasto público y creación de ecosistemas de innovación alrededor de las administraciones públicas. Y es aquí donde entra la IA, ya que la CPI se puede utiliza como catalizador del desarrollo de esta tecnología. De hecho es la figura que encaja como anillo al dedo.

  En efecto, en la encrucijada de la tan manida transformación digital, la IA emerge como una fuerza disruptiva con el potencial de remodelar industrias, optimizar procesos y ofrecer soluciones sin precedentes a desafíos complejos, los cuales caracterizan la época en la que vivimos. Sin embargo, para que este potencial se materialice plenamente, es crucial fomentar un ecosistema de innovación robusto. En este contexto, la CPI se erige como una herramienta estratégica fundamental para impulsar el desarrollo y la adopción de soluciones de IA en el sector público y, por extensión, en la sociedad en general.

  Uno de los elementos muy característicos de la CPI es que va más allá de la simple adquisición de bienes y servicios existentes, y de hecho se suele centrar en la adquisición de soluciones innovadoras aún no disponibles en el mercado. Al actuar como un cliente exigente y en cierto modo visionario, el sector público puede estimular la inversión en investigación y desarrollo (I+D), incentivando a las empresas, startups y centros de investigación a crear soluciones de IA punteras que respondan a necesidades públicas específicas.

  ¿Por qué la CPI resulta crucial para desarrollar la Inteligencia Artificial? La IA, con su naturaleza compleja y en constante evolución, a menudo requiere inversiones significativas en I+D y pruebas exhaustivas antes de su implementación a gran escala. La CPI ofrece varios beneficios clave en este sentido:

  • Definición de necesidades claras y ambiciosas. Las entidades públicas, al identificar desafíos específicos que pueden ser abordados con IA (desde la optimización de la gestión del tráfico hasta la mejora de los servicios sanitarios o la detección de fraude), envían una señal clara al mercado sobre las áreas donde la innovación es más necesaria.

  • Mitigación del riesgo para los innovadores. Al comprometerse a adquirir soluciones innovadoras si cumplen con los requisitos definidos, el sector público reduce el riesgo financiero para las empresas que invierten en el desarrollo de IA, fomentando una mayor participación y audacia en la innovación.

  • Creación de un mercado temprano. La CPI actúa como un «primer cliente» crucial para las soluciones de IA emergentes, permitiendo a las empresas probar y validar sus tecnologías en un entorno real, obtener retroalimentación valiosa y construir una trayectoria comercial.

  • Fomento de la colaboración y el ecosistema. Los procesos de CPI pueden fomentar la colaboración entre diferentes actores del ecosistema de innovación, incluyendo empresas de diferentes tamaños, universidades y centros de investigación, impulsando la transferencia de conocimiento y la creación de sinergias.

  • Impulso a la competitividad y el crecimiento económico. Al promover la adopción de soluciones de IA innovadoras, el sector público no solo mejora sus propios servicios y eficiencia, sino que también contribuye a la creación de nuevas empresas, la generación de empleo de alta calidad y el aumento de la competitividad del territorio en el ámbito de la IA.

  Esta es una labor procelosa, ya que, si bien el potencial de la CPI para impulsar la IA es innegable, su implementación efectiva presenta desafíos que deben abordarse cuidadosamente:

  • Definición precisa de las necesidades y los criterios de evaluación. Dada la naturaleza emergente de muchas aplicaciones de IA, es crucial definir claramente las necesidades funcionales y los criterios de evaluación sin sofocar la creatividad y la innovación.

  • Flexibilidad en los procesos de contratación. Los procesos de contratación tradicionales pueden no ser adecuados para la adquisición de soluciones innovadoras que aún no existen. Se requiere una mayor flexibilidad y la adopción de enfoques como el diálogo competitivo o las asociaciones para la innovación.

  • Evaluación de la madurez tecnológica y los riesgos. Evaluar la viabilidad y los riesgos asociados con soluciones de IA en etapas tempranas de desarrollo requiere experiencia y metodologías específicas.

  • Consideraciones éticas y de transparencia. La implementación de soluciones de IA en el sector público plantea importantes cuestiones éticas y de transparencia que deben abordarse desde las etapas iniciales de la CPI.

  • Capacitación y desarrollo de habilidades por parte de los empleados públicos. Las entidades públicas necesitan profesionales con las habilidades necesarias para diseñar, gestionar y evaluar procesos de CPI para la IA. Al fin y al cabo, la propia definición de administración electrónica también hablaba de “nuevas aptitudes”, mientras que el Reglamento de Inteligencia Artificial pone el acento en la “alfabetización”.

  A pesar de estas cuestiones aún pendientes de resolver, las oportunidades que ofrece la CPI para la adopción y el desarrollo de la IA son vastas. Al superar los obstáculos y adoptar las mejores prácticas, el sector público puede convertirse en un motor clave para la innovación en IA, generando beneficios significativos para la administración, los ciudadanos y la economía en general.

