– Identificación de data sets relevantes para la implementación de algoritmos de IA, con miras a mejorar la comprensión de la información a través de estas técnicas avanzadas.

– Asesoría para la creación de protocolos de gobernanza de datos con normativas de IA, garantizando la validez y la veracidad de los mismos cuando aplique la IA.

– Análisis de herramientas de IA para la gestión de datos, realizando recomendaciones basadas en la realidad de la empresa y su capacidad de inversión.

– Orientación sobre cómo las técnicas de IA pueden derivar información valiosa a partir de los datos existentes para impulsar la toma de decisiones estratégicas.

– Capacitación en el uso estratégico de las técnicas de IA en el manejo de datos.

– Desarrollo y ejecución de un caso de uso adaptado al negocio, relacionado con la aplicación de la inteligencia artificial.

Documentación técnica y resultados requeridos para la justificación, conforme al artículo 31.6.a) de esta Orden:

– Evidencias de la celebración de la reunión presencial de inicio de la prestación del servicio de asesoramiento, que se determinarán en cada convocatoria.

– Evidencias de celebraciones de reuniones intermedias, que se determinarán en cada convocatoria.

– Evidencias de la celebración de la reunión presencial final tras la prestación del servicio de asesoramiento, que incluya los resultados obtenidos y la conformidad del beneficiario al servicio prestado, que se determinarán en cada convocatoria.

– Diagnóstico inicial.

● Diagnóstico inicial o situación actual de la empresa beneficiaria en cuanto al uso e implementación de la inteligencia artificial en sus operaciones.

● Evaluación exhaustiva de las necesidades y capacidades actuales de la empresa en relación con la inteligencia artificial, identificando:

○ Áreas de oportunidad.

○ Desafíos específicos.

● Definición de la estrategia de inteligencia artificial en la empresa, alineada con los objetivos comerciales y las capacidades técnicas disponibles.

● Recomendaciones de tecnologías y herramientas de inteligencia artificial adecuadas para las necesidades específicas de la empresa, incluyendo sistemas de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora, entre otras.

● Asesoramiento en soluciones de inteligencia artificial, incluyendo:

○ Apoyo en la integración de la IA con sistemas existentes.

○ Configuración de infraestructura de datos para aplicación de técnicas de IA.

○ Capacitación del personal en tecnologías IA.

– Caso de uso: Implementación de Inteligencia Artificial para Mejorar la Eficiencia Operativa.

● Recopilación de datos relevantes de las operaciones empresariales, incluyendo registros de transacciones, datos de inventario, información de clientes, entre otros.

● Desarrollo de un plan de automatización y estudio de herramientas RPA (Automatización Robótica de Procesos).

● Análisis predictivo, mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático, para analizar los datos históricos y predecir patrones futuros (demanda de productos, comportamiento del cliente, tendencias del mercado, etc.).

– Identificación de los datos de la pyme que mejore el entendimiento de la información disponible.

– Analizar las distintas opciones de herramientas de inteligencia artificial para explotar y visualizar los datos, recomendando la que mejor se adapte a la situación actual de la empresa y la inversión necesaria para su adopción.

– Establecer información de valor a partir del tratado de datos con algoritmos de inteligencia artificial.

– Asesoramiento específico sobre la explotación de los datos a través de la herramienta elegida.

– Opcionalmente, asesoramiento sobre los procesos de gobierno, gestión y gestión de calidad del dato de acuerdo con las especificaciones UNE 0077 «Gobierno del dato», UNE 0078 «Gestión del Dato» y UNE 0079 «Gestión de la calidad del dato».

– Desarrollo y ejecución de un caso de uso adaptado al negocio en análisis de datos (nivel básico).

– Identificación de oportunidades o posibles usos de la IA en el ámbito del análisis de datos.

Documentación técnica y resultados requeridos para la justificación, conforme al artículo 31.6.a) de esta Orden:

– Evidencias de la celebración de la reunión presencial de inicio de la prestación del servicio de asesoramiento, que se determinarán en cada convocatoria.

– Evidencias de celebraciones de reuniones intermedias, que se determinarán en cada convocatoria.

– Evidencias de la celebración de la reunión presencial final tras la prestación del servicio de asesoramiento, que incluya los resultados obtenidos y la conformidad del beneficiario al servicio prestado, que se determinarán en cada convocatoria.

