AI-asistente para la preparación de documentación de licitaciones

Prototipo I+D de un asistente de IA que prepara propuestas comerciales, justificaciones técnicas y documentación de licitación a partir de la base de conocimiento corporativa

El objetivo era crear un asistente de IA que ayude a los especialistas a preparar más rápido la documentación comercial y de licitación. En el proceso habitual, la mayor parte del tiempo se va en buscar solicitudes similares, copiar fragmentos de documentos anteriores, adaptar la redacción y comprobar los requisitos obligatorios.

Necesitábamos una solución que funcionara no como un chatbot corriente, sino como una herramienta corporativa: busca materiales relevantes en la base de conocimiento, los usa como contexto para la generación, crea un borrador con la estructura requerida y destaca los puntos que debe revisar un especialista.

Formato del proyecto: prototipo I+D de una solución de IA
Tipos de documentos: propuestas comerciales, descripciones técnicas, notas explicativas, respuestas a cuestionarios
Base de conocimiento de prueba: 250+ documentos
Volumen del índice: unos 3.500 fragmentos de texto
Escenarios de prueba: 35
Objetivo: reducir el tiempo de preparación inicial y el riesgo de omitir requisitos

Elegimos un enfoque RAG: el sistema realiza primero una búsqueda semántica en la base de conocimiento, encuentra fragmentos relevantes de documentos anteriores y solo después envía el contexto al LLM para generar el borrador. Esto reduce el riesgo de respuestas abstractas o irrelevantes y permite reutilizar la redacción, las plantillas y los estándares corporativos.

También implementamos un módulo de verificación de requisitos: el asistente compara la estructura del borrador con las condiciones originales de la licitación, señala los puntos omitidos y marca las secciones que requieren trabajo manual.

Diseñamos un prototipo de asistente de IA que trabaja con la base de conocimiento corporativa y ayuda al especialista a montar el primer borrador. Los documentos se cargan en el sistema, se limpian, se dividen en fragmentos con sentido y se indexan en una base vectorial.
El usuario indica los parámetros del nuevo documento: tipo de solicitud, objeto de la compra, requisitos, plazos, alcance de los trabajos y condiciones adicionales. El sistema encuentra materiales similares, forma el contexto y genera el borrador con la estructura definida: introducción, descripción de la solución, conformidad técnica, ventajas, plazos y aclaraciones.
El documento final nunca se envía automáticamente. El especialista recibe el borrador, lo revisa, edita los puntos dudosos y, si hace falta, regenera secciones concretas.

El resultado es un prototipo I+D de asistente de IA para trabajar con documentación corporativa. La base de conocimiento de prueba contiene 250+ documentos, se indexaron unos 3.500 fragmentos de texto y se comprobaron 35 escenarios de preparación de materiales de licitación.
En las pruebas, el tiempo medio de preparación de un borrador fue de 12–18 minutos frente a 2–4 horas de trabajo manual: una reducción de hasta el 70%. La precisión en la selección de fragmentos relevantes fue del 82% y la proporción de secciones obligatorias correctamente cumplimentadas, del 88%.