ChileCompra expone avances en uso de datos e inteligencia artificial para disminuir los conflictos de interés y potenciales irregularidades
En el III Seminario sobre Corrupción y Lavado de Activos de la Alianza anticorrupción UNCAC, ChileCompra presentó sus principales innovaciones en cruce de datos, inteligencia artificial y detección temprana de conflictos de interés.
La Dirección ChileCompra participó en el III Seminario sobre Corrupción y Lavado de Activos organizado por la Alianza Anticorrupción UNCAC, que tuvo lugar en la Contraloría General de la República, instancia que reunió a autoridades y representantes de la Contraloría General de la República, el Ministerio Público, el Consejo de Defensa del Estado, la Policía de Investigaciones y Carabineros de Chile, para abordar nuevas tecnologías y mecanismos de investigación patrimonial.
En sus palabras de apertura, la directora de ChileCompra y presidenta de la Alianza Anticorrupción, Verónica Valle, subrayó el rol central de la innovación para anticipar riesgos y prevenir delitos y cómo ChileCompra está avanzando en el uso de la Inteligencia Artificial para frenar la corrupción. Además, destacó que el análisis avanzado de datos y la interoperabilidad entre organismos del Estado son esenciales para fortalecer la trazabilidad y la transparencia en la gestión pública. Por último, relevó la hoja de ruta UNCAC 2025–2027, que prioriza el uso de la inteligencia artificial y la coordinación entre instituciones para combatir la corrupción.
Cruces de datos: un avance estructural
En el bloque de nuevas herramientas presentó Juan Cristóbal Moreno, jefe del Observatorio ChileCompra, quien profundizó en las iniciativas que la Dirección está desarrollando para detectar incumplimientos a la normativa y prevenir hechos de corrupción en las compras que efectúan entidades y proveedores en la plataforma www.mercadopublico.cl por más de 17 mil millones de dólares al año. Explicó que ChileCompra, gracias a un convenio recientemente suscrito con la Contraloría, está efectuando cruces de información entre el Registro de Proveedores, los beneficiarios finales de empresas —más de 196 mil personas naturales— y la base de funcionarios públicos SIAPER, logrando identificar posibles incompatibilidades entre quienes participan en procesos de compra y quienes tienen participación societaria en empresas proveedoras del Estado.
Este modelo se está implementando en etapas:
- Cruces entre usuarios compradores en Mercado Público y sociedades (2023)
- Cruce entre beneficiarios finales y funcionarios (2025).
- A partir de 2026, detección de vínculos familiares mediante mallas de parentesco del Registro Civil.
A través de este proyecto, se están comenzando a emitir alertas automáticas cuando se identifica que un funcionario público tiene participación del 10% o más en una empresa adjudicada, promoviendo decisiones correctivas oportunas por parte del organismo comprador.
Inteligencia artificial al servicio de la integridad
El jefe del Observatorio también expuso los avances en un piloto que aplica modelos de inteligencia artificial, especialmente grandes modelos de lenguaje (LLM), que están siendo incorporados para apoyar la revisión de bases de licitación, anexos y actos administrativos. Estos modelos permiten detectar inconsistencias, restricciones indebidas o quiebres de lógica normativa, funcionando como un asistente para los analistas del Observatorio.
Asimismo, añadió que la inteligencia artificial se está evaluando su uso complementario para mejorar el análisis de casos de denuncias reservadas, ayudando a identificar información relevante y a analizar los casos más rápido. Para ello, el equipo va ajustando las preguntas y orientaciones que se le dan a la herramienta, con el fin de evitar errores y asegurar resultados más precisos.
Monitoreo automatizado y alertas tempranas
Finalmente, se presentaron los resultados del sistema de monitoreo automatizado, que aplica 15 reglas normativas al 100% de los procesos de compra publicados en Mercado Público. Estas reglas detectan omisiones documentales, inconsistencias en los procedimientos y otras señales de potencial incumplimiento, enviando notificaciones automáticas a los organismos responsables.
Entre agosto y noviembre de 2025, se emitieron más de 6.199 alertas, con un 54% de los organismos adoptando medidas correctivas frente a los hallazgos detectados. Esto, señaló el Observatorio, demuestra el impacto de combinar automatización, ciencia de datos e inteligencia artificial para fortalecer el control preventivo en compras públicas.