– Diagnóstico inicial:

● Diagnóstico inicial o situación actual de la empresa beneficiaria en cuanto al análisis y explotación de datos.

● Identificación de Bases de Datos: Dossier en formato digital (Word, PowerPoint, Pdf) con el inventario exhaustivo de las fuentes de datos de la pyme. Para cada fuente de datos, se proporcionará:

○ Ubicación: Precisar su ubicación (servidores locales, externos, en la nube, etc).

○ Tipo de datos almacenados: Naturaleza de los datos (datos de cliente, producto, ventas, etc.) y la extensión de los datos (xls, xlsb, csv, etc).

○ Volumen de datos: Indicar el número de registros y almacenamiento utilizado.

○ Frecuencia de actualización: Periodicidad (o no) de las actualizaciones.

○ Orden de relevancia: Evaluar si la fuente es crítica, importante o secundaria.

● Definición de Políticas y procedimientos de calidad: gobierno del dato que incluya:

○ Estandarización de formatos: Definición de formatos estándar para los datos como fechas, direcciones, números de teléfono, etc.

○ Limpieza: Identificación de posibles errores de entrada de datos, como datos duplicados o incorrectos. Se proporcionarán ejemplos de técnicas para tratar estos casos de manera eficiente y precisa.

○ Coherencia: Definición de mecanismos de control de calidad.

○ Estructuración de datos: Establecer el uso de estándares de modelado de datos, como el modelo entidad-relación (MER).

○ Privacidad de los datos: Explicar la importancia del cumplimiento de la normativa legal vigente en el gobierno del dato, como el RGPD.

● Análisis de herramientas de visualización de datos:

○ Dosier con análisis de mercado de herramientas disponibles basado en 4 ejes:

▪ Facilidad de uso en términos de interfaz de usuario intuitiva y personalizable.

▪ Capacidad de visualización para generar gráficos efectivos y atractivos que permitan comprender los datos de manera clara y precisa.

▪ Compatibilidad con los sistemas existentes en la pyme (si los hubiera anteriormente).

▪ Evaluación del coste económico, considerando tanto el coste inicial como los posibles costes continuos de mantenimiento.

○ En base al análisis de mercado, se proporcionarán recomendaciones de las herramientas que mejor se adapten a la empresa, destacándose específicamente las razones específicas de dichas recomendaciones.

– Caso de uso: Definición de KPIs de negocio o de áreas de soporte (RRHH, económico, etc):

● Dosier con el análisis de KPIs vigentes, incluyendo:

○ Análisis de KPIs vigentes: Revisión de los KPIs actuales utilizados por la pyme en diferentes áreas (finanzas, ventas, etc.).

○ Identificación de mejoras: Identificar KPIs de utilidad, resaltando las cualidades positivas y/o negativas de estos (p.ej. preciso, redundante, difícil de medir, etc.).

○ Propuesta de creación de nuevos KPIs: Proponer la creación de KPIs basados en el análisis realizado. Estos KPIs tendrán que estar completamente detallados, incluyendo, como mínimo: (1) fórmulas de cálculo específicas para cada KPI, (2) métricas construidas, y (3) variables involucradas en su cálculo.

– Identificación de los datos de la pyme, obtención de su valoración y evaluación de su uso en conjunción con otras fuentes.

– Generar y obtener información de valor a partir del tratado de datos con algoritmos de inteligencia artificial para mejorar la toma de decisiones basadas en los datos.

– Proporcionar asesoramiento para la comprensión de los datos y el manejo de herramientas de gestión de los datos.

– Opcionalmente, asesoramiento sobre la evaluación de la capacidad de los procesos de gobierno, gestión y gestión de calidad del dato siguiendo la especificación UNE 0080 de «Guía de evaluación del Gobierno, Gestión y Gestión de la Calidad del Dato» y la especificación UNE 0081» Guía de evaluación de la calidad de datos».

– Desarrollo y ejecución de un caso de uso adaptado al negocio utilizando técnicas de inteligencia artificial, en análisis de datos (nivel avanzado).

– Identificación de oportunidades o posibles usos de la IA en el ámbito del análisis de datos avanzado.

Documentación técnica y resultados requeridos para la justificación, conforme al artículo 31.6.a) de esta Orden:

– Evidencias de la celebración de la reunión presencial de inicio de la prestación del servicio de asesoramiento, que se determinarán en cada convocatoria.

