Técnicas de inteligencia artificial para optimizar la eficiencia del procedimiento de selección para la contratación de obras públicas

• Autor: Solís Villanueva, Reiner
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad de Lima
• Repositorio: ULIMA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/7632
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12724/7632; https://doi.org/10.26439/interfases2018.n011.2951
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Redes neuronales (Informática); Toma de decisiones; Contratos administrativos; Inteligencia artificial; Neural networks (Computer science); Decision making; Administrative contracts; Artificial intelligence

El presente artículo propone el diseño de un modelo que proporciona una arquitectura genérica que actúa en forma autónoma en los procedimientos de selección en la contratación de obras públicas, generando un criterio de decisión autómata en caso de empate. Para el procedimiento de selección Adjudicación Simplificada, en caso de empate, se propone la elección del postor mediante un sorteo electrónico basado en un sistema de aleatoriedad controlada de encriptación y transformación. Para el procedimiento de selección Licitación Pública, en caso de empate se propone la elección del postor mediante un índice de cumplimiento pronosticado de acuerdo con el comportamiento de las empresas en la ejecución de proyectos de infraestructura similares. Con este fin se genera un modelo que realiza la predicción de la probabilidad de éxito o fracaso del postor de ejecutar el proyecto antes de iniciarlo, usando redes neuronales artificiales como herramienta de análisis. En el presente documento se revisan las características comunes de las redes neuronales artificiales.