Los servicios municipales suelen gestionar incidencias y solicitudes de forma aislada por canal o por área, con fuerte dependencia de revisión manual, experiencia operativa y coordinación ad hoc. Esto limita la capacidad de anticipar picos o anomalías, complica la asignación de prioridades y reduce la trazabilidad entre la señal inicial y la actuación final.

En el caso de alumbrado urbano, por ejemplo, varias incidencias compatibles en una misma zona pueden tratarse como casos independientes, perdiéndose una visión agregada del problema. Esta misma dificultad se reproduce en otros servicios urbanos, donde la fragmentación de datos y la falta de una lógica común de priorización reducen la eficiencia operativa.

DemandFlow AI es una solución de IA agéntica de apoyo a la decisión para servicios municipales. Su objetivo es convertir señales dispersas de demanda ciudadana y operativa en actuaciones priorizadas, explicables y trazables, manteniendo siempre supervisión humana.

El MVP actualmente desarrollado se apoya en un flujo compuesto por agentes especializados que recorren el ciclo completo de gestión: recepción de la señal o caso, normalización, clasificación, detección de agrupaciones, picos o anomalías, priorización explicable, recomendación de actuación, validación humana y seguimiento.

En la fase actual, este flujo está implementado sobre alumbrado urbano como servicio piloto, por ser un entorno adecuado para demostrar valor extremo a extremo. El desarrollo se está realizando con IBM watsonx, lo que permite alinear el prototipo con el stack tecnológico promovido en el reto y estructurar una base escalable para su evolución futura.

Además, la solución contempla una capa de visualización operativa con potencial de representación geográfica de incidencias en mapa, permitiendo a un operador identificar puntos de fallo y concentraciones por tipo de servicio. La arquitectura funcional del sistema se ha definido desde el inicio con enfoque escalable, de forma que el mismo patrón pueda evolucionar a otros ámbitos como alcantarillado, limpieza, pavimentos o zonas verdes, adaptando tipologías, reglas de prioridad y recomendaciones operativas.

Detección y priorización de incidencias de alumbrado urbano.

Agrupación de señales compatibles por zona y franja horaria.

Recomendación de acción operativa con supervisión humana.

Seguimiento trazable de casos hasta su cierre.

Visualización geográfica de incidencias y puntos de fallo.

Escalado futuro a servicios como alcantarillado, limpieza, pavimentos y zonas verdes.