¿De qué trata la nueva Directiva N° 44/2026?
Con fecha 12 de marzo de 2026, la Dirección de Compras y Contratación Pública (ChileCompra) aprobó la Directiva de Contratación Pública N° 44/2026, que entrega recomendaciones a los organismos públicos para la adquisición de proyectos que incluyen ciencia de datos e inteligencia artificial (IA). La nueva directiva reemplaza a la versión de 2015 y la actualiza conforme a la Ley N° 21.634 y al nuevo Reglamento de Compras Públicas (Decreto N° 661/2024).
La principal novedad es que, por primera vez, ChileCompra aborda de forma expresa la IA generativa (chatbots, asistentes, generación de textos o imágenes, agentes automatizados), estableciendo exigencias específicas sobre su uso responsable, ético y seguro. Sus recomendaciones son aplicables a cualquier modalidad de contratación y monto, especialmente en proyectos de alta complejidad tecnológica o que traten datos personales.
¿Qué riesgos de la IA identifica la directiva?
La directiva advierte que las compras de IA presentan riesgos nuevos, que no existen en la adquisición de tecnología estandarizada, entre ellos:
- Modelos de “caja negra”: sistemas cuyo funcionamiento no es comprensible para el organismo, haciéndole perder visibilidad y control sobre funciones críticas.
- IA generativa frente a la ciudadanía: riesgo de errores, sesgos o desinformación cuando el sistema interactúa con personas o produce contenidos que orientan decisiones relevantes.
- Datos personales en prompts y entrenamiento: uso de datos personales o sensibles en instrucciones, bitácoras o entrenamiento de modelos sin una evaluación de impacto.
- Sesgos algorítmicos: datos no representativos, errores de medición o decisiones de diseño que favorecen ciertos resultados y pueden generar discriminación.
- Contratos con prestaciones mixtas: soluciones que combinan desarrollo, SaaS/API y modelos con fine tuning, lo que dificulta evaluar ofertas y delimitar responsabilidades.
Exigencias específicas para la IA generativa
La directiva incorpora un conjunto de resguardos especialmente dirigidos a soluciones de IA generativa:
- Factualidad y trazabilidad: los contenidos generados deben ser precisos y, cuando corresponda, citar sus fuentes. Se exigen mecanismos para detectar y mitigar las “alucinaciones” del modelo.
- Control humano (human in the loop): deben existir roles humanos que validen los resultados de la IA antes de usarlos en decisiones que afecten a personas.
- Propiedad intelectual: debe clarificarse la procedencia y titularidad de los datos de entrenamiento, de los modelos y de los contenidos generados (outputs).
- Prohibición de entrenar con datos del organismo: se recomienda prohibir el uso de información confidencial o personal del comprador para entrenar o mejorar modelos, propios o de terceros, exigiendo compromisos de no-entrenamiento y eliminación de registros.
- Ciberseguridad: pruebas de inyección de prompts, prevención de exfiltración de datos a través de las respuestas y plazos de notificación de incidentes definidos en el contrato.
- Proporcionalidad: se deben privilegiar soluciones con mayor control humano y menos intrusivas (por ejemplo, sistemas RAG que responden con base en fuentes oficiales) antes de optar por soluciones totalmente automatizadas.
¿Cómo se evaluará el desempeño de una solución de IA?
Para la compra de soluciones existentes, la directiva sugiere que los organismos definan métricas claras (KPI), comparen el desempeño con la solución anterior y realicen pruebas piloto con sus propios datos. En IA generativa, recomienda ejercicios de red teaming, esto es, intentar provocar conductas no deseadas para confirmar que el sistema las rechaza, verificar que no filtre información confidencial, medir alucinaciones contra fuentes oficiales y someterlo a escenarios riesgosos (salud, legales, discriminación, emergencias).
Asimismo, se podrá exigir al proveedor una ficha de transparencia o ficha del modelo, que explique para qué sirve el sistema, con qué datos funciona, sus límites conocidos y su versión.
