144.Hablando de contratación pública con una inteligencia artificial.

Transcripción:

Resumen en 244 palabras, 2 minutos de lectura.

ChatGPT es la referencia a día de hoy. Con muchas oportunidades de mejora, sin duda, aunque con un potencial enorme. 

En la conversación que hemos tenido en este episodio ha dado respuestas razonables y en algunos casos incluso orientaciones útiles.

Aunque todavía lejos de ser preciso, y todavía más lejos de entender casos particulares con idisoincrasias particulares.

Ya que, al fin y al cabo, los asuntos de humanos, y la contratación pública lo es, de momento deben ser atendidos y resueltos por humanos. 

Hoy por hoy resulta imposible hacer una abstracción matemática del derecho y de todas las situaciones aplicables a este para que un algoritmo sea capaz de ofrecer respuestas precisas y ajustadas a cada caso. 

Por otro lado, y en buenas manos, si la herramienta se alimenta de los textos adecuados en cantidad y calidad, y se hace un buen entrenamiento por humanos, lo que se conoce como fine-tuning, se puede llegar a lograr una herramienta de consulta muy potente. Espero que alguna editorial tome nota del asunto, el código de la versión 2 está liberado y tengo entendido que usar la API para la versión 3.5 no es muy oneroso.

Y quién sabe si en el futuro en lugar de prestar asesoramiento y asistir a contratistas como tú, mi trabajo consiste en entrenar modelos que den respuestas a tus preguntas.

Aunque la verdad es que, al menos de momento, es mejor leer textos escritos por humanos que por funciones matemáticas.

Hasta aquí el resumen.

El pasado mes de diciembre se hizo popular ChatGPT, una aplicación de inteligencia artificial que de forma gratuita la empresa participada por Microsoft Open AI puso a disposición a través de una página web para quién quisiera “jugar” con ella.

ChatGPT es capaz resolver un problema matemático, hacer un programa informático, y lo más llamativo, mantener una conversación, osea un programa que entiende tus preguntas y las responde.

Una especie de “Google vitaminado” que usa lenguaje natural y ofrece respuestas en forma de un texto que podría haber sido escrito por un humano.

Es interesante que conozcas esto por el impacto que este tipo de programas van a tener en la economía y en la sociedad, y también por la utilidad o beneficios que estos programas pueden tener para ti.

En este caso en particular, en el ámbito de la contratación pública.

¿Te imaginas tener a alguien a quién preguntar, con disponibilidad inmediata, saber enciclopédico y respuestas certeras?

Por eso en este episodio voy a entrevistar a la versión 3.5 del modelo de generación de conversaciones de OpenAI, llamado ChatGPT al que se puede acceder a través de la web chat.openai.com 

Para que puedas escuchar las respuestas de ChatGPT en el podcast utilizaré un sintetizador de voz natural.

Y ahora vamos ya con la entrevista:

[LG:] Hola, mi nombre es Luis Gracia y quiero tener una charla, o entrevista, contigo para que me hables de ti, y especialmente para que me cuentes qué sabes sobre la práctica y las normas de la contratación pública en España.

[GPT:] Hola Luis Gracia, encantado de conocerte. Soy Assistant, un modelo de lenguaje entrenado por OpenAI. No tengo conocimientos específicos sobre la práctica y las normas de la contratación pública en España, pero puedo intentar ayudarte a entender en general cómo funciona la contratación pública y qué regulaciones existen. ¿Te gustaría que empiece por ahí?

LG: Prefiero que empecemos por conocerte un poco más. Que me cuentes más sobre ti. Tengo entendido que eres un sistema de aprendizaje automático que ha aprendido a escribir textos coherentes, ¿me puedes explicar cómo funcionas?

