Fase 1 - Identificacio de Necessitats del Sector (26h)
Objectiu de la fase
La Fase 1 del projecte C088 correspon al RA1 - Identifica necessitats del sector productiu. L'objectiu d'aquesta fase és que l'alumnat sigui capaç d'analitzar el mercat real de la IA i el Big Data a Espanya, identificar una necessitat concreta del sector i justificar per quin motiu el seu projecte respon a aquesta necessitat.
En 26 hores l'alumnat ha de produir el Document d'Identificació de Necessitats, que constitueix el primer entregable del projecte.
Resultats esperats al finalitzar la Fase 1:
- Coneixement del mercat de la IA a Espanya 2025 (inversio, empreses, sectors)
- Identificacio del tipus d'empresa destinataria del projecte
- Justificacio de la necessitat de negoci que el projecte resol
- Analisi dels perfils professionals i oportunitats de carrera
- Coneixement de les obligacions fiscals i laborals del sector
- Identificacio de les fonts de financament disponibles
- Guio de treball detallat per a les 4 fases del projecte
El mercat de la IA a Espanya 2025
Estadistiques clau
El sector de la Intel·ligencia Artificial ha experimentat un creixement accelerat a Espanya durant els darrers anys. Les dades del mercat 2025 mostren un panorama molt dinamic:
| Indicador | Valor 2025 | Creixement (vs 2023) |
|---|---|---|
| Inversio total en IA (Espanya) | 3.200 M€ | +42% |
| Empreses que usen IA (>50 empleats) | 34% | +18 punts |
| Startups IA actives | 850+ | +65% |
| Ocupats en sectors IA/Data | 78.000 | +38% |
| Inversio publica (Next Generation EU) | 600 M€ | Noves convocatories |
Font: ONTSI (Observatori Nacional de Tecnologia i Societat), 2025.
Empreses lideres a Espanya
Grans corporacions amb divisio IA:
- Indra: IA aplicada a defensa, aeronautica i administracio publica. Producte propi Minsait AI
- Telefonica: Divisio Telefonica Tech; productes d'IA per a empreses (Aura, solucions cloud)
- BBVA: Lider mundial en IA aplicada a la banca; mes de 1.000 professionals de dades
- Santander: Plataforma propia de ML (Santander X); eines de scoring i deteccio de frau
- Ferrovial: IA aplicada a infraestructures, manteniment predictiu i construccio intel·ligent
- CaixaBank: Chatbot VirtualAssistant; analisi de riscos i personalitzacio d'ofertes
Consultores i integradors:
- Accenture Applied Intelligence (Madrid): implementacio de solucions IA per a grans empreses
- Deloitte AI Institute (Barcelona, Madrid): consultoria estrategica i implementacio
- Everis / NTT DATA: especialitzats en banca i assegurances
- Minsait (Indra): solucions verticals per a sector public i finances
Startups IA destacades 2025:
| Startup | Sector | Tecnologia | Financament |
|---|---|---|---|
| Synthesis AI | Media/entreteniment | Generacio de video IA | Serie B, 45 M€ |
| Carto | Geoespacial | IA per a analisi espacial | Serie C, 61 M€ |
| Kantox | Fintech | ML per a gestio de divises | Adquirida per BNP Paribas |
| Predictable | Salut | Diagnostics per IA | Serie A, 12 M€ |
| Bdeo | Assegurances | Visio per computador (InsurTech) | Serie B, 15 M€ |
| Zitelia | Retail | Analisi de comportament IA | Seed, 3 M€ |
Sectors que mes demanden IA
1. Fintech i Banca El sector financer es el principal adoptor de IA a Espanya. Les aplicacions mes habituals son: scoring de credit, deteccio de frau en temps real, assessorament financer personalitzat (robo-advisors), compliment regulatori (RegTech) i analisi de riscos de mercat.