Cláusulas que los proveedores de IA podrán encontrar en las bases
La directiva propone cláusulas tipo que los organismos pueden incorporar en sus bases y contratos, asociadas a multas, cobro de garantías o término anticipado. Entre las más relevantes destacan:
- Confidencialidad y no-entrenamiento: la información del comprador, incluidos prompts, archivos adjuntos, bitácoras, embeddings e índices, solo podrá usarse para ejecutar el contrato, y no podrá emplearse para entrenar modelos sin autorización escrita. La obligación se extiende por 5 años después del contrato, e indefinidamente respecto de datos personales.
- Notificación de incidentes: el proveedor deberá notificar cualquier incidente de seguridad en un plazo máximo de 2 horas, investigarlo y mitigar sus efectos.
- Análisis de sesgo: antes de elegir el modelo, el proveedor deberá medir su desempeño por grupos de la población y presentar un informe de equidad; en IA generativa, mediante pruebas con perfiles diversos de usuarios.
- Entrega del código fuente: en desarrollos a medida o modelos ajustados para el organismo, deberá entregarse el código, configuraciones, plantillas de prompts y parámetros del modelo. Si la solución usa modelos fundacionales de terceros, bastará con la documentación de integración.
- Explicabilidad: el proveedor deberá justificar la elección del modelo y entregar mecanismos que permitan entender por qué el sistema llega a un resultado determinado.
- Auditoría algorítmica: el organismo podrá auditar el sistema por sí o a través de un tercero independiente, y si el proveedor no subsana los defectos detectados en el plazo acordado, se considerará una infracción grave al contrato.
Recomendaciones para los proveedores
Ante este nuevo escenario, se recomienda a las empresas que ofrecen soluciones con IA al Estado:
- Revisar los términos de su proveedor de modelo base (por ejemplo, la API de un modelo fundacional) para asegurar que pueden comprometer el no-entrenamiento con datos del comprador.
- Preparar con anticipación fichas de modelo, informes de equidad, evaluaciones de impacto en datos personales y protocolos de respuesta a incidentes.
- Distinguir en la oferta los componentes estándar de los desarrollos a medida, ya que de ello depende, por ejemplo, la obligación de entregar código fuente.
- Participar en las consultas al mercado que realicen los organismos, para influir en la definición de requisitos razonables antes de la publicación de las bases.
- Cuestionar oportunamente las exigencias desproporcionadas mediante el foro de preguntas o, en su caso, a través de un reclamo ante ChileCompra.
La Directiva N° 44/2026 marca un estándar más exigente para la contratación de IA en el Estado, y es previsible que sus cláusulas comiencen a aparecer en licitaciones de software, analítica de datos, chatbots y servicios SaaS. Nuestro equipo legal en CGCE cuenta con gran experiencia asesorando a diversos actores del mercado público, y estamos constantemente actualizándonos para asegurar que nuestros clientes cuenten con todas las herramientas necesarias para participar, adjudicar y proteger sus derechos de la mejor manera frente a las Instituciones del mercado público.
Si tiene consultas respecto de los temas comentados, puedes contactar a los siguientes canales de la Consultora.
Redactada por: Jorge Verastegui, Abogado CGCE
La consultora CGCE en Chile cuenta con amplia experiencia en el asesoramiento de procesos de adquisición en el ámbito B2G, incluyendo licitaciones públicas y privadas, tratos directos, bases tipo, compra ágil y compras coordinadas. A través de nuestra metodología “3E”, logramos que, en promedio, 1 de cada 3 licitaciones asesoradas resulte adjudicada, junto con un índice superior al 98% de éxito en Convenios Marco. Todo ello se desarrolla bajo un enfoque de probidad, cumplimiento y estrategia en cada proceso. Adicionalmente, contamos con un software propio denominado “Oráculo”, orientado a la búsqueda inteligente y personalizada de oportunidades, con el objetivo de mejorar la calidad y oportunidad del servicio entregado a nuestros clientes.