– Evidencias de celebraciones de reuniones intermedias, que se determinarán en cada convocatoria.

– Evidencias de la celebración de la reunión presencial final tras la prestación del servicio de asesoramiento, que incluya los resultados obtenidos y la conformidad del beneficiario al servicio prestado, que se determinarán en cada convocatoria.

– Diagnóstico inicial:

● Dado que la solución de Análisis de Datos Avanzada incluye la solución básica, el análisis previo será el ya realizado en esta última, así como los resultados de la misma (Identificación de bases de datos, definición de políticas y procedimientos de calidad y recomendaciones de herramientas).

● Creación de una base de datos centralizada: La base de datos creada junto a dos documentos esenciales:

○ Diseño de la arquitectura creada que incluya: diagramas de la misma, estructuración de las tablas, relaciones entre entidades, claves primarias y foráneas, junto a otros elementos relevantes.

○ Análisis del proceso de carga y transformación de los datos, donde se detallen los procedimientos llevados a cabo para cargar los datos y realizar las transformaciones previas a la carga. Este documento contemplará un plan de acción para replicar los procesos implementados en un futuro.

● Capacitación en el uso de herramientas de explotación de datos:

○ Manual para el uso de las herramientas donde se implemente la visualización de datos y los KPIs, incluyendo:

▪ Instrucciones donde se explique paso a paso cómo utilizar la herramienta. Se indicará cómo se accede a dicha herramienta, cómo se navega por su interfaz de usuario, cómo personalizar las visualizaciones existentes y cómo filtrar y transformar los datos en los casos en los que se desee y sea posible.

▪ Ejemplos prácticos que ilustren cómo utilizar la herramienta, identificar patrones y tendencias en las visualizaciones y tomar decisiones inteligentes basadas en los datos.

▪ Guía que garantice la seguridad de la herramienta y donde se especifique un plan de mitigación de los riesgos detectados.

– Caso de uso: Implementación de KPIs.

● Informe con los esquemas detallados, especificaciones técnicas y visualización de datos generada, que incluya:

○ La configuración del dashboard personalizado creado para la visualización de datos, junto a la monitorización de los KPIs implementados que permita realizar un seguimiento de estos.

○ Resumen funcional de la estructura de visualización de KPIs, incluyendo el origen de datos de estos, y el procesamiento de los datos hasta la visualización final.

○ La descripción de las configuraciones de cada componente, así como el detalle de las tecnologías utilizadas en la implementación de softwares, servidores, programas y otras herramientas utilizadas.

– La contratación de este servicio de asesoramiento sólo podrá formalizarse si el beneficiario ha formalizado previamente un Acuerdo de Prestación del Servicio de Asesoramiento en Análisis de Datos (nivel básico).

– La prestación de este servicio deberá iniciarse tras la finalización y presentación de la documentación justificativa del servicio de Asesoramiento en Análisis de Datos. (Nivel básico).

– Comprensión de las metas estratégicas, puntos clave y objetivos de la pyme y alinearlas con enfoque en la digitalización, uso de la inteligencia artificial y mejora de sus procesos empresariales (o, en su caso, proceso de fabricación seleccionado).

– Analizar los procesos empresariales que la pyme lleva a cabo actualmente, para identificar áreas que podrían beneficiarse de mejoras o, en el caso de haber seleccionado un proceso productivo o de fabricación, análisis de la situación actual del proceso de fabricación seleccionado, identificando áreas de oportunidad para la eficiencia, calidad y mejora continua.

– Comunicar de manera efectiva a los empleados la relevancia estratégica de la digitalización de procesos, destacando cómo esto no solo optimiza el trabajo diario, sino también fortalece la competitividad.

– Proporcionar asesoramiento especializado en herramientas de gestión de procesos de negocio y de inteligencia artificial, abarcando desde ventas y recursos humanos hasta la gestión de proyectos, y destacando soluciones específicas para mejorar la eficiencia y calidad. Si, en su lugar, se ha optado por un proceso de fabricación, asesoramiento en herramientas y tecnología para la optimización y automatización de ese proceso productivo.

– Desarrollo y ejecución de un caso de uso adaptado al negocio utilizando las técnicas apropiadas, para la optimización de un proceso de negocio o, en su caso, proceso de fabricación.

– Identificación de oportunidades o posibles usos de la IA en el ámbito de los procesos de negocio o, en su caso, procesos de producción.

