Diseño e implementación de un sistema de inteligencia artificial generativa con arquitectura RAG para la automatización de informes de auditoría interna en la empresa MotoCerezo S.A.

Resumen

Este Trabajo Fin de Máster propone el diseño e implementación de un sistema de Inteligencia Artificial Generativa basado en una arquitectura Retrieval-Augmented Generation (RAG) para optimizar el proceso de auditoría interna en MotoCerezo S.A.. El diagnóstico inicial reveló que la elaboración manual de informes consume el 42% del tiempo total de la auditoría, presentando además una alta variabilidad estructural y baja reutilización del conocimiento histórico. La solución tecnológica integra un modelo de lenguaje de gran escala (LLM) con una base de datos vectorial de informes históricos, permitiendo la generación asistida de borradores técnicamente consistentes. El proyecto busca reducir en un 40% el tiempo de redacción y disminuir la variabilidad documental a un máximo del 5%, manteniendo siempre al auditor en el control final del proceso mediante un enfoque human-in-theloop. La implementación se estructura en cinco fases durante seis meses, con un presupuesto estimado de 1.100 USD.

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