2. Salut i Biociencies La sanitat publica i privada estan invertint en diagnostics per imatge, descobriment de farmacos, gestio de la demanda hospitalaria i medicina personalitzada. El CSIC i diversos hospitals universitaris collaboren amb startups.
3. Manufactura i Industria 4.0 El sector industrial aplica IA per a manteniment predictiu de maquinaria, control de qualitat per visio artificial, optimitzacio de la cadena de subministrament i planificacio de la produccio.
4. Retail i Comerç Electrònic Recomanacio de productes, prevision de la demanda, optimitzacio d'estocs, analisi del comportament del consumidor i xat de vendes amb IA.
5. Logistica i Transport Optimitzacio de rutes, gestio de flotes, prediccio de temps de lliurament, automatitzacio de magatzems i conductors autonoms (nivell 4 en proves).
6. Administracio Publica Tramitacio intel·ligent de documents, deteccio de frau fiscal, manteniment predictiu d'infraestructures urbanes i analisi de dades obertes per a politiques publiques.
Perfils professionals demanats
Taula de perfils i sous 2025
| Perfil | Salari mig (Espanya) | Rang | Requisits tecnics | Empreses tipus |
|---|---|---|---|---|
| Data Scientist | 52.000 € | 40.000-65.000 € | Python, ML, estadistica, SQL, visualitzacio | Banca, salut, retail |
| ML Engineer | 58.000 € | 45.000-75.000 € | Python, MLOps, Docker, APIs, cloud | Startups IA, BigTech |
| Data Engineer | 55.000 € | 42.000-68.000 € | Spark, Kafka, SQL, Python, cloud | Empreses amb Big Data |
| MLOps Engineer | 63.000 € | 50.000-80.000 € | Kubernetes, MLflow, CI/CD, monitoring | Empreses madures en IA |
| AI Product Manager | 68.000 € | 55.000-85.000 € | Visio de producte, tecnologia IA, negoci | Empreses producte IA |
| Big Data Analyst | 45.000 € | 35.000-55.000 € | SQL, Power BI, Python, estadistica | Consultoria, retail |
| Computer Vision Engineer | 60.000 € | 48.000-78.000 € | Python, OpenCV, YOLO, deep learning | Industria, seguretat |
| NLP Engineer | 62.000 € | 50.000-78.000 € | Transformers, spaCy, LLMs, Python | Empreses de comunicacio |
Font: LinkedIn Salary Insights, Glassdoor, Infojobs Premium (Q1 2025).
Competencies mes demanades (2025)
Segons l'analisi de 12.000 ofertes de feina del sector IA a Espanya:
- Python (92% de les ofertes)
- Machine Learning / Deep Learning (78%)
- SQL / Bases de dades (75%)
- Docker / Contenidors (68%)
- Cloud (AWS/GCP/Azure) (65%)
- LLMs i IA generativa (61% - tendencia creixent)
- MLflow / MLOps (45%)
- Apache Spark (42%)
- LangChain / RAG (38% - molt creixent)
- Kubernetes (35%)
Metodologia per identificar necessitats
Design Thinking aplicat a projectes IA
El Design Thinking es una metodologia centrada en l'usuari que permet identificar necessitats reals i dissenyar solucions innovadores. Les tres primeres fases (Empatitzar, Definir, Idear) son especialment rellevants per a la Fase 1:
Empatitzar: Comprendre les necessitats reals dels usuaris i de l'empresa client. Eines: - Entrevistes semi-estructurades (veure guio mes avall) - Observacio directa del lloc de treball - Analisi de queixes i incidencies existents - Mapa d'empatia (experiencia, pensaments, sentiments de l'usuari)
Definir: Sintetitzar la informacio recollida en una declaracio de problema clara. Format recomanat:
"[Tipus d'usuari] necessita [necessitat o problema] perque [motivacio o dolor]."
Exemple: "El departament de compres d'una empresa manufacturera necessita reduir el temps d'analisi de proveïdors perque el proces manual actual triga 3 dies i genera errors del 12%."
