Un equipo de académicos de la Universidad de Chile y Stanford desarrolló un innovador diseño que ha influido en las compras públicas en el país, generando significativos ahorros para el Estado. Liderado por el académico Marcelo Olivares del Departamento de Administración de la Facultad de Economía y Negocios de la Casa de Bello, el proyecto optimizó los mecanismos de los Convenios Marco mediante la implementación de avanzadas técnicas de inteligencia artificial, ciencia de datos y diseño de mercados. La iniciativa permitirá reducir el gasto público en aproximadamente 74 millones de dólares anuales.
El profesor Marcelo Olivares, comenzó a estudiar el abastecimiento de sistemas públicos en 2008, motivado por el gran potencial de impacto en la Gestión de Operaciones. En esta misma línea, en 2016, inició una colaboración con ChileCompra, enfocándose en mejorar los mecanismos de compras públicas.
El análisis reveló que existía un margen significativo para optimizar el sistema de Convenios Marco, utilizado por el gobierno para adquirir productos y servicios. "Nuestros estudios sugerían que había oportunidades para aumentar la competencia en la selección de proveedores, lo que podría resultar en la reducción de precios y generar ahorros para el Estado", destacó Olivares.
Implementación de inteligencia artificial
La investigación se centró en la creación de modelos analíticos basados en teoría microeconómica, para comprender los factores que influyen en la competencia y los precios. El especialista explica que el proceso de los Convenios Marco se divide en dos etapas: una subasta para seleccionar proveedores y un mercado electrónico donde los compradores adquieren productos de los proveedores seleccionados. Los estudios mostraron que era posible ajustar la subasta para aumentar la competencia en la selección de proveedores, reducir los precios y generar mayores ahorros.
Para implementar estos cambios, el equipo utilizó métodos de inteligencia artificial, específicamente procesamiento de lenguaje natural, para analizar la información del mercado público y combinarla con datos del mercado externo. "Logramos que el modelo reconociera los atributos clave que determinan la calidad y funcionalidad de distintos productos", explicó Olivares. "Esto nos permitió desarrollar un catálogo estructurado de productos, lo que facilitó la definición objetiva y escalable de los mismos, y favoreció la recepción de ofertas competitivas de múltiples proveedores".
El nuevo diseño de Convenios Marco fue probado en un piloto lanzado en 2017 para el área de alimentos. Los resultados fueron notables: los precios de las ofertas adjudicadas en la subasta y los precios a los cuales los organismos pudieron comprar fueron un 8% más bajos para productos con criterios competitivos, resultando en ahorros de aproximadamente 12 millones de dólares en un año. Basándose en estos resultados, los especialistas proyectan ahorros anuales de 74 millones de dólares en otros Convenios Marco.
La nueva Ley de Compras Públicas, aprobada el año pasado, incorpora este innovador diseño como parte del sistema de compras públicas. Asimismo, los algoritmos de inteligencia artificial desarrollados en el proyecto son ahora fundamentales para evaluar los requisitos de estandarización de bienes y servicios, asegurando la competencia en éstas. "La nueva ley establece que para implementar Convenios Marco se requiere determinar si los bienes o servicios a licitar cumplen con los requisitos de estandarización, los cuales se evalúan mediante los algoritmos de inteligencia artificial desarrollados en el proyecto", explicó Olivares.
Reconocimiento internacional
El impacto de esta innovadora investigación no ha pasado desapercibido. El equipo liderado por el profesor Marcelo Olivares, junto con Gabriel Weintraub y Daniela Saban de Stanford Graduate School of Business, ha sido galardonado con el prestigioso Premio a la práctica de fijación de precios y gestión de ingresos (Revenue Management and Pricing Practice Award) otorgado por el Instituto de Investigación de Operaciones y Ciencias de la Gestión, INFORMS, una de las sociedades más importantes a nivel mundial en el área. Cabe destacar que la obtención de este reconocimiento es especialmente significativa dada la calidad de las investigaciones finalistas, entre ellas: "Spot Pricing on Amazon Freight", que investiga las tarifas fluctuantes aplicadas al transporte de mercancías de Amazon; y el rediseño del algoritmo de clasificación de VolunteerMatch, para lograr un acceso más equitativo a voluntarios.
Competir y ganar contra equipos de empresas tan renombradas como Amazon resalta la relevancia y excelencia de esta investigación. “Este es uno de los premios importantes que reconoce el trabajo aplicado con impacto, utilizando herramientas de diseño de plataformas de mercado, ciencia de datos y optimización de precios. Para nosotros, es un tremendo orgullo ser reconocidos con el primer lugar entre grupos de investigación y empresas de este nivel,” concluyó Olivares.