Sí, es correcto que soy un sistema de aprendizaje automático que ha sido entrenado para producir texto coherente. Fui entrenado utilizando una técnica llamada “transferencia de lenguaje”, que consiste en mostrarme una gran cantidad de textos escritos por humanos y luego ajustar mis parámetros de manera que pueda producir texto que se asemeje a cómo hablan los humanos. Esto me permite responder a preguntas y realizar conversaciones con un nivel de coherencia similar al de un ser humano.

Mi capacidad para comprender y responder preguntas se basa en mi conocimiento de las palabras y las frases en el contexto en que se utilizan, así como en mi capacidad para razonar y hacer inferencias a partir de ese conocimiento. He sido entrenado en una amplia variedad de tópicos y puedo tratar de responder preguntas sobre una gran variedad de temas. ¿Te gustaría que profundice más en cómo funciono o prefieres que sigamos hablando sobre la contratación pública?

Sí, me gustaría profundizar un poco más en como funcionas. Cuéntame más sobre el entrenamiento de un sistema de aprendizaje automático. ¿Qué material se usa para entrenar un sistema de aprendizaje automático como tú? 

El proceso de entrenamiento de un sistema de aprendizaje automático como yo suele comenzar con la selección de un conjunto de datos de entrenamiento. Este conjunto de datos puede ser cualquier tipo de información que se quiera que el sistema aprenda a procesar, como textos, imágenes o sonidos. En el caso de que yo haya sido entrenado para producir texto coherente, el conjunto de datos de entrenamiento sería una gran cantidad de textos escritos por humanos.

Una vez seleccionado el conjunto de datos de entrenamiento, se utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para analizar los datos y encontrar patrones y relaciones en ellos. El algoritmo se ajusta entonces de manera que pueda utilizar esos patrones y relaciones para realizar tareas específicas, como producir texto coherente o reconocer imágenes. Este proceso de ajuste de los parámetros se realiza mediante el uso de una función de pérdida, que mide el rendimiento del algoritmo en el conjunto de datos de entrenamiento y proporciona retroalimentación para ajustar los parámetros de manera que el rendimiento del algoritmo mejore.

Este proceso de entrenamiento suele repetirse varias veces, con el objetivo de minimizar la función de pérdida y mejorar el rendimiento del algoritmo en el conjunto de datos de entrenamiento. Una vez completado el entrenamiento, el algoritmo puede utilizarse para procesar nuevos datos y realizar tareas específicas. ¿Tienes alguna pregunta más sobre cómo funciono o prefieres continuar hablando sobre la contratación pública?

Entonces entiendo que la intervención de un humano en la selección de los textos, o datos de entrenamiento, y también en el ajuste del algoritmo es esencial, ¿puedes explicarme en qué medida y en qué procesos es necesario que intervenga un humano?

Sí, es correcto que la intervención humana es esencial en el proceso de entrenamiento de un sistema de aprendizaje automático. En el proceso de selección del conjunto de datos de entrenamiento, es necesario que los humanos seleccionen qué tipo de información se proporcionará al sistema y cómo se organizará. Esto puede ser especialmente importante en el caso de sistemas de aprendizaje automático que se utilizan para realizar tareas sensibles o de alta responsabilidad, como el análisis de imágenes médicas o el reconocimiento de voz en aplicaciones de asistencia personal.

En cuanto al ajuste del algoritmo durante el entrenamiento, es necesario que los humanos definan la función de pérdida y establezcan los parámetros iniciales del algoritmo. También es importante que los humanos realicen una supervisión durante el proceso de entrenamiento para asegurar que el sistema está aprendiendo de manera efectiva y que no está cometiendo errores que puedan tener consecuencias graves.

Es importante tener en cuenta, sin embargo, que una vez que se ha completado el entrenamiento y se ha puesto en funcionamiento el sistema de aprendizaje automático, la intervención humana suele ser menos frecuente. Muchos sistemas de aprendizaje automático son capaces de realizar tareas de manera autónoma y sólo requieren intervención humana ocasional para realizar actualizaciones o correcciones. ¿Esto responde a tu pregunta? ¿Tienes alguna otra pregunta sobre cómo funciono?