Idear: Generar multiples solucions possibles sense filtrar, i despres seleccionar la mes viable: - Brainstorming: 20 idees en 10 minuts - Matriu d'impacte/esforç: seleccionar les idees de baix esforç i alt impacte - Avaluacio de viabilitat tecnica rapid (PoC en 2 hores)
Entrevistes a professionals del sector
Les entrevistes son la millor manera d'identificar necessitats reals. Guio d'entrevista recomanat:
Guio d'entrevista per a professionals del sector IA/Data (30 minuts)
Introduccio (2 min): - Presentacio personal i del projecte C088 - Explicacio de la finalitat de l'entrevista (investigacio formativa) - Permis per prendre notes
Bloc 1 - Perfil i empresa (5 min): - Quin es el teu rol actual? En quin tipus d'empresa treballes? - Quin es el teu stack tecnologic principal? - Com esta organitzat el teu equip de dades/IA?
Bloc 2 - Necessitats i problemes (10 min): - Quin problema tecnic us ocupa mes temps al dia a dia? - Quines tasques repetitives voldries automatitzar? - Quin sistema o eina t'agradaria tenir i no tens? - Com mesureu l'exit dels vostres projectes d'IA?
Bloc 3 - Tendencies i futur (8 min): - Quin canvi tecnologic t'ha impactat mes en els darrers 2 anys? - Quina tecnologia creus que sera clau en els proxims 3 anys? - Quins perfils professionals son mes dificils de trobar?
Bloc 4 - Tancament (5 min): - Li puc enviar un breu qüestionari de seguiment? - Coneix alguna altra persona que pugui ser interessant entrevistar? - Hi ha algun recurs (informe, publicacio) que em recomanis?
Analisi de job postings
L'analisi sistematica d'ofertes de feina es una tecnica quantitativa per identificar necessitats del mercat. Procediment:
- Fonts: LinkedIn Jobs, InfoJobs Premium, Glassdoor, Indeed, Tecnoempleo
- Paraules clau de cerca: "Data Scientist", "ML Engineer", "IA", "Big Data", "Python Machine Learning"
- Mostra: minim 50 ofertes del sector i zona geografica d'interes
- Analisi: frecuencia de tecnologies, habilitats, sectors, tipus de contracte, rang salarial
- Eines: fulla de calcul (Excel/Sheets), nuage de paraules (WordCloud), grafics de barres
- Informe: resum de les 10 tecnologies mes demanades, 5 sectors principals, perfil tipus
Exemple de matriu d'analisi d'ofertes:
| Oferta | Empresa | Sector | Tecnologies | Sou | Modalitat |
|---|---|---|---|---|---|
| Data Scientist Senior | BBVA | Banca | Python, SQL, MLflow, AWS | 65k€ | Hibrid Madrid |
| ML Engineer | Glovo | Logistica | Python, TensorFlow, GCP, Docker | 70k€ | Presencial BCN |
| Big Data Analyst | El Corte Ingles | Retail | SQL, Power BI, Python, Spark | 45k€ | Presencial Madrid |
Enquestes sectorials i fonts d'informacio
Per complementar les entrevistes i l'analisi d'ofertes, es recomanable consultar:
Fonts primaries (informes actualitzats 2025): - ONTSI: Informe Anual de la Societat Digital a Espanya 2024-2025 - IDC: European AI and Big Data Markets Report 2025 - Gartner: Hype Cycle for Artificial Intelligence 2025 - McKinsey Global Institute: The State of AI in 2025 - World Economic Forum: Future of Jobs Report 2025
Fonts secundaries (comunitat): - Reddit r/MachineLearning i r/datascience - Kaggle Surveys (Data Science & ML Survey anual) - Stack Overflow Developer Survey 2025 - Towards Data Science (Medium)
Ajuts i subvencions 2025
Next Generation EU - Fons de Recuperacio
El pla de recuperacio europeu inclou diverses linies de finançament per a projectes de digitalizacio i IA:
