El Ayuntamiento de Madrid analiza la viabilidad de nuevas infraestructuras deportivas a partir de múltiples fuentes de información (oferta existente, datos demográficos, accesibilidad, uso de instalaciones, etc.).

Actualmente, este proceso es manual, fragmentado y dependiente del conocimiento de los técnicos, lo que dificulta su escalabilidad, estandarización y trazabilidad.

El reto consiste en transformar este proceso en un sistema basado en datos, capaz de integrar información, aplicar criterios homogéneos y generar análisis consistentes de forma automatizada.

El análisis de viabilidad presenta varias limitaciones:

• Recopilación manual de datos desde múltiples fuentes
• Falta de estandarización en criterios de evaluación
• Dependencia del conocimiento individual del técnico
• Dificultad para trabajar con zonas de influencia reales
• Generación manual de informes

Esto genera:

• Procesos lentos y poco escalables
• Resultados poco homogéneos
• Baja capacidad para explorar nuevas oportunidades
• Dificultad para justificar decisiones de forma consistente

La solución debe integrarse con fuentes de datos existentes:

• Datos abiertos del Ayuntamiento (demografía, geoportal)
• Inventarios internos de instalaciones deportivas
• Datos de Cronos (uso y ocupación)
• IAE y fuentes externas (Google Maps, estudios sectoriales)

Debe permitir:

• Análisis geoespacial (zonas de influencia)
• Integración y normalización de datos
• Aplicación de criterios de evaluación parametrizables
• Generación automática de informes
• Interfaz accesible para técnicos 

Se propone el desarrollo de una plataforma de inteligencia territorial basada en IA, capaz de automatizar el análisis de viabilidad de instalaciones deportivas a partir de una ubicación concreta.

La solución se estructura en cuatro módulos:

1. Motor de análisis geoespacial

• Identificación automática del área de influencia
• Análisis de oferta deportiva cercana
• Cálculo de accesibilidad y tiempos de desplazamiento
• Integración de datos demográficos a nivel granular

Resuelve Subreto 1

2. Motor de evaluación de viabilidad

• Definición de criterios según tipo de instalación
• Aplicación automática de reglas y scoring
• Evaluación homogénea y replicable

Resuelve Subreto 2

3. Generador automático de informes

• Creación de informes estructurados
• Integración de datos, mapas y conclusiones
• Homogeneización del contenido

Resuelve Subreto 3

4. Motor de enriquecimiento de datos

• Integración de nuevas fuentes (demanda potencial, penetración deportiva)
• Incorporación de datos de uso real (Cronos)
• Mejora continua del modelo

Resuelve Subreto 4

La IA actúa como un sistema de apoyo a la decisión territorial, transformando datos en análisis claros, consistentes y accionables.

• Reducción drástica del tiempo de análisis
• Estandarización de criterios de viabilidad
• Mejora en la calidad y consistencia de informes
• Mayor capacidad para analizar nuevas propuestas
• Mejora en la toma de decisiones públicas

Paso de un proceso manual a un sistema basado en datos

Evaluación automática de nuevas instalaciones deportivas

Identificación de zonas con déficit de oferta

Análisis de demanda potencial

Generación de informes técnicos estructurados

Soporte a decisiones de inversión pública

Exploración proactiva de oportunidades