Observatorio de IA

Caso de uso de IA en Intendencia de Montevideo: búsqueda de la reglamentación sobre permisos de construcción

Informes

05/12/2024
Sistema utilizado por la Intendencia de Montevideo para brindar la información de artículos del Digesto Departamental para permisos de construcción e implantación en la ciudad de Montevideo.

Identificación del organismo

  • Organismo: Intendencia de Montevideo.
  • Fecha de reportado: 05/12/24. 

Información del caso de uso 

  • ¿Cuál es el número de caso dentro del Observatorio de IA?: 28.
  • ¿Qué es y cómo funciona?: el objetivo de la iniciativa es brindar la información de artículos del Digesto Departamental para permisos de construcción e implantación en la ciudad de Montevideo.
  • ¿Qué problema resuelve?: se espera mejorar la búsqueda de la reglamentación sobre permisos de construcción.
  • ¿Cuál es el público objetivo al que impacta?: arquitectos y técnicos que pueden presentar solicitudes de construcción en Montevideo. Equipo de trabajo de la gerencia de Permisos de Construcción.
  • ¿Cuál es el estado de implementación?: desarrollo finalizado, en etapa de producción.
  • ¿Cuándo comenzó la iniciativa?: 1/2024.

Desarrollo técnico del sistema 

  • ¿Qué tecnologías utiliza?: procesamiento del lenguaje natural (NPL, por su sigla en inglés). Técnica de RAG llamada Sentence Window Retrieval.
  • ¿Qué tipo de licencia código y/o librería utiliza?: sin datos.
  • ¿Qué lenguaje utiliza?: sin datos.
  • ¿Quiénes son responsables del desarrollo?: equipo técnico del organismo y empresa contratada trabajando en conjunto.
  • ¿Cuáles son las áreas funcionales involucradas?: referentes de tecnología e informática. Especialistas temáticos.  
  • ¿Qué tipos de datos se utilizan para el entrenamiento?: texto.
  • ¿Involucra la participación humana en la decisión final?: no. Las respuestas se generan y publican automáticamente, sin requerir revisión o aprobación humana previa.
  • ¿Cuáles son las principales dificultades y los retos identificados?: unificar y estructurar las diferentes fuentes de información, así como generar un conjunto suficiente y representativo de casos de prueba para evaluar el funcionamiento de la solución.  

 

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