VigIA — o sistema de alerta precoce de aprendizagem automatica de Bogota para irregularidades na contratacao publica

Em 2021, o Banco de Desenvolvimento da América Latina (CAF) lançou um concurso regional convidando instituições públicas de 11 países latino-americanos a proporem usos de dados e IA para melhorar a governação, tendo recebido 89 propostas de quase 70 cidades e municípios. A Veeduria Distrital, o gabinete de fiscalização e prestação de contas do distrito de Bogotá, venceu com uma proposta para construir um sistema de alerta precoce para contratos públicos irregulares ou ineficientes.

A ferramenta resultante, a VigIA, foi construída pela TicTank da Universidad del Rosario, com investigadores da Universidad de los Andes e do Banco Interamericano de Desenvolvimento, com o apoio da CAF. Combina classificadores de regressão logística e de floresta aleatória com dois índices de risco desenvolvidos especificamente (IRIC e IRICP) para assinalar contratos suscetíveis de sofrer derrapagens de custos ou atrasos na entrega, utilizando registos de contratação pública do SECOP II juntamente com dados de sanções da Superintendencia de Industria y Comercio da Colômbia, e limita deliberadamente cada modelo a 6-8 variáveis explicáveis para que os investigadores possam perceber porque é que um contrato foi assinalado.

Num conjunto de teste de 87.387 contratos de Bogotá de 2018-2020, o modelo de floresta aleatória alcançou uma AUC de 0,943 e uma precisão de 87,47% na previsão de derrapagens de custos, e 0,936 de AUC na previsão de atrasos na entrega. A metodologia foi revista por pares e publicada na Data & Policy em dezembro de 2024.

De acordo com a investigação publicada, a VigIA é um modelo validado, com um painel público dentro da Veeduria Distrital; nenhuma fonte independente documenta ainda a sua expansão para outras cidades colombianas, apesar de o concurso da CAF estar aberto a quase 70 municípios, nem o número de investigações ou sanções que tenha diretamente desencadeado.