FAQ

¿Cuál es el objetivo principal del Proyecto FARO?

El objetivo de FARO es transformar la gestión de ayudas públicas a través de un modelo proactivo basado en Inteligencia Artificial. Este sistema analiza empresas potenciales que podrían beneficiarse de convocatorias de ayudas públicas, utilizando datos históricos y modelos predictivos. La meta es que las empresas no tengan que buscar ayudas, sino que las ayudas lleguen a ellas de manera personalizada y automatizada.

¿Qué tecnologías clave se han implementado en FARO?

El proyecto se basa en tres pilares tecnológicos:

1. Automatización Inteligente (RPA) 🤖 → Robots que extraen información de fuentes web.
2. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP/NLU) 🧠 → Análisis de textos de convocatorias para identificar requisitos clave.
3. Modelos Predictivos de Asignación 📊 → Algoritmos de IA que correlacionan empresas con ayudas disponibles.

Además, se han integrado modelos de lenguaje avanzado (LLMs) para mejorar la precisión del análisis y clasificación de información.

¿Cuáles han sido los principales logros del proyecto?

Desarrollo de un sistema automatizado que centraliza convocatorias públicas.
Implementación de un modelo matemático de asignación de empresas a ayudas específicas.
Creación de fichas detalladas con información estructurada sobre subvenciones.
Mejora en la precisión y eficiencia del proceso gracias a la integración de modelos de IA avanzados.
Expansión del servicio con más de 100 empresas beneficiadas en la primera fase.

¿Cómo ha evolucionado el proyecto desde su inicio en 2021?

El proyecto ha pasado por diversas fases de mejora:

2021: Conceptualización e investigación sobre IA aplicada a la gestión de ayudas.
2022: Desarrollo de prototipos y primera implementación de modelos RPA y NLP.
2023: Optimización del sistema con el uso de LLMs y validación del modelo matemático.
2024: Expansión del servicio y preparación para la internacionalización en 2025-2026.

¿Cómo ha evolucionado el proyecto desde su inicio en 2021?

FARO ha generado un impacto positivo en varios aspectos:

♻ Digitalización de Empresas: Ayuda a empresas a acceder a financiación sin necesidad de procesos manuales complejos.
💼 Generación de empleo especializado: Creación de puestos en IA y análisis de datos.
🌱 Impacto ambiental nulo: No genera residuos físicos ni emisiones de carbono.
📊 Efecto multiplicador en la economía: Facilita la inversión de capital privado al conectar empresas con fuentes de financiación.