Datos clave
- La I+D de software debe buscar una avance en la informática o tecnología de la información, no sólo construir un nuevo producto.
- Desarrollo de rutinas utilizando marcos establecidos y los patrones bien conocidos no califican.
- El avance puede ser en algoritmos, procesamiento de datos, arquitectura, IA/ML, seguridad o integración.
- Ambos empresas de productos (SaaS, aplicaciones) y equipos internos de TI (sistemas a medida) pueden calificar.
- Costos de personal para desarrolladores, científicos de datos e ingenieros de DevOps Por lo general, son el gasto elegible más grande.
¿Qué se califica como I+D de software?
Para que el trabajo de software y tecnología se considere I+D a efectos fiscales, debe buscar una avance en la informática o tecnología de la información Resolviendo la incertidumbre científica o tecnológica genuina. El avance debe ir más allá de lo que un profesional competente en el campo podría lograr fácilmente.[1]
Las áreas comunes en las que se califica la I+D de software incluyen:
- Nuevos algoritmos: Desarrollar nuevos métodos computacionales para resolver problemas que los algoritmos existentes no pueden manejar de manera eficiente
- IA y aprendizaje automático: Creación de nuevas arquitecturas de modelos, enfoques de capacitación o canales de procesamiento de datos donde el resultado es incierto
- Rendimiento a escala: Lograr velocidades de procesamiento, rendimiento o objetivos de latencia que superen las capacidades conocidas
- Integración compleja: Conectar sistemas de maneras que no se han logrado antes, donde la viabilidad es incierta
- Seguridad y criptografía: Desarrollar nuevos enfoques de ciberseguridad o cifrado que hagan avanzar el estado del arte
- Ingeniería de datos: Procesar, transformar o analizar datos de formas novedosas que van más allá de las técnicas conocidas.
Lo que no califica
Las siguientes actividades son comunes en las empresas de software, pero no Por lo general, se califican como I+D:[3]
- Desarrollo estándar: Creación de funciones utilizando marcos establecidos (React, Django, Rails, .NET) sin incertidumbre tecnológica
- Configuración y personalización: Configuración de plataformas de software o CMS listas para usar
- Diseño UI/UX: El trabajo de diseño no es ciencia ni tecnología (aunque la implementación técnica de una interfaz novedosa podría serlo)
- Administración del sistema: Implementación, supervisión y mantenimiento rutinarios
- Entrada y migración de datos: Traslado de datos entre sistemas mediante herramientas ETL estándar
- Pruebas y control de calidad: Garantía de calidad rutinaria (aunque las pruebas como parte de la resolución de la incertidumbre de I+D pueden calificar)
La prueba clave: Pregúntese: "¿Sabía un desarrollador competente, con acceso a información pública, cómo hacer esto antes de empezar?". Si la respuesta es sí, no es I+D. Si la respuesta es no, y utilizó un enfoque sistemático para encontrar la solución, probablemente sea válida.
Ejemplos de calificación de I+D de software
| Proyecto | Por qué califica |
|---|---|
| Desarrollo de un motor de detección de fraude en tiempo real que debe procesar 1 millón de transacciones por segundo con una latencia inferior a 10 ms | Supera las capacidades de rendimiento conocidas; existe incertidumbre sobre si se pueden lograr simultáneamente el rendimiento y la precisión requeridos |
| Creación de un sistema de procesamiento del lenguaje natural (PLN) que extrae con precisión datos estructurados de documentos legales no estructurados en múltiples jurisdicciones | Nuevo desafío para la IA: los modelos de PNL existentes no pueden manejar el lenguaje específico del dominio ni las variaciones entre jurisdicciones con suficiente precisión |
| Construcción de una canalización de datos distribuida que mantenga la conformidad con ACID en 15 microservicios con una consistencia final inferior a 200 ms | Incertidumbre arquitectónica; los patrones conocidos (saga, confirmación de dos fases) no cumplen simultáneamente los requisitos de latencia y consistencia |
| Desarrollo de un sistema de reconocimiento de imágenes para detectar defectos submilimétricos en componentes fabricados a la velocidad de la línea de producción | Desafío de la visión por computadora; incertidumbre sobre si se puede lograr suficiente precisión a la velocidad requerida con la resolución de imagen disponible |
Costos típicos elegibles para empresas de software
Para las empresas de software y tecnología, la categoría de costos más grande casi siempre es costos de personalLos puestos elegibles suelen incluir:[2]
- Desarrolladores e ingenieros de software (distribuidos según el tiempo dedicado a I+D)
- Científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático
- Ingenieros de DevOps e infraestructura (al resolver desafíos relacionados con I+D)
- Arquitectos técnicos (tiempo dedicado al diseño y planificación de I+D)
- CTO y líderes técnicos (tiempo dedicado a actividades de I+D)
Otros costos comunes incluyen la computación en la nube (para cargas de trabajo de I+D), licencias de software especializadas y trabajadores proporcionados externamente (desarrolladores contratados en proyectos de I+D).
