La gestión es predominantemente reactiva, actuando cuando los picos de demanda ya han saturado el servicio. La fragmentación de datos entre sistemas (incidencias, órdenes de trabajo, apps) impide una visión operativa única, generando variabilidad en los tiempos de respuesta y en los criterios de priorización de actuaciones municipales.

Desarrollo de un MVP de IA agéntica que actúe como un copiloto para el supervisor municipal. El sistema detectará picos de demanda por zona y tipología mediante analítica predictiva, propondrá una priorización basada en SLAs y criticidad, y orquestará la respuesta operativa asignando tareas automáticamente a las áreas correspondientes, manteniendo siempre la supervisión humana en la validación final.

Gestión de incidencias en vía pública: Priorización inteligente de avisos de limpieza o mantenimiento urbano tras eventos masivos.

Control de saturación de servicios: Alertas tempranas para el refuerzo de personal en oficinas de atención al ciudadano o servicios de movilidad.

Gobierno de la IA: Uso de watsonx.governance para asegurar que el MVP sea auditable y cumpla con la normativa de protección de datos personales.