¿Qué problemas de la ciudad pueden resolverse o gestionarse mejor con datos e inteligencia artificial? Esta es la cuestión central del proyecto europeo ALLOCATE (Accelerating Local Leadership by Open Computing and AI for Technological Empowerment), una iniciativa coordinada por el Concello da Coruña y en la que participa el CITIC de la Universidade da Coruña, junto con el Cluster TIC de Galicia, Altia Group y Khora UrbanThinkers. 

El proyecto, dotado con un presupuesto de 5,5 millones de euros y con una duración de 42 meses —entre octubre de 2025 y marzo de 2029—, busca impulsar soluciones innovadoras basadas en inteligencia artificial y sostenibilidad para mejorar los servicios públicos, reducir la huella medioambiental y favorecer un desarrollo urbano inclusivo. 

En los últimos meses se ha trabajado en los tres ámbitos definidos por el proyecto: movilidad, residuos y servicios ciudadanos. El objetivo inicial es conocer la situación actual antes de plantear cómo podría ser un servicio futuro apoyado por inteligencia artificial. 

En el ámbito de los servicios ciudadanos, el equipo analizó el funcionamiento de canales como el 010, la línea municipal de atención telefónica, y el sistema IRIS, utilizado para gestionar solicitudes e incidencias, además de otros procesos que afectan a diferentes áreas municipales. A partir del análisis documental y de reuniones con personal municipal, se elaboró un primer mapa de problemas operativos. Ese diagnóstico se examinó desde tres perspectivas: la del Ayuntamiento, la de la ciudadanía y la del personal técnico encargado de gestionar y resolver las solicitudes. 

La perspectiva ciudadana se incorporó mediante la información disponible en los propios servicios, como solicitudes, incidencias y reclamaciones, junto con el conocimiento acumulado por los equipos municipales. 

El objetivo de esta primera fase era comprobar que los problemas identificados sobre el papel coincidían con las dificultades que se producen en el funcionamiento cotidiano de los servicios. 

De los problemas a los desafíos 

Una vez revisado el diagnóstico, los participantes reformularon los problemas identificados mediante preguntas del tipo “¿Cómo podríamos…?”. La intención era definir qué cambio se quería conseguir sin condicionar de antemano la respuesta tecnológica. 

Así, en lugar de plantear directamente la creación de un chatbot,  se planteó cómo utilizar la información generada a través del 010 y de IRIS para anticipar necesidades recurrentes y ofrecer respuestas más oportunas y consistentes. Esta reformulación permitió convertir los problemas detectados en posibles líneas de innovación y, al mismo tiempo, evitar que la elección de una herramienta concreta condicionase demasiado pronto el proceso. 

Priorizar qué retos pueden convertirse en casos de uso 

El siguiente paso consistió en priorizar los desafíos identificados. Para ello se tuvieron en cuenta diferentes criterios: el impacto esperado en la ciudadanía, la viabilidad, la disponibilidad de datos, la urgencia operativa, la aplicabilidad de la inteligencia artificial y la sostenibilidad a largo plazo. 

El taller de servicios ciudadanos identificó inicialmente nueve desafíos. Posteriormente, durante la fase de consolidación, algunos de ellos se agruparon por sus similitudes hasta definir cuatro áreas estratégicas más amplias. 

Los candidatos fueron entonces analizados teniendo en cuenta sus ventajas, limitaciones e implicaciones prácticas. Además de su relevancia para ALLOCATE y para los servicios municipales, se consideraron aspectos como la disponibilidad real de datos, el potencial de la IA, la mantenibilidad de las soluciones, su sostenibilidad y su posible transferencia a otras ciudades. De hecho, el proyecto incorpora criterios relacionados con la eficiencia y la sostenibilidad de los sistemas de inteligencia artificial. 

La validación continúa después de los talleres 

Los retos preseleccionados pasan ahora por una nueva fase de análisis para comprobar si pueden convertirse realmente en casos de uso factibles. Para ello se estudian los conjuntos de datos a los que podría accederse de manera realista, los procesos municipales en los que tendría que integrarse una futura solución y los resultados que esperan obtener los departamentos implicados. 

Este análisis explica también por qué la selección de casos de uso requiere tiempo. Un problema puede ser relevante para la ciudadanía, pero no disponer todavía de datos suficientes. Otro puede ser técnicamente viable, pero requerir cambios importantes en la organización. En otros casos, la inteligencia artificial puede ser posible, pero aportar poco valor frente a una solución más sencilla. 

Los talleres de movilidad y gestión de residuos siguen una lógica similar, aunque adaptada a las características y necesidades específicas de cada servicio. 

El objetivo final es seleccionar tres casos de uso urbanos reales: uno relacionado con la movilidad sostenible en bicicleta, otro con la optimización del servicio de residuos urbanos y un tercero con la mejora de la gestión de incidencias municipales. 

Transferencia a otras ciudades 

La participación de la Universidade da Coruña (UDC), a través del CITIC y el grupo LIDIA, se centra en la identificación de casos de uso y datos, el diseño de una metodología para medir el consumo energético y la formación en Inteligencia Artificial Verde para pymes. También colaborará en el seguimiento y evaluación de los resultados, aplicando enfoques como Green-in y Green-by. 

ALLOCATE contempla además la creación de una infraestructura tecnológica en la Cidade das TIC, con una Comunidad de Computación Local formada inicialmente por unas 40 empresas. Diez pymes y start-ups participarán en la experimentación de tres casos de uso urbanos, conectando las necesidades del Concello con las capacidades del tejido tecnológico local. 

El proyecto busca que las soluciones desarrolladas en A Coruña puedan transferirse a otras ciudades europeas, como Reggio Emilia, Heidelberg y Viana do Castelo. Para seleccionar los casos de uso, se sigue un proceso de cinco etapas: diagnosticar el servicio actual, validar el diagnóstico, convertir los problemas en desafíos, priorizarlos y comprobar su integración en los recursos y procesos existentes.