Cómo detectamos casos
Aplicamos 11 reglas algorítmicas + análisis con IA sobre datos abiertos de ChileCompra, InfoProbidad y otras fuentes oficiales. Identificamos patrones asociados a evasión de la Ley de Compras Públicas, concentración sospechosa, sobreprecio y falta de competencia. Todas las señales son indicios a verificar, no pruebas de fraude — siempre incluimos el dato crudo y enlace a la fuente oficial para que cualquiera pueda contrastar.
Distribución actual
31
Crítica0.6%
392
Alta7.8%
3846
Media76.1%
784
Baja15.5%
Total: 5.053 casos detectados
Proveedor repetido
≥70% win rate competitiva, o ≥10 TDs concentrados
Un mismo proveedor gana una proporción anormal de licitaciones en una institución, o concentra muchos tratos directos.
Sugiere relación privilegiada o bases diseñadas para favorecer a ese proveedor.
Ejemplo real: Hospital de Magallanes adjudicó 11 de 14 licitaciones a un mismo proveedor (79%).
Fraccionamiento
Múltiples OCs sub-100 UTM al mismo proveedor en 30 días
Compras que individualmente están bajo el umbral de licitación pero sumadas lo superan.
La Ley 19.886 exige licitación pública sobre 100 UTM (~$6.7M). Dividirla evade ese requisito.
Ejemplo real: Hospital Puerto Montt emitió 37 OCs el mismo día por $94.9M, todas bajo el umbral.
Múltiples adjudicaciones el mismo día
≥3 TDs sub-umbral al mismo proveedor, ≥$10M combinado
Varias compras el mismo día al mismo proveedor, todas bajo el umbral pero sumadas relevantes.
Patrón directo de fraccionamiento coordinado.
Monto al límite
Adjudicaciones al 95-99.9% de 100 UTM o 1000 UTM
Compras con monto justo debajo de los umbrales legales (ej. $6.699.999 cuando el límite es $6.7M).
Un monto al 99.9% del límite no es coincidencia: es diseño deliberado para evadir requisitos.
Único oferente
1 oferta en licitación pública con monto ≥$10M
Licitación pública adjudicada con una sola oferta recibida.
Sin competencia puede indicar bases diseñadas para un proveedor específico o difusión deficiente.
Trato directo abusivo
% TD anormalmente alto vs su sector
Instituciones que usan trato directo mucho más que el promedio de su sector (salud, municipios, educación, etc.).
La Ley exige licitación pública como regla; TD es excepción. Uso anormal evade competencia.
Ejemplo real: Una Delegación Presidencial usó 100% TD: 43.7 puntos sobre la mediana de su sector.
Trato directo de monto extremo
TD individual ≥$300M
Trato directo único con monto absoluto muy alto (independiente de la concentración).
TDs sobre $1B requieren justificación especial (Art. 8 Ley 19.886). El monto amerita revisión.
Ejemplo real: SERNATUR adjudicó $8.5B a una productora por TD en producción de eventos.
Precio anómalo
Precio unitario muy sobre la mediana de la categoría
Item con precio fuera de escala vs compras similares del Estado en los últimos 24 meses.
Precios anormalmente altos sugieren sobreprecio o falta de control.
Nota: Excluye items con cantidad=1 porque suelen ser contratos completos mal registrados.
Gasto municipal desproporcionado
Gasto per cápita >5× la mediana nacional
Municipalidades con gasto per cápita anormalmente alto vs el promedio del país.
Comunas remotas con baja población se ajustan con caveat (logística cara explica parte).
Ejemplo real: Pica: $727k per cápita = 25.3× la mediana nacional.
Red de proveedores
Misma dirección o nombres muy similares en una institución
Proveedores con dirección compartida o razones sociales similares que ganan en el mismo organismo.
Patrón típico de fragmentar usando múltiples razones sociales del mismo dueño.
Análisis IA de bases
Licitaciones competitivas ≥$5M
Modelo de IA analiza títulos y descripciones para detectar marcas específicas, proveedores nombrados, requisitos hechos a la medida o datos personales sensibles.
Captura patrones de bases dirigidas que las reglas estructuradas no pueden ver.
Nota: Excluye más de 20 patrones de falsos positivos comunes (nombres científicos de medicamentos, software sin sustituto, mantención de equipos instalados, cláusula 'o equivalente', etc.).
La severidad pondera la fuerza del patrón y el monto involucrado. Diseñado para que CRITICAL sea raro y defendible públicamente — un patrón fuerte sobre $5M no es lo mismo que sobre $500M.
La severidad se ajusta también según el contexto: cantidad de casos previos en la misma institución o proveedor, múltiples reglas que detectan el mismo tender, sensibilidad del sector.
Honestidad sobre limitaciones del sistema:
- Coimas o sobornos — no aparecen en datos públicos por definición.
- Sobreprecio negociado privadamente — si todos los oferentes propusieron lo mismo, no hay anomalía estadística.
- Conflictos de interés — la regla está implementada pero deshabilitada por mismatch técnico de RUT format con InfoProbidad.
- Carteles de licitación entre proveedores — solo detectamos patrones intra-institución, no colusión cross-firma.
- Calidad real del servicio entregado — solo vemos datos contractuales, no si lo comprado se ejecutó bien.
Enriquecimiento con IA
Cada caso se enriquece con modelos de IA para el análisis técnico (clasificación de outliers, detección de patrones en bases) y la redacción ciudadana del título y descripción. La IA puede ajustar el puntaje de riesgo dentro de límites acotados, pero no inventa evidencia: cada enriquecimiento se basa en datos del tender real.