El buscador de esta sección se desarrolló con el objetivo de ayudar a los emprendedores y mipymes a identificar rápidamente licitaciones que se adecuen a sus características y les permitan participar de manera más efectiva en procesos de compras públicas.
El buscador fue desarrollado por la Dirección Nacional de Contrataciones Públicas, la Asociación de Emprendedores de Paraguay (ASEPY) y el Centro de Desarrollo Sostenible (CDS), con el apoyo de Open Contracting Partenership (OCP), utilizando tecnología avanzada de análisis de datos.
En base a los datos históricos de las adjudicaciones disponibles en la DNCP, el objetivo es identificar las características que hacen que un proceso licitatorio sea especialmente adecuado para las micro, pequeña y medianas empresas (mipymes). Es deseable extraer las reglas subyacentes de estos procesos para que puedan ser usadas por la DNCP para marcar automáticamente las licitaciones en el portal de compras públicas de forma que las mipymes puedan encontrar fácilmente las licitaciones en las que tienen mayores oportunidades.
¿Cómo fue desarrollado el buscador?
Se realizó el entrenamiento de modelos basados en técnicas de inteligencia artificial, específicamente de machine learning (aprendizaje automático) para la identificación de las características en los procesos de contratación que inciden en una mayor probabilidad de adjudicación a una mipyme, utilizando el dataset de datos de adjudicaciones de la DNCP desde el año 2010 a 2022, que representan más de 200 mil puntos de datos.
Se entrenaron 2 modelos para identificar de forma automática por el computador el conjunto de reglas que determinarían si un proceso de contratación puede ser especialmente adecuada para una mipyme, específicamente:
- Modelo de clasificación: Recibe un identificador de proceso de contratación y retorna una probabilidad de adjudicación a una mipyme, en base a la similaridad estadística contra los datos de adjudicaciones observados durante el entrenamiento.
- Modelo de clustering / agrupamiento: Esta técnica en el entrenamiento aprende un agrupamiento de los datos según similaridad, que permite luego dado un identificador de un proceso de contratación poder seleccionar a cual grupo de similaridad pertenece el mismo. De esta forma analizando los demás puntos de datos del grupo nos permite dar una interpretación, como información de contexto, que ayudará a dar una comprensión adicional que justifique la probabilidad de adjudicación calculada por el modelo anterior.
Para poner a disposición estos modelos en el portal de contrataciones públicas de la DNCP, fue desarrollada una capa de servicios que integra ambos modelos y permite el análisis predictivo dado un identificador de proceso de contratación y retorna su probabilidad de adjudicación a mipyme y la información semántica para interpretar los resultados predichos.
Este buscador ha sido creado utilizando tecnología de análisis de datos avanzada para ofrecer sugerencias de procedimientos de contratación que sean adecuados para que las micro, pequeñas y medianas empresas (mipymes) presenten ofertas.
Es importante tener en cuenta que los resultados no son infalibles y no representan la totalidad de convocatorias en las que las mipymes podrían participar. Los resultados no garantizan la adjudicación de un contrato para una mipymes.