  Uno de los objetivos clave del presente estudio es hacer entender que la CPI es una política pública orientada a fomentar la innovación mediante la contratación de productos y servicios aún no existentes en el mercado, lo que permite a las administraciones públicas actuar como clientes de lanzamiento para tecnologías emergentes como la IA. Esta política favorece a pymes y emprendedores para que hagan una apuesta tecnológica en este sentido, facilitando un entorno donde puedan desarrollar y validar sus productos innovadores con menor riesgo. Pues bien, ese entorno se llama “servicios públicos”. Por ejemplo:

  • Políticas de ciudades (o municipios) inteligentes y CPI para la movilidad sostenible. Las políticas que buscan transformar las ciudades en entornos más sostenibles y habitables pueden utilizar la CPI para adquirir soluciones innovadoras de IA en movilidad eléctrica, gestión inteligente del tráfico o plataformas de transporte compartido bajo demanda. Estas CPI no solo satisfacen necesidades específicas, sino que también impulsan la innovación en un sector estratégico definido por la política pública.

  • Políticas de salud y CPI para la telemedicina y el diagnóstico remoto. Obviamente, no se trata de un servicio público municipal, pero debemos mencionarlo por su importancia para la sociedad. En este ámbito, las políticas que buscan mejorar el acceso a la atención médica y optimizar los recursos sanitarios pueden utilizar la CPI para adquirir soluciones de telemedicina, herramientas de diagnóstico remoto basadas en IA o plataformas de monitorización de pacientes a distancia. Estas iniciativas de CPI contribuyen directamente a los objetivos de las políticas de salud y fomentan la innovación en el sector sanitario.

  • Políticas de seguridad y CPI para la ciberseguridad y la detección de amenazas. Se tratad de otro servicio esencial. Las políticas que buscan fortalecer la seguridad pública pueden utilizar la CPI para adquirir soluciones innovadoras en ciberseguridad, sistemas de detección temprana de amenazas o herramientas de análisis forense digital. Estas CPI impulsan la innovación en un área crítica para la seguridad nacional y la protección de los ciudadanos.

  In fine, la CPI puede convertir al sector público en un motor esencial para el avance de la IA, beneficiando tanto a administraciones como a la sociedad. La figura que analizamos se presenta como un motor clave para impulsar el desarrollo de la IA, fomentando esta nueva inversión en I+D y actuando como primer cliente de soluciones emergentes de esta tecnología. Beneficia al ecosistema innovador, reduce riesgos para empresas y estimula la economía. Sin embargo, enfrenta dificultades o tareas como la definición precisa de necesidades, la flexibilidad contractual y la consideración ética. Superarlos permitirá al sector público liderar la adopción de IA.

• III. Y sin datos no hay nada

  Es cierto que la IA necesita elementos como los prompts o los mismos algoritmos que la programan, pero sin los datos, su alimento, no es otra cosa que un Ferrari sin gasolina. Además, también es crucial el papel de los datos en la CPI. Vamos por partes.

  Hace años que hablamos de transformación digital. Sin embargo, el motor que impulsa esa transformación, incluso antes de la era de la IA, son los datos. Siempre lo han sido. Obviamente, en esta nueva etapa ganan en importancia al ser como indicamos el combustible esencial para su desarrollo e implementación. En este contexto, la CPI, como mecanismo para adquirir soluciones de vanguardia, debe colocar la gestión y el acceso a los datos en el centro de su estrategia para la IA.

  Ya hemos señalado el papel general de la CPI como catalizador de la IA, pero es imperativo profundizar en la íntima relación entre los datos y la compra pública (de innovación) de IA. La calidad, la disponibilidad, la gobernanza y la ética de los datos no son consideraciones secundarias, sino pilares fundamentales que determinan el éxito o el fracaso de cualquier iniciativa de CPI en IA. La Administración dispone de una enorme cantidad de datos, y no todos son protegidos, confidenciales o personales, sino que pueden e incluso deben compartirse. Debemos superar la etapa de la transparencia de documentos. Pero no podemos hablar de la transparencia de algoritmos (explicabilidad) sin haber desarrollado una buena cultura del open data. Compartir esos datos con el mercado, obviamente con todas las garantías, formaría parte de esa transparencia de los datos que entendemos como clave de este proceso.

  La cuestión de los datos se entrelaza con la CPI en IA en dos niveles principales:

  • Datos como punto de partida para la innovación. El desarrollo de soluciones de IA robustas y efectivas requiere grandes cantidades de datos de alta calidad para el entrenamiento de modelos, la validación de algoritmos y la evaluación del rendimiento. En el contexto de la CPI, las entidades públicas deben ser conscientes de la necesidad de proporcionar (cuando sea posible y legalmente permisible) conjuntos de datos relevantes y representativos a los potenciales proveedores de soluciones innovadoras. Esto puede implicar la preparación y anonimización de datos existentes, la definición de estándares de calidad y la exploración de mecanismos para compartir datos de manera segura y eficiente.

