La convocatoria contempla diferentes tipos de proyectos relacionados con IA y dato. El enfoque correcto no es pensar “qué tecnología puedo comprar”, sino “qué problema de negocio puedo resolver con IA”.
¿Qué tipos de proyectos pueden encajar?
A continuación, algunos tipos de proyectos que pueden tener sentido.
1. Estrategia de IA y dato
Este tipo de proyecto encaja cuando una empresa quiere avanzar con IA, pero todavía no tiene claro cómo bajarlo a algo concreto.
Puede incluir:
- Diagnóstico de madurez digital y de datos
- Identificación de oportunidades de IA
- Definición de casos de uso
- Análisis coste-beneficio
- Roadmap de implantación
- Definición de un primer proyecto viable
Este bloque es especialmente importante para empresas que ya han probado Copilot, ChatGPT o pilotos internos, pero todavía no han conseguido traducirlo en impacto real.
Cómo ayuda Raona aquí
Raona puede ayudar a pasar de ideas sueltas a una propuesta concreta de IA. El objetivo es identificar dónde tiene sentido aplicar IA, qué impacto podría tener y cómo convertirlo en un proyecto defendible internamente.
2. Agentes de IA y automatización inteligente
Este tipo de proyecto encaja cuando la empresa tiene procesos internos que consumen mucho tiempo, dependen demasiado de personas clave o generan errores por trabajo manual.
Puede incluir:
- Asistentes internos
- Automatización documental
- Clasificación de información
- Validaciones automáticas
- Soporte interno con IA
- Búsqueda de conocimiento interno
- Automatización de tareas repetitivas
- Generación o resumen de documentación
Ejemplo:
Una empresa industrial tiene un equipo que dedica muchas horas a revisar documentos, consultar información en varios sistemas y validar datos manualmente.
Un proyecto de IA podría consistir en crear un agente interno que lea, clasifique, resuma y prepare información para revisión humana.
Cómo ayuda Raona aquí
Raona puede identificar dónde se pierde capacidad, qué tareas tienen más sentido automatizar y cómo diseñar agentes que ayuden al equipo sin sustituir el criterio humano.
3. MicrosoftCopiloty adopción de IA
Muchas empresas ya tienen Microsoft 365 o están valorando Copilot, pero eso no significa que estén obteniendo impacto real.
Copilot puede ayudar a nivel individual, pero el salto importante aparece cuando la empresa lo conecta con casos de uso concretos, procesos de equipo y una adopción bien guiada.
Puede incluir:
- Definición de casos de uso por área
- Adopción de Copilot
- Formación práctica por perfiles
- Buenas prácticas de uso
- Medición de impacto
- Uso seguro de IA en entorno Microsoft
- Integración con procesos internos
Ejemplo:
Una empresa tiene licencias o está valorando Copilot, pero los usuarios lo usan solo para redactar correos o resumir documentos. El proyecto puede enfocarse en identificar casos reales por equipo y acompañar la adopción para que la herramienta mejore procesos concretos.
Cómo ayuda Raona aquí
Raona, como partner especializado en ecosistemas Microsoft, puede ayudar a que Copilot y Microsoft 365 no se queden en una licencia infrautilizada, sino que se conviertan en productividad real para los equipos.
4. Data e infraestructura para IA
No puede haber IA útil si los datos están dispersos, incompletos o mal conectados.
Este tipo de proyecto encaja cuando la empresa necesita preparar la base de datos antes de aplicar inteligencia artificial.
Puede incluir:
- Integración de sistemas
- Calidad del dato
- Preparación de datos para IA
- Arquitectura de datos
- Conexión entre ERP, planta, calidad o mantenimiento
- Explotación analítica
- Visualización de datos
- Preparación de modelos predictivos
SPRI contempla actuaciones orientadas a preparar infraestructuras de datos para facilitar la implementación efectiva de proyectos de IA.
Ejemplo:
Una empresa tiene información repartida entre ERP, producción, mantenimiento y calidad. El proyecto puede consistir en ordenar e integrar esos datos para poder analizarlos, anticipar problemas o alimentar modelos de IA.
Cómo ayuda Raona aquí
Raona puede ayudar a conectar, preparar y explotar datos para que la IA no se construya sobre una base débil.
5. Gobernanza y uso seguro de IA
A medida que las empresas empiezan a usar IA, aparece una nueva necesidad: controlar cómo se usa, con qué datos, con qué límites y bajo qué responsabilidades.
Puede incluir:
- Políticas internas de uso de IA
- Gobierno del dato
- Gestión de riesgos
- AI Act
- Data Act
- ISO 42001
- Supervisión humana
- Roles y responsabilidades
- Uso seguro de herramientas externas
La convocatoria incluye proyectos relacionados con gobierno de IA y dato, así como adecuación a marcos normativos como AI Act, Data Act e ISO 42001.
Ejemplo:
Una empresa detecta que distintas áreas están usando herramientas de IA sin criterios comunes, sin control sobre datos sensibles y sin una política interna clara.
Cómo ayuda Raona aquí
Raona puede ayudar a definir un marco de uso seguro, responsabilidades internas y criterios para que la IA crezca con control.
¿Qué proyectos NO suelen encajar?
No todo proyecto tecnológico encaja en esta ayuda.
Algunos ejemplos de planteamientos débiles son:
- “Queremos hacer IA” sin explicar qué problema se quiere resolver.
- Comprar software genérico sin caso de uso.
- Adquirir licencias sin un proyecto claro.
- Comprar hardware sin relación directa con IA o dato.
- Presentar formación aislada sin conexión con adopción o proyecto.
- Plantear una automatización simple sin componente de IA o dato.
- Desarrollar una solución de IA para venderla como producto propio, sin aplicarla internamente.
- Presentar un proyecto sin vínculo con la actividad industrial de la empresa.
La ayuda no premia la intención. Premia proyectos bien planteados.