Gasto público en IA — contratos gubernamentales globales

Si las multas digitales muestran lo que los Estados castigan, los contratos públicos muestran lo que compran. Este rastreo documenta cincuenta adjudicaciones de inteligencia artificial por administraciones de todo el mundo, cada una verificada contra su fuente oficial —USAspending en Estados Unidos, TED en la Unión Europea, registros nacionales de contratación—, con el foco puesto en el monto comprometido y en quién lo recibe.

El primer dato que salta es temporal: 36 de los 50 contratos se firmaron en 2025, y cinco más ya en 2026. El gasto público en IA no ha crecido: ha explotado. Lo que durante años fueron proyectos piloto aislados se ha convertido, en apenas dos ejercicios, en una ola de contratación a gran escala.

Para qué se compra IA pública

El sector dominante es la defensa, con once contratos, seguido a distancia por la administración transversal y los datos gubernamentales. Pero si se agrupan defensa, inmigración, policía y vigilancia bajo el paraguas de las funciones de seguridad y control, suman veintiuno: el destino más frecuente del dinero público en IA. Aparecen ahí los contratos del Departamento de Defensa estadounidense con sus laboratorios de IA de frontera, los del Servicio de Inmigración y Control de Aduanas (ICE) y las plataformas de datos para fuerzas de seguridad.

El proveedor más recurrente es Palantir, con siete contratos repartidos entre el NHS británico, el Ministerio de Defensa del Reino Unido, la OTAN, ICE, el Ejército de Estados Unidos y los servicios de inmigración. Le siguen Clearview AI y los grandes laboratorios de modelos —OpenAI y Anthropic— que empiezan a firmar acuerdos directos con administraciones. La concentración en pocos proveedores plantea, según organizaciones de transparencia citadas en las fuentes, un riesgo de dependencia tecnológica del sector público respecto a un puñado de empresas privadas.

El problema del importe

A diferencia de las multas, aquí los importes son difíciles de sumar con honestidad: conviven divisas distintas (dólares, libras, euros, dólares australianos, yuanes) y, sobre todo, figuras contractuales que no son dinero efectivamente gastado. Siete contratos son «techos» —un máximo autorizado que puede no ejecutarse nunca—, varios son acuerdos marco y al menos dos se adjudicaron por un precio simbólico de un dólar. Sumar un techo de 200 millones no comprometidos con un contrato firme de 30 produciría una cifra engañosa, así que este rastreo registra el importe en su moneda y figura originales y deja el estado de ejecución a la vista.

Treinta y dos de los cincuenta contratos constan como firmes; el resto se reparte entre techos no ejecutados, licitaciones aún abiertas y, en algún caso señalado, adjudicaciones sin concurrencia o discrepancias entre el anuncio público y el aviso oficial. Ese campo de «estado» es deliberadamente el más detallado del tracker: en contratación pública, la diferencia entre lo anunciado y lo ejecutado es donde suele esconderse la noticia.

Un mapa con centro de gravedad

Geográficamente, Estados Unidos encabeza con diecisiete contratos, seguido del Reino Unido con diez y España con seis; el resto se dispersa entre China, Canadá, Francia y una larga cola de países con uno o dos casos. Ese predominio anglosajón refleja en parte dónde se gasta más, pero también dónde la contratación pública es más transparente y rastreable: USAspending y TED publican datos que muchos otros sistemas nacionales no abren, lo que facilita documentar esos contratos y dificulta documentar los demás.

Como en los otros rastreos del ecosistema, la ausencia de un país no equivale a ausencia de gasto. Significa que su contratación en IA no ha dejado un rastro público verificable —y esa opacidad es, en sí misma, un dato relevante sobre la rendición de cuentas del gasto algorítmico.