O órgão de controlo da Colômbia aplica modelos de ML a mais de 13.000 fontes de dados para sinalizar, em tempo real, contratação pública anómala — detetando um pico de gastos pré-eleitorais de 9 biliões de pesos em nov. 2025, sem sanções confirmadas até agora.
9.0 trillion COP
Contratos públicos comprometidos na semana pré-eleitoral sinalizada (1-7 Nov 2025)
68 %
Percentagem dos gastos dessa semana concentrados num único dia (Nov 2025)
190 %
Pico face aos padrões históricos de contratação (Nov 2025)
14,414 worth 4.55 trillion COP
Contratos sinalizados nos 30 dias após a segunda volta presidencial (mid-2026)
22.5 %
Aumento homólogo no valor de contratação pós segunda volta (mid-2026)
Detalhes
Promotor
Contraloría General de la República de Colombia (DIARI) / Universidad de Antioquia
Período
May 2025 - ongoing
Palavras-chave
public procurement, anti-corruption, predictive analytics, fiscal oversight
Contexto
Em 19 de maio de 2025, a Contraloría General de la República da Colômbia — a instituição superior de auditoria nacional — lançou um modelo de análise preditiva, construído com a Universidad de Antioquia, para monitorizar a contratação pública quanto a risco de corrupção, gerido pela Direção de Informação, Análise e Reação Imediata (DIARI) da Contraloría.
Objetivos
Sinalizar contratantes com padrões como incumprimento repetido, apólices de seguro falsificadas ou liquidações de contrato prematuras, e vigiar especificamente abusos de contratação ligados às restrições de gastos eleitorais da Colômbia (Ley de Garantías Electorales).
Atividades
O modelo aplica técnicas de árvore de decisão e floresta aleatória a mais de 13.000 fontes de dados interligadas, incluindo registos históricos de contratação SECOP I/II de 2014-2025, registos de sanções fiscais e disciplinares, e dados de participação em consórcios. Uma ferramenta derivada, o Modelo Analítico de Seguimiento Preventivo, vigia continuamente a atividade de contratação durante períodos eleitorais.
Resultados
No seu primeiro uso documentado, a Contraloría reportou que, na semana de 1-7 de novembro de 2025 — imediatamente antes de entrarem em vigor as restrições eleitorais — foram comprometidos 9,0 biliões de pesos em contratos públicos, com 6,1 biliões de pesos (68% do total dessa semana) concentrados num único dia, um pico de 190% face aos padrões históricos, motivando um alerta público. Uma execução de seguimento em meados de 2026 sinalizou 14.414 contratos no valor de 4,55 biliões de pesos assinados nos 30 dias após a segunda volta presidencial, um aumento homólogo de 22,5%, mais de 11.000 dos quais adjudicados sem concurso competitivo.
Conclusões
A evidência disponível é preventiva e numa fase inicial: nenhuma fonte independente confirma que contratos tenham sido suspensos, sanções impostas ou fundos recuperados como resultado direto dos alertas, e a própria metodologia e os números de precisão da Contraloría não foram auditados de forma independente.
Implementação
Custo indicativo
Médio (50 mil–500 mil €)
Tempo até resultados
Médio (1–3 anos) — Launched 19 May 2025; first documented alert covered the week of 1-7 November 2025; a follow-up run flagged contracts in mid-2026.
Equipa e competências
Contraloría's Dirección de Información, Análisis y Reacción Inmediata (DIARI), Universidad de Antioquia (model-development partner)
Condições de sucesso
Access to and linkage of 13,000+ historical data sources (SECOP I/II 2014-2025, fiscal/disciplinary sanction registries, consortium-membership data)
A defined escalation path to the Attorney General/Procuraduría for follow-up action
Modos de falha comuns
The Contraloría's own technical documentation was inaccessible for independent verification, limiting external scrutiny of the model's methodology
No sanctions, contract suspensions, or fund recoveries have yet been publicly confirmed as resulting from the model's alerts
Habitualmente financiado por
National / regional programmes
Vias de financiamento indicativas para práticas deste tipo — verifique sempre os avisos abertos e as regras de elegibilidade de cada programa.
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Fontes de dados
De onde foi obtida a informação desta prática, e quando.