Browsing by Subject "Contratación pública"

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    Análisis de proyectos de infraestructura de transporte en el Valle del Cauca – Procesos terminados anormalmente después de convocados en licitaciones de obras públicas post COVID 19
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Chacua Delgado, Diana Carolina; Serrano Guzmán, María Fernanda; Pérez Ruiz, Diego Darío
    En Colombia, la ejecución de proyectos de infraestructura de transporte enfrenta serios desafíos, entre ellos la terminación anormal de contratos después de haber sido convocados mediante licitación pública. En el Valle del Cauca, estos problemas se han mantenido incluso tras la implementación de reformas normativas como los pliegos tipo, cuyo propósito era estandarizar y mejorar la eficiencia y transparencia de los procesos contractuales. La situación se agravó durante el periodo posterior a la pandemia por COVID-19, lo que motivó el desarrollo de este estudio. El objetivo principal fue analizar las causales que llevaron a la terminación anormal de contratos de infraestructura de transporte en el Valle del Cauca entre 2020 y 2024, en licitaciones públicas con montos entre $300 millones y más de $1.000 millones de pesos. Para ello, se aplicó una metodología de estudio de caso centrada en doce contratos identificados como terminados anormalmente después de convocados, revisando sus requisitos habilitantes conforme a los pliegos tipo y realizando una comparación con procesos similares entre 2010 y 2015. Los hallazgos revelan que, a pesar del uso obligatorio de documentos tipo, persisten errores en la estructuración de pliegos, exigencias desproporcionadas o incorrectas, y omisiones en el cumplimiento de requisitos habilitantes por parte de proponentes. En muchos casos, los procesos fueron declarados desiertos por ausencia de oferentes o revocados por vicios legales en los pliegos. Se evidencian también problemas estructurales en la planeación y falta de capacidad institucional en las entidades contratantes. En conclusión, aunque los pliegos tipo han aportado avances en estandarización, su implementación no ha logrado evitar la terminación anormal de procesos, especialmente cuando no se respetan sus lineamientos. Es necesario fortalecer la capacitación institucional y la supervisión normativa para asegurar que las herramientas legales disponibles se utilicen correctamente, y con ello mejorar la eficiencia en la contratación pública y garantizar la ejecución efectiva de proyectos vitales para el desarrollo regional.
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    Aplicación de ciencia de datos para predecir el éxito de la ejecución de los contratos públicos en Colombia
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Arias Sanabria, Javier Andrés; Pabón Burbano, María Constanza
    Este trabajo de grado aborda el desafío de predecir el riesgo de fracaso (y, consecuentemente, validar el éxito) en la ejecución de la contratación pública en Colombia mediante la aplicación de técnicas avanzadas de Ciencia de Datos. Dada la vasta disponibilidad de información en el Portal de Datos Abiertos (SECOP I), el objetivo principal de esta investigación fue desarrollar un modelo predictivo escalable que funcione como un sistema de alerta temprana para identificar irregularidades contractuales, un tema de alto interés nacional y valor estratégico para las entidades de control. Metodológicamente, se analizó el universo poblacional completo de los procesos registrados entre 2011 y 2025, procesando una matriz final de más de 1.98 millones de registros. El diseño de ingeniería de características incluyó la codificación de riesgo geográfico mediante Target Encoding y el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) a través de la vectorización TF-IDF para analizar semánticamente los objetos contractuales. Se evaluaron y optimizaron cinco arquitecturas de aprendizaje supervisado, enfrentando el reto del desbalance de clases mediante aprendizaje sensible al costo. Los resultados demostraron la superioridad del modelo de ensamble LightGBM, el cual logró un rendimiento excepcional con un AUC-ROC de 0.973 y una sensibilidad del 92.82%, manteniendo una tasa de falsas alarmas controlada (7.55%). En conclusión, este proyecto demuestra que el uso de Machine Learning supera las limitaciones del análisis estadístico tradicional al capturar interacciones complejas, entregando a los sectores gubernamentales una herramienta de auditoría preventiva ágil y de alta precisión para la protección de los recursos públicos.