  • Datos como resultado y valor generado por la innovación. Las soluciones de IA adquiridas a través de la CPI generarán inevitablemente nuevos datos. La forma en que estos datos se recopilan, almacenan, procesan y utilizan es crucial. Las entidades públicas deben definir claramente los requisitos en cuanto a la gestión de estos datos, incluyendo la seguridad, la privacidad, la interoperabilidad y la transparencia en su uso. Además, deben considerar cómo estos datos pueden generar valor adicional para la administración y los ciudadanos, siempre dentro de un marco ético y legal sólido.

  La centralidad de los datos impacta directamente en cada etapa del proceso de compra pública de innovación para la IA. En efecto, sus implicaciones son múltiples:

  • Definición de la necesidad. Al identificar un problema que la IA podría resolver, las entidades públicas deben considerar la disponibilidad y la calidad de los datos necesarios para desarrollar una solución efectiva. La falta de datos adecuados puede hacer inviable un proyecto de CPI en IA.

  • Diseño de la solución y criterios de evaluación. Los requisitos técnicos y funcionales de la solución de IA deben estar intrínsecamente ligados a las características de los datos que se utilizarán para entrenarla y operarla. Los criterios de evaluación deben incluir métricas relacionadas con la precisión, la robustez y la equidad del modelo, que a su vez dependen de la calidad y la representatividad de los datos de prueba.

  • Diálogo competitivo y selección de proveedores. Durante las fases de diálogo, las entidades públicas deben abordar con los potenciales proveedores las estrategias de gestión de datos, las metodologías de entrenamiento de modelos y las garantías de privacidad y seguridad. La capacidad del proveedor para trabajar con los datos de manera ética y eficiente debe ser un factor clave en la selección.

  • Implementación y seguimiento. Una vez adjudicada la solución, la entidad pública debe establecer protocolos claros para la transferencia, el almacenamiento y el procesamiento de los datos. El seguimiento continuo del rendimiento de la IA debe incluir la evaluación de su impacto en diferentes grupos de población y la detección de posibles sesgos inherentes a los datos utilizados.

  No todo es idílico con la IA. Su dependencia de grandes volúmenes de datos plantea riesgos significativos para la privacidad y la protección de datos personales, una de las materias más reguladas en esta región del mundo llamada Europa. Tanto en esta cuestión como en todas las demás que se plantean, encontrar un equilibrio entre ventajas y riesgos de la IA es un desafío clave en la presente era digital, y requiere un enfoque ético, técnico y regulatorio bien diseñado, pero, sobre todo, la adecuada alfabetización y concienciación en el uso de esta potente herramienta.

  No nos cansaremos de repetir que la IA es una tecnología impulsada y alimentada por los datos. Aporta beneficios notables en múltiples sectores, pero algunos son muy sensibles. En materia de salud, puede analizar datos médicos para mejorar diagnósticos y personalizar tratamientos, elevando la calidad de la atención. En el funcionamiento ordinario del sector público, optimiza la gestión de recursos y la atención ciudadana mediante el procesamiento eficiente de información. Si ponemos el enfoque en los usuarios, la IA permite ofrecer experiencias personalizadas, como recomendaciones en distintos servicios digitales, públicos o privados, aumentando la satisfacción del usuario. Además, la IA acelera la investigación científica al analizar grandes conjuntos de datos, contribuyendo a avances en campos como la medicina o el medioambiente. En materia de seguridad, herramientas basadas en IA ayudan a prevenir delitos y proteger infraestructuras críticas. Estos beneficios dependen de un acceso extensivo a datos, lo que constituye tanto su fortaleza como su principal vulnerabilidad, porque, como bien habrán observado, hemos aludido a distintas áreas sensibles en cuanto a la protección de datos, la privacidad y la confidencialidad.

  Más allá de los discursos excesivamente catastrofistas, es riguroso decir que el uso masivo de datos por parte de la IA genera preocupaciones serias. La recopilación extensiva de información personal amenaza la privacidad, ya que las empresas y las entidades del sector público pueden acumular datos de navegación, ubicación o patrones de comportamiento, a menudo sin un consentimiento claro. Esto crea un entorno donde la información personal se convierte en un recurso explotado, quizá desde la legitimidad y la motivación de buen servicio, pero decididamente con poca transparencia. Otro riesgo es la vulnerabilidad a ciberataques. Los sistemas de IA, al depender de bases de datos centralizadas, son objetivos atractivos para los ciberdelincuentes, ya que el sistema podría exponer información sensible. Además, la reutilización indebida de datos es un problema. El big data suele derivar en un open data muy democrático y coherente con la aludida etapa actual de la transparencia, pero que puede provocar que la información recolectada para un propósito acaba siendo empleada para fines no autorizados, como vigilancia o creación de perfiles detallados sin permiso. En otras palabras: la transparencia de datos difumina la delgada línea entre su uso para intereses públicos o, en el peor de los casos, privados. La solución, evidentemente, es no “abrir” datos confidenciales o de algún otro modo comprometidos. En cuanto a los accesos ilegales a los mismos, llevamos muchos años insistiendo en la importancia del cumplimiento del ENS. La posibilidad de desanonimización también es una amenaza. Aunque los datos se recolecten de forma anónima, técnicas avanzadas de IA pueden cruzarlos con otras fuentes para identificar a individuos, debilitando las medidas tradicionales de protección. Por último, el uso de IA en sistemas invasivos, como el reconocimiento facial o la vigilancia masiva, plantea dilemas éticos sobre los límites entre seguridad y libertad personal. Y, sin embargo, lo cierto es que estos sistemas son útiles en la mejor prestación de algunos servicios públicos.

