Durante años, las compras públicas municipales en Chile han enfrentado un obstáculo en común: la elaboración manual de las bases técnicas. Muchas veces, se trata de un proceso lento, poco estandarizado y altamente demandante para los equipos administrativos. Preparar estos documentos puede extenderse por más de seis semanas y retrasar obras, servicios y adquisiciones claves para la comunidad.

Frente a esta problemática, las comunas de Maipú y Las Condes desarrollaron, en octubre de 2025, junto con el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), un prototipo de IA generativa para agilizar la creación de bases técnicas de licitaciones.

La herramienta permite que cualquier funcionario o funcionaria de estas localidades describa la necesidad mediante un chat y que el sistema identifique el tipo de adquisición, sugiera un formato estandarizado y genere un borrador inicial en minutos. 

“La lentitud y el retraso que tienen muchas veces las compras públicas (provocan) que vecinos que no entiendan por qué las cosas se demoran tanto en llegar. Gracias a este convenio y a la incorporación de esta tecnología, podremos hacerlo de forma mucho más rápida, más eficaz, con menos margen de error”, declaró el alcalde de Maipú, Tomás Vodanovic.

“(Este convenio) pone la inteligencia artificial al servicio de las personas. Con este sistema lo que vamos a lograr es reducir los tiempos con que se elaboran las bases de licitación, para que efectivamente se cumpla también con todos los requisitos técnicos establecidos”, sumó la alcaldesa de Las Condes, Catalina San Martín.

El desarrollo se sustenta en modelos entrenados con miles de bases históricas municipales y en información extraída desde el mercado público. Así, la IA generativa produce textos con normativas vigentes y ajusta el contenido en tiempo real. 

Catalina Gonzalez, asesora de proyectos estratégicos; Valeria Tobar, encargada alianzas público privado, y Ulises Contreras, asesor de proyectos estratégicos del Municipio de Maipú, explicaron a +COMUNIDAD más detalles sobre esta iniciativa que promete marcar un nuevo rumbo en la gestión local chilena. 

IA Generativa para acelerar las compras públicas

━ ¿Cómo se identificó la Inteligencia Artificial (IA) como una herramienta adecuada para mejorar los procesos de licitaciones públicas de Maipú? 

━ Al encontrarse definido por un estatuto legal, además de enfrentar compras que son reiterativas todos los años en los municipios, los procesos de compras presentan similitudes entre ellos, generando acciones que son repetitivas y redundantes. Con el avance de la modernización y la estructuración de bases de datos que contenían procesos de compras similares, se observó cómo las herramientas de inteligencia artificial basados en modelos LLM podían contribuir a disminuir los tiempos de generación de documentos necesarios para extender una solicitud de compra.

Esto con el foco de poder entregar un apoyo a las labores de los mismos funcionarios, permitiendo entregar una mayor calidad en sus trabajos junto con disponer de mayor tiempo para otras labores de interés de los mismos. La identificación de la IA como una herramienta adecuada también se vio reforzada por la experiencia del proyecto REVI: Permisos con IA, donde se comprobó que procesos normados y repetitivos pueden ser asistidos eficazmente por IA generativa, mejorando consistencia, calidad y tiempos de respuesta, demostrando que áreas con marcos regulatorios claros y procedimientos estandarizados son especialmente aptas para ser apoyadas por IA.

━ ¿Cuándo y cómo se gestó la colaboración entre CENIA, la Municipalidad de Maipú y la Municipalidad de Las Condes para desarrollar este prototipo? ¿Hubo algún evento o necesidad puntual que forjó este convenio?

━ El proyecto nace de la participación del Municipio de Maipú en la convocatoria impulsada por el Ministerio de Ciencia llamada “Municipios a la VanguardIA”, que buscaba la creación de proyectos que resolvieran problemas municipales a través de la Inteligencia Artificial. En esta instancia Maipú presentó al Licitabot, el cual resultó ganador de una de las categorías de esta iniciativa Levantó mucho interés en los asistentes, como CENIA y la Municipalidad de Las Condes, y generó la coordinación para trabajar en conjunto para poder llevar a cabo este proyecto en conjunto. 

