OSOIGO SL

Muchos ayuntamientos y Administraciones públicas impulsan procesos participativos para recoger propuestas y opiniones ciudadanas, pero siguen analizando ese material de forma manual, con tiempos largos y baja capacidad para cruzarlo con normativa, estrategia o documentación interna. En este contexto, Osoigo desarrolla una capa de IA que se integra sobre la plataforma de participación existente, permitiendo procesar automáticamente grandes volúmenes de aportaciones en evidencia más útil para la toma de decisiones públicas. Un ejemplo de este casos de uso puede verse en el proyecto Gurea Geroa, un espacio digital de participación que recoge opiniones, propuestas e ideas de la juventud vasca.

• Escasa capacidad para gestionar procesos participativos a gran escala: cuando los procesos alcanzan miles de participantes, los equipos internos tienen dificultades para mantener una lectura homogénea y profunda del contenido recibido.
• Análisis manual y lento de propuestas ciudadanas: en muchos procesos participativos, los equipos técnicos tienen que leer, agrupar e interpretar manualmente cientos o miles de aportaciones, lo que ralentiza la obtención de conclusiones.
• Dificultad para conectar propuestas con el marco público real: muchas aportaciones ciudadanas son valiosas, pero su análisis resulta limitado si no se contrastan con normativa, estrategia institucional o documentación interna del ayuntamiento.
• Información participativa dispersa y poco accionable: las aportaciones se recogen, pero no siempre se traducen en conclusiones claras, comparables y orientadas a decisión.

• Capa analítica escalable para participación masiva: la tecnología se apoya en una base digital participativa ya utilizada para encuestas, propuestas, foros e iniciativas, lo que facilita añadir capacidades de análisis sobre grandes volúmenes de participación.
• Análisis masivo asistido por IA: Osoigo desarrolla una tecnología que permite procesar grandes volúmenes de propuestas y opiniones ciudadanas de forma más rápida, estructurando la información para facilitar su lectura y priorización.
• Cruce inteligente con normativa y documentos internos: la IA se orienta a relacionar propuestas y opiniones con marcos normativos, estratégicos y documentales de la Administración pública, ayudando a evaluar mejor su encaje y utilidad.
• Síntesis estructurada para toma de decisión: la solución transforma opiniones y propuestas en conclusiones u hojas de ruta más operativas, agrupadas por temas, afinidad con documentos de referencia y potencial valor para la política pública.

La solución expone APIs estándar.
Se integra normalmente con censos y ERP, mediante desarrollo a medida.

IA para facilitar análisis de propuestas y opiniones de jóvenes sobre el futuro del turismo, salud mental y cuidados.

• Cliente: Viceconsejería de Comercio y Turismo del Gobierno Vasco
• Link aplicación: https://gureageroa.eus/es/

Impacto de resultado

• 1.500 propuestas digitales recabadas
• Elaboración de 20 propuestas técnicas y aplicables

Indicadores operativos 

• Reducción a 1 hora del tiempo de análisis e interpretación de propuestas
• Reducción a 2 horas del tiempo de valoración y encaje de propuesta con el marco normativo, estratégico y operativo existente 
• Facilita a los equipos técnicos pasar de un volumen alto de opiniones dispersas a una lectura más ordenada por temas y prioridades: creación de 7 agrupaciones temáticas sobre el total de aportaciones

La solución es fácilmente escalable porque se apoya sobre una infraestructura digital de participación ya operativa, con módulos para encuestas, propuestas, foros e iniciativas, a la que puede añadirse una capa analítica común. Esto facilita extenderla a otros ayuntamientos y Administraciones públicas que gestionan procesos participativos con mucho volumen de aportaciones, así como a nuevas áreas de política pública —juventud, urbanismo, movilidad, vivienda o salud— reutilizando la misma lógica de análisis y adaptando únicamente los documentos de referencia con los que se cruza la participación.

