Las administraciones públicas afrontan la doble presión de descarbonizar su parque de edificios y contener el gasto energético, en cumplimiento de las directivas europeas y los planes nacionales y regionales de eficiencia. En este contexto, las soluciones basadas en inteligencia artificial y series temporales emergen como aliadas estratégicas para armonizar información, predecir consumos y orientar inversiones hacia las actuaciones con mayor impacto energético y económico.

Los gestores públicos lidian con datos dispersos y de calidad desigual (consumo, facturación, inventario de equipos), limitando la detección de patrones y la priorización de inversiones. Hay lagunas temporales y errores en series, lo que impide estimar ahorros con confianza. La obsolescencia no anticipada encarece mantenimiento y provoca indisponibilidades. Falta un sistema reproducible para comparar actuaciones (kWh/€) y simular paquetes de medidas. Sin una capa de IA y normalización, escalar decisiones a centenares de activos es muy costoso.

• Modelo fundacional de series temporales: permite predecir demanda, reconstruir datos y detectar anomalías a escala portafolio, acelerando análisis para gestores energéticos.
• Prioridad de actuaciones (kWh/€): facilita rankings de retorno energético-económico y simulaciones de medidas simultáneas (envolvente, HVAC, control).
• Mantenimiento predictivo: estima vida útil y riesgo de fallo para planificar sustituciones y licitaciones con antelación.
• Escalabilidad administrativa: integrable con flujos internos para el seguimiento del piloto y eventual despliegue.

• Eficiencia y ahorro: base para reducir consumo y costes al orientar inversiones hacia actuaciones con mayor ratio kWh/€.
• Agilidad y trazabilidad: tiempos de análisis y reporte más cortos con criterios homogéneos para todo el parque.
• Resiliencia operativa: menos fallos inesperados y mejor planificación presupuestaria.

Cliente: Infraestructuras de la Generalitat de Catalunya

• Instrumento de contrato: Concurso (GovTech4All Startup Challenge)
• Precio:  44.000€
• Duración del contrato: 6 meses
• Licitación: Enlace