Justificaciones Inteligencia Artificial

La documentación técnica y resultados requeridos para la justificación, conforme al artículo 31.6.a) de esta Orden son:

  • Evidencias de la celebración de la reunión presencial de inicio de la prestación del servicio de asesoramiento, que se determinarán en cada convocatoria.
  • Evidencias de celebraciones de reuniones intermedias, que se determinarán en cada convocatoria.
  • Evidencias de la celebración de la reunión presencial final tras la prestación del servicio de asesoramiento, que incluya los resultados obtenidos y la conformidad del beneficiario al servicio prestado, que se determinarán en cada convocatoria.
  • Diagnóstico inicial:
    • Diagnóstico inicial o situación actual de la empresa beneficiaria en cuanto al uso e implementación de la inteligencia artificial en sus operaciones.
    • Evaluación exhaustiva de las necesidades y capacidades actuales de la empresa en relación con la inteligencia artificial, identificando:
      • Áreas de oportunidad.
      • Desafíos específicos.
Soy Asesor Digital y necesito apoyo en materia de justificación
  • Resultados:
    • Definición de la estrategia de inteligencia artificial en la empresa, alineada con los objetivos comerciales y las capacidades técnicas disponibles.
    • Recomendaciones de tecnologías y herramientas de inteligencia artificial adecuadas para las necesidades específicas de la empresa, incluyendo sistemas de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora, entre otras.
    • Asesoramiento en soluciones de inteligencia artificial, incluyendo:
      • Apoyo en la integración de la IA con sistemas existentes.
      • Configuración de infraestructura de datos para aplicación de técnicas de IA.
      • Capacitación del personal en tecnologías IA.
  • Caso de uso: Implementación de Inteligencia Artificial para Mejorar la Eficiencia Operativa.
    • Recopilación de datos relevantes de las operaciones empresariales, incluyendo registros de transacciones, datos de inventario, información de clientes, entre otros.
    • Desarrollo de un plan de automatización y estudio de herramientas RPA (Automatización Robótica de Procesos). 
    • Análisis predictivo, mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático, para analizar los datos históricos y predecir patrones futuros (demanda de productos, comportamiento del cliente, tendencias del mercado, etc.).