Foqum Analytics
Foqum desarrolla soluciones de inteligencia artificial aplicada y machine learning para automatizar procesos de análisis, extracción, clasificación, anonimización y explotación de información en organizaciones públicas y privadas.
Trabajamos para administraciones públicas, grandes empresas y entidades de sectores como legal, financiero, salud, energía, industrial, defensa, educación y servicios, especialmente en contextos donde existen grandes volúmenes de documentación, información sensible o procesos manuales intensivos.
Ayudamos a los equipos técnicos, jurídicos y de negocio a reducir carga operativa, mejorar la trazabilidad y convertir documentación no estructurada en información tratable, revisable y segura. En este reto, aplicamos esa experiencia a la anonimización de documentos técnicos y administrativos en castellano y euskera: detección de datos personales o confidenciales, sustitución coherente mediante etiquetas, clasificación de criticidad documental y generación de una versión anonimizada revisable. La solución no elimina la revisión humana ni sustituye el criterio jurídico o técnico, sino que actúa como asistente para agilizar el proceso, homogeneizar criterios y reforzar la protección de la información sensible.
Datos de la empresa
Año de fundación
2014
NIF/CIF
B87072500
Certificaciones
Nº de Empleados
30
Public Readiness (Tracción pública)
Valor total de contratos adjudicados (último año)
€
Clientes públicos destacados
Ministerio de Defensa, Idibell, Ci3, Turismo de Tenerife, Ayuntamiento de Navarra, Perte Naval (Navantia y Pymar), UNED.
Canales y colaboraciones
Mando Conjunto del Ciberespacio, Ayuntamiento de Madrid, Ayuntamiento de Pamplona.
Vendor Trust (Solvencia económica)
Facturación (último año)
€
Inversión levantada acumulada
€
Contrato mayor valor en los últimos 3 años
€
Ecosistema
Premios
Deloitte EMEA Technology Fast 500 (2025): Reconoce a las 500 empresas de base tecnológica con mayor ritmo de crecimiento y escalabilidad en Europa, Oriente Medio y África.
Deloitte Technology Fast 50 España: 50 compañías tecnológicas de más rápido crecimiento en el país.
Aceleradoras
Datos de la empresa
Gestor inteligente de zonas de bajas emisiones
Problema
Las administraciones locales enfrentan varios desafíos al implementar y gestionar las ZBE:
- Falta de herramientas tecnológicas integradas: la ausencia de sistemas que permitan el control de accesos, la medición de aforos y la monitorización ambiental en tiempo real dificulta la gestión eficiente de las ZBE.
- Dificultad en la obtención y análisis de datos: la recopilación y análisis de datos sobre el comportamiento de los vehículos y su impacto ambiental es compleja, especialmente cuando se requiere integrar múltiples fuentes de información.
- Limitaciones en la toma de decisiones basadas en datos: sin una plataforma que proporcione métricas claras y actualizadas, las decisiones sobre políticas de movilidad y medioambientales pueden carecer de fundamento sólido.
- Necesidad de cumplir con normativas y plazos: las administraciones deben implementar las ZBE en plazos establecidos por la ley, lo que requiere soluciones ágiles y efectivas.
Solución
Foqum desarrolló una solución tecnológica que combina analítica de datos e inteligencia artificial para abordar estos desafíos:
- Captura de matrículas: implementación de un sistema de captación de imágenes que permite capturar las matrículas de los vehículos que ingresan y salen de las ZBE de manera ágil y sencilla.
- Integración con la DGT: establecimiento de una conexión software con los servidores de la Dirección General de Tráfico (DGT) para obtener los parámetros medioambientales de los vehículos.
- Plataforma de Big Data: los datos recopilados se integran en una plataforma tecnológica de Big Data que ofrece un panel de visualización intuitivo, permitiendo al gestor de la ZBE analizar en tiempo real las métricas obtenidas.
- Inteligencia artificial para estimaciones: gracias a la inteligencia artificial incorporada en la plataforma de analítica de datos, se pueden realizar estimaciones de métricas basadas en datos relevantes de uso y patrones de comportamiento observados dentro de las ZBE.
Este proyecto ha sido apoyado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo, así como por la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.
Optimización de costes en licitaciones de servicios intensivos en personal
Problema
La elaboración de presupuestos base de licitación para servicios intensivos en personal presentaba varios desafíos:
- Complejidad en el cálculo de costes: Considerar todas las variables relevantes (salarios, pluses, antigüedad, turnos, descansos, etc.) de manera manual era propenso a errores y omisiones.
- Consumo de tiempo: La preparación de los pliegos requería una inversión significativa de tiempo por parte del personal técnico, retrasando los procesos de licitación.
- Riesgo de impugnaciones: Errores o inconsistencias en los pliegos podían dar lugar a impugnaciones por parte de los licitadores, generando retrasos y posibles costes adicionales.
- Falta de estandarización: La ausencia de herramientas estandarizadas dificultaba la comparación y evaluación de las ofertas recibidas.
Solución
Foqum desarrolló OP2AIM, una herramienta basada en inteligencia artificial que ofrece las siguientes funcionalidades:
- Optimización de costes salariales: Utiliza algoritmos heurísticos para calcular de manera precisa los costes asociados a los servicios, considerando todas las variables relevantes y cumpliendo con la normativa vigente.
- Generación automática de pliegos: Facilita la elaboración de pliegos de prescripciones técnicas y administrativas, incluyendo desgloses detallados de costes por categoría profesional.
- Planificación de recursos humanos: Permite simular diferentes escenarios de planificación de personal, optimizando la asignación de recursos y mejorando la eficiencia del servicio.
- Interfaz amigable: Diseñada para ser utilizada por personal no técnico, la herramienta ofrece una interfaz intuitiva que facilita su adopción y uso en los órganos de contratación.