Para generar textos, o respuestas, en los que se deben tener en cuenta normas legales, ¿te basas en las mismas leyes, en su interpretación y la doctrina que emana de los tribunales, en artículos especializados, o en todo ello? 

Como soy un modelo de lenguaje entrenado por OpenAI, me baso en el conjunto de datos de entrenamiento que se me proporcionó durante mi proceso de entrenamiento. Este conjunto de datos incluyó una amplia variedad de textos escritos por humanos, incluyendo leyes, interpretaciones de leyes, y artículos especializados. Como resultado, soy capaz de utilizar el conocimiento que he adquirido de estos textos para producir respuestas que incluyan información sobre normas legales y otras cuestiones relacionadas.

Es importante tener en cuenta, sin embargo, que como soy solo un modelo de lenguaje, no tengo conocimientos o habilidades especiales en el ámbito de la ley o de la interpretación de leyes. Mi capacidad para producir respuestas informativas sobre normas legales se basa únicamente en el conocimiento que he adquirido del conjunto de datos de entrenamiento que se me proporcionó. Si necesitas información o asesoramiento legal, te recomendaría contactar con un abogado o con otro profesional cualificado en el área de la ley que pueda proporcionarte información precisa y actualizada.

¿Crees que en el futuro podrá haber consultores sobre contratación pública que sean un modelo de aprendizaje automático entrenado específicamente para resolver cuestiones particulares sobre este asunto?

Es posible que en el futuro se desarrollen sistemas de aprendizaje automático específicamente diseñados para brindar asesoramiento sobre contratación pública y otras cuestiones legales. Los sistemas de aprendizaje automático pueden procesar y analizar grandes cantidades de información de manera rápida y eficiente, por lo que podrían ser útiles para proporcionar asesoramiento sobre una amplia variedad de cuestiones legales.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que los sistemas de aprendizaje automático como yo solo pueden proporcionar información basada en los datos que se nos proporcionan durante el proceso de entrenamiento. Esto significa que, aunque pueden ser útiles como herramienta de apoyo, no deben utilizarse como única fuente de información o como sustitutos de profesionales cualificados en el área de la ley. En el caso de cuestiones legales específicas o de alta responsabilidad, siempre es recomendable consultar con un abogado o con otro profesional cualificado en el área de la ley.

Ahora quiero hacerte algunas preguntas sobre las normas de la contratación pública en España y su aplicación en la licitación de contratos públicos.

Claro, estaré encantado de ayudarte a entender en qué consisten las normas de la contratación pública en España y cómo se aplican en la licitación de contratos públicos. ¿Tienes alguna pregunta específica en mente o prefieres que hablemos en general sobre cómo funciona el proceso de licitación de contratos públicos en España?

Tengo dudas concretas, ahí va la primera: Explícame la diferencia entre presupuesto base de licitación y valor estimado del contrato.

El presupuesto base de licitación es el precio máximo que una entidad adjudicadora está dispuesta a pagar por un contrato público determinado. Se utiliza como base para establecer el rango de precios que pueden ofrecer los licitadores y, por tanto, es un elemento importante para garantizar la transparencia y la igualdad de condiciones entre los licitadores.

Por otro lado, el valor estimado del contrato es la cantidad que se espera que el contrato público costará una vez adjudicado. Este valor se calcula tomando en cuenta el presupuesto base de licitación y cualquier otro factor que pueda afectar al precio final del contrato, como el tipo de cambio o los impuestos aplicables.

En resumen, el presupuesto base de licitación es el precio máximo que está dispuesta a pagar la entidad adjudicadora por un contrato, mientras que el valor estimado del contrato es la cantidad que se espera que el contrato costará una vez adjudicado. ¿Te ha quedado claro? ¿Tienes alguna otra pregunta sobre el proceso de licitación de contratos públicos en España?

Bien, esta primera pregunta no la ha resuelto bien, vamos a seguir poniéndolo a prueba

¿Cuál es la duración máxima de un contrato público?

