Brechas de investigación sobre inteligencia artificial y contratación pública sostenible: Una revisión sistemática

• Acosta Huayllani, Samanda Alexandra ^[1] ; Romero Aguado, Danielly Edison ^[1] ; Chumpitaz Carrasco, Roger Antonio ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional Mayor de San Marcos

     Universidad Nacional Mayor de San Marcos

     Perú

     
• Localización: Aula Virtual, ISSN-e 2665-0398, Vol. 7, Nº. 15, 2026 (Ejemplar dedicado a: Vol. 7 No. 15 (2026): Virtual Classroom Journal. July-December 2026 (Continuous Publication)), págs. 406-428
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Research gaps in artificial intelligence and sustainable public procurement: A systematic review
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  • español

    La contratación pública sostenible constituye un instrumento estratégico para orientar el gasto estatal hacia objetivos ambientales, sociales, económicos e institucionales; sin embargo, su implementación efectiva enfrenta limitaciones asociadas a la fragmentación normativa, la baja trazabilidad de criterios sostenibles y la escasa medición de resultados. En este contexto, la inteligencia artificial emerge como una tecnología con potencial para fortalecer la eficiencia, transparencia, planificación, evaluación y monitoreo de los procesos contractuales. El objetivo de este artículo fue determinar las brechas metodológicas y temáticas en la investigación existente sobre IA en contratación pública sostenible, con el propósito de orientar futuras líneas de investigación. Para ello, se desarrolló una revisión sistemática de la literatura, siguiendo criterios de identificación, selección y análisis de estudios vinculados con inteligencia artificial, contratación pública y sostenibilidad. El corpus final estuvo conformado por estudios principales y complementarios, lo que permitió diferenciar entre investigaciones que analizan la IA como herramienta aplicada al ciclo contractual y aquellas que la emplean como técnica metodológica para estudiar fenómenos asociados a la compra pública verde, la innovación sostenible o el desempeño empresarial. Los resultados evidencian que la literatura se concentra principalmente en enfoques jurídicos, conceptuales y exploratorios, con aplicaciones orientadas a la elaboración de pliegos, evaluación de proveedores, detección de riesgos, transparencia y análisis de datos. No obstante, persisten vacíos en la validación empírica, la medición de impactos sostenibles, la ejecución contractual, el monitoreo posterior y la gobernanza algorítmica. Se concluye que la IA posee un alto potencial para transformar la contratación pública sostenible, pero su consolidación requiere estudios empíricos, comparativos y longitudinales que demuestren su efectividad real

  • English

    Sustainable public procurement constitutes a strategic instrument for aligning public expenditure with environmental, social, economic, and institutional objectives; however, its effective implementation still faces limitations related to regulatory fragmentation, weak traceability of sustainability criteria, and limited measurement of outcomes. In this context, artificial intelligence emerges as a technology with significant potential to strengthen efficiency, transparency, planning, evaluation, and monitoring within public procurement processes. The aim of this article was to determine the methodological and thematic gaps in existing research on AI in sustainable public procurement in order to guide future research directions. To achieve this objective, a systematic literature review was conducted, following criteria for the identification, selection, and analysis of studies related to artificial intelligence, public procurement, and sustainability. The final corpus consisted of both main and complementary studies, which made it possible to distinguish between research that examines AI as an applied tool within the procurement cycle and studies that use AI as a methodological technique to analyze phenomena associated with green public procurement, sustainable innovation, or corporate performance. The findings show that the literature is mainly concentrated on legal, conceptual, and exploratory approaches, with applications focused on tender drafting, supplier evaluation, risk detection, transparency, and data analysis. Nevertheless, relevant gaps remain regarding empirical validation, measurement of sustainable impacts, contract execution, post-award monitoring, and algorithmic governance. The study concludes that AI has considerable potential to transform sustainable public procurement; however, its consolidation requires empirical, comparative, and longitudinal studies capable of demonstrating its real effectiveness across the different phases of the procurement cycle