PERTE Chip (Espanya): - Objectiu: desenvolupament de semiconductors i microelectronica - Pressupost: 12.250 M€ (2022-2027) - Destinataris: empreses industrials, centros de recerca, universitats - Web: https://www.mincotur.gob.es/perte-chip
Kit Digital (digitalitzacio PYMES): - Fins a 12.000 € per a microempreses i autonoms - Inclou solucions d'IA i analisi de dades - Agents digitalizadors acreditats - Web: https://acelerapyme.gob.es/kit-digital
PERTE Agroalimentari: - Digitalizacio i IA per al sector agroalimentari - Inclou solucions de precisio i IoT agricola
CDTI - Centre per al Desenvolupament Tecnologic Industrial
El CDTI ofereix diverses linies de finançament per a R+D+i:
| Linia | Tipus | Import | Interes | Per a qui |
|---|---|---|---|---|
| Projectes R+D | Prestec | 175k€ - 15 M€ | 0% | Empreses |
| Cervera (CITECs) | Subvencio | Variable | - | Centros tecnologics |
| Eurostars | Prestec | 300k€ max. | 0% | PYMES innovadores |
| Misiones | Subvencio | 5-20 M€ | - | Consorcis empreses |
ENISA - Empresa Nacional d'Innovacio
ENISA ofereix prestecs participatius per a startups i empreses innovadores:
- ENISA Joves Emprenedors: fins a 75.000 € per a empreses < 3 anys
- ENISA Emprenedors: fins a 300.000 € per a empreses < 7 anys
- ENISA Creixement: fins a 1,5 M€ per a empreses en creixement
- Carencia: fins a 7 anys. Interes: Euribor + diferencial
- Requisit: plan de negoci solid, cofundadors, mercat global
INCIBE - Institut Nacional de Ciberseguretat
Per a projectes que inclouen components de ciberseguretat o proteccio de dades:
- Ajuts a la R+D+i en ciberseguretat: fins a 500.000 € per projecte
- Programa INVEST: suport a startups de ciberseguretat
- CyberSecurity Made in Spain: visibilitat internacional
ICF - Institut Catala de Finances
Per a empreses i projectes ubicats a Catalunya:
- ICF Innova: fins a 300.000 € per a empreses tecnologiques
- ICF Creixement: fins a 3 M€ per a empreses en expansio
- ICF Startups: linies especifiques per a startups tecnologiques catalanes
- Web: https://www.icf.cat
Obligacions fiscals i laborals del sector IA
Regim d'autonom per a consultor/a IA
Si el projecte s'emmarca en l'activitat d'un professional autonom que ofereix serveis de consultoria en IA o Big Data:
Alta i cotitzacio: - Alta a Hisenda: model 036 (declaracio censal, alta en el IAE) - Epigraf IAE recomanat: 762 (Serveis tecnics, consultoria informatica) - Alta a la Seguretat Social: RETA (Regim Especial de Treballadors Autonoms) - Quota RETA 2025: entre 230 € i 500 €/mes (en funcio dels rendiments nets declarats) - Bonus tarifa plana: 80 €/mes durant el primer any (nous autonoms)
Obligacions fiscals: - IVA: 21% sobre la majoria de serveis. Declaracio trimestral (model 303) i anual (model 390) - IRPF: retencio del 15% a les factures (7% durant els primers 3 anys d'activitat) - Pagaments fraccionats IRPF: model 130 trimestral - Ingressos - Despeses = Base imposable → tributacio a la tarifa IRPF (des del 19%)
Despeses deduibles tipiques per a consultor IA: - Llicencies de software i eines cloud (AWS, GCP, GitHub Copilot, OpenAI API) - Material informatico (portatil, monitor, perifèrics) - Formacio i certificacions (AWS Certified, Google Professional ML Engineer) - Asseguranca de responsabilitat civil professional - Despeses d'oficina en cas de treballar des de casa (proporcional al % d'us)
Contracte laboral per al sector TI
