Plataforma de análisis de datos abiertos de la contratación del sector público

Lidiar con la plataforma de licitaciones del estado es un proceso complejo. Este proyecto ha surgido para simplificar y optimizar dicho proceso, empleando un enfoque innovador basado en Python, un lenguaje de programación que lidera el campo de la inteligencia artificial por su facilidad de uso y amplia adopción. El objetivo principal del proyecto ha sido desarrollar una herramienta que permita encontrar licitaciones de manera más natural y eficiente. Para lograr esto, se ha implementado un modelo de lenguaje de código abierto previamente entrenado, adecuado para manejar el lenguaje comúnmente utilizado en las descripciones de las licitaciones. La aplicación desarrollada será utilizada por el Rectorado de la Universidad Politécnica de Madrid para mejorar la evaluación de licitaciones y obtener precios más competitivos. Además, esta herramienta puede ser invaluable para pequeñas y medianas empresas que dependen de las licitaciones públicas, facilitando la búsqueda y filtrado de oportunidades relevantes según sus áreas de interés.
ABSTRACT
Dealing with the state procurement platform is a complex and laborious process. This project was developed to simplify and optimize this process using an innovative approach based on Python, a programming language that leads the field of artificial intelligence due to its ease of use and widespread adoption. The main objective of the project has been to develop a tool that allows for more natural and efficient procurement searches. To achieve this, an open-source pre-trained language model has been implemented, suitable for handling the language commonly used in procurement descriptions. The developed application will be used by the Rectorate of the Polytechnic University of Madrid to improve procurement evaluation and obtain more competitive prices. Additionally, this tool can be invaluable for small and medium-sized enterprises that depend on public procurements, facilitating the search and filtering of relevant opportunities according to their areas of interest.

​Lidiar con la plataforma de licitaciones del estado es un proceso complejo. Este proyecto ha surgido para simplificar y optimizar dicho proceso, empleando un enfoque innovador basado en Python, un lenguaje de programación que lidera el campo de la inteligencia artificial por su facilidad de uso y amplia adopción. El objetivo principal del proyecto ha sido desarrollar una herramienta que permita encontrar licitaciones de manera más natural y eficiente. Para lograr esto, se ha implementado un modelo de lenguaje de código abierto previamente entrenado, adecuado para manejar el lenguaje comúnmente utilizado en las descripciones de las licitaciones. La aplicación desarrollada será utilizada por el Rectorado de la Universidad Politécnica de Madrid para mejorar la evaluación de licitaciones y obtener precios más competitivos. Además, esta herramienta puede ser invaluable para pequeñas y medianas empresas que dependen de las licitaciones públicas, facilitando la búsqueda y filtrado de oportunidades relevantes según sus áreas de interés.
ABSTRACT
Dealing with the state procurement platform is a complex and laborious process. This project was developed to simplify and optimize this process using an innovative approach based on Python, a programming language that leads the field of artificial intelligence due to its ease of use and widespread adoption. The main objective of the project has been to develop a tool that allows for more natural and efficient procurement searches. To achieve this, an open-source pre-trained language model has been implemented, suitable for handling the language commonly used in procurement descriptions. The developed application will be used by the Rectorate of the Polytechnic University of Madrid to improve procurement evaluation and obtain more competitive prices. Additionally, this tool can be invaluable for small and medium-sized enterprises that depend on public procurements, facilitating the search and filtering of relevant opportunities according to their areas of interest. Read More