Contratación pública 4.0 y gobernanza digital en entidades de primera respuesta: caso de estudio del cuerpo de bomberos de Latacunga, Ecuador

Resumen

La investigación tuvo como objetivo proponer un modelo computacional basado en inteligencia artificial explicable para apoyar la toma de decisiones en la fase precontractual de la contratación pública, orientado a entidades con alta criticidad operativa. El estudio se desarrolló bajo un enfoque de investigación aplicada, con un diseño metodológico mixto que integró análisis documental, diagnóstico del proceso precontractual y el desarrollo de un algoritmo de clasificación supervisada basado en árboles de decisión. Para ello, se empleó una base de datos histórica de procesos precontractuales, previamente normalizada y etiquetada según niveles de riesgo, utilizando variables técnicas, económicas y operativas relevantes. Los resultados evidenciaron que el modelo propuesto permitió estructurar de forma sistemática la identificación temprana de riesgos precontractuales, aportando explicabilidad y trazabilidad a las decisiones administrativas. Asimismo, la validación del modelo, apoyada en métricas científicas y en la percepción de los usuarios, mostró una adecuada aceptación institucional y coherencia con los principios de transparencia y eficiencia establecidos en la normativa vigente. En conclusión, la propuesta contribuye a la modernización de la contratación pública, fortaleciendo la gestión precontractual mediante el uso responsable de inteligencia artificial explicable.