SR&ED para IA y aprendizaje automático:El entrenamiento de sus modelos vale créditos fiscales
El trabajo de IA y aprendizaje automático es inherentemente elegible para SR&ED porque involucra incertidumbre tecnológica en cada paso: desde el diseño de arquitectura hasta la optimización del entrenamiento y el despliegue. Si su equipo construye modelos de ML, casi con certeza califica para créditos fiscales de hasta el 65 % de los costos elegibles para CCPC de Quebec (típicamente 43-45 % en Ontario, BC y Alberta).
Por qué el trabajo de IA/ML es altamente elegible para SR&ED
La prueba de tres partes de CRA para SR&ED es: (1) incertidumbre tecnológica, (2) investigación sistemática, (3) avance tecnológico. El desarrollo de IA/ML satisface inherentemente los tres porque el rendimiento del modelo es fundamentalmente impredecible antes de la experimentación.
Incertidumbre tecnológica inherente
No puede predecir si una arquitectura de modelo alcanzará la precisión, latencia o rendimiento de generalización objetivos hasta que la construya y pruebe. Este es exactamente el tipo de incertidumbre que CRA busca.
Investigación sistemática por defecto
El desarrollo de ML requiere experimentación estructurada: estudios de ablación, barridos de hiperparámetros, comparaciones de arquitecturas y evaluación contra líneas base. Esto es investigación sistemática por naturaleza.
Avance tecnológico
Cada modelo novedoso, técnica de entrenamiento o pipeline de datos que avanza el estado del arte en su dominio, incluso un estado del arte interno, constituye avance tecnológico según la definición de CRA.
¿Qué I+D de IA/ML califica para SR&ED?
La mayoría de las actividades de desarrollo de IA/ML califican cuando involucran experimentación genuina: construir y probar enfoques donde el resultado es incierto.
Arquitecturas de modelos novedosas
Diseño de arquitecturas de redes neuronales personalizadas, adaptación de arquitecturas existentes a nuevos dominios de problemas o construcción de modelos híbridos combinando múltiples enfoques.
Optimización del entrenamiento
Desarrollo de procedimientos de entrenamiento personalizados, funciones de pérdida, técnicas de regularización o estrategias de entrenamiento distribuido para alcanzar objetivos de rendimiento que los enfoques estándar no pueden.
NLP y modelos de lenguaje
Construcción de modelos de lenguaje específicos de dominio, desarrollo de tokenización personalizada, reconocimiento de entidades nombradas para dominios especializados o sistemas de comprensión semántica.
Investigación de visión por computadora
Desarrollo de sistemas de detección de objetos, segmentación o clasificación para dominios novedosos: imagenología médica, imágenes satelitales, inspección industrial o navegación autónoma.
Aprendizaje por refuerzo
Diseño de funciones de recompensa, desarrollo de entornos RL personalizados, construcción de sistemas multi-agente o aplicación de RL a problemas de optimización novedosos.
Pipeline de datos e ingeniería de características
Construcción de estrategias novedosas de aumento de datos, desarrollo de métodos personalizados de extracción de características o creación de pipelines de datos para tipos de datos desafiantes (escasos, ruidosos, multimodales).
¿Qué trabajo de IA/ML NO califica?
- Ajuste fino de modelos preentrenados usando técnicas documentadas con resultados predecibles
- Llamadas a APIs de IA de terceros (OpenAI, Google, etc.) sin modificación
- Uso de AutoML o plataformas sin código con configuraciones estándar
- Aplicación de modelos bien conocidos (p. ej., ResNet, BERT) a problemas estándar sin adaptación
- Etiquetado y anotación de datos rutinarios
- Pruebas A/B con métodos establecidos y métricas predecibles
- Despliegue de modelos existentes a producción sin cambios arquitectónicos
- Redacción de documentación, texto de marketing o informes sobre capacidades de IA
Ejemplos de proyectos de IA/ML elegibles
Ejemplos del mundo real de I+D de IA y aprendizaje automático que típicamente califica para créditos fiscales SR&ED.
Transformer personalizado para notas clínicas
Una empresa de tecnología de salud desarrolló un modelo transformer específico de dominio para extraer datos estructurados de notas clínicas no estructuradas, requiriendo experimentación con estrategias de preentrenamiento, tokenizadores personalizados y ajuste fino multitarea para lograr precisión suficiente para uso clínico.
Detección de anomalías en tiempo real a escala
Una startup de ciberseguridad construyó un sistema de detección de anomalías en streaming que podía identificar patrones de ataque novedosos en el tráfico de red a millones de eventos por segundo, requiriendo ingeniería novedosa de características, arquitecturas personalizadas de autoencoder y optimización para restricciones de latencia.
Aprendizaje por refuerzo multi-agente para logística
Una empresa de cadena de suministro desarrolló un sistema RL multi-agente para optimizar rutas de picking en almacenes, requiriendo experimentación con modelado de recompensas, aprendizaje curricular y transferencia sim-to-real para lograr rendimiento superior a enfoques heurísticos.
Clasificación de imágenes few-shot para QA de fabricación
Un fabricante desarrolló un sistema de aprendizaje few-shot para detectar defectos a partir de tan solo 5 ejemplos de entrenamiento, requiriendo estrategias novedosas de aumento de datos, enfoques de meta-aprendizaje y funciones de pérdida personalizadas.
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SR&ED de IA/ML: Preguntas frecuentes
¿Todo el trabajo de IA/ML es elegible para SR&ED?
¿Entrenar un modelo con nuestros propios datos califica?
Usamos modelos de código abierto como punto de partida. ¿Eso nos descalifica?
¿Cómo documentamos experimentos de IA para CRA?
¿Los costos de cómputo (GPU/TPU) pueden reclamarse bajo SR&ED?
Nuestro equipo de investigación de IA publica artículos. ¿Eso ayuda o perjudica nuestro reclamo?
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