- El proyecto Puelche desarrollará un sistema de agentes de Inteligencia Artificial que revisará la documentación de las ofertas, detectará propuestas inadmisibles y entregará puntajes preliminares a las comisiones evaluadoras, que conservarán la decisión final. La iniciativa, que recibirá $237 millones de ANID, se validará durante 24 meses en procesos reales de compra del Servicio de Vivienda y Urbanización de la Región Metropolitana.
El Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) se adjudicó el proyecto “Puelche: Agent-Based AI for Public Procurement Evaluation” (IT26I0132), uno de los tres que obtuvo en el concurso FONDEF de Investigación Tecnológica (IT) 2026 de la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID) y con el que desarrollará un sistema de Inteligencia Artificial para apoyar la fase de evaluación de las licitaciones públicas en Chile. La iniciativa, dirigida por el investigador Felipe del Río, se ejecutará durante 24 meses con CENIA como beneficiaria principal y el Servicio de Vivienda y Urbanización de la Región Metropolitana (SERVIU RM) como entidad asociada, con un presupuesto total de $372 millones.
Su objetivo es hacer más eficientes los procesos de compras públicas sin comprometer la transparencia ni la confianza y en cumplimiento de la normativa vigente, mediante la detección automática de propuestas inadmisibles y la entrega de puntajes preliminares fundamentados durante la fase de evaluación. Las comisiones evaluadoras mantendrán la decisión final.
Según los datos reunidos por el equipo, las compras públicas representan el 14,3% del gasto del Estado chileno y en 2024 movilizaron US$17.640 millones a través de la plataforma Mercado Público, donde las licitaciones concentran el 71,3% del gasto y constituyen el mecanismo más complejo y demandante en recursos. Dentro de ellas, la evaluación, que incluye el filtro de admisibilidad y la asignación de puntajes técnicos y económicos, todavía depende de una revisión manual intensiva, pese a que el país cuenta con infraestructura digital avanzada, datos abiertos e interfaces de programación (APIs) en Mercado Público.
Un proceso de compra dura en promedio 43,2 días y el 34,2% supera los plazos previstos, con retrasos promedio de 18,4 días, casos extremos de demoras de hasta 345 días y procesos que se extienden por 1.187 días; los sectores más afectados son obras públicas, con un 47,5% de procesos retrasados, y los municipios, con un 41,8%. A estas dificultades se suma la conflictividad asociada a etapas críticas del proceso: entre 2010 y 2024, la evaluación y adjudicación originaron el 62% de los litigios de compras públicas. La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) estima que las compras públicas equivalen a cerca del 12,7% del PIB y al 30% del gasto de los gobiernos de sus países miembros, y de acuerdo con el diagnóstico del proyecto, las aplicaciones de Inteligencia Artificial disponibles en este ámbito se enfocan en la automatización administrativa y no en la evaluación sustantiva de licitaciones complejas.
“Para SERVIU Metropolitano, esta alianza estratégica con CENIA para el desarrollo del Proyecto Puelche es una noticia que nos llena de alegría y entusiasmo. Nos permite abordar uno de los nudos más relevantes de la contratación pública: la evaluación de ofertas, avanzando hacia procesos más eficientes y transparentes. Creemos que este proyecto será un aporte significativo para el sector Vivienda y el sector público en general, entregando al funcionariado mayor apoyo tecnológico y eficacia, y a la ciudadanía procesos más rápidos y una mejor utilización de los recursos públicos”, comentó Maripaula Vila, encargada de la Sección de Contratación Pública de SERVIU Metropolitano.
Cómo funcionará Puelche
Puelche se basa en una arquitectura modular de múltiples agentes de Inteligencia Artificial que divide el análisis de una licitación en tareas especializadas, organizadas en seis módulos. El primero extrae la información de los documentos y la convierte en formatos estructurados legibles por máquinas; el segundo verifica los requisitos de admisibilidad de cada oferta a partir de las bases de licitación, de las que extrae las reglas con las que calcula puntajes de admisibilidad; y el tercero apoya la fase de evaluación, para lo cual identifica y estructura los criterios definidos en las bases, planifica la búsqueda y el análisis de evidencia y propone puntajes. Un cuarto módulo opera como biblioteca compartida de habilidades y herramientas de cumplimiento normativo para los demás agentes, y está concebido como base tecnológica reutilizable para futuros sistemas administrativos asistidos por Inteligencia Artificial. El quinto es una interfaz web segura en la que las comisiones validan, anotan y revisan los resultados, con trazabilidad completa hacia los documentos de origen y los registros de auditoría, y el sexto es un ciclo de optimización que mejora el comportamiento del sistema a partir de casos de licitación ya evaluados.
“Puelche se distingue porque está diseñado específicamente para los procedimientos de compra chilenos y los flujos de evaluación de sus instituciones, porque usa reglas de compra explícitas que hacen interpretable y auditable la lógica de evaluación y porque ese ciclo de optimización le permite superar a los sistemas estáticos basados en instrucciones (prompts) sin perder transparencia”, comentó el director del proyecto, Felipe del Río.
El concurso FONDEF IT financia proyectos de I+D aplicada con un fuerte componente científico que, en un plazo breve, obtengan resultados capaces de convertirse en nuevos productos, procesos o servicios con una probabilidad razonable de generar impactos productivos, económicos y sociales, y exige como requisito de postulación una prueba de concepto, modelo o prototipo validado a pequeña escala.
En el caso de Puelche, ese punto de partida es un prototipo en el nivel 4 de la escala TRL de madurez tecnológica (escala de 1 a 9 que mide el grado de desarrollo de una tecnología, desde una idea hasta su comercialización), desarrollado por el investigador de la Universidad Católica Mitchell Bosley, validado en un entorno controlado, que se concentra en la evaluación de equipos ejecutivos, una tarea de alta carga documental en la que el sistema extrae evidencia estructurada desde currículos, títulos, contratos y documentación de respaldo. El proyecto ampliará sus módulos hacia otras dimensiones de la evaluación con la meta de alcanzar el nivel TRL 7, es decir, un prototipo operacional apto para su despliegue en los SERVIU y en otras unidades de compras públicas.
La validación se organizará en cuatro fases: un diagnóstico inicial que establecerá la línea base de tiempos, cargas de trabajo y costos de transacción de las licitaciones del SERVIU RM a partir de datos de Mercado Público; una validación controlada con casos históricos, que medirá la concordancia del sistema con las evaluaciones humanas mediante indicadores como el Kappa de Cohen y el F1 Score; una etapa en “modo sombra”, en la que Puelche funcionará en paralelo a las comisiones sin incidir en las decisiones oficiales; y un piloto asistido, en el que las comisiones usarán los resultados del sistema como punto de partida para sus decisiones formales. Esta última fase medirá la precisión, la reducción de plazos y el ahorro administrativo neto por licitación, e incluirá una auditoría algorítmica, para verificar los resguardos contra sesgos y discriminación.
El equipo está conformado por Felipe del Río, director del proyecto, ingeniero industrial y doctor en Inteligencia Artificial; Rodrigo Durán, director alterno, ingeniero comercial y gerente de CENIA; Mitchell Bosley, profesor asistente de College UC e Instituto de Sociología UC; e Ismael Aguayo, asistente de investigación y sociólogo.
