Sherlock
Sherlock fue diseñado para identificar patrones de posibles infracciones a las normas de competencia en los procesos de contratación pública, a partir de los datos almacenados en SECOP I y SECOP II, con el propósito de facilitar el trabajo del Grupo de Trabajo Élite contra Colusiones de la SIC.
- Fecha de publicación de esta ficha:
Entidad pública
(SIC)
Ubicación en la estructura del Estado
Nivel
Clasificación COFOG
Palabra clave
Estado conocido del proyecto
Año de inicio en pilotaje del sistema
Año de entrada en funcionamiento del sistema
Usa datos personales
Tipo de SDA
Potencial aporte a ODS
Aporte a procesos de gobierno (Clasificación nivel I JRC - UE)
Sector de gobierno al que aporta el sistema (Clasificación BID)
Tipo de interacción (sí, no)
G2C
G2B
G2G
Clasificación OCDE por tipo de tarea (sí, no)
1. Reconocimiento
2. Detección de eventos
3. Predicción
4. Personalización
5. Soporte de interacción
6. Optimización orientada a objetivos
7. Razonamiento con estructura de conocimiento
Fuentes primarias y secundarias del repositorio
F12: The Adoption of Computational Antitrust by Agencies
F32: “Informe de Gestión (Sector Comercio, Industria y Turismo)- Periodo de Gobierno Agosto 2018 – Mayo 2021”
F129: Presentación: “Plan de seguridad y privacidad de la información 2022”
F135: Libro: “Logros SIC 2018-2022”
F141: Artículo académico: “Complejidad de la cuarta revolución industrial en los negocios internacionales, una realidad en Colombia”
F466: Artículo académico “The Adoption of Computational Antitrust by Agencies: 2nd Annual Report.”
F467: Informe rendición de cuentas Superintendencia de Industria y Comercio (Junio de 2022 a septiembre de 2023).
F491: Informe SIC “Informe de seguimiento al plan estratégico y plan de acción institucional vigencia 2023.”