Motivación
Las licitaciones públicas suelen ser difíciles de localizar, comprender y analizar de manera eficiente. Las bases de datos gubernamentales con frecuencia están anticuadas, ofrecen muy pocas opciones de filtrado y rara vez disponen de interfaces modernas (APIs) que faciliten la búsqueda y evaluación automatizada de contratos. Como consecuencia, las empresas acaban dedicando una cantidad considerable de tiempo a revisar anuncios manualmente, descargar documentación y determinar si una licitación es realmente relevante para su empresa.
Este problema es especialmente notorio en las pequeñas y medianas empresas, que normalmente no cuentan con equipos especializados en contratación pública. Muchas oportunidades valiosas se pierden porque las herramientas de búsqueda disponibles dependen en exceso de palabras clave exactas, clasificaciones administrativas o metadatos fragmentados que no reflejan adecuadamente los requisitos técnicos reales de una licitación.
Con este proyecto pretendemos desarrollar una solución que combine datos estructurados de licitaciones con capacidades de enriquecimiento basadas en inteligencia artificial. Nuestro objetivo no es solo facilitar la búsqueda de oportunidades, sino también hacer que sean más fáciles de comprender. Mediante la extracción de información técnica relevante, la generación de resúmenes útiles, la clasificación de oportunidades por dominio y la posibilidad de realizar consultas en lenguaje más natural, buscamos reducir significativamente el esfuerzo necesario para identificar oportunidades adecuadas y ayudar a las empresas a centrarse en aquellas licitaciones que realmente encajan con sus capacidades y experiencia.