Copiloto municipal que detecta picos de demanda, agrupa incidencias, propone prioridades explicables y coordina el seguimiento con revisión humana. Compatible con Watsonx, audita cada recomendación desde la señal ciudadana hasta el cierre.

Actualmente, la demanda ciudadana puede llegar por múltiples canales y generar gran cantidad de señales: incidencias, llamadas, solicitudes, avisos, partes, quejas, órdenes de trabajo o comunicaciones internas.

El problema no es solo recibir datos, sino convertirlos en una visión operativa clara:

• Qué está aumentando de forma anómala.
• Dónde está ocurriendo.
• Qué incidencias están relacionadas.
• Qué casos requieren revisión prioritaria.
• Qué actuaciones pueden agruparse.
• Qué riesgo existe de incumplimiento de SLA.
• Qué decisión tomó la persona responsable.
• Qué ocurrió después de la recomendación.

CivIA Orchestrator aborda este problema con un MPV centrado en tres capacidades: detección, priorización y coordinación supervisada.

La solución se plantea como una arquitectura compatible con el stack indicado en el reto: Watsonx Orchestrate, Watsonx.data, Watsonx.governance e IBM Bob.

Ainertia no afirma experiencia previa específica ya demostrada sobre Watsonx. La propuesta plantea una arquitectura compatible y desplegable con apoyo de IBM Build, el promotor del reto y el equipo técnico del programa.

Uso propuesto del stack IBM

Watsonx Orchestrate se utilizará como referencia para la orquestación de flujos: recomendación, revisión humana, propuesta de derivación o escalado, seguimiento y cierre.

Watsonx.data, o la capa de datos acordada dentro del entorno IBM, se utilizará como referencia para consolidar el conjunto mínimo de datos del piloto: incidencias, solicitudes, canales, zonas, SLA y estados.

Watsonx.governance se utilizará como referencia para trazabilidad, explicabilidad, evaluación de riesgos, versionado de reglas/modelos y auditoría.

IBM Bob podrá apoyar el desarrollo de conectores, APIs, automatización de tareas técnicas y buenas prácticas de seguridad.

Tecnologías complementarias

La solución podrá incorporar Python, Node.js, APIs REST, webhooks y microservicios para ingesta, conectores, lógica de negocio y servicios de recomendación.

En IA y analítica se utilizarán técnicas de detección de anomalías, clasificación, reglas de negocio, clustering y priorización explicable para detectar picos, agrupar incidencias y generar rankings de actuación.

El motor de reglas revisables permitirá priorizar según SLA, criticidad, recurrencia, duplicidad, concentración territorial e impacto ciudadano.

El repositorio de datos consolidará señales ciudadanas, estados de actuación, canales, zonas, tipologías, SLA, decisiones humanas y resultados posteriores.

El dashboard operativo mostrará alertas, mapa, prioridades, flujo de seguimiento y KPIs del piloto.

La capa de gobierno incluirá logs, versionado, auditoría, control de accesos por roles, trazabilidad de recomendaciones y registro de decisiones humanas.

Seguridad, privacidad e interoperabilidad

La solución se diseñará bajo principios de seguridad y privacidad desde el diseño:

• Minimización de datos.
• Uso preferente de datos anonimizados o seudonimizados.
• Control de accesos por roles.
• Registro de accesos y actividad.
• Cifrado cuando proceda.
• Separación entre entorno de prueba y producción.
• Revisión de permisos antes de cualquier integración.
• Trazabilidad completa de recomendaciones y decisiones.
• Validación con responsables de seguridad, datos y compliance del Ayuntamiento.
• Interoperabilidad mediante APIs, exportaciones controladas o formatos acordados.
• Sin escritura en sistemas municipales salvo autorización técnica y funcional expresa. 

CivIA Orchestrator es una solución de IA supervisada para ayudar al Ayuntamiento de Madrid a transformar señales dispersas de demanda ciudadana en decisiones operativas más rápidas, consistentes y trazables.

La propuesta responde al Reto 6 de DesafIA Madrid, orientado a utilizar IA agéntica para detectar picos de demanda ciudadana, priorizar actuaciones municipales y coordinar la respuesta operativa con supervisión humana.

El objetivo no es sustituir los sistemas municipales existentes ni automatizar decisiones públicas críticas. CivIA Orchestrator actúa como una capa de apoyo a la decisión que conecta señales dispersas, detecta patrones relevantes, propone prioridades revisables y facilita el seguimiento de actuaciones aprobadas por personas responsables.

El primer objetivo del MPV no será construir una plataforma corporativa completa, sino validar un circuito mínimo:

señal ciudadana → detección de patrón → recomendación explicada → revisión humana → seguimiento → auditoría.

La solución se integrará de forma progresiva y no intrusiva en el ecosistema operativo descrito en el reto, pudiendo trabajar con canales de entrada como 010, aplicaciones municipales, portales, registros, avisos ciudadanos e incidencias; servicios municipales como limpieza viaria, alumbrado, mantenimiento urbano o zonas verdes; centros de coordinación; supervisores operativos; equipos de datos y tecnología; responsables de gobierno, legal, seguridad y compliance; y contratas o unidades ejecutoras cuando proceda.

