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Buena práctica Importada

El Comité Estatal de Aduanas de Uzbekistán Usa IBM watsonx.ai y Llama 3.3 para Automatizar 80.000 Declaraciones Aduaneras

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Evidencia: Descriptivo / autodeclarado Top 46% 60/100 · Pregunte a Evidence Copilot sobre esta práctica

El Comité de Aduanas de Uzbekistán implementó IBM watsonx.ai con un modelo Llama 3.3 para clasificar mercancías y procesar declaraciones automáticamente, reduciendo el procesamiento por declaración de 2-3 horas a segundos y automatizando por completo más de 80.000 declaraciones por valor de 5.000 millones de dólares en 2024.

80,000+
Declaraciones totalmente automatizadas (2024)
$5 billion
Valor de las declaraciones automatizadas (2024)
2-3 hours -> seconds
Tiempo de procesamiento por declaración
$246,000
Ingresos adicionales identificados
El Comité Estatal de Aduanas de Uzbekistán Usa IBM watsonx.ai y Llama 3.3 para Automatizar 80.000 Declaraciones Aduaneras

Detalles

Madurez
En expansión
Promotor
State Customs Committee of the Republic of Uzbekistan (with IBM Expert Labs and IBM Client Engineering)
Período
2024-2025
Palabras clave
customs administration, trade facilitation, generative AI, public-sector productivity

Contexto

Ante un volumen creciente de declaraciones aduaneras con descripciones de mercancías en texto libre complejas, el Comité Estatal de Aduanas de Uzbekistán colaboró con IBM Expert Labs e IBM Client Engineering para construir un sistema de IA de clasificación automatizada de mercancías y procesamiento de declaraciones.

Actividades

El sistema utiliza IBM watsonx.ai y watsonx.data con un modelo Llama 3.3 que extrae datos estructurados de campos de texto libre y clasifica productos según los códigos aduaneros de Uzbekistán; el parque informático del Comité pasó de 9 sistemas de información en 2021 a 37 en 2025, interconectados con 33 organismos gubernamentales, e introdujo 'AiRo', un robot de orientación aduanera para pasajeros en el aeropuerto de Taskent.

Resultados

El tiempo de procesamiento por declaración se redujo de 2-3 horas a segundos; en 2024, más de 80.000 declaraciones por valor de 5.000 millones de dólares se completaron sin intervención del personal, se reclasificaron 44.000 partidas arancelarias y se identificaron 246.000 dólares adicionales en ingresos.

Implementación
Coste indicativo
Alto (500 000 €–5 M€) — Enterprise-scale watsonx.ai/watsonx.data deployment plus LLM integration; likely a high-cost multi-year vendor engagement (exact contract value not published).
Tiempo hasta resultados
Medio (1–3 años) — IT systems expanded from 9 (2021) to 37 (2025); AI classification system reached 80,000+ automated declarations in 2024.
Personal y competencias
IBM Expert Labs and IBM Client Engineering technical teams, State Customs Committee IT department (37 information systems by 2025)

Condiciones para el éxito

  • large historical declaration dataset for classification model training
  • integration across 33 government agencies' data systems

Modos de fallo comunes

  • no independently audited accuracy or error-rate assessment published

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

¿Usted implementa esta práctica? Reivindíquela — los implementadores verificados obtienen un contacto público en la página y pueden proponer correcciones.

Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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