En la Intervención General estamos adoptando el uso de la Inteligencia Artificial (IA) para innovar y poder llevar a cabo de manera más eficaz y eficiente las funciones que tenemos encomendadas. Entendemos que el uso de estas tecnologías emergentes conlleva la importante responsabilidad de ser transparentes.
Para materializar nuestro compromiso con la transparencia, publicaremos de manera periódica los casos de uso de la IA en la Intervención General.
+ Caso de uso: Identificación de similitud entre los contratos menores mediante IA
Los órganos de control de las Administraciones Públicas supervisan riesgos en la contratación pública, siendo el fraccionamiento de contratos menores uno de los más comunes. Este consiste en dividir un contrato que debería ser único para eludir requisitos legales, prohibido por la Ley 9/2017 (art. 99.2).
Determinar si existe fraccionamiento indebido no es sencillo, ya que depende de la unidad funcional del objeto y la intención de evitar el régimen jurídico aplicable. No hay reglas automáticas; cada caso debe analizarse individualmente.
En Castilla-La Mancha (JCCM), los planes de control buscan evidencias de fraccionamiento, enfrentando dos retos: el gran volumen de contratos y la necesidad de análisis detallado. Para ello, se aplican técnicas de muestreo (aleatorio y dirigido por riesgo), apoyadas en un sistema de IA que agrupa contratos similares según objeto, órgano de contratación y adjudicatario.
Modelo IA:
- Variables: descripción del objeto, órgano gestor, importe, tipo de contrato y adjudicatario.
- Calcula similitud entre contratos (0 a 1) ponderando atributos, priorizando la descripción del objeto.
- Usa un modelo de lenguaje pequeño (jina-embeddings) para medir similitud semántica de la descripción del objeto contractual.
- Aplica agrupamiento jerárquico para formar clusters de contratos con alta similitud, que son revisados por riesgo de fraccionamiento.
Como resultado se obtienen decenas de grupos de contratos donde pudiera haber riesgo de fraccionamiento. Esta información es analizada con posterioridad por la persona titular de la intervención delegada, la cual adopta la decisión de poner de manifiesto en el informe el uso indebido de la figura del contrato menor o bien, considerar que su uso se acomoda a la legalidad y por tanto no merece ser reseñado en el informe.
+ Caso de uso: Identificación de información relevante en grandes volúmenes de texto
El ejercicio de la fiscalización previa -consistente en verificar la legalidad y corrección financiera de actos administrativos antes de su aprobación-, debe realizarse en plazos muy reducidos (5-10 días). Este proceso implica revisar grandes volúmenes de documentación.
Para agilizarlo, se emplea Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER), que identifica información clave (nombres, NIF, fechas, importes, partidas presupuestarias) en los documentos. El flujo incluye:
- OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) para extraer texto de PDFs.
- Identificación automática de entidades mediante reglas y modelos de deep learning.
- Creación de un documento enriquecido con entidades resaltadas e hipervínculos para navegación.
El modelo de IA combina:
- OCR basado en redes neuronales.
- NER híbrido (reglas + IA) para mejorar precisión.
