RETOACERINOX
INTEGRANTES:- Luis Pérez - Bryan Díaz - Esteban García - Rodrigo Mayo - David Falcato
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Reto
Desarrollar una solución de Inteligencia Artificial capaz de identificar y cualificar de forma proactiva nuevas oportunidades para el desarrollo del negocio relacionadas con el consumo de acero inoxidable plano en Europa. Se deberá analizar masivamente fuentes de datos públicas (licitaciones e informes que se compartirán como dataset) para detectar señales y convertirlas en oportunidades.
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soluciones técnicas/tecnologías existentes
Actualmente existen herramientas de inteligencia artificial y minería de datos. Tecnologías como web scraping ético, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y modelos de clasificación. Empresas y plataformas como Tenderlake, OpenOpps o Dataminr usan enfoques similares para detectar oportunidades de negocio.
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lIMITACIONES DEL RETO, ¿HASTA DONDE PODEMOS LLEGAR?
Un diseño técnico conceptual, acompañado de diagramas y ejemplos de flujo de información. Un análisis de viabilidad tecnológica Limitaciones identificadas:
No se implementará el scraping a gran escala, ni se desarrollará el modelo de IA.(solo se describe cómo se haría).
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software
hardware
- Python, Jupyter, Google Colab.
- Librerías: pandas, scikit-learn, spaCy, transformers.
- Herramientas de scraping: BeautifulSoup, Scrapy.
- Recursos bibliográficos: Google Scholar, OpenAI ChatGPT, bases de datos académicas.
- Acceso a servicios en la nube (Google Drive, Colab, GitHub).
- Portátiles personales con conexión a internet.
- Componentes de Ordenadores
- Perifericos electronicos
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SOLUCIÓN
La propuesta responde al reto planteado por Acerinox diseñando un sistema técnico conceptual capaz de recopilar, analizar y clasificar información relevante sobre oportunidades de negocio vinculadas al acero inoxidable plano en Europa.
El modelo combina herramientas reales de NLP, minería de datos y análisis de texto, y establece una base metodológica sólida para un futuro desarrollo real.
CONTINUAR>
¡Muchas gracias!
RETO ACERINOX
Luis Pérez
Created on November 6, 2025
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RETOACERINOX
INTEGRANTES:- Luis Pérez - Bryan Díaz - Esteban García - Rodrigo Mayo - David Falcato
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Reto
Desarrollar una solución de Inteligencia Artificial capaz de identificar y cualificar de forma proactiva nuevas oportunidades para el desarrollo del negocio relacionadas con el consumo de acero inoxidable plano en Europa. Se deberá analizar masivamente fuentes de datos públicas (licitaciones e informes que se compartirán como dataset) para detectar señales y convertirlas en oportunidades.
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soluciones técnicas/tecnologías existentes
Actualmente existen herramientas de inteligencia artificial y minería de datos. Tecnologías como web scraping ético, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y modelos de clasificación. Empresas y plataformas como Tenderlake, OpenOpps o Dataminr usan enfoques similares para detectar oportunidades de negocio.
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lIMITACIONES DEL RETO, ¿HASTA DONDE PODEMOS LLEGAR?
Un diseño técnico conceptual, acompañado de diagramas y ejemplos de flujo de información. Un análisis de viabilidad tecnológica Limitaciones identificadas: No se implementará el scraping a gran escala, ni se desarrollará el modelo de IA.(solo se describe cómo se haría).
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La propuesta responde al reto planteado por Acerinox diseñando un sistema técnico conceptual capaz de recopilar, analizar y clasificar información relevante sobre oportunidades de negocio vinculadas al acero inoxidable plano en Europa. El modelo combina herramientas reales de NLP, minería de datos y análisis de texto, y establece una base metodológica sólida para un futuro desarrollo real.
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