El impacto principal será ayudar al Ayuntamiento de Madrid a gestionar la demanda ciudadana con más anticipación, menos carga manual, mayor homogeneidad en la priorización y trazabilidad completa desde la señal inicial hasta el cierre de la actuación.

CivIA Orchestrator no promete resolver automáticamente la demanda municipal. Su valor está en reducir trabajo repetitivo de análisis, detectar señales relevantes antes de que escalen, ordenar información con criterios claros, facilitar la revisión humana, coordinar el seguimiento de actuaciones aprobadas, registrar por qué se recomendó una actuación y quién tomó la decisión final.

Impacto por actor

Para supervisores municipales, el beneficio será reducir tiempo de revisión manual y mejorar la priorización de casos relevantes.

Para centros de coordinación, aportará una visión unificada de picos, agrupaciones, riesgos de SLA y estado de actuaciones.

Para áreas operativas, mejorará la consistencia de criterios, la agrupación de incidencias y el seguimiento trazable.

Para equipos de datos y tecnología, generará un modelo de datos mínimo, trazabilidad y arquitectura compatible con Watsonx.

Para legal, seguridad y compliance, aportará reglas versionadas, auditoría, control de accesos y revisión de sesgos.

Para la ciudadanía, el beneficio será indirecto: mejor detección de incidencias recurrentes, priorización más transparente y seguimiento más consistente.

Tres niveles de impacto

1. Resultados garantizables del MPV.

Datos normalizados, panel operativo, alertas explicadas, ranking de prioridades, revisión humana registrada, auditoría de recomendaciones, informe de resultados, informe de equidad y sesgos, manual de uso y demo final.

2. Resultados sujetos a calidad de datos.

Precisión de detección de picos, reducción de falsos positivos, agrupación territorial útil, identificación de recurrencias, detección de duplicidades y anticipación frente a riesgo de vencimiento SLA.

3. Resultados operativos condicionados.

Reducción del tiempo de revisión, agrupación de actuaciones, mejora de coordinación, reducción de visitas redundantes, menor duplicidad de actuaciones y mejor seguimiento de incidencias reabiertas o recurrentes.

Métricas de éxito del piloto

Los KPIs propuestos serán:

• Precisión de picos relevantes: objetivo ≥70 % tras calibración, validada por supervisores sobre muestra en modo sombra.
• Anticipación o detección temprana antes del escalado operativo o vencimiento SLA cuando el patrón sea detectable.
• Reducción del tiempo de revisión manual: objetivo 30–50 % en la muestra piloto, si la calidad de datos permite agrupación y priorización fiable.
• Recomendaciones con explicación completa: 100 %.
• Decisiones críticas revisadas por persona: 100 %.
• Actuaciones con trazabilidad alerta → cierre: 100 % en piloto.
• Recomendaciones útiles, accionables o informativas: 60–70 % tras calibración.
• Reducción progresiva de falsos positivos durante la validación.
• Reglas/modelos versionados y auditables: 100 %.
• Informe específico de equidad por zona, canal y tipología al cierre.
• Incidencias recurrentes detectadas y agrupadas sobre muestra piloto.
• Actuaciones reabiertas o repetidas identificadas en informe final.

Metodología de validación

La validación combinará comparación con histórico, revisión experta por supervisores y medición en modo sombra.

Primero se analizará si el sistema habría detectado picos, recurrencias o riesgos de SLA en datos pasados. Después, los supervisores revisarán una muestra de recomendaciones para clasificarlas como útiles, informativas, irrelevantes o falsas alarmas. Finalmente, en modo sombra, se ejecutará el sistema sin impacto operativo para medir precisión, falsos positivos, utilidad y trazabilidad antes de cualquier integración o uso asistido.

Impacto en sostenibilidad

En sostenibilidad, CivIA Orchestrator puede ayudar a reducir desplazamientos innecesarios, duplicidades de intervención y revisiones manuales repetidas, al agrupar incidencias próximas, detectar recurrencias y coordinar actuaciones por zona.

En servicios como limpieza, mantenimiento urbano o zonas verdes, el piloto podrá medir incidencias agrupadas por proximidad, visitas redundantes evitadas, tiempo de coordinación reducido, actuaciones reabiertas reducidas y mejor uso de recursos existentes.

Impacto ciudadano

Para la ciudadanía, el beneficio esperado no es una promesa de resolución automática, sino una gestión municipal más consistente, transparente y anticipativa.

Si el piloto funciona, las incidencias repetidas o acumuladas podrán detectarse antes, los casos próximos a incumplir SLA serán más visibles y las actuaciones relacionadas podrán coordinarse mejor. Esto puede traducirse en menor sensación de abandono de incidencias recurrentes, mejor seguimiento de avisos y mayor capacidad del Ayuntamiento para explicar por qué una actuación se ha priorizado.