Leer pliegos con IA: qué funciona y qué no

Antes de escribir una sola línea del análisis IA cogimos expedientes reales, con sus pliegos administrativos y técnicos, y los pasamos por varios modelos de lenguaje. Queríamos saber dónde brillan de verdad y dónde nos iban a meter en un lío. Esto es lo que aprendimos.

No buscábamos el titular de moda, buscábamos saber una cosa muy concreta: dónde nos ayudan de verdad y dónde nos iban a meter en un lío. Un pliego no es un texto amable. Son decenas de páginas de lenguaje jurídico, tablas de criterios, referencias cruzadas a la Ley de Contratos y anexos que a veces contradicen al cuerpo principal. Pedirle a un modelo que lo resuma parece la aplicación evidente de la IA, y en parte lo es. El problema es la distancia enorme que hay entre parece que funciona y me puedo fiar de esto para decidir.

Lo que funciona bien

Los modelos actuales son muy buenos localizando y ordenando información que ya está escrita en el documento. Extraer el objeto del contrato, el presupuesto base de licitación, los plazos, el desglose de criterios de adjudicación o las exigencias de solvencia es terreno cómodo para ellos, siempre con una condición que resulta ser clave: que el texto esté ahí de verdad y que se lo enseñes entero. Cuando se cumple, el ahorro es real y se nota desde el primer expediente.

• Resumir un pliego de sesenta páginas en los diez datos que de verdad usas para decidir si sigues o no.
• Traducir la jerga administrativa a lenguaje llano sin perder el matiz que importa.
• Detectar que un criterio está redactado de forma ambigua y merece una segunda lectura con calma.

Para que esto sea fiable, en Licitados el modelo no trabaja de memoria: trabaja sobre el texto real del expediente. Cuando decimos que busca en el documento, por dentro no lo lee entero de principio a fin en cada pregunta, que sería lento y caro. Lo trocea, guarda cada trozo etiquetado por su significado y, ante una duda concreta, recupera solo los fragmentos que hablan de eso. Es búsqueda por significado, no por palabra exacta: encuentra la cláusula de subrogación aunque el pliego no use nunca la palabra subrogación, porque entiende de qué va el párrafo y no solo qué letras contiene.

Lo que no funciona (y da miedo)

El problema clásico son las alucinaciones. Si le preguntas a un modelo por un dato que no aparece en el pliego, muchas veces se lo inventa, y lo peor es que lo hace con una seguridad impecable, con el mismo tono con el que te da un dato correcto. En una hoja de blog eso es anecdótico y hasta gracioso. En la decisión de si te presentas o no a un contrato de trescientos mil euros, es sencillamente inaceptable, porque el error no se nota hasta que ya has actuado sobre él.

Nuestra defensa contra eso es aburrida, y por aburrida funciona: la IA solo puede afirmar lo que consta en el documento, y cada dato del análisis apunta a la página de la que sale. Si no lo encuentra, dice que no consta y punto, no rellena el hueco con lo que le parece más probable. Preferimos un análisis con lagunas honestas, que te avisan de dónde tienes que mirar tú, a uno completo y elegante que resulta ser falso justo en la línea que más te importaba.

Un análisis que se lo inventa es peor que no tener análisis, porque te lo crees.

El segundo hallazgo fue el que más cambió el producto. Descubrimos que un resumen impecable del pliego, por sí solo, no responde a lo único que de verdad importa: si esto es para ti. Sin saber qué haces, con qué equipo cuentas y qué certificaciones tienes, el modelo produce un análisis genérico, correcto y elegante, y perfectamente inútil para decidir. El salto de calidad no vino de encontrar un modelo más listo, sino de darle el contexto de la empresa; de eso va el siguiente artículo. La conclusión práctica de todo esto es sencilla: la IA leyendo pliegos es una herramienta excelente para ahorrarte la primera lectura y para no perder de vista ningún dato clave, pero no sustituye a la persona que decide, y quien lo venda así no ha presentado nunca a una licitación.