El Ayuntamiento de Madrid, a través del área delegada de Innovación y Emprendimiento, ha anunciado los 8 ganadores de DesafIA Madrid, el programa de innovación abierta que busca identificar soluciones tecnológicas capaces de dar respuesta a retos reales planteados por empresas y distintos servicios municipales. MyStreetBook, Brisa, Annorak Intelligence Group, Komorebi, Wise Build, Baobab AI, MuniDigital y Nommon han sido seleccionadas para desarrollar los nuevos pilotos.
En total, esta segunda edición ha recibido 184 candidaturas, de las que se preseleccionaron 40 startups y pequeñas empresas tecnológicas, cinco por cada reto, que presentaron sus soluciones ante los promotores y expertos en innovación e inteligencia artificial, antes de la selección final.
Durante el acto, que se celebró la semana pasada en Madrid Innovation Lab, el concejal delegado de Innovación y Emprendimiento, Ángel Niño, puso en valor el papel de DesafIA Madrid como herramienta para acelerar la adopción de inteligencia artificial en entornos reales.
El concejal delegado de Innovación y Emprendimiento del Ayuntamiento de Madrid, Ángel Niño, ha afirmado que, “con la selección de estos ocho proyectos, DesafIA Madrid avanza en su objetivo de convertir a la capital en un espacio de referencia para probar soluciones de inteligencia artificial aplicadas a retos concretos”.
“A través de este programa, reforzamos la colaboración entre administración, empresas y startups, con un modelo orientado a generar valor público, económico y social mediante el uso de la tecnología”, ha añadido.
La jornada también contó con una mesa redonda sobre la experiencia de DesafIA 2025, con la participación de Sacyr y CrataAI, así como de Zonas Verdes y SiGO, que han compartido su visión sobre el desarrollo de los pilotos de la edición anterior.
Las startups ganadoras y los retos seleccionados son los siguientes:
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Cabify hará frente al reto de mejorar la planificación del trayecto urbano inteligente, junto a MyStreetBook, para facilitar desplazamientos más eficientes y sostenibles con nuevas soluciones de movilidad. 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 real del viajero, al tener en cuenta variables como horarios, tarifas, transporte, accesibilidad, preferencias y probabilidad de éxito de cada conexión.
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Grupo EULEN abordará el reto de predecir la ocupación y el aforo en espacios públicos, junto a Brisa. 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. El sistema aprende cómo se comporta cada espacio en función de factores como la hora, la meteorología, los festivos, los eventos o el histórico reciente, con el fin de anticipar la ocupación futura.
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IBM hará frente al reto de transformar señales de demanda ciudadana en decisiones operativas, junto a Annorak Intelligence Group. Se trata de un MVP de IA agéntica que convierte información procedente de múltiples canales, como el 010, la app 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.
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L’Oréal Groupe abordará el reto de mejorar el rendimiento de una línea de producción, junto a Komorebi. 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 10 minutos antes de que se produzcan los paros y actuar sobre el 20 % de las paradas sin causa asignada.
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El Área de Gobierno de Políticas de Vivienda hará frente al reto de identificar y representar en un mapa los espacios libres entre edificios de Madrid, junto a Wise Build. Se trata de un copiloto de IA que convierte notas registrales en cartografía vectorial del espacio interbloque. La solución extrae información de las fincas, reconstruye relaciones entre segregaciones y colindancias, genera geometrías y las contrasta con ortofotos históricas, catastro y cartografía municipal antecedente - obteniendo un producto GIS revisable y editable por los técnicos a través de aplicación web.
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La Dirección General de SAMUR-Protección Civil abordará el reto de optimizar la organización diaria de sus equipos, junto a Baobab. 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.
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El Distrito de Villaverde hará frente al reto de gestionar y monitorizar la ocupación de la vía pública, junto a MuniDigital. 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.
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La Subdirección General de Infraestructuras y Equipamientos Deportivos abordará el reto de mejorar el análisis de viabilidad de nuevas instalaciones deportivas, junto a Nommon. 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. La herramienta combina datos de movilidad con ubicaciones de puntos de interés para apoyar una planificación más informada.
Esta nueva edición de DesafIA Madrid consolida el modelo de innovación abierta del programa, que permite a grandes compañías y a la propia administración municipal probar soluciones tecnológicas en escenarios concretos, con necesidades reales y capacidad de impacto sobre la ciudad.
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