Este repositorio contiene el desarrollo de un sistema multiagente orientado a automatizar la clasificación arancelaria de mercancías, un proceso fundamental para el comercio exterior y la recaudación fiscal en Colombia.
Actualmente, la DIAN emplea el Sistema Armonizado de Designación y Codificación de Mercancías (SA) para asignar códigos a los productos según su descripción.
Sin embargo, las reglas de clasificación son complejas, ambiguas y difíciles de aplicar de forma consistente, lo que genera:
- Retrasos en los procesos aduaneros.
- Errores en la clasificación de productos.
- Pérdidas económicas significativas para el país.
Se estima que cada año se pierden miles de millones de dólares debido a clasificaciones incorrectas o ineficientes.
El propósito de este proyecto es diseñar una solución tecnológica basada en inteligencia artificial y sistemas multiagente que permita automatizar y optimizar la clasificación arancelaria, contribuyendo a:
- 💸 Reducir pérdidas económicas derivadas de errores humanos.
- ⚙️ Agilizar los procesos aduaneros y disminuir los tiempos de inspección.
- 🧾 Fortalecer la transparencia y trazabilidad en el comercio exterior.
- 🚀 Impulsar la competitividad económica mediante la modernización de los procesos estatales.
Con esta iniciativa se busca apoyar la transformación digital del sistema aduanero colombiano y fomentar una gestión más eficiente y equitativa del comercio internacional.
La clasificación arancelaria es el proceso mediante el cual la DIAN asigna un código numérico único a las mercancías que se van a importar o exportar.
Este código, basado en el Sistema Armonizado (SA), determina los impuestos, aranceles y requisitos legales aplicables a cada producto.
- Secciones: Agrupan grandes categorías de productos.
- Capítulos: Dividen las secciones según el tipo de mercancía.
- Partidas: Describen conjuntos más específicos de bienes.
- Subpartidas: Detallan el producto con la precisión necesaria para su identificación.
Cada mercancía recibe un código numérico jerárquico (por ejemplo: 0101.21.00) que la identifica de manera uniforme en el comercio internacional.
Este sistema utiliza LangChain y LangGraph como frameworks principales para la construcción de agentes inteligentes colaborativos que:
- Analizan descripciones textuales de mercancías.
- Consultan bases de conocimiento normativo.
- Evalúan reglas de clasificación.
- Proponen códigos arancelarios con justificación automática.
📦 Tecnologías principales:
- Python 3.11+
- LangChain
- LangGraphPor: Thomas Martínez Velásquez
Estudiante de Matemáticas — Universidad Nacional de Colombia, Sede Medellín
GitHub: SomathReinztam