El Ayuntamiento de Madrid gestiona incidencias urbanas a través de múltiples canales (avisos ciudadanos, atención, apps y sistemas internos). En mantenimiento viario (calzada y acera), la demanda fluctúa por zona, franja horaria y criticidad, lo que exige priorización rápida y coordinación entre áreas operativas.

Actualmente, gran parte del ciclo (detección-priorización-asignación-seguimiento) sigue siendo reactivo y con elevada carga manual. Este caso de uso propone un MVP de IA agéntica para convertir señales de demanda en decisiones operativas trazables y supervisadas.

1. Detección tardía de picos y anomalías de demanda.
2. Priorización heterogénea entre equipos, con criterios no siempre consistentes.
3. Dificultad para integrar contexto operativo (criticidad, tráfico, SLA, capacidad disponible).
4. Falta de trazabilidad extremo a extremo entre recomendación, aprobación, ejecución y cierre.
5. Exceso de trabajo manual para supervisores y coordinadores.

• Fuentes de datos: incidencias ciudadanas históricas y en tiempo casi real, cartografía urbana, niveles de tráfico, catálogo de tipologías, estados de órdenes de trabajo y disponibilidad operativa.
• Integración técnica: APIs REST para consulta de clusters/prioridades/órdenes y actualización de estado (pendiente, aceptada, en curso, completada).
• Interoperabilidad: conexión con sistemas municipales de ticketing/expedientes/operaciones (vía API o exportación estructurada).
• Gobierno y seguridad: control de accesos por rol, trazabilidad de decisiones, registro de auditoría y cumplimiento normativo.
• Supervisión humana: toda recomendación de IA requiere validación operativa antes de ejecución.

Desarrollar un MVP agéntico que cubra los 3 subretos del programa:

Anticipación de demanda

• Ingesta y unificación de señales de incidencias.
• Detección de picos/anomalías por distrito, tipología y franja horaria.
• Alertas tempranas para supervisión.

Priorización asistida por IA

• Motor de prioridad con criterios explicables: volumen de incidencias, antigüedad, criticidad urbana, nivel de tráfico e impacto ciudadano.
• Clasificación operativa (crítica/alta/media/baja) y recomendación de ventana de intervención.

Coordinación y seguimiento

• Generación automática de propuestas de orden de trabajo.
• Flujo recomendado: recomendación -> aprobación responsable -> asignación -> seguimiento -> cierre.
• Panel único de control con mapa, estado y KPIs en tiempo real.

• Reducción del tiempo de respuesta y de la carga manual en priorización.
• Mayor consistencia y objetividad en decisiones operativas.
• Mejora de coordinación inter-áreas y de la trazabilidad completa del proceso.
• Incremento de la calidad del servicio percibido por la ciudadanía.
• Base escalable para extender el modelo a otras áreas (limpieza, alumbrado, zonas verdes, movilidad).

• Centro de control municipal: priorización diaria y reasignación dinámica de recursos.
• Mantenimiento viario: actuación temprana en puntos críticos de calzada y acera.
• Gestión territorial: vista geoespacial de clusters de incidencia y carga operativa por distrito.
• Gobierno del dato y auditoría: explicación de por qué se priorizó cada actuación.
• Escalabilidad multiservicio: reutilizable para otros servicios urbanos con mínima adaptación.