Si el projecte s'emmarca en una empresa que contracta personal:
Conveni col·lectiu aplicable: El sector de la consultoria informatica i TI a Espanya esta regulat per diversos convenis: - Conveni Col·lectiu Estatal de Consultoria i Estudis de Mercat (el mes habitual) - Conveni de Tecnologies de la Informacio i Comunicacio de Catalunya (per a empreses catalanes)
Grups professionals tipics (Conveni Consultoria): - Grup 1: Titulats superiors (enginyers, CFGS) - Grup 2: Tecnics especialistes - Grup 3: Auxiliars administratius
Modalitats contractuals mes habituals: - Contracte indefinit (estabilitzat per la reforma laboral 2022) - Contracte temporal per obra o servei: limitat a 6 mesos (prorrogable) - Contracte en practiques: fins a 2 anys per a titulats recents (CFGS)
Prevencio de riscos en el teletreball
El sector IA/Tech treballa habitualment en modalitat hibrida o teletreball. Les obligacions de prevencio son:
- Ergonomia: el treballador ha d'avaluar el seu espai de treball (pantalla, cadira, il·luminacio)
- Desconnexio digital: dret a la desconnexio fora de la jornada laboral (RD 28/2020)
- Equips de proteccio visual: ull sec i fatiga ocular per us perllongat de pantalles
- Risc psicosocial: aïllament social, dificultat per separar vida professional i personal
- Seguretat informatica: us de VPN, autenticacio en 2 factors, proteccio del lloc de treball
Guio del document d'identificacio
El document d'identificacio de necessitats ha de tenir la seguent estructura:
Index recomanat
1. Portada i dades del projecte
1.1. Titol del projecte
1.2. Alumne/a i curs
1.3. Data i versio
2. Resum executiu (max. 1 pagina)
3. Analisi del sector
3.1. Estadistiques del mercat IA a Espanya 2025
3.2. Sectors d'aplicacio principals
3.3. Empreses representants del sector
4. Perfils professionals
4.1. Perfil professional propi (al qual vol orientar-se)
4.2. Taula de perfils i sous
4.3. Competencies mes demanades
5. Identificacio de la necessitat
5.1. Empresa client tipus (sector, mida, estructura)
5.2. Descripcio del problema o necessitat
5.3. Solucio proposada (una pagina)
5.4. Justificacio (per que ara, per que IA)
6. Oportunitats de negoci
6.1. Mercat potencial i competidors
6.2. Proposta de valor diferencial
6.3. Previsio de creixement
7. Aspectes legals i fiscals
7.1. Obligacions fiscals (IVA, IRPF, IAE)
7.2. Obligacions laborals (conveni, modalitat)
7.3. Prevencio de riscos
7.4. Regulacio especifica (AI Act, RGPD)
8. Finançament i ajuts
8.1. Necessitats de finançament inicial
8.2. Ajuts i subvencions aplicables
8.3. Fonts de finançament privat
9. Guio de treball (resum de les 4 fases)
9.1. Fase 1: Identificacio (26h) - completada
9.2. Fase 2: Disseny (26h)
9.3. Fase 3: Planificacio (26h)
9.4. Fase 4: Seguiment i presentacio (27h)
10. Conclusions i proxims passos
11. Bibliografia i fonts consultades
Annexos:
A. Entrevistes realitzades (transcripcio/notes)
B. Analisi d'ofertes de feina (mostra)
C. Enquestes enviades i resultats
Plantilla d'entregable - Document d'identificacio
Usa la seguent plantilla com a base per al teu document:
| Camp | Contingut |
|---|---|
| Titol del projecte | [Nom del projecte, tipologia] |
| Alumne/a | [Nom i cognoms] |
| Curs | CFGS IA i Big Data - Institut Sa Palomera, Blanes |
| Data | [Data d'entrega] |
| Versio | 1.0 - Document d'Identificacio |
| Sector | [Sector on s'aplica: fintech, salut, industria...] |
