Inteligencia Artificial

El proyecto IDEOBUDA se inició en octubre de 2022 y continúa abierto ya que la metodología está construida pero falta una fase de testeo que se estima puede ocurrir a principios del 2024 y que se realizará con Pymes de Gipuzkoa. 

El proyecto fue financiado por la Diputación Foral de Gipuzkoa y el resultado se pondrá a disposición de las PYMES guipuzcoanas. 

El resultado del trabajo es una metodología que identifique potenciales aplicaciones de IA con alto retorno de la inversión y con una clara orientación a incrementar cuota de mercado o volumen de negocio con la cuota actual y diseñar un proceso que permita incorporar estas aplicaciones a las empresas del tejido empresarial de Gipuzkoa. Teniendo en cuenta los siguientes aspectos: 

A. La heterogeneidad en el tejido empresarial – La metodología que se obtenga como resultado del proceso de diseño debe considerar que las empresas que van a hacer uso de la misma son empresas de muy diferentes características y de múltiples sectores.  

B. Monetización de los datos – Se busca generar una metodología que genere aplicaciones de IA con un enfoque en monetización de datos de forma que, con el objetivo de fomentar la aplicación de IA, las aplicaciones ideadas para cada empresa sean aplicaciones de monetización rápida y con impacto en los flujos de caja.  

C. Ejemplos concretos de acciones a llevar a cabo – La metodología tiene que estar diseñada para que el resultado del proceso de aplicarla sean acciones de alcance concreto y definido. Esto tiene especial importancia, para reducir los tiempos de implementación de las mismas, de forma que la identificación de la línea de acción pueda convertirse en un proyecto.  

D. Captación de las tendencias de mercado – Asegurar que las empresas no emprenden un viaje en solitario, si no que siguen las tendencias que se marcan en mercado.  

E. Orientación al cliente – Mediante el diseño de una metodología que permita idear aplicaciones concretas de IA con orientación al cliente, se obtienen dos ventajas claras. En primer lugar, un “efecto llamada” de crecimiento exponencial a los clientes de las empresas que las implanten para que ellos también se beneficien de la IA. En segundo lugar, una clara orientación a mercado de las aplicaciones de IA reforzando la idea de un rápido retorno de la inversión mediante un aumento en el volumen de negocio y/o en la cuota de mercado.