  Busquemos el equilibrio. Mitigar estos riesgos sin renunciar a las ventajas de la IA exige soluciones integrales. En el ámbito regulatorio, normativas como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea establecen estándares estrictos sobre consentimiento y protección de datos, sirviendo como modelo para limitar abusos. Sin embargo, las normas deben evolucionar para abordar los retos específicos de la IA. Evidentemente, el marco específico que nos ofrece el Reglamento de Inteligencia Artificial, a pesar de su entrada en vigor escalonada, supone un buen colchón de seguridad jurídica, pero si revisamos nuestro Derecho Administrativo vemos la necesidad de dar encaje a la realidad de 2025 en una normativa que tiene una media de edad superior a una década. Esto es poco en Derecho, pero mucho en tecnología.

  Precisamente, desde el punto de vista tecnológico, enfoques como el llamado “aprendizaje federado” (que procesa datos localmente sin transferirlos) y el cifrado avanzado pueden reducir riesgos al proteger la confidencialidad. La transparencia y el consentimiento son esenciales: las organizaciones deben informar claramente cómo se usan los datos y ofrecer opciones reales de control a los usuarios. Incorporar la protección de datos desde el diseño de los sistemas, el famoso “Privacy by Design”, es otra estrategia clave.

  A nivel global, la colaboración internacional es fundamental. Los datos trascienden fronteras, y los riesgos de la IA requieren acuerdos compartidos. Además de la tradicional cautela regulatoria de la UE, organismos como la UNESCO promueven principios éticos para guiar el desarrollo de una IA responsable que respete los derechos humanos.

  De forma concreta, la gestión de datos en el contexto de la CPI para la IA presenta algunas problemáticas que debemos abordar:

  • Privacidad y protección de datos. Como ya hemos indicado, el uso de datos personales para entrenar o operar sistemas de IA debe cumplir estrictamente con las regulaciones de protección de datos como el RGPD. La anonimización, la seudonimización y el consentimiento informado son consideraciones cruciales.

  • Sesgos en los datos. Los datos históricos pueden contener sesgos implícitos que se reflejan y amplifican en los modelos de IA, lo que puede llevar a resultados injustos o discriminatorios. La identificación y mitigación de estos sesgos es un aspecto técnico y ético fundamental.

  • Interoperabilidad (ENI) y acceso a los datos. La fragmentación de los datos entre diferentes sistemas y entidades públicas puede dificultar el desarrollo de soluciones de IA integrales. Promover la interoperabilidad y facilitar el acceso seguro y controlado a los datos resulta esencial.

  • Gobernanza y calidad de los datos. Establecer políticas claras de gobernanza de datos, definir estándares de calidad y garantizar la integridad de los datos son requisitos previos para una CPI en IA exitosa.

  Sin embargo, estas problemáticas también presentan oportunidades para la innovación:

  • Desarrollo de técnicas de anonimización y preservación de la privacidad. La necesidad de utilizar datos sensibles impulsa la investigación en técnicas avanzadas de anonimización y tecnologías que preservan la privacidad.

  • Creación de metodologías para la detección y mitigación de sesgos. La conciencia de los sesgos en los datos fomenta el desarrollo de herramientas y técnicas para identificar y corregir estas distorsiones.

  • Implementación de plataformas seguras de intercambio de datos. La necesidad de compartir datos de manera eficiente y segura impulsa la creación de infraestructuras tecnológicas y marcos legales que faciliten este intercambio.

  En resumen, la IA ofrece un potencial transformador que, a día de hoy, ya se encuentra fuera de toda duda, pero su dependencia de los datos en general y de los datos personales en particular, pone en peligro la privacidad y la protección de los mismos. El equilibrio está en maximizar sus beneficios (eficiencia, personalización, innovación) mientras se implementan salvaguardas sólidas: regulación adaptable, tecnología protectora, ENS, ENI, ciberseguridad, alfabetización y concienciación, cultura de transparencia y explicabilidad algorítmica, etc. Solo así se podrá asegurar que la IA beneficie a la sociedad sin comprometer la autonomía y la dignidad de las personas. Si podemos tener lo bueno y no sufrir lo malo de esta increíble tecnología, habremos ganado esta batalla a la Historia. Pero este importante desafío demanda la participación activa de las instituciones públicas, las empresas y la ciudadanía para diseñar y posteriormente moldear un futuro tecnológico ético y seguro. Pero debemos tomar conciencia del papel crucial de los datos y su gestión en la implementación de la IA en el sector público, también en relación con la CPI.

