Madrid selecciona ocho startups para impulsar proyectos de IA aplicada a retos urbanos

 

MyStreetBook, Brisa, Annorak Intelligence Group, Komorebi, Wise Build, Baobab AI, MuniDigital y Nommon han sido seleccionadas entre las 184 candidaturas para desarrollar los nuevos pilotos, ha informado el Consistorio en un comunicado.

 

El concejal delegado de Innovación y Emprendimiento, Ángel Niño, ha puesto en valor el papel de DesafIA Madrid como "herramienta para acelerar" la adopción de inteligencia artificial (IA) en entornos reales. Ha subrayado que a través de este programa, se refuerza "la colaboración entre administración, empresas y startups" con un modelo "orientado a generar valor público, económico y social mediante el uso de la tecnología".

 

Las startups ganadoras y los retos seleccionados son: MyStreetBook, junto a Cabify, que hará frente al reto de mejorar la planificación del trayecto urbano inteligente para facilitar desplazamientos más eficientes y sostenibles.

 

Se trata de una solución que utiliza inteligencia artificial para crear y recomendar itinerarios en tiempo real y personalizados según el perfil y las necesidades de cada usuario. La herramienta permite pasar de una estimación genérica de tiempos a una experiencia más ajustada al comportamiento del viajero al tener en cuenta variables como horarios, tarifas o accesibilidad de cada conexión.

 

Por su parte, Brisa abordará, junto a Grupo Eulen, el reto de predecir la ocupación y el aforo en espacios públicos. Se trata de una solución basada en un modelo fundacional propio de series temporales, capaz de armonizar datos dispersos o incompletos y predecir su evolución para ayudar a decidir dónde y cómo actuar en áreas como energía, mantenimiento, limpieza, o seguridad.

 

Annorak Intelligence Group, junto a IBM, tiene el reto de transformar señales de demanda ciudadana en decisiones operativas. Se trata de un MVP de IA agéntica que convierte información procedente de múltiples canales, como el 010, la aplicación Línea Madrid, el portal web, las oficinas de registro o los sistemas internos, en decisiones trazables y priorizadas. El piloto se aplicará al mantenimiento viario de calzada y acera, con supervisión humana durante todo el proceso.

 

Además, Komorebi, junto a L'Oréal Groupe, abordará el reto de mejorar el rendimiento de una línea de producción. Se trata de un sistema híbrido que combina machine learning y análisis de flujo para anticipar paradas en la línea productiva. La solución permite enviar alertas prescriptivas al operario diez minutos antes de que se produzcan los paros y actuar sobre el 20% de las paradas sin causa asignada.

 

VÍA PÚBLICA Y VIVIENDA

 

Por otro lado, Wise Build, junto al Área de Políticas de Vivienda, trabajará en el reto de identificar y representar en un mapa los espacios libres entre edificios de Madrid. Se trata de un copiloto de IA que convierte notas registrales en cartografía vectorial del espacio interbloque.

 

Baobab, junto a la Dirección General de SAMUR-Protección Civil, abordará el reto de optimizar la organización diaria de sus equipos. Se trata de un motor de decisión AI que genera planificaciones de turnos operativa y matemáticamente óptimas. La herramienta asigna equipos a bases prioritarias y permite replanificar cuando cambian las condiciones operativas, con criterios vinculados a jornadas, descansos, perfiles profesionales, equidad y composición de las unidades asistenciales.

 

Asimismo, MuniDigital, junto al distrito de Villaverde, se enfrentará al reto de gestionar y monitorizar la ocupación de la vía pública. Se trata de InspectIA, una solución que automatiza la supervisión del espacio público mediante inteligencia artificial. La herramienta permite capturar evidencias con validez jurídica, detectar posibles incumplimientos normativos y generar informes técnicos asistidos para facilitar el trabajo de los equipos inspectores.

 

Por otra parte, Nommon, junto a la Subdirección General de Infraestructuras y Equipamientos Deportivos, tendrá el reto de mejorar el análisis de viabilidad de nuevas instalaciones deportivas. Se trata de InSite, una solución basada en inteligencia artificial y big data para analizar zonas de influencia de centros deportivos y recomendar nuevas ubicaciones en función de su viabilidad y beneficio social.

 

Durante los próximos meses, cada startup seleccionada desarrollará un piloto que responda al desafío asignado y lo hará desde la tecnología, la creatividad y la colaboración con la empresa o institución que haya planteado el reto. Antes de finalizar 2026, todas las soluciones se darán a conocer en detalle en el 'Demo Day' de esta edición.