La Contraloría General de la República presentó este miércoles el Reporte de Análisis de Datos con Alerta de Riesgo (RADAR), una nueva herramienta orientada a identificar riesgos en distintos procesos de la Administración del Estado. El sistema se basa en el análisis de grandes volúmenes de información y busca anticipar posibles situaciones problemáticas antes de que deriven en irregularidades o ilícitos.
El objetivo de este instrumento es advertir escenarios que podrían afectar la correcta gestión pública, permitiendo a las autoridades adoptar medidas preventivas. La contralora Dorothy Pérez explicó que los antecedentes detectados no implican ni presumen actos de corrupción, sino que constituyen alertas tempranas frente a eventuales conflictos de interés o vulneraciones a los principios de probidad e imparcialidad.
En su primera edición, el informe analizó compras públicas realizadas por municipalidades, gobiernos regionales y la Subsecretaría de Desarrollo Regional y Administrativo. Entre los principales hallazgos se detectó un uso reiterado del trato directo y de mecanismos excepcionales de contratación. Entre enero de 2024 y mayo de 2025 se registraron 556.222 órdenes de compra bajo estas modalidades.
El monto total involucrado en estas operaciones superó el billón de pesos, alcanzando los $1.167.244.609.803, lo que representa un riesgo considerando que el trato directo está definido por ley como un mecanismo excepcional que requiere justificación previa. Además, se identificaron posibles vínculos entre funcionarios participantes en procesos de compra y proveedores de reciente creación, asociados a operaciones por más de $889 millones, lo que podría derivar en conflictos de interés.
Con este reporte, la Contraloría busca informar a las instituciones involucradas para que adopten medidas correctivas y preventivas. En caso de que las alertas se traduzcan en evidencia concreta, estas podrían dar paso a fiscalizaciones específicas, la determinación de responsabilidades administrativas e incluso denuncias ante el Ministerio Público. (NP-ChatGPT-Emol)