Análisis de riesgos legales y económicos del uso de la Inteligencia Artificial en la construcción de propuestas del equipo de licitaciones y convenios de Comfama (2024-2025)
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Date
2025-11-07
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Editors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Corporación Universitaria Minuto de Dios – UNIMINUTO
Type
Monografía
Rights
Acceso Abierto - http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
Abstract
La presente investigación examina la percepción que tienen los 12 profesionales del equipo de Licitaciones y Convenios de Comfama sobre los riesgos legales y económicos asociados a la implementación de inteligencia artificial (IA) en la elaboración de propuestas comerciales. Partiendo de la presión para acortar drásticamente los plazos de entrega —de los habituales 10 días hábiles a veces requeridos en apenas 1–2 días— y de pilotajes previos con herramientas como “Licibot” que arrojaron salidas imprecisas, se identificaron tres objetivos específicos con el fin de identificar y evaluar los riesgos legales y económicos, y diseñar estrategias de mitigación para integrar la IA de forma segura. Con un enfoque mixto de carácter predominantemente cualitativo-descriptivo, se aplicó cuestionario a la totalidad de la población de estudio. El análisis se realizó mediante un análisis cuantitativo descriptivo y cualitativo exploratorio, lo que permitió identificar y evaluar los riesgos económicos y legales derivados de la implementación de IA en la elaboración de propuestas comerciales y las estrategias de mitigación. Los hallazgos reafirman la existencia de riesgos críticos en materia de sesgos, derechos de autor y responsabilidad civil, y culminan en la propuesta de lineamientos operativos y formativos. Estos lineamientos promueven controles de validación rigurosos, la adopción de protocolos éticos (IEEE, 2023; OEA, 2024) y programas de capacitación. En suma, esta investigación contribuye a que Comfama integre la IA como aliado estratégico, logrando reducir tiempos sin comprometer la seguridad jurídica ni la viabilidad económica, y reforzando la confianza organizacional.
Abstract This study explores the perceptions of the 12 members of Comfama’s Bids and Agreements team regarding the legal and economic risks posed by integrating artificial intelligence (AI) into the commercial proposal process. Triggered by growing demands to shrink turnaround times—from the standard 10 business days down to as little as 1–2 days—and initial pilots with tools like “Licibot” that yielded inaccurate outputs, the research sets out three specific objectives: (1) identify legal and financial risks arising from fully automated proposal generation, (2) compare the efficiency and quality of AI-assisted versus manually produced proposals, and (3) develop mitigation strategies for safe AI adoption. Employing a predominantly qualitative–descriptive mixed-methods design with an exploratory component, semistructured interviews were conducted with the entire team. Transcripts were subjected to thematic coding (Braun & Clarke, 2006) to uncover nuanced experiences, potential contractual omissions, and cultural or technical barriers. The study concludes with operational guidelines and training recommendations that incorporate validation controls, ethical protocols (IEEE, 2023; OAS, 2024), and dedicated AI upskilling programs. Findings aim to position Comfama’s AI integration as a strategic enabler—accelerating proposal delivery while safeguarding legal compliance and economic viability—and to strengthen stakeholder trust.
Abstract This study explores the perceptions of the 12 members of Comfama’s Bids and Agreements team regarding the legal and economic risks posed by integrating artificial intelligence (AI) into the commercial proposal process. Triggered by growing demands to shrink turnaround times—from the standard 10 business days down to as little as 1–2 days—and initial pilots with tools like “Licibot” that yielded inaccurate outputs, the research sets out three specific objectives: (1) identify legal and financial risks arising from fully automated proposal generation, (2) compare the efficiency and quality of AI-assisted versus manually produced proposals, and (3) develop mitigation strategies for safe AI adoption. Employing a predominantly qualitative–descriptive mixed-methods design with an exploratory component, semistructured interviews were conducted with the entire team. Transcripts were subjected to thematic coding (Braun & Clarke, 2006) to uncover nuanced experiences, potential contractual omissions, and cultural or technical barriers. The study concludes with operational guidelines and training recommendations that incorporate validation controls, ethical protocols (IEEE, 2023; OAS, 2024), and dedicated AI upskilling programs. Findings aim to position Comfama’s AI integration as a strategic enabler—accelerating proposal delivery while safeguarding legal compliance and economic viability—and to strengthen stakeholder trust.
Description
Analizar los riesgos legales y económicos del uso de la Inteligencia Artificial en la construcción de propuestas del equipo de Licitaciones y Convenios de Comfama (2024-2025).
Keywords
Inteligencia artificial, Riesgos legales, Riesgos económicos, Licitaciones, Gestión de riesgos, Artificial intelligence, Legal risks, Economic risks, Bidding