  ¿Y cómo pasamos del dato a la decisión inteligente? Podemos mencionar algunos ejemplos de servicios públicos gestionados y mejorados a través de la contratación pública y, si así lo consideramos, de la propia CPI.

  1. Optimización del tráfico urbano con IA y datos de sensores (Smart City).

  • Problema a solucionar: congestión del tráfico, contaminación y tiempos de viaje ineficientes, sobre todo en grandes urbes.

  • Solución a través de CPI: algunos ayuntamientos han planteado procesos de CPI buscando soluciones de IA capaces de analizar en tiempo real datos provenientes de múltiples fuentes: sensores de tráfico, cámaras, información de GPS de vehículos conectados e incluso datos de redes sociales sobre incidentes.

  • Rol de los datos: la efectividad de estas soluciones de IA (para optimizar semáforos, predecir congestiones y sugerir rutas alternativas) depende directamente de la calidad, la granularidad y la cobertura de los datos recopilados. Los pliegos de CPI especifican a menudo requisitos detallados sobre los formatos de datos, las APIs de integración y los protocolos de seguridad para garantizar un flujo de información constante y fiable.

  • Propuesta real: una gran ciudad, buscando mejorar la fluidez del tráfico en áreas conflictivas, puede promover una licitación de una plataforma de IA que integre datos de sus sensores de tráfico con información de incidentes reportados por la Policía Local y datos históricos de movilidad. La interoperabilidad y colaboración entre el ayuntamiento y la empresa adjudicataria generará una gran capacidad para procesar y analizar estos diversos conjuntos de datos, ofreciendo predicciones más precisas y estrategias de gestión del tráfico más efectivas.

  2. Detección preventiva del fraude fiscal con IA, y datos transaccionales (Administración Tributaria).

  • Problema: identificar patrones complejos de fraude fiscal que escapan a los métodos tradicionales, aumentando las pérdidas para el erario público.

  • Solución con CPI: algunas Agencias tributarias ya han recurrido a la CPI para encontrar soluciones de IA capaces de analizar grandes volúmenes de datos transaccionales: declaraciones de impuestos, movimientos bancarios, registros de propiedades, facturas electrónicas, etc. Este sistema permite una gran trazabilidad.

  • Rol de los datos: la clave para una detección de fraude eficaz radica en la capacidad de la IA para identificar anomalías y patrones sospechosos dentro de estos vastos conjuntos de datos. Los procesos de CPI se centran en la capacidad de los licitadores para desarrollar algoritmos robustos que puedan aprender de datos históricos de fraude (debidamente anonimizados y protegidos) y aplicarlos a nuevos datos en tiempo real.

  • Propuesta real: la administración tributaria puede buscar en el mercado una solución de IA para mejorar la detección del fraude en impuestos como el IVA. En este caso, las soluciones presentadas por las empresas serán muy capaces de analizar datos de facturación electrónica y cruzar esta información con datos de actividad empresarial, identificando patrones de evasión fiscal con una precisión significativamente mayor que los sistemas existentes.

  3. Diagnóstico médico asistido por IA y datos clínicos.

  • Problema: mejorar la precisión y la eficiencia de los diagnósticos médicos, reduciendo errores y optimizando los recursos sanitarios.

  • Solución con CPI: hospitales y sistemas de salud públicos han acudido al mercado para adquirir soluciones de IA que analizan datos clínicos: historiales de pacientes, resultados de pruebas de laboratorio, imágenes médicas (radiografías, resonancias), datos genómicos, etc.

  • Rol de los datos: el entrenamiento de estos modelos de IA requiere acceso a grandes cantidades de datos clínicos anonimizados y etiquetados. Los procesos de CPI evalúan la capacidad de los proveedores para trabajar con estos datos de manera segura, respetando la privacidad del paciente, y para desarrollar algoritmos que puedan identificar patrones sutiles y realizar predicciones diagnósticas precisas.

  • Propuesta real: un servicio de salud puede promover una licitación para adquirir una herramienta de IA que pudiera asistir a los radiólogos en la detección temprana de nódulos pulmonares en tomografías computarizadas (TC). Se busca una solución que pueda ser entrenada con un extenso conjunto de datos de imágenes de TC anonimizadas y validadas por expertos, demostrando una mejora significativa en la sensibilidad y especificidad de la detección en las pruebas piloto.

  4. Personalización de servicios educativos con IA y datos de aprendizaje.

  • Problema: adaptar los métodos de enseñanza a las necesidades individuales de los estudiantes, mejorando los resultados académicos y reduciendo el abandono escolar.

