Quick Cargo

Sistema automático de importaciones

Tenenbaum Lión, Diego - Costa Grossy, Mateo Gabriel - Oller Robaina, Germán Augusto

Supervisor(es): Cagnani Oña, Marcelo Fabián

Resumen:

El siguiente proyecto presenta Quick Cargo, una plataforma desarrollada con el apoyo de la Dirección Nacional de Aduanas (DNA) y la Asociación de Despachantes de Aduanas del Uruguay (ADAU), orientado a la modernización de los procesos de importación en el país. La iniciativa surge a partir de la identificación de una necesidad crítica en el sector aduanero: agilizar los trámites, reducir errores humanos y mejorar la eficiencia operativa mediante el uso de tecnologías digitales avanzadas. El objetivo principal del proyecto fue el desarrollo de un Mínimo Producto Viable (MVP) que permita la generación asistida del Documento Único Aduanero (DUA) a través de inteligencia artificial. Para ello, Quick Cargo ofrece una plataforma web que centraliza la gestión de la documentación vinculada a una importación y facilita la confección del DUA de forma automatizada. Entre sus funcionalidades principales se destacan el módulo de extracción de información relevante desde documentos y el módulo de clasificación arancelaria, ambos asistidos por IA. Estos componentes permiten generar sugerencias automáticas de autocompletado del DUA a partir de la documentación cargada, incrementando la velocidad y precisión del proceso. El sistema se construyó sobre un “stack” moderno y escalable que combina .NET Framework en el backend, React con Vite en el frontend y PostgreSQL en AWS RDS como base de datos. El procesamiento inteligente de documentos se implementó en Python mediante AWS Lambda, integrando servicios como S3, SQS y Elastic Beanstalk. Además, se utilizaron las APIs de OpenAI y Google Gemini para tareas de extracción de datos y razonamiento avanzado, junto con GitHub y GitHub Actions para la gestión colaborativa y la integración continua. La validación del proyecto se realizó mediante pruebas con despachantes de aduana y funcionarios de la DNA, lo que permitió ajustar la solución a las necesidades reales del sector y garantizar su viabilidad técnica, operativa y regulatoria.

Detalles Bibliográficos
2025
PROYECTOS-ID
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN
ADUANA
AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS
Español
Universidad ORT Uruguay
RAD
https://hdl.handle.net/20.500.11968/7805
http://hdl.handle.net/20.500.11968/7805
Acceso abierto
Acceso abierto