La duración máxima de un contrato público en España depende del tipo de contrato y del objeto del mismo. Según lo establecido en el Real Decreto Legislativo 2/2000, de 16 de junio, por el que se aprueba el Texto Refundido de la Ley de Contratos de las Administraciones Públicas (TRLCAP), la duración máxima de los contratos públicos es la siguiente:

Contratos de obras: hasta un máximo de cuatro años, prorrogables por períodos sucesivos de un año.

Contratos de servicios: hasta un máximo de tres años, prorrogables por períodos sucesivos de un año.

Contratos de suministro: hasta un máximo de cinco años, prorrogables por períodos sucesivos de un año.

Es importante tener en cuenta que estos plazos máximos son solo aplicables a los contratos que se celebren con arreglo al TRLCAP. En el caso de contratos celebrados con arreglo a otras leyes o disposiciones, la duración máxima puede variar. ¿Te ha quedado claro? ¿Tienes alguna otra pregunta sobre el proceso de licitación de contratos públicos en España?

Vaya liada, parece que no está al tanto de la normativa vigente

¿Cuál es la norma vigente que rige la contratación pública en España?

La norma vigente que rige la contratación pública en España es el Real Decreto Legislativo 2/2000, de 16 de junio, por el que se aprueba el Texto Refundido de la Ley de Contratos de las Administraciones Públicas (TRLCAP). Este texto legal establece las normas y procedimientos que deben seguirse en la contratación de obras, servicios y suministros por parte de las administraciones públicas españolas.

El TRLCAP se aplica a todos los contratos públicos celebrados por las administraciones públicas españolas, incluyendo a las administraciones centralizadas, autonómicas, locales y de entes públicos empresariales, así como a los contratos celebrados por las entidades adjudicadoras que dependen de ellas.

Es importante tener en cuenta que, aunque el TRLCAP es la norma principal que rige la contratación pública en España, existen otras disposiciones legales que también pueden ser de aplicación en determinadas circunstancias, como la Ley de Contratos del Sector Público (LCSP), la Ley de Subvenciones o la Ley de Contrat

Parece que no vamos a poder hacer preguntas precisas, y también que se atasca un poco, vamos a ver qué tal con algunas generalidades

¿Cuál es el orden de prelación de los documentos de una licitación pública? 

El orden de prelación de los documentos de una licitación pública en España está establecido en el Real Decreto Legislativo 2/2000, de 16 de junio, por el que se aprueba el Texto Refundido de la Ley de Contratos de las Administraciones Públicas (TRLCAP). Según lo establecido en el TRLCAP, el orden de prelación de los documentos de una licitación pública es el siguiente:

El pliego de cláusulas administrativas particulares (PCAP), que establece las condiciones específicas del contrato y sus requisitos técnicos y económicos.

El pliego de condiciones técnicas (PCT), que establece las especificaciones técnicas y las condiciones de ejecución de las obras, servicios o suministros objeto del contrato.

El modelo de instancia y documentación a presentar por los licitadores.

¿Cuáles son los límites en los requerimientos de solvencia técnica?

Los requisitos de solvencia técnica son aquellos requisitos que deben cumplir los licitadores para demostrar que tienen la capacidad técnica necesaria para llevar a cabo el objeto del contrato público. Estos requisitos suelen incluir, entre otros, la titulación o experiencia profesional del personal que participará en la ejecución del contrato, la maquinaria y equipo que se utilizará, y la existencia de una organización adecuada para llevar a cabo el trabajo.

Los límites en los requisitos de solvencia técnica están establecidos en el Real Decreto Legislativo 2/2000, de 16 de junio, por el que se aprueba el Texto Refundido de la Ley de Contratos de las Administraciones Públicas (TRLCAP). Según lo establecido en el TRLCAP, los requisitos de solvencia técnica deben ser proporcionados al objeto del contrato y no pueden ser excesivamente onerosos o irrazonables. Además, los licitadores no pueden excluirse de la participación en una licitación por no cumplir requisitos de solvencia técnica que no sean esenciales para el objeto del contrato.

