DESCRIPCIÓN DE LA NECESIDAD DEMANDADA
1.- Descripción de la demanda tecnológica.
Inteligencia Artificial (IA)
1. Automatización del procesamiento de documentos legales y fiscales:
o Reconocimiento y clasificación automática de documentos (facturas, contratos, declaraciones fiscales) con herramientas basadas en IA para analizar y categorizar documentos automáticamente reduciendo la carga administrativa y el riesgo de errores humanos.
o Extracción de datos mediante procesamiento del lenguaje natural (NLP) de contratos, normativas, y sentencias para agilizar el cumplimiento legal y fiscal.
2. Automatización de la toma de decisiones repetitivas:
o Utilizar IA para automatizar decisiones rutinarias en procesos legales o contables, como la validación automática de declaraciones fiscales o la revisión de cumplimiento normativo.
o Sistemas de asesoría legal automática: Crear asistentes legales basados en IA que ofrezcan asesoramiento legal preliminar, reduciendo el tiempo de respuesta para consultas simples o recurrentes.
3. Análisis predictivo y detección de anomalías:
o Utilizar IA para identificar patrones financieros o fiscales que puedan indicar áreas de mejora, o predecir posibles problemas fiscales antes de que se materialicen.
o Detección de fraude y errores: IA entrenada en análisis de grandes volúmenes de datos podría detectar irregularidades en las declaraciones fiscales o la contabilidad, evitando sanciones y aumentando la eficiencia del proceso de auditoría.
4. Utilizar IA para realizar análisis predictivos basados en históricos de desempeño, permitiendo prever tendencias de ingresos, gastos y desviaciones presupuestarias. La IA puede ajustar los presupuestos de manera proactiva, optimizando los recursos financieros y humanos.
5. Los modelos predictivos basados en machine learning podrían proyectar resultados futuros basándose en la evolución del negocio y cambios regulatorios, mejorando la toma de decisiones estratégicas.
6. Aplicar IA para optimizar la gestión del flujo de caja, identificando patrones de pago de clientes y proveedores, lo que permite gestionar de manera eficiente la tesorería y reducir costos financieros por liquidez.
7. Implementar IA para analizar y optimizar los costes operativos, identificando áreas donde se pueda reducir el gasto sin comprometer la calidad del servicio. El análisis automatizado puede detectar oportunidades de ahorro en áreas como proveedores, tiempo de trabajo, o tecnología.
8. Usar IA para medir de manera automática el rendimiento de los empleados y departamentos, estableciendo una gestión del desempeño basada en datos. Esto facilitaría identificar áreas de mejora y ajustar los recursos en tiempo real.
Digitalización
1. Implementación de un sistema de gestión documental avanzado: Digitalizar todos los documentos legales, fiscales, y contables de las empresas clientes en un sistema centralizado con acceso seguro en la nube. Esto permitiría un acceso más rápido y fácil, tanto para el equipo como para sus clientes, y garantizaría la trazabilidad y seguridad de los datos.
2. Plataformas colaborativas en la nube para clientes:
o Crear una plataforma de autoservicio para los clientes, donde puedan subir documentos, realizar consultas sobre su estado fiscal o laboral, y generar reportes automáticos.
o Implementar notificaciones automáticas para fechas límite fiscales, vencimiento de contratos, o alertas sobre cambios en normativas.
3. Automatización del workflow interno:
o Digitalizar y automatizar flujos de trabajo internos, como la asignación de tareas, generación de informes o la coordinación de equipos, utilizando herramientas de gestión de proyectos digitales como Teams, Power Automate, integrados con sistemas de IA.
o Firma digital y gestión de contratos online: Implementar firmas electrónicas y gestión de contratos digital, lo que reduciría el tiempo y el esfuerzo asociados a la gestión de contratos físicos y su almacenamiento, aumentando la seguridad de estos procesos.
