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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.
Ante un volumen creciente de declaraciones aduaneras con descripciones de mercancías en texto libre complejo, el Comité Estatal de Aduanas de la República de Uzbekistán, liderado por el presidente A. Yu. Mavlonov, trabajó con IBM Expert Labs e IBM Client Engineering para construir un sistema de IA de clasificación automática de mercancías y procesamiento de declaraciones.
El sistema utiliza IBM watsonx.ai como estudio de desarrollo y watsonx.data para procesar datos distribuidos a gran escala, con un modelo de lenguaje Llama 3.3 que extrae datos estructurados de los campos de texto libre de las declaraciones y clasifica productos según los códigos aduaneros de Uzbekistán. Según el estudio de caso publicado por IBM, la herramienta redujo el tiempo de procesamiento por declaración de 2-3 horas a segundos, y en 2024 se completaron sin intervención del personal más de 80.000 declaraciones por un valor combinado de 5.000 millones de dólares; el proyecto también reclasificó 44.000 artículos en 93 códigos aduaneros en 12 categorías adicionales, volvió a registrar 80 declaraciones que cubrían 975 artículos, e identificó 246.000 dólares adicionales en ingresos. Por separado, el departamento de TI del Comité amplió su huella digital de 9 sistemas de información en 2021 a 37 en 2025, interconectados con 33 agencias gubernamentales, e introdujo 'AiRo', un robot de orientación aduanera para pasajeros en el Aeropuerto Internacional de Taskent, concebido para complementar, no sustituir, a los agentes humanos.
Las cifras de rendimiento provienen de un estudio de caso publicado por el proveedor, que incluye la advertencia estándar de que 'los resultados reales variarán según las configuraciones y condiciones del cliente', y no se ha hecho pública ninguna evaluación de precisión o tasa de error auditada de forma independiente del modelo de clasificación.
Lea el estudio de caso completo: https://www.ibm.com/case-studies/state-customs-of-uzbekistan
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