Licitaciones GURU

El proyecto RECORD (el inglés: REducing COrruption Risks with Data [Reducción de riesgos de corrupción con datos]) tiene como objetivo reducir el riesgo de corrupción mediante el análisis de los procesos de contratación pública a nivel nacional y de la UE y abordando el gasto ineficiente de los fondos públicos. RECORD está financiado por la Unión Europea y coordinado por cinco ONG con sede en cuatro países europeos: Hungría, Polonia, Rumania y España.

Los socios del proyecto RECORD han establecido una cooperación antes del proyecto y se han encontrado enfrentando problemas similares en la contratación pública. Actualmente, no existe un formato estándar en el que se deban publicar los datos de las contrataciones. Esto, junto con la falta de reglas estrictas y extensas sobre lo que debe publicarse y cómo significa que, en la actualidad, el formato y la accesibilidad de los datos de contratación pública varían mucho en Europa, lo que lleva a formatos, plantillas y lagunas variadas en los conjuntos de datos, creando así barreras para el análisis y la reutilización de datos. Además de esto, se pone mucho énfasis en las adquisiciones por encima del umbral, sin orientación suficiente sobre cómo reducir los riesgos de corrupción donde el gasto es menor, particularmente a nivel regional y local.

A los socios se les ocurrió la idea de crear un proyecto que analizara los datos de contratación pública en países que tienen diferentes entornos regulatorios, geográficos y de fraude.

Las actividades del proyecto incluyen la evaluación de las capacidades institucionales y la regulación nacional con el fin de desarrollar un conjunto de herramientas que puedan utilizar los responsables de formular políticas, las organizaciones de la sociedad civil y los periodistas para monitorear las contrataciones e identificar los riesgos de corrupción. Esta herramienta de seguimiento estará disponible para su uso en otros Estados Miembros, y les proporcionarán a los miembros de la UE una herramienta gratuita de código abierto para apoyar las medidas legales y prácticas, así como la promoción para combatir la corrupción.

El proyecto desarrollará una serie de recomendaciones para los responsables políticos y legisladores de los gobiernos locales y nacionales y para la UE sobre el marco legal para la contratación pública, la propiedad efectiva, el acceso a la información, el seguimiento de los fondos de la UE y la protección de los denunciantes.

El objetivo principal del proyecto RECORD es proporcionar un análisis de datos detallado y confiable de las bases de datos de contratación pública para informar una mejor formulación de políticas. El principal grupo de mercado de la herramienta no son las autoridades públicas como tales, sino las ONG, los investigadores y los periodistas de investigación. El objetivo final del proyecto es informar sobre los cambios en las legislaciones nacionales y la Directiva de la UE sobre contratación pública más eficiente y transparente.

El proyecto se implementa a través de cuatro socios: Access Info Europe (España), Civio (España), Fundación ePaństwo (Polonia), Funky Citizens (Rumania) y K-Monitor (Hungría).

Las actividades del proyecto se concentran en:

• Análisis de los riesgos de corrupción en los procesos de adquisiciones a nivel local en Hungría, Polonia, Rumania y España;
• Capacitación de periodistas y de la sociedad civil sobre cómo monitorear la contratación pública y cómo utilizar los datos para identificar problemas y cómo participar en actividades de promoción para abordar esos problemas;
• Desarrollo de una herramienta de TI gratuita y de código abierto que detectará debilidades estructurales y patrones de comportamiento que podrían facilitar la corrupción, lo que permitirá a los gobiernos locales, la sociedad civil y los periodistas monitorear de manera efectiva los procesos de adquisiciones;
• Investigación en profundidad de las normas internacionales sobre transparencia en la contratación pública con el fin de formular recomendaciones específicas para la UE y los legisladores nacionales sobre cómo aumentar la transparencia y reducir los riesgos de corrupción.
• Producción de una serie de materiales de microaprendizaje, diseñados para ayudar a los funcionarios públicos, los responsables de la formulación de políticas, los periodistas y las organizaciones de la sociedad civil a obtener una comprensión más profunda de cómo identificar y combatir la corrupción en la contratación pública.

La Fundación e-Panstwo nombra varias características únicas de la herramienta Tenders GURU:

1. Datos limpios. En comparación con otras iniciativas similares, Tenders GURU se basa en datos limpios que son leídos por una máquina. Los datos limpios permiten filtros y análisis de datos confiables y fiables, así como un profundo nivel de complejidad de los datos.
2. Número de filtros. Tenders GURU ofrece muchas más opciones de filtrado que otras iniciativas similares debido a los datos limpios y estructurados.
3. Código de fuente abierta. Una vez finalizada y probada la herramienta, el equipo del proyecto la proporcionará de forma gratuita como una solución de código abierto. Esto puede permitir a las autoridades y ONG de otros países utilizar los algoritmos y códigos para sus datos de contratación pública.

1. El portal Tenders GURU no recopila estadísticas sobre los usuarios del portal o cómo los datos ayudaron a detectar casos fraudulentos
2. Los datos recopilados por el portal permitieron detectar irregularidades específicas relacionadas con las tendencias en la contratación pública, formas específicas de contratación por país o región. Sin embargo, es necesario un mayor diálogo con la administración pública para explicar tales irregularidades en los datos.
3. El equipo del proyecto observó un bajo interés de la administración pública en el uso de la herramienta. Además, existe un cierto nivel de reticencia por parte de las administraciones públicas en algunos países a utilizar la herramienta y divulgar más información sobre la contratación pública.

• El equipo del proyecto tiene una clara división de competencias y roles. El equipo actual incluye los siguientes perfiles de competencias:
  • Abogado con buen conocimiento de la regulación de la contratación pública y con buenas habilidades analíticas;
  • Periodistas que puedan capacitar a otros usuarios sobre cómo utilizar los datos en el portal Tenders GURU, pero que también escriban artículos de investigación ellos mismos, en función de los datos proporcionados por el portal;
  • Programadores de TI que trabajan en el código abierto y el desarrollo de sitios web. Para el proyecto Tenders GURU, el equipo de TI es interno y no externo;
  • Equipo de comunicación centrado en la difusión y promoción de los resultados del proyecto;
  • Administración general, equipos de gestión financiera.

• Durante la prueba de la herramienta para limpiar los datos sobre contrataciones públicas, el equipo del proyecto encontró varios problemas técnicos en cuatro países. Estos estaban relacionados con la falta de coherencia en los códigos CPV, varios errores manuales al ingresar datos numéricos sobre los gastadores y receptores de fondos.
• En función de las diferentes realidades de la recopilación y estructuración de los datos en diferentes países, el equipo del proyecto tuvo que cambiar el enfoque de recopilación y limpieza de datos según el país para capturar los detalles nacionales.
• El equipo del proyecto señala que los datos en sí mismos no son suficientes para realizar actividades antifraude eficientes. Debe combinarse con una creación de capacidad eficaz. Por ejemplo, durante la crisis de COVID-19, la falta de contratación pública para la contratación de emergencia puede considerarse fraudulenta, pero está en consonancia con una regulación específica que los usuarios podrían no conocer.
• Las organizaciones que deseen introducir herramientas similares a Tenders GURU deben tener un buen conocimiento de los datos y las tecnologías disponibles. Sin embargo, uno debe ser flexible y estar listo para ajustar su enfoque y metodología, ya que los problemas y la complejidad inesperada de los datos son comunes.