Las administraciones públicas, y en particular los ayuntamientos, reciben señales de demanda ciudadana y operativa a través de múltiples canales, como atención ciudadana, apps, formularios, registros, avisos internos o comunicaciones de proveedores. Estas señales suelen gestionarse de forma fragmentada y reactiva, dificultando la detección temprana de patrones, la priorización consistente de actuaciones y la trazabilidad completa de la respuesta operativa.

DemandFlow AI nace como una solución de IA agéntica orientada a transformar esas señales dispersas en decisiones operativas más rápidas, priorizadas, explicables y trazables. En su fase actual, el MVP está implementado sobre el servicio de alumbrado urbano, donde ya se ha definido y montado un flujo funcional con agentes, lógica de clasificación, priorización, recomendación, validación humana y seguimiento.

Este MVP se está desarrollando con IBM watsonx, en línea con el enfoque tecnológico planteado por el reto, y sirve como base para una futura evolución hacia otros servicios municipales como alcantarillado, limpieza, pavimentos o zonas verdes.

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.

La solución está pensada para integrarse progresivamente con fuentes multicanal de entrada, como atención ciudadana, apps, registros administrativos, sistemas operativos internos y proveedores o contratas.

En el MVP actual, la entrada de información se representa mediante señales estructuradas o texto de caso, que activan un flujo funcional compuesto por varios agentes. Este flujo permite analizar la incidencia, clasificarla, detectar agrupaciones o anomalías, calcular una prioridad explicable, proponer una acción y devolver un resultado consolidado para el operador.

La implementación del prototipo se está articulando sobre IBM watsonx, utilizando su entorno para estructurar agentes y flujos del MVP. A futuro, la solución está preparada para conectarse con sistemas de operación urbana y para incorporar visualización geográfica de incidencias mediante mapa, permitiendo ver distintos fallos por zona y servicio dentro de una misma interfaz 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.

DemandFlow AI puede aportar valor a las administraciones públicas al mejorar la capacidad de anticipación operativa, reducir carga manual de análisis, hacer más consistente la priorización de actuaciones y reforzar la trazabilidad de decisiones.

En el corto plazo, el impacto se demuestra en el piloto de alumbrado urbano, donde el sistema permite pasar de señales dispersas a una actuación priorizada y justificada. En el medio plazo, la misma lógica puede servir como base para una gestión más coordinada y transversal de distintos servicios urbanos, favoreciendo una respuesta municipal más eficiente, visible y escalable.

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.