BRISA

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 y mantenimiento), con lagunas temporales que impiden una foto fiable del uso energético. La obsolescencia no anticipada encarece el mantenimiento y provoca indisponibilidades por falta de identificación de vida útil y planificación de sustituciones. No existe un método reproducible para evaluar ahorros y la ratio kWh/€ con un contrafactual robusto ni para simular paquetes combinados capturando sinergias y solapamientos . La generación manual de recomendaciones es lenta y poco trazable, dificultando priorizar automáticamente dónde actuar primero con criterios homogéneos . La validación de presupuestos de mantenedores/proveedores se realiza sobre PDF/Excel heterogéneos, con alto grado de manualidad y escaso control de coherencia. Además, los sistemas de aprobación y seguimiento de expedientes están desconectados de los datos , lo que añade fricción interdepartamental y retrasa el seguimiento de actuaciones, la evaluación de ahorros y su validación final. 
Sin una capa de IA, normalización y conexión operativa con los flujos corporativos, escalar decisiones a centenares de activos resulta lento, costoso y difícil de auditar.

• 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.
• Validador automático de actuaciones (presupuestos de mantenedores): analiza propuestas en PDF/Excel, extrae y normaliza partidas (códigos, unidades, precios unitarios, importes) y aplica reglas de coherencia (rangos, duplicidades, referencias de precio), emitiendo informes de validación con recomendación y agilizando aprobaciones de presupuestos de proveedores.
• Escalabilidad administrativa: es integrable con flujos internos para el seguimiento del piloto y eventual despliegue.

• Integrador: BRISA aúna las fuentes existentes. Al armonizarlas, evalúa la coherencia entre ellas y deja una “fuente única de verdad” para energía y mantenimiento.
• Eficiencia y ahorro: genera una base para reducir consumo y costes priorizando las actuaciones al orientar inversiones hacia actuaciones con mayor kWh/€, €/tCO₂, tCO₂ evitadas, CAEs generados o kWh ahorrados.
• Agilidad y trazabilidad: ofrece tiempos de análisis y reporte más cortos con criterios homogéneos para todo el parque y evidencias comparables por edificio.
• Rigor en aprobaciones: valida automática los presupuestos de mantenedores con banderas (OK/Observación/No conforme) y motivos por partida, que acelera aprobaciones.
• Resiliencia operativa: resulta en menos fallos inesperados y mejor planificación presupuestaria y de sustituciones.
• Transparencia y rendición de cuentas: facilita explicar por qué cada euro se invierte donde más impacto tiene y verificar ahorros tras la ejecución.

Cliente: Infraestructuras de la Generalitat de Catalunya

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

Las ciudades europeas están reforzando políticas de calidad del aire y adaptación climática, con presión regulatoria y social para medir mejor, anticipar episodios y orientar decisiones urbanas. Por ejemplo, Pamplona lanzó un reto para medir de forma holística y granular la calidad del aire y simular efectos de intervenciones en movilidad, urbanismo o renaturalización, en línea con la adopción de gemelos digitales en la gestión urbana. El impulso público busca decisiones basadas en datos, comparabilidad y transparencia hacia la ciudadanía

Los ayuntamientos suelen operar con redes oficiales de estaciones (pocas, fijas) que no capturan variabilidad intraurbana ni permiten atribuir fuentes con precisión. Integrar sensórica heterogénea (municipal, privada, satelital) y datos urbanísticos/meteorológicos supera las capacidades habituales. Faltan herramientas para reconstruir lagunas de datos, validar calidad y simular escenarios (ZBE, cambios de tráfico, nuevas zonas verdes) con resolución de calle. Las decisiones interdepartamentales requieren evidencia compartida y trazable; sin un gemelo digital operacional, la comparación “antes/después” y la priorización de medidas se vuelven lentas y discutibles.

• Gemelo digital urbano de aire: integra datos de sensores, meteorología y GIS para describir, predecir y ensayar políticas a nivel de barrio/calle. Permitió visualización temporal-espacial y simulación de intervenciones. 
• Atribución de fuentes y escenarios: facilita separar contribuciones (tráfico, industria, morfología urbana) y estimar impactos de ZBE, rediseño viario o infraestructura verde antes de ejecutarlas.
• Reconstrucción y validación de datos: aplica modelos de series temporales para imputar huecos y controlar calidad, manteniendo continuidad operativa del sistema.
• Motor de decisiones interdepartamental: habilita paneles y comparativas “antes/después” para movilidad, urbanismo y medio ambiente, agilizando la coordinación y la rendición de cuentas.

• Agilidad y resiliencia: decisiones de mitigación más rápidas (p. ej., activar medidas de tráfico en episodios) gracias al pronóstico y simulación en el gemelo.
• Eficiencia y accesibilidad: una sola vista de datos ambientales y urbanos reduce tiempos de análisis y mejora comprensión pública de medidas.
• Sostenibilidad y trazabilidad: priorización de actuaciones con evidencia cuantitativa (reducción NO₂/PM por intervención) y registro reproducible del “antes/después”.

Cliente: Tracasa Instrumental

• Instrumento de contrato: Concurso (Artículo 183)
• Precio:  54.000€
• Duración del contrato: 4 meses
• Licitación: Enlace