  • Solución con CPI: servicios de educación han explorado el mercado para adquirir soluciones de IA que analicen datos de aprendizaje: resultados de evaluaciones, patrones de interacción con plataformas educativas, tiempo dedicado a diferentes actividades, etc.

  • Rol de los datos: la IA puede identificar patrones de aprendizaje individuales y recomendar contenidos y estrategias pedagógicas personalizadas basándose en el análisis de estos datos longitudinales. Los procesos de CPI se centran en la capacidad de los proveedores para garantizar la privacidad y seguridad de los datos de los estudiantes y para desarrollar algoritmos que ofrezcan recomendaciones pedagógicas efectivas y equitativas.

  • Propuesta real: CPI para la adquisición de una plataforma de tutoría inteligente basada en IA. Se busca una solución que analice datos anónimos de interacción de los estudiantes con contenidos educativos digitales, identificando áreas de dificultad y ofreciendo recursos de aprendizaje personalizados. Debe valorarse la capacidad de la IA para mejorar el rendimiento académico sin comprometer la privacidad de los datos de los alumnos.

  5. Caso de éxito de compra pública precomercial: proyecto europeo IMAILE (Ayuntamiento de Viladencans y otros). El proyecto IMAILE (Innovative Methods for Award Procedures of ICT Learning in Europe) fue una iniciativa pionera a nivel europeo que buscaba desarrollar Entornos Personales de Aprendizaje (PLE) de nueva generación para estudiantes de primaria y secundaria, especialmente en las asignaturas de Biología, Matemáticas, Física y Química. Estos entornos están diseñados para adaptarse a las necesidades individuales de cada alumno, facilitando un aprendizaje personalizado y permitiendo un seguimiento efectivo por parte de padres y profesores mediante el uso de las Tecnologías de la Información y la Comunicación. Financiado por la Comisión Europea en el marco del 7º Programa Marco de la Unión Europea, IMAILE representó el primer proceso de compra pública precomercial en el ámbito educativo en Europa. El consorcio del proyecto está compuesto por 10 socios de 7 países, incluyendo a la ciudad de Viladecans, que participaba activamente como una de las entidades licitadoras. El objetivo principal de IMAILE es enfrentar los desafíos educativos actuales y preparar las aulas para las necesidades del año 2030, promoviendo el desarrollo de aplicaciones tecnológicas que faciliten entornos de aprendizaje más efectivos y adaptativos.

  En resumen, la CPI impulsa la adopción de IA basada en datos en sectores como movilidad urbana, fiscalidad, sanidad y educación. En estos y otros casos, la CPI facilita soluciones innovadoras, estableciendo criterios claros sobre el uso de datos y promoviendo resultados tangibles en los servicios públicos.

• IV. Innovación a través de Sandbox

  La UE, aún con el contrapeso de su vasto sistema de garantías, apuesta por el desarrollo de la IA. Y para ello dispone de diversas políticas y metodologías, entre las que destaca el establecimiento de los llamados entornos de pruebas regulatorios y de pruebas en el mundo real (sandbox, y su plural ya admitido, sandboxes) a fin de fomentar y garantizar que las empresas, incluidas las pymes, puedan desarrollar soluciones de IA en las mejores condiciones, es decir: con las debidas garantías jurídicas y administrativas, y con escaso riesgo de inversión y presión competencial. En definitiva, hablamos de un ecosistema de innovación de impulso institucional y con un actor principal de perfil empresarial. El Reglamento de Inteligencia Artificial recoge esta cuestión en el Capítulo VI, donde establece las medidas de apoyo a la innovación” (para el desarrollo del Mercado Único Digital europeo), empezando por los “Espacios controlados de pruebas para la IA”, regulados en el propio Reglamento y en el Real Decreto 817/2023, de 8 de noviembre, que establece un entorno controlado de pruebas para el ensayo del cumplimiento de la propuesta de Reglamento del Parlamento Europeo y del Consejo por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial. Aunque el Reglamento es más reciente, la norma interna es de 2023. Por eso ya existen en España entornos controlados de pruebas para comprobar cómo se implementan los requisitos aplicables a los sistemas IA de alto riesgo, pero sin riesgo, valga el juego de palabras. Debemos compartir algunas definiciones al respecto (todas ellas del art. 3 del Reglamento). “Plan de la prueba en condiciones reales” es un documento que describe los objetivos, la metodología, el ámbito geográfico, poblacional y temporal, el seguimiento, la organización y la realización de la prueba en condiciones reales; mientras que “Plan del espacio controlado de pruebas”, es un documento acordado entre el proveedor participante y la autoridad competente en el que se describen los objetivos, las condiciones, el calendario, la metodología y los requisitos para las actividades realizadas en el espacio controlado de pruebas. Por su parte, “Espacio controlado de pruebas para la IA”, es un marco controlado establecido por una autoridad competente que ofrece a los proveedores y proveedores potenciales de sistemas de IA la posibilidad de desarrollar, entrenar, validar y probar, en condiciones reales cuando proceda, un sistema de IA innovador, con arreglo a un plan del espacio controlado de pruebas y durante un tiempo limitado, bajo supervisión regulatoria.