○ Identificación de problemas en el proceso y posibles cuellos de botella.

○ Evaluación de la eficiencia operativa.

– Resultados (en caso de asesoramiento en procesos de producción):

● Comprensión y compromiso del personal en la digitalización de procesos, fomentando una cultura organizacional que valore y promueva la innovación y la mejora continua.

● Benchmark para proveedores: evaluación comparativa de proveedores a partir de su desempeño y de la comparativa con otros negocios.

● Recomendaciones para la digitalización, automatización a través de la inteligencia artificial y estandarización de procesos de producción:

○ Asesoramiento en herramientas de automatización de procesos de producción.

○ Asesoramiento en tecnologías emergentes y tendencias en el ámbito de la digitalización empresarial en procesos de producción.

● Apoyo en el diseño de métricas clave y evaluación de resultados para medir el impacto de las mejoras implementadas en el proceso de fabricación, con el fin de identificar áreas de mejora adicionales.

– Caso de uso (en caso de asesoramiento en procesos de producción): Análisis del proceso de producción seleccionado y ventajas de la optimización del mismo a través del uso de herramientas de automatización, y definición de diagrama de Ishikawa para la identificación de cuellos de botella.

● Análisis detallado del proceso productivo, documentando cada paso e identificando posibles cuellos de botella y áreas de mejora, utilizando el diagrama de Ishikawa para visualizar y comprender las posibles causas de los problemas identificados.

● Selección de soluciones de benchmarking adecuadas al tipo de análisis realizado y atendiendo a las distintas características de cada empresa.

● Identificación de cuellos de botella con el diagrama de Ishikawa causados por los problemas identificados en el proceso de producción.

● Desarrollo de propuestas para optimizar el proceso productivo seleccionado mediante la implementación de herramientas de automatización.

● Comprensión y compromiso del personal en la digitalización de procesos, fomentando una cultura organizacional que valore y promueva la innovación y la mejora continua.

● Recomendaciones para la digitalización, automatización a través de la inteligencia artificial y estandarización de procesos de negocio, con recomendaciones en:

○ Herramientas de automatización de procesos de negocio.

○ Tecnologías emergentes y tendencias en el ámbito de la digitalización empresarial.

○ Sistemas de gestión empresarial (ERP).

● Apoyo en el diseño de métricas clave y evaluación de resultados para medir el impacto de las mejoras implementadas en los procesos de negocio con el fin de identificar áreas de mejora adicionales.

– Caso de uso (en caso de asesoramiento en procesos de negocio): Análisis de dos procesos de negocio específicos de la pyme y ventajas de la optimización de los mismos a través del uso de herramientas de automatización.

● Identificación de procesos de negocio críticos para la empresa que puedan beneficiarse de la optimización.

● Evaluación de herramientas de automatización, incluyendo herramientas de Automatización Robótica de Procesos (RPA), pudiendo incluirse también software de gestión de procesos empresariales (BPM), sistemas de gestión de inventario o software de planificación de recursos empresariales (ERP).

– Diagnóstico inicial (en caso de asesoramiento en procesos de producción):

● Diagnóstico inicial o situación actual del proceso productivo.

● Identificación exhaustiva de áreas de mejora en el proceso de producción seleccionado:

○ Análisis detallado de flujos de trabajo.

○ Identificación de problemas en el proceso y posibles cuellos de botella.

○ Evaluación de la eficiencia operativa.

● Comprensión y compromiso del personal en la digitalización de procesos, fomentando una cultura organizacional que valore y promueva la innovación y la mejora continua.

● Benchmark para proveedores: evaluación comparativa de proveedores a partir de su desempeño y de la comparativa con otros negocios.

● Recomendaciones para la digitalización, automatización a través de la inteligencia artificial y estandarización de procesos de producción:

○ Asesoramiento en herramientas de automatización de procesos de producción.

○ Asesoramiento en tecnologías emergentes y tendencias en el ámbito de la digitalización empresarial en procesos de producción.

● Apoyo en el diseño de métricas clave y evaluación de resultados para medir el impacto de las mejoras implementadas en el proceso de fabricación, con el fin de identificar áreas de mejora adicionales.

– Caso de uso (en caso de asesoramiento en procesos de producción): Análisis del proceso de producción seleccionado y ventajas de la optimización del mismo a través del uso de herramientas de automatización, y definición de diagrama de Ishikawa para la identificación de cuellos de botella.

