Incibe

Sciling ayuda al gobierno de España a asegurar una competencia abierta y eficaz en materia de contratación pública

Que una licitación pública quede desierta acarrea una serie de problemas a la administración.

 

  • En primer lugar, conlleva la duplicación de recursos humanos, económicos y temporales empleados, en la convocatoria fallida y en la que se realizará posteriormente.
  • El segundo problema ocasionado por un proceso desierto es la incapacidad de las administraciones públicas de cumplir con las actividades planificadas o brindar los servicios necesarios a los ciudadanos. Esto, a su vez, genera presiones para que los subsiguientes procesos se realicen en plazos menores, lo que suele implicar menos rigurosidad y la selección de proveedores menos idóneos.
  • En tercer lugar, y no por ello menos importante, el que una licitación quede desierta condiciona el arranque de otros proyectos dependientes de la misma, produciendo retrasos.

No obstante, las licitaciones desiertas son solo una parte del problema. Según un estudio reciente sobre las ineficiencias en materia de contratación pública en España, en el 40% de las licitaciones publicadas se presenta un único licitante. La ausencia de competencia en estos casos no solo implica un encaje menos fino entre proyecto y proveedor, sino que resulta en un encarecimiento del precio de un 20%. En un país en el que la contratación pública representa un 20% del PIB, este problema puede estimarse en casi 10.000 millones de euros anuales.

Este problema es más acuciante, si cabe, en el caso de sectores con alta demanda durante los últimos tiempos. Este es el caso del sector de la ciberseguridad, sector cuya importancia no ha hecho más que aumentar a raíz de la pandemia de Covid-19. En este contexto, el INCIBE es muy consciente de la necesidad de ejecutar todas sus iniciativas en tiempo, forma y con los recursos disponibles.

Sobre el cliente:

El Instituto Nacional de Ciberseguridad de España (INCIBE) junto con la Secretaría de Estado para el Avance Digital (SEAD) trabajan para afianzar la confianza digital, elevar la ciberseguridad y la resiliencia y contribuir al mercado digital a fin de impulsar el sector y atraer inversión extranjera directa.

El reto

El INCIBE también adolece de este mal de la administración pública española, siendo relativamente frecuente que lance concursos públicos que quedan sin respuesta. Sin ir más lejos, debido a dos licitaciones que quedaron desiertas, el convenio en el que se enmarca este proyecto tuvo que ser prorrogado en el tiempo para poder finalizar correctamente todas las actuaciones previstas.

Dada esta circunstancia, el INCIBE vio clara la necesidad de desarrollar formas automatizadas de emparejar la oferta y la demanda en el mercado de la ciberseguridad. Pero este no era un objetivo sencillo. A fin de relacionar oferta y demanda en contratación pública, primero era necesario caracterizar las empresas del sector teniendo en cuenta las patentes, los productos y los servicios, información que se halla en fuentes de datos textuales no estructuradas.

Puesto que toda la información necesaria para llevar a cabo esta tarea se encontraba en fuentes de datos textuales, no estructuradas, solo las técnicas más potentes de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) serían capaces de afrontar el desafío. Es por ello que se decidieron a encomendar este proyecto al equipo de Sciling que lleva décadas trabajando en las investigaciones académicas más punteras en el campo y construyendo soluciones de PLN de alto nivel para las empresas.

Visión estratégica:

Con el objetivo de garantizar la calidad e idoneidad de los productos a desarrollar se mantuvieron reuniones periódicas entre ambas partes. En estas reuniones, además de los gestores del proyecto, estaban presentes algunos de los usuarios finales. De este modo no solo se conseguía detectar y corregir lo antes posible cualquier desviación entre las expectativas de INCIBE y el desarrollo real del proyecto, sino garantizar la utilidad de la herramienta.

Nuestra solución

Sciling ha construido una interfaz intuitiva y visual que, a través de varios módulos, permite caracterizar y clasificar licitaciones, empresas y soluciones de manera automática, encontrar las características más destacables de los documentos relacionados con las empresas de ciberseguridad y realizar cruces entre documentos de diferentes corpus visualizando en grafos la relación existente entre ellos. Además, para dotarla de una mayor flexibilidad, Sciling ha incorporado a la herramienta la posibilidad de especificar filtros sobre los datos que permiten la selección de documentos relevantes.

Durante la ejecución del proyecto, el equipo de Sciling evaluó las prestaciones de diferentes modelos de representación y clasificación/etiquetado de documentos a fin de encontrar la combinación de representación-clasificación más adecuada. El resultado es un sistema rápido, preciso y robusto que facilita la prospección de candidatos para una licitación concreta, poniendo en manos de INCIBE los medios para evitar que quede desierta. Así mismo, se asegura una competencia abierta y eficaz y una participación más igualitaria y justa para las PYME, algo vital para mantener el empleo y el desarrollo sostenible en España.

Pero no solo esto, el sistema también permite a INCIBE disponer de información sobre las tendencias actuales en el sector de la ciberseguridad, conocer mejor su estructura y las empresas que lo componen e incluso detectar a nuevos. Todo este conocimiento sobre el mercado en el que compra le permite llevar a cabo una contratación más inteligente y eficiente.

200

Nuevas empresas detectadas

El proceso de implementación

A fin de alcanzar el objetivo final de cruzar oferta y demanda en el sector de la ciberseguridad, el proyecto se dividió en dos subproyectos.

El primero de estos subproyectos se centró en caracterizar las empresas del sector a través del texto no estructurado contenido en su página web. Para cumplir con esta tarea se desarrollaron varios módulos que realizan funciones de clasificación, modelado de tópicos, visualización y extracción de información. Estos módulos constituyen herramientas útiles para identificar de forma automática las diferentes características de las empresas pertenecientes al ámbito de la ciberseguridad, así como las tendencias más relevantes del sector.

El segundo subproyecto, basándose en lo conseguido en el anterior, se centró en desarrollar la herramienta que relaciona licitaciones y empresas. Dada una licitación relacionada con el ámbito de la ciberseguridad, la herramienta permite encontrar las empresas más adecuadas para su realización, a fin de que no quede desierta. Así mismo, también es posible, dada una empresa, encontrar las licitaciones idóneas para la misma.

Tecnologías empleadas
1

Técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

Para el procesamiento de los datos
2

Word embeddings y Asignación Lateral de Dirichlet (LDA)

Para el modelado de tópicos
3

Algoritmos basados en distancias semánticas

Para la identificación de relaciones y distancias entre fuentes
4

Interfaz Banana sobre base de datos Solr

Para la gestión, análisis y visualización de la información

¿Por qué nosotros?

  • Tenemos amplia experiencia en las técnicas más potentes de Procesamiento de Lenguaje Natural
  • Nuestro equipo está formado mayoritariamente por doctores en Informática
  • Investigamos constantemente cómo las técnicas más punteras pueden resolver desafíos empresariales
  • Contamos con más de 15 años de experiencia en el desarrollo de proyectos relacionados con la investigación y aplicación de Aprendizaje Automático