Uno de los mayores gatillantes de una participación conjunta es la poca especialización existente en la actualidad al interior de los gobiernos locales. Maipú no contaba con la capacidad de desarrollo suficiente en sus equipos informáticos para poder avanzar de forma independiente con la plataforma. 

En relación a las reuniones sostenidas y a la problemática mencionada, se buscó la colaboración del municipio de Las Condes, que aportó con la disposición de su equipo de desarrollo de mayor experiencia para levantar una primera versión de la plataforma. Posterior a esto se abordó la colaboración directa con el CENIA, el cual se hizo cargo del desarrollo completo de la plataforma con la validación de los equipos municipales para sumarse a su modelo de negocio y poder aportar a una integra modernización del Estado.

Este modelo de colaboración multi-municipal replica lo aprendido con REVI, donde Maipú y Providencia participaron activamente en un piloto de ocho semanas para entrenar, validar y mejorar las herramientas de IA. Allí se demostró que los proyectos de IA municipal alcanzan mayor impacto cuando se diseñan con distintos territorios, permitiendo entrenar modelos más robustos y generar soluciones replicables a nivel nacional.

De la demora documental a la compra ágil: el impacto de la IA generativa

━ Además de la reducción de seis semanas a menos de una en los tiempos de elaboración de bases técnicas, ¿qué otros impactos cualitativos y cuantitativos esperan observar en la gestión de compras públicas?

━ Lo que se busca, además de la disminución de tiempos, es lograr un trabajo estándar en la documentación relacionada a las compras públicas. Que logre también la detección rápida de errores que permitan mejorar las posibilidades de adjudicación de las compras y para no tener problemas posteriores con los proveedores contratados. 

Además, se busca entregar una herramienta que democratice el conocimiento de las compras públicas, permitiendo a cualquier funcionario formar parte del proceso de compras independiente de su experiencia anterior. Esto repercute en una mayor transparencia y calidad de los insumos. También permite el poder contar con mayor tiempo para otras labores de los funcionarios, optimizando el progreso que estos pueden aportar al interior de sus equipos de trabajo.

━ ¿Cómo se traduce esta agilización y eficiencia en beneficios directos para la población? ¿Podrían dar ejemplos concretos de cómo impactaría en la “calidad y oportunidad de la atención a la ciudadanía” o en la ejecución de proyectos municipales esenciales?

━ El propósito final de optimizar las compras públicas utilizando herramientas tecnológicas como la IA es lograr obtener los productos y servicios que requiere la Municipalidad, en los tiempos adecuados y con la calidad necesaria para un correcto funcionamiento. Esto para la población significa recibir una atención municipal con un mejor estándar, atendiendo a tiempo las necesidades de la comunidad, tanto para los funcionarios como para los vecinos de la comuna.

Al cumplir con los tiempos estimados de las compras públicas, se permite cumplir con las planificaciones al interior del municipio, lo que permite dar respuesta a tiempo a las demandas actuales de los vecinos de la comuna. Una gestión eficiente de las compras se traduce en cómo el Estado cumple sus promesas con la gente, lo que repercute en un aumento de la confianza en las instituciones por parte de la ciudadanía y un aumento de la transparencia por parte de estas.

Transformando la gestión municipal

━ ¿Cómo se financia el desarrollo inicial de este prototipo? De cara al futuro, ¿cuál es el modelo de sostenibilidad económica de la plataforma? ¿Se prevén costos de mantenimiento, licencias o futuras mejoras, y cómo se planean cubrir?

━ El desarrollo inicial de este prototipo se encuentra bajo financiamiento y gestiones del Centro Nacional de Inteligencia Artificial, mediante un convenio de participación junto a los municipios de Maipú y Las Condes. El convenio en cuestión considera la extensión de la plataforma a los municipios participantes junto con el asesoramiento y mantenciones necesarias para su correcto funcionamiento. 

Aún no se tiene claridad del modelo de negocio que trabajará el CENIA para extender la plataforma a otras instituciones, pero se prevé una contratación por medio de compras públicas de proveedor único, el cual considere un pago que incluya la licencia de la plataforma junto con el soporte necesario para su correcto funcionamiento.

