• Revisión documental intensiva y manual: analizar bases, expedientes y documentación de cada convocatoria exige trabajo manual repetitivo, generando cuellos de botella y retrasos en la resolución, especialmente en picos periódicos de convocatorias.
• Evaluación técnica sin apoyo estructurado: puntuar propuestas conforme a criterios definidos depende del criterio individual de cada evaluador, dificultando la homogeneidad y comparabilidad de las valoraciones entre expedientes.
• Falta de trazabilidad y explicabilidad en las decisiones: sin un registro estructurado, resulta difícil justificar ante auditorías o solicitantes por qué se concede, deniega o subsana una ayuda.
• Seguimiento posterior deficiente de proyectos concedidos: una vez resuelta la convocatoria, el control de ejecución y justificación se dispersa entre distintos equipos, limitando la rendición de cuentas.

• Extracción automática de criterios documentales: procesa las bases de la convocatoria mediante IA y extrae criterios, requisitos y documentación exigida, estructurándolos para agilizar la revisión y evaluación posterior.
• Motor multiagente de apoyo a la evaluación con RAG: analiza expedientes mediante generación aumentada por recuperación y propone validaciones, resúmenes, alertas y puntuaciones justificadas, siempre revisables por el personal técnico.
• Registro auditable de decisiones (human-in-the-loop): documenta cada recomendación de la IA junto con la decisión final del evaluador, generando un histórico trazable y explicable ante terceros.
• Seguimiento automatizado de proyectos subvencionados: centraliza evidencias, hitos y documentación de justificación posterior mediante chat contextual y procesamiento multimodal, facilitando el control de ejecución.

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