Hackathon

Agile Procurement

Competición de innovación con retos de los líderes del ProcureTech

MIL ( Madrid Innovation Lab )

Hackathon organizado por Agile Procurement y ProcureTech Innovation Clúster, el primer clúster internacional abierto fundado por un grupo de directores de empresas que llevan tiempo invirtiendo en innovación para integrar tecnología en temas de compras, que han visto que hay muchas sinergias y no merece la pena seguir haciéndolo solos.Un hackathon que forma parte del <a href="https://www.ginps.tech" title="https://www.ginps.tech" target="_blank" data-msys-clicktrack="0" rel="nofollow noopener noreferrer">Global Innovation Procurement Summit</a> y cuenta con la colaboración de Madrid Innovation Lab.Alumni de Agile Procurement, entusiastas de la innovación en compras, profesionales...¡Os desafiamos!Participa en la competición de innovación online de 8 horas el 29 de octubre que finalizará con la presentación de proyectos ganadores el día 30 y 31 de octubre en GINPS y consigue un pase gratuito para la jornada del 31 de octubre.21 agosto: Lanzamiento de la convocatoría.*24 de octubre: Cierre de la convocatoria.25 de octubre: Comunicación finalistas.29 de octubre: Competición de innovación.(*) Plazo de convocatoria ampliado para nuevos retos

<h3>RETO 1: AGILEPRO</h3>Hackea el software de gestión de proyectos AgilePro con el que nuestros alumnos aprenden a gestionar marcos de trabajo agile con automatismos que sustancien la experiencia de usuario y añadan nuevas funcionalidades.Nos acompañaremos de profesores de la academia expertos en Design Thinking , Airtable y Agile.Objetivo: Construir un prototipo funcional con base en la plantilla de Airtable de Agile Procurement Software.¿ Cómo puedo participar?Inscríbete de manera individual o forma parte de los equipos de 3 a 6 integrantes que se crearan.¿ Cuál es el reto?- Desarrollar una plantilla con Airtable y otras soluciones low code para compartir y que sea de utilidad para los alumnos delMasterCourse Agile Procurement .Mentores y juradoLos mejores profesores expertos y profesionales de compras que están aplicando en sus empresas la vanguardia tecnológica con auto soluciones sencillas y trabajo de la propia organización de compras.

<h3>RETO 2: AENA</h3>DESAFIO: Aseguramiento del cumplimiento por terceros de los criterios ESG durante la ejecución del contrato.Nos acompañaremos de profesores de la academia expertos en Design Thinking , Tecnologias Avanzadas y Agile.Objetivo: Facilitar la integración de criterios de sostenibilidad (ESG) en los procesos de contratación pública, en cumplimiento con la nueva normativa europea, la Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD). A partir de 2024, las grandes empresas deberán medir y reportar su impacto ambiental y social, incluyendo actividades realizadas a través de su cadena de valor (proveedores y subcontratistas)¿ Cómo puedo participar?Inscríbete de manera individual o forma parte de los equipos de 3 a 6 integrantes que se crearan.¿ Cuál es el reto?Implementar criterios de solvencia técnica, exclusión y valoración ESG en las licitaciones de forma automatizada y accesible, garantizando su cumplimiento mediante un sistema de seguimiento y generación de informes.El reto es hacerlo de manera automatizada, permitiendo que los equipos proponentes utilicen un catálogo predefinido de criterios de sostenibilidad, con seguimiento y generación de informes. Además, se busca aprovechar la blockchain + IA para la creación dinámica de pliegos adaptados a cada proyecto, mejorando el control y la trazabilidad del impacto ambiental y social de los contratos.Mentores y juradoLos mejores profesores expertos y profesionales de compras que están aplicando en sus empresas la vanguardia tecnológica con auto soluciones sencillas y trabajo de la propia organización de compras.

RETO 3: ACCIONAHackatón de Machine Learning: Predicción de Precios en Compras1. Objetivo del HackatónEl objetivo principal de este hackatón es explorar soluciones innovadoras que apliquen machine learning e inteligencia artificial en el ámbito de compras, utilizando un dataset genérico. Los participantes deberán desarrollar soluciones capaces de identificar atributos clave para entrenar modelos que predigan precios de los productos del dataset. <h4>2. Descripción del Desafío</h4>El desafío consiste en utilizar un dataset proporcionado por la organización, que contiene información de compras tipo, para procesar los datos e identificar atributos relevantes y entrenar modelos predictivos. El reto es que los participantes utilicen técnicas de inteligencia artificial para extraer patrones ocultos en los datos y optimizar las predicciones de precios.Objetivos específicos:<ul><li>Identificar los atributos más relevantes en el dataset.</li><li>Aplicar técnicas de preprocesamiento de datos.</li><li>Desarrollar modelos predictivos que maximicen la precisión en la predicción de precios.</li><li>Optimizar los modelos mediante ajuste de hiperparámetros y técnicas avanzadas de machine learning.</li><li>Identificar otras fuentes de datos que puedan impactar en el precio (p.ej. índices de materias primas, inflación, tipos de cambio)</li></ul> <h4>3. Dataset</h4>Este dataset ha sido seleccionado para representar un caso genérico de compras en una organización, pero contiene características lo suficientemente complejas para que los participantes puedan explorar diversas técnicas.Consideraciones del Dataset:<ul><li>Limpieza y preprocesamiento: Los datos pueden tener valores faltantes o ruidosos.</li><li>Categorización: Es posible que los productos o servicios no estén completamente categorizados, por lo que se espera que los participantes utilicen inteligencia semántica para ayudar en esta tarea.</li></ul> <h4>4. Herramientas y Tecnologías Permitidas</h4>Se recomienda el uso de las siguientes tecnologías y lenguajes para desarrollar las soluciones:<ul><li>Lenguajes: Python o similar</li><li>Frameworks de machine learning: TensorFlow, Keras, Scikit-learn o equivalente</li><li>Bibliotecas de procesamiento de datos: Pandas, NumPy, SciPy o equivalente</li><li>Herramientas de visualización de datos: Matplotlib, Seaborn, Power BI, Tableau</li><li>Modelos sugeridos: Regresión lineal, árboles de decisión, random forest, redes neuronales, modelos basados en deep learning.</li></ul> <h4>5. Evaluación</h4>Las soluciones serán evaluadas con base en los siguientes criterios:<ul><li>Precisión de las predicciones: Qué tan bien el modelo predice los precios.</li><li>Originalidad e innovación: Cómo se aplica la IA para identificar atributos clave.</li><li>Interpretabilidad del modelo: Capacidad de explicar qué atributos son relevantes para las predicciones.</li><li>Escalabilidad y rendimiento: Cómo el modelo puede adaptarse a datasets más grandes.</li></ul>Mentores y juradoLos mejores profesores expertos y profesionales de compras que están aplicando en sus empresas la vanguardia tecnológica con auto soluciones sencillas y trabajo de la propia organización de compras.

Los criterios de evaluación generales se definirán dentro del ámbito de la solución presentada por su impacto, viabilidad e innovación.Los proyectos se presentarán en el evento Global INnovation Procurement Summit del 30 de octubre con entrega de premios a los equipos ganadores y el día 31 se celebrará un encuentro privado con el ecosistema de innovación de Agile procurement, PTIC y Madrid Innovación.Premios:- 1 Matrícula al Master Course in Agile Procurement al mejor proyecto- 5 medias becas para cualquiera de nuestros programas- 3 meses de membresía gratuita al software de gestión de proyectos agile para compras a los finalistas¡ No dejes pasar la oportunidad de transformar el departamento de compras en startup interna!

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