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Obtención de indicadores económicos y de mercado a partir de huellas digitales con inteligencia artificial

Departamento De Economía Y Ciencias Sociales

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En un contexto de creciente digitalización, las empresas, entidades públicas y analistas económicos necesitan nuevas fuentes de información que complementen los datos tradicionales para entender el comportamiento económico en tiempo real. La información disponible en internet, tal como el contenido de los sitios web de las empresas, la presencia digital en redes sociales o las tendencias de búsqueda, contiene señales relevantes sobre la actividad de las propias empresas, su situación financiera, los mercados relevantes o el grado de innovación. Sin embargo, esta información es altamente desestructurada, dispersa y volátil, lo que dificulta su explotación sistemática con fines analíticos o predictivos. La falta de herramientas especializadas limita su utilización en estudios de mercado, seguimiento de precios o análisis de competitividad empresarial.

Tradicionalmente, los análisis económicos se han basado en información estructurada procedente de registros administrativos o contables. Si bien son fuentes fiables, adolecen de retrasos temporales y carecen de granularidad. En algunos casos, además, no permiten identificar patrones emergentes o comportamientos estratégicos recientes. Por ello, cada vez más se recurre a datos alternativos, incluyendo técnicas de web scraping y procesamiento del lenguaje natural (NLP) para enriquecer la base informativa de los estudios económicos.

Desde la UPV proponemos un servicio de análisis y monitorización económica que combina extracción automatizada de contenidos web con modelos de inteligencia artificial para generar indicadores económicos actualizados. La metodología permite identificar características de las empresas (como su perfil innovador, orientación a mercados exteriores o uso de tecnologías), monitorizar precios y detectar dinámicas de mercado. Aporta información complementaria a la tradicional, con mayor granularidad, frecuencia y capacidad para caracterizar sectores poco cubiertos por estadísticas oficiales.
Responsable científico

Doménech i de Soria Josep

Aplicaciones

  • Monitorización continua de la evolución económica sectorial y empresarial. Seguimiento automatizado de precios y mercados digitales. Evaluación en tiempo real de políticas públicas y programas de apoyo económico. Análisis avanzado para la detección temprana de riesgos económicos y financieros. Medición del grado de digitalización y sostenibilidad en empresas y sectores específicos. Apoyo a la toma de decisiones estratégicas en inversión pública y privada.

Ventajas técnicas

  • Proporciona indicadores económicos actualizados y en tiempo real que reducen la incertidumbre. Mejora la eficiencia económica al disminuir el tiempo y coste de obtención de información económica relevante. Incrementa la precisión y cobertura frente a métodos tradicionales mediante el uso extensivo de inteligencia artificial. Facilita la evaluación inmediata del impacto de acciones y políticas económicas. Contribuye al fortalecimiento y actualización continua de las competencias en gestión pública y privada basadas en evidencia digital.

Experiencia relevante

  • El equipo investigador tiene amplia experiencia en la aplicación de técnicas avanzadas de inteligencia artificial al análisis de huellas digitales empresariales para diversos objetivos económicos, lo que se refleja en múltiples artículos publicados en revistas científicas internacionales de alto impacto, proyectos financiados por organismos nacionales e internacionales, y colaboración con instituciones públicas y privadas para la implementación efectiva de esta metodología.