━ ¿Existen planes para escalar esta solución a otras áreas de la gestión municipal o para compartir la metodología con otros gobiernos locales interesados?

━ Las compras públicas son un dolor presente en muchos municipios, pero también en todas las instituciones públicas de Chile, las cuales deben gestionar sus contratos de adquisición de bienes y servicios por medio de compras públicas regidas bajo el marco legal vigente. Al ser una problemática común de todas las instituciones públicas, se vuelve muy relevante evaluar posibilidades de compartir las soluciones generadas de forma individual y abordar en conjunto una modernización del estado más eficiente.

Es así como la plataforma Licitabot presenta una gran posibilidad de escalabilidad, permitiendo optimizar los tiempos de tramitación al interior de todas las instituciones públicas que realicen compras públicas, siendo un gran ejemplo de cómo la incorporación de herramientas de inteligencia artificial pueden aportar a una utilización de los recursos de forma más eficiente.

Ciudades que co-crean su innovación

La alianza entre Maipú, Las Condes y el CENIA es parte de una tendencia más amplia en Chile. A inicios de este año, 15 municipios chilenos participaron de un encuentro nacional para prototipar soluciones con IA y compartir aprendizajes en pos de transformar sus gestiones. Esto generó acuerdos de colaboración entre comunas que descubrieron desafíos comunes y oportunidades de co-creación, demostrando que, cuando las ciudades crean juntas, la transición desde la idea al impacto se acelera considerablemente.

La IA generativa ya no es sólo un piloto futurista, sino una herramienta práctica para resolver problemas administrativos reales. La modernización del Estado también implica fortalecer redes de trabajo entre municipios, donde nadie conoce mejor los desafíos de una ciudad que otra ciudad.

Esta nota forma parte del Boletín Ideas & Inspiración de la Red de Innovación Local (RIL), donde cada mes se destacan casos innovadores de diferentes temáticas en ciudades de todo el mundo. ¿Te gustaría recibir, una vez al mes, soluciones locales como las de esta nota en tu correo? ¡Puedes suscribirte de forma gratuita!

Imagen de portada: ilustración de RIL y +COMUNIDAD.

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La palabra tianguis en México se usa para referirse a un mercado público ambulante. En algunos lugares del norte del país, también se le conoce como una feria sobre ruedas. Es un lugar tradicional, regulado por los municipios locales, en donde se reúnen comerciantes y consumidores para vender y comprar diferentes tipos de productos. 

Inspirada en esta dinámica de compra-venta, la Agencia de Innovación Pública del Gobierno de la Ciudad de México, creó la plataforma gubernamental Tianguis Digital. Se trata de un sistema de compras públicas de la Ciudad de México, que permite seguir procesos de transacciones públicas con diferentes módulos, uno de ellos es “Prebases”. 

Brenda Olayo Miranda, Subdirectora de Estrategias Digitales para Contrataciones Públicas y Ejercicio del Presupuesto, cuenta las particularidades de esta herramienta. “Queríamos implementar la digitalización de los procesos de compras públicas. Por eso desde 2018 pusimos el tema en agenda y comenzamos a trabajar en ello”, comenta.

Información pública, a la mano de la ciudadanía

“Prebases” ayuda a las unidades de compra en la elaboración de los elementos técnicos, legales y administrativos de los proyectos para mejorar sus bases y anexos específicos. Y le ofrece a la ciudadanía proponer modificaciones o realizar comentarios al proyecto de licitación, para  ajustarlos a los estándares reales del mercado y sus necesidades.

De febrero a junio de 2024, este módulo registró 23 discusiones públicas. Con más de 1500 interacciones, 1196 preguntas y 200 sugerencias, 70 fueron tomadas en cuenta. Dentro de estos datos de impacto que recopiló la agencia, también se destacan 251 comentarios y 1800 consultas en diferentes proyectos de licitación pública.

El primer proyecto de licitación pública a gran escala con el que contó Prebases fue la renovación y expansión del Sistema EcoBici. Este estuvo a cargo de la Secretaría de Movilidad. “Este proceso logró un 54% de ahorro presupuestal a partir de la discusión, herramientas y acompañamiento que le ofreció el módulo”, expresa la funcionaria.