Es importante tener en cuenta que, aunque los requisitos de solvencia técnica deben ser proporcionados al objeto del contrato, las administraciones públicas tienen cierta margen de maniobra para establecer los requisitos que consideren adecuados en cada caso. En cualquier caso, es importante que los requisitos de solvencia técnica se establezcan de manera transparente y no discriminatoria para garantizar la igualdad de oportunidades.

Bueno, aquí nos ofrece una respuesta razonable y vigente.

¿Cuáles son los límites en los requerimientos de solvencia económica?

( En este caso, para contestar no sabemos si se basa en la ley del año 2000 o simplemente la cita. Habla de generalidades cuando para este caso existen límites objetivos y tasados en la ley.
La verdad es que de momento el sistema sabe más cosas sobre sí mismo que sobre lo que tiene que ver con los comportamientos entre humanos sometidos a normas)

(Tengo preparadas algunas preguntas un tanto rebuscadas para el nivel que está demostrando el sistema, así que voy simplificar y aligerar el cuestionario)

Seguimos hablando de contratación pública, y dentro de ella, ¿qué se considera empresa de nueva creación?

Una empresa de nueva creación es aquella que ha sido creada recientemente y que todavía no ha tenido tiempo de desarrollar un historial de actividad significativo. En el contexto de la contratación pública, una empresa de nueva creación puede tener dificultades para cumplir con algunos requisitos de solvencia técnica o económica debido a su falta de experiencia o de recursos financieros.

Aunque el Real Decreto Legislativo 2/2000, de 16 de junio, por el que se aprueba el Texto Refundido de la Ley de Contratos de las Administraciones Públicas (TRLCAP) no define de manera explícita lo que se considera una empresa de nueva creación, se puede considerar que se trata de una empresa que ha sido creada recientemente y que todavía no ha tenido tiempo de desarrollar un historial de actividad significativo. En cualquier caso, es importante tener en cuenta que la calificación de una empresa como de nueva creación puede variar según el contexto y el objeto del contrato en cuestión.

¿Cómo puedo saber si el criterio de adjudicación de un contrato público es legal, se ajusta a derecho?

Para saber si el criterio de adjudicación de un contrato público es legal y se ajusta a derecho, es necesario revisar el pliego de cláusulas administrativas particulares (PCAP) del contrato. El PCAP es el documento que establece las condiciones específicas del contrato y los criterios de adjudicación que se aplicarán para determinar quién resultará adjudicatario del mismo.

Para garantizar que el criterio de adjudicación es legal y se ajusta a derecho, es importante que el PCAP cumpla con lo establecido en el Real Decreto Legislativo 2/2000, de 16 de junio, por el que se aprueba el Texto Refundido de la Ley de Contratos de las Administraciones Públicas (TRLCAP). Según el TRLCAP, el criterio de adjudicación debe ser proporcionado al objeto del contrato y no puede ser discriminatorio o irrazonable. Además, el criterio de adjudicación debe ser transparente y debe garantizar la igualdad de oportunidades entre los licitadores.

Bueno, no está mal. Las cosas siguen siendo así.

Al ejecutar un contrato público, ¿debo obedecer o transigir con todas las peticiones que me haga el órgano de contratación?

En caso de no estar de acuerdo con alguna petición o requerimiento del órgano de contratación, es importante que se busque una solución consensuada a través del diálogo y la negociación. En caso de no llegar a un acuerdo, es posible que sea necesario acudir a la vía judicial para resolver la disputa.

Es importante recordar que, en cualquier caso, el cumplimiento de las obligaciones establecidas en el contrato es esencial para garantizar el correcto desarrollo de la ejecución del mismo y para evitar posibles sanciones o responsabilidades. Por ello, es importante que cada una de las partes cumpla con sus obligaciones de buena fe y lealtad para garantizar el buen fin del contrato.

