Contraloría lanza modelo predictivo con inteligencia artificial para vigilar contratación pública | Gobierno | Economía

La Contraloría General de la República presentó oficialmente su nuevo modelo analítico predictivo de la contratación, una herramienta tecnológica sin precedentes en el país que busca fortalecer la vigilancia fiscal mediante el uso de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (machine learning); con el fin de hacer frente a uno de los mayores dolores de cabeza de la Nación durante décadas: la corrupción.

Dicha iniciativa, desarrollada en alianza con la Universidad de Antioquia, marca un hito en el control fiscal preventivo y posiciona a Colombia como líder regional en la adopción de tecnología aplicada a la protección de los recursos públicos y de acuerdo con el ente de control, optimizará la labor de sus funcionarios.

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Este nuevo modelo incorpora un algoritmo capaz de analizar millones de datos provenientes de más de 13.000 fuentes de información, gestionadas por la Dirección de Información, Análisis y Reacción Inmediata (DIARI), como registros históricos de contratación pública entre 2014 y 2025, sanciones fiscales, disciplinarias y administrativas, así como datos clave sobre consorcios y uniones temporales.

Durante el evento de lanzamiento realizado en Medellín, el vicecontralor Carlos Mario Zuluaga Pardo explicó el funcionamiento y potencial del sistema y resaltó que “vamos a disponer de toda la información que haya alrededor de la contratación. Se trata de poner un algoritmo que, con preguntas muy concretas, nos identifique qué tipo de riesgos está asumiendo hoy la contratación pública en Colombia”.

Según explicó Zuluaga, el modelo permitirá detectar patrones como retrasos frecuentes en obras, liquidaciones anticipadas, recepción de anticipos sin ejecución, e incluso la presentación de pólizas falsas, para de esta forma, poder anticipar los riesgos antes de que se materialicen, mejorando la capacidad institucional para actuar de manera preventiva y estratégica.

Por su parte, Juan Camilo Zuluaga Morillo, director de la DIARI, subrayó que la herramienta no solo revisa el historial de contratistas, sino que ofrece análisis predictivo basado en la detección de relaciones no lineales entre variables, permitiendo anticiparse a lo que podría pasar, de mantenerse determinadas tendencias.

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“No se trata únicamente de revisar el pasado del contratista y/o contratante, sino de predecir con mayor certeza, identificar riesgos potenciales y actuar con la integridad que demanda nuestra institución”, señaló.

Como parte de esta estrategia de modernización institucional, la Contraloría también presentó el libro “DIARI y el Control Fiscal en la Era de las Nuevas Tecnologías”, que recoge la evolución histórica de esta dependencia y documenta cómo el uso de IA, analítica de datos y vigilancia geoespacial ha transformado el control fiscal en Colombia.

La cantidad de agua que gastó la IA en los últimos días.

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Cambio en la cultura

Durante la presentación, desde la CGR dejaron claro que el nuevo modelo no solo representa un salto tecnológico, sino también un cambio cultural en la gestión pública y que su apuesta es promover una cultura organizacional basada en el conocimiento accionable, la mejora continua de procesos y la toma de decisiones informadas por evidencia predictiva.

Un ejemplo concreto de su aplicación sería la evaluación del riesgo de un contratista antes de adjudicarle un contrato, ya que si una entidad pública se dispone a contratar obras de infraestructura, podrá consultar el panel de riesgo del modelo, que alertará si ese proponente ha sido sancionado anteriormente, presenta bajo desempeño o mantiene vínculos con entidades bajo vigilancia especial y así podrá recomendar una revisión más exhaustiva antes de avanzar con la contratación.

“Con esta iniciativa, la Contraloría reafirma su compromiso con la transparencia, el uso ético de la tecnología y la protección del patrimonio público. El mensaje es claro: la innovación ya no es opcional, es el nuevo estándar en la vigilancia fiscal”, concluyeron.