Muchas Administraciones públicas atienden miles de interacciones al año por teléfono, email y atención presencial, pero siguen teniendo dificultades para convertir esas consultas en información útil para mejorar servicios. La recogida de feedback suele ser fragmentada, poco trazable y lenta de analizar. En este contexto, Osoigo plantea con Kualia una solución que centraliza la escucha, automatiza la recogida de valoraciones y aplica IA para transformar consultas y opiniones en evidencia útil para la toma de decisiones.

• Feedback disperso y difícil de conectar con cada servicio: las Administraciones públicas reciben opiniones y datos por distintos canales, pero muchas veces no confluyen en un mismo repositorio ni se vinculan bien al servicio o punto de atención correspondiente.
• Encuestas largas y baja respuesta tras la atención: los mecanismos tradicionales de valoración generan fricción y reducen la participación de las personas usuarias.
• Análisis lento y manual de grandes volúmenes de consultas: aunque se recogen muchas interacciones, su tratamiento manual dificulta obtener conclusiones rápidas y comparables.
• Información sin traducción clara a decisiones: muchas Administraciones públicas visualizan datos y opiniones, pero no cuentan con un mecanismo claro para convertirlos en decisiones útiles de mejora del servicio.
• Dificultad para escalar la evaluación de calidad entre equipos internos: los procesos de valoración suelen depender de dinámicas manuales y no son fácilmente replicables entre áreas o unidades.

• Espacio centralizado de escucha y análisis: Kualia unifica la recogida y el análisis de la opinión en una sola herramienta, permitiendo agrupar información por canal, servicio, fecha y perfil para facilitar una lectura más operativa de lo que ocurre en la atención pública.
• Microcuestionarios automáticos tras cada interacción: la solución genera cuestionarios breves, etiquetados según el tipo de atención recibida, y los envía automáticamente mediante enlace o QR al finalizar cada contacto.
• Análisis asistido por IA en tiempo real: Kualia recoge y estructura automáticamente los datos y permite analizar patrones, incidencias y oportunidades de mejora en tiempo real con apoyo de IA integrada.
• Herramienta orientada a decisión y mejora continua: la solución está diseñada para ordenar la información relevante, armonizar datos de interacción y apoyar a equipos internos en la identificación rápida de mejoras sobre servicios concretos.
• Modelo escalable a cualquier equipo interno: el planteamiento de Kualia parte precisamente de transitar desde un proceso manual a una herramienta escalable para distintos equipos internos, manteniendo una lógica común de recogida, análisis y seguimiento.

La solución expone APIs estándar.

La integraciones se realizan mediante desarrollo a medida.

IA para generación y análisis automatizado de feedback en programas de ayudas empresariales de SPRI

• Cliente: Sociedad para la Promoción y Reconversión Industrial (SPRI)
• Link aplicación: https://www.osoigonext.com/proyectos-participacion/spri-de-la-escucha-dispersa-la-decision-estrategica

Impacto de resultado

• Incremento de la tasa de respuesta frente a encuestas tradicionales en +30–50%
• Incremento de detección de patrones/incidencias en +40–70% (especialmente en feedback abierto)
• Reducción del tiempo de análisis de semanas a horas (~80–90%)
• Incremento de la calidad del servicio: mejora sostenida en satisfacción (+20%)
• Reducción en un 80% del tiempo de análisis de contenido generado por la ciudadanía (ideas, propuestas, opiniones…)

Indicadores operativos 

• De información fragmentada en múltiples sistemas a 100% de feedback centralizado y accesible en un único entorno.
• Automatización de la clasificación y análisis de más de 2.000 propuestas y comentarios 
• Conversión  automática de los datos e ideas en propuestas técnicas y accionables

La solución es fácilmente escalable porque se apoya en una herramienta digital centralizada, diseñada para integrar distintos canales de atención y replicar una misma lógica de recogida y análisis en múltiples equipos. Esto permite extenderla con relativa facilidad a otras unidades internas, servicios y organismos públicos que atienden un alto volumen de interacciones, así como a nuevas áreas con atención multicanal, reutilizando la infraestructura y adaptando los micro cuestionarios y reglas de análisis a cada contexto de servicio.