E presente proyecto de grado desarrolla el diseño e implementación de una arquitectura de Inteligencia Artificial Generativa local (On-premise) para la Auditoría General de la República (AGR), orientada a optimizar la vigilancia y control fiscal en Colombia. La solución propone un Agente de IA basado en la técnica de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), diseñado para operar en un entorno de red privada sin salida a Internet, garantizando la privacidad y gobernanza del dato y seguridad de la información sensible. El sistema integra datos de cuatro aplicativos misionales estructuralmente diversos: SIA Misional y SIA Contralorías (arquitectura de microservicios en .NET 6/8 con PostgreSQL) y SIA Observa y SIA Fiscal (arquitectura monolítica en .NET Framework 4.8 con SQL Server). Para centralizar esta información sin afectar el rendimiento operativo, se diseña un Datawarehouse (DWH) alimentado por réplicas de bases de datos y repositorios de archivos (PDF, Word, Excel, Audio). La infraestructura técnica se fundamenta en servidores de alto rendimiento con aceleración de cómputo mediante GPUs externas vía Thunderbolt 41 y almacenamiento NVMe (opcional). Finalmente, el proyecto se alinea con la norma ISO 42001:20232 , estableciendo un marco de gobernanza, ética y gestión de riesgos para sistemas de IA en el sector público.
| Código institucional | PROD-2026-4534 |
| Idioma | ES |
| Grupo(s) | Gestión, Ingenierí@ y Desarrollo Organizacional (COL0213531) |
| Línea de investigación | Analítica de Datos e Inteligencia Artificial en Sistemas de Software |
| Programa | Ingeniería Industrial |
| Área OCDE | Ciencias Sociales |
| URI Minerva | https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/4456 |
Miguel Leonardo Aragón Garzón, Nuria Leal Quintana, Julián Camilo Ortega Gómez (2026). Agente de IA on-premise y data warehouse integrado: ecosistema de inteligencia institucional para la Auditoría General de la República de Colombia (AGR). https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/4456
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