Consejo: Muchas empresas de software subestiman su I+D porque lo consideran "solo desarrollo". Revise sus registros de sprint, tickets de Jira y deuda técnica: cualquier trabajo que implique incertidumbre real sobre cómo alcanzar un objetivo técnico podría ser considerado.
Documentación de la I+D de software
Las empresas de software suelen estar bien posicionadas para documentar su I+D porque ya utilizan herramientas de gestión de proyectos y control de versiones. Algunas pruebas útiles incluyen:
- Historial de Git: Mensajes de confirmación y ramas que muestran intentos iterativos para resolver un problema
- Jira/Trello/Asana: Tickets que describen desafíos técnicos e investigaciones
- Confluencia/Noción: Documentos de diseño técnico y registros de decisiones de arquitectura
- Revisiones de solicitudes de extracción: Revisiones de código que discuten las compensaciones técnicas y la incertidumbre
- Slack/Equipos: Conversaciones donde el equipo discute obstáculos técnicos.
Preguntas frecuentes
¿Crear una nueva aplicación o sitio web se considera I+D?
No automáticamente. Desarrollar una aplicación o un sitio web utilizando tecnologías, marcos de trabajo y patrones de diseño establecidos es desarrollo estándar, no I+D. Sin embargo, si el proyecto se enfrenta a una incertidumbre tecnológica real (por ejemplo, lograr un rendimiento en tiempo real a una escala sin precedentes o desarrollar algoritmos novedosos), el trabajo para resolver dicha incertidumbre podría ser elegible.
¿Puede el desarrollo ágil ser I+D?
Sí, la metodología ágil puede implicar I+D. Las Directrices BIS exigen un enfoque sistemático, y los sprints ágiles con hipótesis claras, pruebas iterativas y análisis pueden satisfacerlo. La pregunta clave es si el trabajo del sprint aborda la incertidumbre científica o tecnológica, no si la metodología es ágil o en cascada.
¿Califican la IA y el aprendizaje automático?
Los proyectos de IA y ML suelen ser elegibles porque suelen implicar una incertidumbre real sobre si un modelo puede alcanzar la precisión requerida, si una arquitectura novedosa funcionará o cómo gestionar casos extremos en los datos de entrenamiento. Sin embargo, el simple uso de bibliotecas de ML preconstruidas sin modificaciones no suele ser elegible.
¿Puedo reclamar por la reparación de errores?
Generalmente no. La corrección rutinaria de errores es mantenimiento, no I+D. Sin embargo, si un error revela una incertidumbre tecnológica fundamental, como una condición de carrera que no se puede resolver con técnicas conocidas, el trabajo para resolver dicha incertidumbre subyacente podría ser considerado.
Lecturas adicionales
- ¿Qué se califica como I+D? — la prueba completa de las Directrices del BIS
- Costos de I+D elegibles — todas las categorías de costos calificadas
- El Informe Técnico de I+D — cómo escribir tu narrativa
- I+D en la fabricación — ejemplos de otro sector
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