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.

Entidad pública

Superintendencia de Industria y Comercio
(SIC)

Ubicación en la estructura del Estado

Ejecutivo

Nivel

Nacional

Clasificación COFOG

Asuntos económicos

Palabra clave

Reconocimiento de patrones

Fecha de inicio del piloto o fecha de entrada en producción del sistema

2022

Estado conocido del proyecto

En ejecución

Usa datos personales

Tipo de SDA

Inteligencia Artificial (IA)

Potencial aporte a ODS

8. Trabajo decente y crecimiento económico, 16. Paz, justicia e instituciones sólidas

Aporte a procesos de gobierno (Clasificación nivel I JRC - UE)

Cumplimiento de la ley

Tipo de interacción (sí, no)

G2C

No

G2B

No

G2G

Clasificación OCDE por tipo de tarea (sí, no)

1. Reconocimiento

2. Detección de eventos

3. Predicción

No

4. Personalización

No

5. Soporte de interacción

No

6. Optimización orientada a objetivos

No

7. Razonamiento con estructura de conocimiento

No
Scroll to Top
Repositorio

Sistemas de IA en América Latina y el Caribe

Tipo de interacción

Clasificación OCDE por tipo de tarea