Cómo se diseñó e implementó Prebases 

El primer paso que dio la agencia para diseñar esta plataforma de participación ciudadana, fue implementar una herramienta que cualquier persona pudiera utilizar. “Optamos entonces por el método design thinking, que nos permitió acercar toda esa información a unidades de compra, proveedores y ciudadanía”, explica Olayo Miranda. 

La metodología de la página se desarrolló y evaluó entre 2020 y 2021. En ese período se realizaron entrevistas a diferentes unidades de compra, proveedores y ciudadanos. Estas personas fueron elegidas de forma aleatoria, con el propósito de elegir bien qué herramientas les serviría mejor para implementar este tipo de procesos digitales. 

“Todos los obstáculos que tuvimos fueron los que trae una idea nueva. Darle vida no siempre es sencillo porque necesitamos colaboración de todas las partes involucradas. Las de las dependencias del gobierno, para que todas utilicen la plataforma. Y también la de la ciudadanía, para que esta acción perdure en el tiempo”, explica Olayo Miranda. 

La respuesta de la ciudadanía

La Subdirectora de Estrategias Digitales para Contrataciones Públicas y Ejercicio del Presupuesto, cuenta que al principio la interacción en la plataforma era muy básica. Pero al tiempo comenzaron a notar mayor interés en sus usuarios. Las preguntas y sugerencias que hacían a la hora de opinar sobre las bases eran más elaboradas.

“Para las unidades de compra es una herramienta muy útil. Dicho por ellas, les simplificó sus procesos y ayudó a escuchar las necesidades de la ciudadanía”, comenta la experta. “Este proyecto nos demostró que cuando le das la oportunidad a las personas de participar, te sorprenden de buena manera. Porque sí se interesan por estas iniciativas”. 

Por eso buscamos que a futuro sea un sistema útil y usable. Para que pueda seguir creciendo y estos procesos de participación ciudadana sean la norma en la ciudad. “Queremos que deje de ser una novedad, que llegue el día en que sea parte de un proceso integral de compra pública”, expresa Brenda Olayo Mirando sobre “Prebases”.

Evolución y replicabilidad de Prebases 

“Prebases” facilita el trabajo administrativo de las noventa unidades responsables del gasto en la ciudad: fortalece sus estudios de mercado con información directa. Esto se traduce en la adquisición de bienes y servicios eficientes y de calidad, para las que no se requieren recursos humanos y económicos extra para su operación. 

De sus inicios a hoy la evolución de “Prebases”, para la funcionaria, es la confianza y el interés mutuo que se generó entre las unidades de compra, proveedores y ciudadanía. “La gente ya se acerca de forma orgánica, ha ido madurando y nuestra esperanza es que podamos dejar un sistema que funcione  más allá de las transiciones en el gobierno”.

En términos de replicabilidad, el módulo está construido en código abierto y software libre, lo que facilita su transparencia y también adopción por otros gobiernos locales. Esta premisa abre el camino para que otras administraciones públicas de la región fortalezcan la planificación de sus compras públicas con la ayuda de la sociedad.

A una ciudad que desee replicar esta iniciativa, Brenda Olayo Miranda le aconsejaría  que empiece a cuestionarse cómo se hacen las compras públicas en su municipio. “Cada región, cada país y cada estado tiene sus formas, leyes y normativas, a partir de ahí pueden ver qué se puede mejorar, simplificar y digitalizar”, sugiere la subdirectora.

Siempre pensando en que esta digitalización represente un ahorro de trabajo y tiempo a los y las servidoras públicas, otro consejo es pensar en las áreas de oportunidad. El segundo paso, para Olayo Miranda, es pensar la forma en que agilizarán estos procesos y tercer lugar comunicar a las personas a través de la difusión para incluirlas. 

“Un ciudadano o ciudadana puede hacer mil comentarios, pero si siente que no son tomados en cuenta ese interés se pierde y es difícil de volver a lograr”, ejemplifica. Por último la experta en tecnología e innovación concluye: “A nosotros nos gusta pensar en Prebases como un puente entre las unidades de compra, proveedores y ciudadanía”.

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Imagen principal: Gobierno de la Ciudad de México.

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