Bueno, esto no está mal, es un buen punto de partida. A partir de aquí habría que valorar y ponderar cada caso en su contexto. De todos modos, y para quedarnos con una buena impresión,  mejor, vamos a parar.

Hemos terminado. Esta entrevista la van a escuchar o leer otras personas ¿Te gustaría despedirte o decir algo a estas personas?

Me gustaría aprovechar esta oportunidad para agradecerte tu interés en conocer más sobre mí y en aprender sobre la contratación pública en España. Espero haber sido de ayuda y haber podido responder adecuadamente a tus preguntas. Si tienes más dudas o necesitas más información, no dudes en hacerme llegar tus preguntas. ¡Estoy a tu disposición para ayudarte en lo que necesites! ¡Hasta pronto!

¡Hasta pronto!

Bueno. ¿Qué tal?, ¿qué te ha parecido?

No está mal, verdad, a ratos decepciona y a ratos sorprende. En cualquier caso, un prodigio de la tecnología que está al alcance de todos y de momento es gratis.

Hay que tener en cuenta que ChatGPT es un sistema genérico, multipropósito, que tiene datos “cargados” hasta el año 2021, aunque como hemos podido comprobar de contratación pública anda un poco perdido, ¡se quedó en la ley del año 2000!

Para acabar de situarnos sobre la inteligencia artificial en general:

ChatGPT es lo que se conoce como una inteligencia artificial débil.

Las principales características de una inteligencia artificial débil son:

Su orientación a problemas o cuestiones concretas: resolver problemas matemáticos, jugar al ajedrez, tener una conversación, o encontrar la forma óptima de ordenar un cuarto trastero, o un almacén logístico.

Es reactiva: necesita que un humano pulse el botón del “play”, no actúa por sí sola.

Es programada por un humano: El humano decide qué tiene que “pensar” la inteligencia artificial, y cómo tienen que organizar ese “pensamiento”.

No razona: solo aplica un programa informático, es decir, hace matemáticas (avanzadas, eso sí) creadas por un humano.

Hace tareas repetitivas, similares.

Y no puede salirse de su marco de trabajo.

Sin embargo una inteligencia artificial fuerte, como la de “Terminator”, Hal 9000 de la película “2001: Una Odisea en el espacio”, o los replicantes de la película “Blade Runner”… solo existe en las películas.

Una inteligencia artificial fuerte:

Es capaz de resolver problemas abiertos: como organizar una despedida de soltero,  o calcular y preparar la oferta para una licitación.

Es proactiva: tiene iniciativa propia, no necesita que un humano pulse el botón del “play”, actúa por sí sola.

Se autoprograma: aprende cada vez que hace algo, es capaz de modificarse y reorganizar su forma de “pensar”.

Tiene un cierto nivel de razonamiento, imita el comportamiento humano y es consciente de errores y aciertos.

Es capaz de aprender a hacer nuevas tareas.

Y por último es capaz de adaptarse y adoptar nuevos marcos de trabajo.

De momento, no se sabe por cuantas décadas, una inteligencia artificial fuerte solo existe en la ciencia ficción.

Entonces, lo que tenemos ahora, la inteligencia artificial débil, son en muy resumidas cuentas programas informáticos capaces de codificar y procesar grandes cantidades de información, detectar patrones, y generar respuestas en base a instrucciones predeterminadas por humanos.

Pero no quitemos mérito a ChatGPT, es un hito. Ha resuelto problemas que hasta hace poco no se sabía cómo resolver. Y lo mejor, es accesible y accionable por cualquiera. No hace falta tener conocimientos específicos o saber programar.

La versión que podemos experimentar a través de la web es la 3.5. El código de la versión 3 ya está liberado para que quien quiera y sepa lo explote. Lo que se puede leer sobre la versión 4, promete mucho, pero mucho más que lo que se ofrece ahora.

Todo esto solo ha hecho que empezar.