| Empresa client tipus | [Descripcio: PYME, gran empresa, startup...] |
| Problema identificat | [1-2 frases: quin problema te el client] |
| Solucio proposada | [1-2 frases: que proposes fer] |
| Tecnologies principals | [Stack tecnologic previst] |
| Perfil professional | [A quin perfil s'orienta el projecte] |
| Necessitat financament | [Estimacio inicial, si n'hi ha] |
| Ajuts aplicables | [Principals linies de financament aplicables] |
| Regulacio | [AI Act (nivell risc), RGPD, altres] |
Rubrica de la Fase 1
| Criteri | Pes | Excel·lent (9-10) | Notable (7-8) | Aprovat (5-6) | Insuficient (<5) |
|---|---|---|---|---|---|
| Analisi del sector (CA1.1-1.4) | 30% | Analisi profund amb dades 2025, fonts primaries, empreses concretes i estadistiques verificades | Analisi correcte amb dades actuals | Analisi basic amb dades generals | Sense analisi o dades desactualitzades |
| Identificacio de necessitat (CA1.5-1.6) | 30% | Necessitat real i concreta, justificada amb metodologia (entrevistes, ofertes), empresa client ben definida | Necessitat clara i justificada | Necessitat generica pero coherent | Necessitat no justificada o inadequada |
| Aspectes legals i finançament (CA1.7-1.8) | 20% | Analisi complet: fiscal, laboral, PRL, ajuts especifics amb imports i convocatories | Analisi correcte dels principals aspectes | Aspectes basics coberts | Absencia o errors greus |
| Guio de treball (CA1.9) | 20% | Guio detallat amb fases, hores, entregables, calendari i metodologia | Guio correcte i complet | Guio basic amb les fases | Guio absent o molt incomplet |
Consells per a la Fase 1
Consells per fer una bona identificacio de necessitats
Per a l'analisi del mercat: - Utilitza sempre dades del 2024-2025. Evita estudis anteriors al 2022 - Cita les fonts correctament (autor, any, URL) - Inclou grafics i visualitzacions per fer el document mes llegible - Consulta informes de Gartner, IDC, McKinsey i ONTSI
Per a les entrevistes: - Entrevista com a minim a 2 professionals reals del sector - Grava (amb permis) o pren notes detallades - Fes les preguntes obertes: "Quin problema et preocupa mes?" - Inclou la transcripcio o resum en un annex
Per al document: - Usa la primera persona del plural ("proposem", "identifiquem") - El resum executiu s'escriu al final, quan tens tot el document - Longitud recomanada: 25-35 pagines (sense annexos) - Format professional: portada, index, numeracio de pagines, bibliografia
Per a la presentacio: - Prepara un resum de 5 minuts de la Fase 1 per a la revisio amb el professor - Posa el focus en la justificacio de la necessitat, no en la tecnologia
Errors freqüents de la Fase 1
Errors que cal evitar
Errors de contingut: - Proposar un projecte sense una necessitat justificada ("vull fer un chatbot perque m'agrada") - Confondre el projecte amb un tutorial o exercici de programacio - No identificar cap empresa client (el projecte es "per a tothom") - Copiar estadistiques sense citar la font o amb dades obsoletes
Errors metodologics: - No fer cap entrevista ni analisi d'ofertes (basar-se nomes en suposicions) - Confondre la necessitat amb la solucio tecnica - No delimitar l'abast: "el projecte fara tot el que necessiti el client"
Errors formals: - Document sense index, sense portada, sense bibliografia - Menys de 20 pagines (document molt superficial) - Nomes una font d'informacio consultada - Redaccio informal o amb errors ortografics