● Análisis detallado del proceso productivo, documentando cada paso e identificando posibles cuellos de botella y áreas de mejora, utilizando el diagrama de Ishikawa para visualizar y comprender las posibles causas de los problemas identificados.

● Selección de soluciones de benchmarking adecuadas al tipo de análisis realizado y atendiendo a las distintas características de cada empresa.

● Identificación de cuellos de botella con el diagrama de Ishikawa causados por los problemas identificados en el proceso de producción.

● Desarrollo de propuestas para optimizar el proceso productivo seleccionado mediante la implementación de herramientas de automatización.

Analizar los procesos comerciales existentes para identificar áreas de la empresa que podrían beneficiarse de la digitalización.

– Diseñar e implementar programas de concienciación para educar a los empleados sobre la importancia estratégica de la transformación digital.

– Evaluar las herramientas y tecnologías ya en uso, ofreciendo asesoramiento para optimizar su rendimiento y alinearlas con los objetivos de transformación digital.

– Desarrollar una estrategia clara y personalizada que articule los objetivos, plazos y pasos específicos para la transformación digital.

– Establecer un marco para la innovación continua y la adaptabilidad a medida que evolucionan las tecnologías digitales.

– Desarrollo y ejecución de un caso de uso adaptado al negocio, utilizando las técnicas apropiadas, que permita conocer las ventajas de la utilización de herramientas digitales.

– Identificación de oportunidades o posibles usos de la IA en el ámbito de la Transformación Digital.

Documentación técnica y resultados requeridos para la justificación, conforme al artículo 31.6.a) de esta Orden:

– Evidencias de la celebración de la reunión presencial de inicio de la prestación del servicio de asesoramiento, que se determinarán en cada convocatoria.

– Evidencias de celebraciones de reuniones intermedias, que se determinarán en cada convocatoria.

– Evidencias de la celebración de la reunión presencial final tras la prestación del servicio de asesoramiento, que incluya los resultados obtenidos y la conformidad del beneficiario al servicio prestado, que se determinarán en cada convocatoria.

– Diagnóstico inicial:

● Diagnóstico inicial del estado y/o nivel de digitalización de la empresa beneficiaria de la ayuda.

● Análisis integral de las áreas clave dentro de la empresa para la digitalización, mediante:

○ Análisis detallado de procesos.

○ Infraestructura tecnológica.

○ Necesidades empresariales.

○ Uso de herramientas de IA.

● Apoyo en el diseño de programas de concienciación y capacitación para los empleados, orientados a fomentar una cultura organizacional proclive a la transformación digital y dotar al personal de las habilidades necesarias para adaptarse al cambio.

● Evaluación de programas y plataformas pertinentes para la transformación digital, incluyendo recomendaciones específicas como:

○ Herramientas para la diagramación.

○ Plataformas para facilitar la colaboración.

○ Google Analytics para el análisis de datos.

○ Programas para la visualización de datos.

○ Herramientas para la capacitación en línea.

● Apoyo en el establecimiento de métricas clave, con el fin de identificar áreas de mejora y garantizar el éxito a largo plazo de la transformación digital.

– Caso de uso: Análisis de la situación o nivel de digitalización de la empresa junto con propuesta de mejoras de ámbito general a través de la utilización de técnicas y herramientas digitales.

● Evaluación del nivel de digitalización actual, realizando un análisis detallado del nivel de digitalización de la empresa, abarcando áreas como la infraestructura tecnológica, los procesos empresariales, la cultura organizacional y la experiencia del cliente.

● Identificación de áreas de mejora que podrían beneficiarse de una mayor digitalización. Esto podría incluir la implementación de sistemas de gestión empresarial integrados (ERP), la adopción de herramientas de colaboración en la nube o la mejora de la experiencia del cliente a través de aplicaciones móviles.

● Desarrollo de una propuesta integral de mejoras que abarca diversas áreas de la empresa y que se centra en aumentar su nivel de digitalización.

● Selección de técnicas y herramientas digitales específicas que puedan ayudar a la empresa a alcanzar sus objetivos de digitalización (implementación de inteligencia artificial para la automatización de procesos, adopción de análisis de datos para la toma de decisiones o implementación de soluciones de comercio electrónico para aumentar las ventas en línea).