  Por otra parte, y en cuanto al Derecho interno, la “Ordenanza Reguladora del Sandbox Urbano de la Ciudad de València” realiza dos oportunas referencias legales en su Preámbulo:

  • “La Ley 17/2022, de 5 de septiembre, de modificación de la Ley 14/2011, de 1 de junio de la Ciencia, la Tecnología y la Innovación, establece en su artículo 2.f) el compromiso de promover la innovación pública, entendida como aquella innovación protagonizada por el sector público y en particular, la capacidad de experimentar en política pública, diseñar intervenciones basadas en evidencias (especialmente científicas), regular atendiendo al impacto normativo en innovación, desarrollar bancos de pruebas y desplegar una contratación pública comprometida con la incorporación de soluciones innovadoras y de I + D”.

  • “Del mismo modo, la Ley 28/2022, de 21 de diciembre, de fomento del ecosistema de las empresas emergentes, prevé en su artículo 16 la posibilidad de que los poderes públicos promuevan reglamentariamente la creación de entornos controlados, por períodos limitados de tiempo, para evaluar la utilidad, la viabilidad y el impacto de innovaciones tecnológicas aplicadas a actividades reguladas, a la oferta o provisión de nuevos bienes o servicios, a nuevas formas de provisión o prestación de los mismos o a fórmulas alternativas para su supervisión y control por parte de las autoridades competentes”.

  En cuanto a los ayuntamientos, su propia naturaleza de administración más próxima a la ciudadanía (avalada por el mencionado principio de subsidiariedad), les otorga un papel clave en la creación y fomento de sandboxes para el desarrollo de la IA dentro de los diferentes ámbitos “locales”, y por eso puede adaptarse a entornos como los de un barrio, municipales, urbanos, y, en su caso, interurbanos, en relación a los cuales probablemente intervenga la Diputación, una entidad local supramunicial (Comarcas, Mancomunidades) o, en su defecto, se articule mediante un convenio interadministrativo. Según la definición anterior, un sandbox municipal es un entorno de pruebas controlado donde empresas preexistentes, startups (empresas de reciente creación muy apoyadas en las TIC) y ayuntamientos pueden experimentar con las nuevas tecnologías (con la IA de forma principal pero no exclusiva), y hacerlo en condiciones reales, con un marco regulatorio más flexible al tiempo que controlado y constantemente supervisado. Este enfoque permite innovar y desarrollar soluciones sin correr los mismos riesgos que en entornos completamente abiertos, “de mercado”, con costes reales y, sobre todo, con usuarios y consumidores reales.

  La UE promueve la innovación en inteligencia artificial mediante sandboxes, entornos de pruebas controlados que permiten desarrollar y testar tecnologías con garantías jurídicas y escaso riesgo. Regulados por el RIA y normas internas como el Real Decreto 817/2023, estos espacios facilitan el cumplimiento normativo en IA de alto riesgo. Además, leyes españolas recientes refuerzan la creación de sandbox para fomentar la innovación. Los ayuntamientos, por su cercanía al ciudadano, desempeñan un papel clave en su implementación local, promoviendo soluciones tecnológicas en entornos urbanos supervisados.

• V. Reflexiones finales

  La CPI es, literalmente, una compra pública de innovación. Pero no se trata únicamente de una herramienta de contratación; es una palanca estratégica para impulsar el futuro de la inteligencia artificial. Al adoptar un enfoque proactivo y visionario, el sector público puede desbloquear el enorme potencial de la IA para abordar desafíos complejos, mejorar la calidad de vida y fomentar un ecosistema de innovación dinámico y competitivo. Invertir en CPI para la IA es invertir en un futuro más inteligente, eficiente y próspero para la ciudadanía.

  Por otro lado, la CPI no es un fin en sí mismo, sino una palanca de cambio que puede contribuir decisivamente a transformar nuestras ciudades/municipios y territorios en lugares más inteligentes, sostenibles y resilientes. Apostar por la innovación desde lo público no solo significa hacer más con menos, sino construir mejores soluciones para los ciudadanos de hoy y del mañana.

  La innovación, cuando se impulsa desde la Administración, tiene un efecto multiplicador. No se trata solo de modernizar infraestructuras o adoptar nuevas tecnologías, sino de cambiar la manera en que diseñamos y prestamos los servicios públicos: más abiertos, más colaborativos y más adaptados a las necesidades reales de la sociedad.

