Ayesa Digital ha presentado una innovadora plataforma que utiliza inteligencia artificial generativa para optimizar los procesos de licitación en Iberdrola. Esta herramienta se apoya en modelos de lenguaje y técnicas de aprendizaje automático para facilitar la clasificación de documentos, evaluar riesgos mediante plantillas y llevar a cabo preevaluaciones técnico-económicas.
La solución permite llevar a cabo búsquedas inteligentes en más de 100.000 documentos al año y ofrece análisis comparativos en tiempo real. Con ello, se busca mejorar la eficiencia, agilidad y fiabilidad en la gestión de licitaciones. El objetivo principal de este proyecto es agilizar el proceso de licitación, facilitar el acceso a información clave y centralizar las evaluaciones, promoviendo así decisiones fundamentadas en datos.
El sistema actúa en varias áreas críticas. En primer lugar, se realiza una clasificación inteligente que incluye búsquedas en lenguaje natural, resúmenes automáticos y alertas para documentos ausentes, así como la identificación rápida de riesgos como los cibernéticos o de subcontratación. En segundo lugar, la IA genera criterios técnicos de evaluación basados en especificaciones, sugiriendo mejoras y detectando ambigüedades.
En cuanto a la evaluación técnica, la plataforma tiene la capacidad de comparar ofertas utilizando plantillas generadas automáticamente, resaltando las discrepancias y su impacto técnico. Por otro lado, en el ámbito de la evaluación económica, facilita comparativas de costes, simulaciones de escenarios y detección de anomalías financieras, lo que contribuye a reducir tiempos, costes y errores manuales.
El enfoque de este proyecto de transformación en el área de Compras es notable por su aplicación práctica de la inteligencia artificial en un proceso fundamental. Se ha logrado avanzar hacia un flujo digital asistido por algoritmos, desde la definición de criterios hasta la comparación final de ofertas. Esta integración de motores de búsqueda semántica y la generación dinámica de criterios permite ajustar los pliegos a necesidades concretas, mejorando así la calidad del proceso de compras.
La plataforma utiliza un sistema de RAG (Retrieval-Augmented Generation), lo que le permite acceder a información actualizada y contextualizada para comparar ofertas y analizar inconsistencias. Este enfoque facilita la evaluación de impactos técnico-económicos que, de otro modo, requerirían un tiempo considerable. Además, el aprendizaje automático contribuye a mejorar la fiabilidad del sistema, refinando la herramienta a partir de datos históricos.
Para garantizar una coordinación efectiva, se adoptó el marco SAFe, mientras que en la ejecución diaria se emplea la metodología Scrumban. Esto favorece la iteración continua y la incorporación de feedback, manteniendo siempre un enfoque centrado en el valor del negocio, lo que refuerza la innovación tecnológica y consolida buenas prácticas en la gestión de transformaciones digitales.
La solución se apoya en un ecosistema moderno y seguro, con un diseño escalable. Basada en la plataforma AWS, utiliza SageMaker para entrenar modelos de inteligencia artificial, Bedrock para modelos generativos y RDS PostgreSQL para la gestión de datos, lo que permite combinar computación, almacenamiento y análisis en un solo entorno. Además, se integra eficazmente con sistemas internos como SAP y herramientas de automatización.
El diseño de esta plataforma es accesible desde diversos dispositivos, permitiendo consultas en lenguaje natural que simplifican el acceso a información compleja. También cuenta con herramientas de monitorización en tiempo real que permiten identificar incidencias, cuellos de botella y métricas actualizadas, favoreciendo así una mayor transparencia y calidad en la toma de decisiones. La seguridad es un aspecto crucial, ya que se implementan cifrados avanzados y controles de acceso, alineándose con estándares como OWASP para proteger la integridad y confidencialidad de los datos.