4. Digitalizar y crear dashboards en tiempo real que integren datos financieros, operativos y de cumplimiento. Esto permitiría a los gestores visualizar el estado de los KPIs clave (facturación, cumplimiento de plazos fiscales, altas, bajas, contratos, envío de seguros sociales, etc.) y tomar decisiones informadas al instante.
5. Integrar estos tableros con sistemas de alerta automática para notificar a los responsables de cualquier desviación de los objetivos establecidos o problemas en la operación.
Robotización
Implementar RPA (Automatización Robótica de Procesos) en áreas clave:
1. Gestión automatizada de trámites fiscales mediante un bot que complete, revise y presente declaraciones fiscales automáticamente.
2. Procesamiento masivo de facturas: Robots pueden validar facturas y transferir datos a sistemas contables de forma automatizada.
3. Control de cumplimiento normativo: Bots pueden verificar de manera constante si las operaciones cumplen con las últimas regulaciones.
4. Combinar RPA con IA para procesos como la revisión automática de contratos mediante aprendizaje automático.
5. Implementar RPA para generar informes periódicos automáticamente. Los bots podrían extraer datos de diferentes sistemas, consolidarlos y generar informes personalizados en tiempo real, reduciendo los tiempos de generación y mejorando la precisión.
2.- Antecedentes.
La empresa tiene implantadas en la actualidad distintos sistemas como gestión documental compartida, uso de suite Office 365, uso de lectura y contabilización automatizada de documentos, uso de IA para consultas y preparación de información, pero considera que puede darse un paso adelante integrando la IA en todos estos procesos así como automatizando/robotizando parte de ellos.
3.- Posibles enfoques del proyecto de investigación.
El proyecto de investigación para implementar inteligencia artificial, digitalización y robotización debe enfocarse en:
1. Análisis de Necesidades: Evaluar los procesos actuales (fiscales, legales, contables, gestión) que requieren mayor eficiencia y detectar áreas donde la IA, RPA y la digitalización tengan el mayor impacto.
2. Viabilidad Tecnológica: Investigar las tecnologías IA/RPA adecuadas (NLP, machine learning, software RPA) y su compatibilidad con sistemas actuales.
3. Impacto Operacional: Estimar el impacto en términos de productividad, reducción de errores, y tiempo de procesamiento en tareas repetitivas.
4. Retorno de la Inversión (ROI): Definir métricas para medir la mejora operativa y justificar el coste de implementación frente a los beneficios a corto y largo plazo.
5. Aspectos Regulatorios y Seguridad: Asegurar el cumplimiento de normativas legales, fiscales y de protección de datos (GDPR), así como la seguridad en la gestión de información sensible.
6. Adaptación Organizacional: Diseñar un plan de cambio para integrar las nuevas tecnologías sin afectar la dinámica de trabajo actual y asegurar la capacitación del equipo.
El enfoque debe ser integral y escalable, asegurando que la empresa pueda implementar progresivamente las tecnologías para maximizar su eficiencia sin interrupciones críticas en sus operaciones diarias.
4.- Enfoques sin interés
1. Uso de tecnologías sin relación directa con el negocio: Investigar herramientas o soluciones tecnológicas que no se alineen con las necesidades específicas de la empresa, como el uso de IA en áreas no relevantes (e.g., marketing digital) sería irrelevante.
2. Tecnologías desfasadas: Centrarse en tecnologías obsoletas o que no estén alineadas con el futuro de la automatización empresarial.
3. Investigación teórica sin aplicación práctica: Enfocarse excesivamente en teorías tecnológicas sin mostrar cómo mejorarían los procesos específicos de la empresa, alejándose del enfoque práctico.
PALABRAS CLAVE: Eficiencia, digitalización, inteligencia artificial, procesos, robotización
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Si desea remitir una propuesta de solución tecnológica (proyecto de investigación y/o consultoría) deberá remitirla en los terminos establecidos en la convocatoria hasta el 18 de diciembre 2024 incluido.
Demanda Tecnológica en formato pdf: www.redtcue.es/desafio/demandas/nt03 
Formulario de participación investigadores
Más información, Bases y Anexos.
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