  En la CPI de o para la IA, los datos no son un mero accesorio, sino el elemento vital que sustenta todo el proceso. Una comprensión profunda de la importancia de los datos, desde su adquisición y preparación hasta su gestión ética y responsable, es fundamental para que las entidades públicas puedan aprovechar al máximo el potencial transformador de la IA. Al colocar la cuestión de los datos en el centro de sus estrategias de CPI, el sector público puede asegurar que la innovación en IA esté fundamentada en información de calidad, respete los derechos de los ciudadanos y genere un valor público real y sostenible. El futuro de la IA en el sector público depende, en gran medida, de cómo abordemos hoy el desafío y la oportunidad que representan los datos. Los ya existentes casos de buenas prácticas ilustran cómo la gestión inteligente y ética de los datos es un factor determinante en el éxito de la compra pública de innovación en IA. Las administraciones públicas que comprenden el valor intrínseco de los datos y que establecen marcos claros para su adquisición, procesamiento y uso responsable están mejor posicionadas para aprovechar el potencial transformador de la IA. Al priorizar la calidad, la seguridad y la ética de los datos en sus procesos de CPI, están construyendo un futuro donde la inteligencia artificial sirve verdaderamente al interés público.

  Gracias a la CPI se impulsa desarrollo de un producto, servicio o sistema que aún no está disponible en el mercado, pero que podría ser creado en un plazo razonable mediante avances tecnológicos. Uno de los principales retos para su implantación efectiva es cambiar el enfoque tradicional de compra pública, fomentando un entorno en el que las pequeñas y medianas empresas, así como las nuevas startups y las personas emprendedoras con iniciativa, encuentren en la Administración un aliado para desarrollar y testar sus propuestas más innovadoras. El objetivo es construir una nueva relación entre el sector público y el privado, todavía distante en muchos ámbitos, pero que debe convertirse en un motor de excelencia, mejora continua y generación de modelos exportables a otras regiones. Apostar de forma decidida por la compra pública de innovación supondría un impulso significativo al progreso tecnológico, ya que las empresas se atreverían a invertir en innovación al saber que cuentan con un comprador comprometido desde el inicio. Este tipo de iniciativas permiten introducir mejoras sustanciales en los servicios públicos, al tiempo que reducen el riesgo que normalmente implica apostar por proyectos de investigación y desarrollo. Además, la CPI ayuda a corregir la conocida “brecha de mercado” en los sectores de alta tecnología, donde muchas veces las soluciones no llegan a materializarse por falta de una demanda inicial que justifique su inversión.

  Desde el punto de vista práctico, hablamos de un proyecto que se puede estructurar en dos fases o momentos: primero, el desarrollo y entrenamiento del modelo de IA; después, la integración con el sistema de gestión de incidencias municipales. Con esta iniciativa, el ayuntamiento impulsa la creación de un nuevo producto de mercado, moderniza su gestión interna y dinamiza el ecosistema local de startups tecnológicas.

  En las líneas anteriores hemos tratado de demostrar que la CPI no solo representa una nueva forma de adquirir bienes y servicios, sino una estrategia activa para estimular el talento, la investigación y la transformación tecnológica del tejido productivo. Hace décadas nos explicaron que la Administración desarrollaba su acción de fomento (junto con su actividad de servicio público y la de intervención o “policía”), fundamentalmente a través de las subvenciones. Hoy en día dispone de un mecanismo legal que le permite comprometerse como cliente temprano de soluciones innovadoras, entre las cuales obviamente aparecen las que se basan en IA. Así, la Administración pública actúa como catalizador de la competitividad y la modernización, tanto en el sector privado como en sí misma. En un contexto de rápida evolución tecnológica, apostar por la CPI es apostar por una Administración más ágil, eficiente y comprometida con el progreso social, una Administración que diseña y mantiene unos servicios públicos basados en datos que buscan la excelencia. La innovación deja de ser una opción y se convierte en una necesidad estratégica para garantizar mejores servicios públicos y construir un futuro más sostenible e inteligente.

• VI. Anexo

  Extracto de la Orden de 19 de junio de 2025 por la que se aprueba la convocatoria de tramitación anticipada correspondiente al año 2025 de las ayudas públicas en el marco de la Línea de Fomento de Innovación desde la Demanda para la Compra Pública de Innovación.

• VII. Bibliografía

  • Ministerio de Economía y Competitividad. (2015). Guía 2.0 para la compra pública de innovación.

  • Peñate Sánchez, M. y Varela, M. (2017). La compra pública innovadora y los objetivos sociales: un análisis empírico en España. CIRIEC-España, Revista de Economía Pública, Social y Cooperativa, (89), 141-167.

  • Banco Interamericano de Desarrollo (2018). Guía práctica para la implementación de proyectos de compra pública de innovación.

  • Carrillo Donaire, J. A. (Coord.) (2019). La compra pública de innovación en la contratación del sector público: manual práctico. Madrid: Instituto Nacional de Administración Pública.

  • Red de Políticas de Innovación (Red IDI). Compra Pública de Innovación.

  • Gobierno Vasco. Cuaderno de ideas: Compra Pública de Innovación.