Transformar señales de demanda ciudadana en decisiones

Subreto 1 ¿Cómo podría el Ayuntamiento de Madrid detectar con antelación picos de demanda y patrones anómalos en servicios municipales para anticipar la respuesta operativa?

Este subreto se centra en identificar señales tempranas de saturación o incremento de demanda a partir de datos de incidencias, solicitudes y actividad por canal. El objetivo es desarrollar un MVP que permita detectar variaciones relevantes por zona, tipología y franja horaria, generando alertas útiles para supervisores y centros de coordinación antes de que el impacto escale. 

Subreto 2 ¿Cómo podría el Ayuntamiento de Madrid mejorar la priorización de actuaciones municipales mediante IA agéntica, manteniendo supervisión humana y criterios operativos claros? 

Este subreto aborda la toma de decisión operativa: a partir de señales de demanda y contexto (criticidad, SLA, impacto ciudadano, capacidad disponible), el MVP debe proponer una priorización de actuaciones y alertar al responsable municipal en la decisión final. El foco está en mejorar consistencia, velocidad de respuesta y coordinación, optimizando la toma de decisiones. 

Subreto 3 ¿Cómo podría el Ayuntamiento de Madrid coordinar y hacer seguimiento de las actuaciones municipales propuestas por IA agéntica, desde la recomendación hasta la ejecución? 

Este subreto busca cerrar el ciclo operativo: convertir recomendaciones en acciones coordinadas mediante flujos de trabajo (por ejemplo; asignación, escalado, avisos, seguimiento y estado). El MVP debe demostrar cómo una recomendación puede integrarse en un proceso de ejecución real o simulado, mejorando trazabilidad, tiempos de respuesta y visibilidad para responsables de servicio.  

El Ayuntamiento de Madrid gestiona incidencias, solicitudes y trámites a través de múltiples canales y servicios, con procesos de priorización y coordinación que en muchos casos siguen siendo manuales y reactivos. Este reto propone desarrollar un MVP de IA agéntica que, con supervisión humana, sea capaz de detectar señales relevantes, proponer prioridades de actuación y orquestar flujos operativos (asignación, escalado, seguimiento y comunicación interna), con trazabilidad extremo a extremo. 

La iniciativa se plantea como un reto de co-creación con empresas participantes, orientado a demostrar valor en 1 servicio municipales piloto, con foco en impacto operativo, mejora de tiempos de respuesta y mayor consistencia en la toma de decisiones. 

Diseñar y validar un MVP de IA agéntica que ayude al Ayuntamiento de Madrid a: 

1. Anticipar señales de demanda y detectar picos o anomalías. 
2. Apoyar la priorización de actuaciones con criterios operativos y contexto. 
3. Coordinar y hacer seguimiento de la respuesta operativa de forma trazable.

• La demanda ciudadana (incidencias, solicitudes, trámites) se gestiona con frecuencia de forma reactiva, actuando cuando el pico ya se ha producido en lugar de anticiparlo. 

• La información está distribuida entre distintos canales y sistemas (010, apps, incidencias, órdenes de trabajo, etc.), dificultando una visión operativa única y actualizada. 

• La priorización de actuaciones depende en gran medida de revisión manual, experiencia operativa y coordinación ad hoc entre áreas. Esto genera variabilidad en criterios de priorización, tiempos de respuesta y asignación de recursos. 

• Existe una oportunidad clara de aplicar IA agéntica para mejorar la detección, priorización y coordinación, manteniendo siempre supervisión humana en la decisión pública.

• Ciudadanía y empresas: origen de la demanda (incidencias, solicitudes, quejas, trámites). 

• Canales de entrada y atención: 010 / atención ciudadana, portales y apps municipales, oficinas/registro. 

• Áreas operativas prestadoras del servicio (según piloto): limpieza/medioambiente, movilidad, alumbrado, mantenimiento urbano, zonas verdes, etc.

• Centros de control y coordinación (si aplica): responsables de priorización y asignación de recursos, supervisores de operaciones. 

• Equipos de datos y tecnología del Ayuntamiento: responsables de integración de datos, seguridad, arquitectura, interoperabilidad. 

• Gobierno, legal y compliance: protección de datos, auditoría, transparencia/explicabilidad, criterios de decisión pública. 

• Proveedores/contratas (si aplica): ejecución de órdenes de trabajo y reporting de actividad. 

• Ecosistema de innovación: Wayra + startups seleccionadas + IBM Build (mentorías, arquitectura y aceleración del MVP).

Stack tecnológico 

• Watsonx Orchestrate. IA agéntica y orquestación de flujos operativos (recomendación → aprobación → ejecución/seguimiento). 

• IBM Bob. Entorno de desarrollo asistido por IA (copiloto para equipos técnicos) que acelera la construcción del MVP y sus integraciones. Ayuda a generar y modernizar código, crear conectores/APIs y automatizar tareas del ciclo de vida del software, incorporando buenas prácticas de seguridad. 

• Watsonx.data. Ingesta, unificación y explotación de datos (estructurados/no estructurados) con capa analítica común. 

• Watsonx.governance. Gobierno de la IA (trazabilidad, explicabilidad, monitorización, evaluación de riesgos, auditoría).

La entidad seleccionada podrá desarrollar un caso de uso real con el acompañamiento del promotor del reto, accediendo además a financiación para el piloto, hasta 225.509,15 € (IVA incluido), a repartir entre las soluciones de los ocho retos. Se tendrá en cuenta la complejidad del desarrollo de la solución para la asignación de recursos.

El proceso incluye apoyo técnico y estratégico, mentorías adaptadas a las necesidades y seguimiento en la implementación. Además, las soluciones recibirán visibilidad a través de los canales del programa así como en eventos específicos como Demo Days.

Toda la información se encuentra detallada en las bases de la convocatoria de DesafIA Madrid. Accede a través de este link.