El Ayuntamiento selecciona ocho ‘startups’ para impulsar proyectos de inteligencia artificial en Madrid

El Ayuntamiento de Madrid continúa probando la inteligencia artificial con el objetivo de encontrar soluciones tecnológicas en escenarios concretos con necesidades reales y capacidad de impacto sobre la ciudad. De esta manera, ocho startups de entre 184 candidatas han sido elegidas para impulsar proyectos en la ciudad que «generen valor público, económico y social mediante el uso de la tecnología».

MyStreetBook, Brisa, Annorak Intelligence Group, Komorebi, Wise Build, Baobab AI, MuniDigital y Nommon han sido las elegidas en la segunda edición de DesafIA Madrid, un programa de innovación abierta impulsado por el Área Delegada de Innovación y Emprendimiento que busca ofrecer este tipo de respuestas.

Su concejal delegado, Ángel Niño, ha puesto en valor el papel de DesafIA Madrid como herramienta para acelerar la adopción de inteligencia artificial en entornos reales: «Con estos ocho proyectos, DesafIA Madrid avanza en su objetivo de probar soluciones de inteligencia artificial aplicadas a retos concretos». Además, Niño afirma que, de esta manera, se refuerza «la colaboración entre administración, empresas y startups».

Las ocho ‘startups’ y sus soluciones

El Ayuntamiento de Madrid ha ofrecido la información de las diferentes soluciones que presentarán estas ocho startups.

MyStreetBook, junto a Cabify, buscará mejorar la planificación del trayecto urbano inteligente para facilitar desplazamientos más eficientes y sostenibles. Su propuesta consiste en crear y recomendar itinerarios en tiempo real y personalizados según el perfil y las necesidades de cada usuario, a través de variables como horarios, tarifas o accesibilidad de cada conexión que se ajustarían más al viajero.

Brisa abordará, junto a Grupo EULEN, predecir la ocupación y el aforo en espacios públicos, gracias a un sistema que aprende cómo se comporta cada espacio en función de factores como la hora o la meteorología con el fin de anticipar la ocupación.

Annorak Intelligence Group, junto a IBM, tiene el reto de transformar señales de demanda ciudadana en decisiones operativas. Su propuesta es convertir 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, gracias a una MVP de IA agéntica.

Komorebi, junto a L’Oréal Groupe, tratará de mejorar el rendimiento de una línea de producción con la creación de un sistema híbrido que combina machine learning y análisis de flujo para anticipar paradas en la línea productiva. Esta solución enviará alertas al operario diez minutos antes de que se produzcan los paros y actuará sobre el 20 % de las paradas sin causa asignada.

Wise Build, junto al Área de Políticas de Vivienda, buscará identificar y representar en un mapa los espacios libres entre edificios de Madrid, extrayendo información de las fincas y contrastando geometrías con ortofotos históricas, catastro y cartografía municipal antecedente, obteniendo un producto GIS revisable y editable por los técnicos.

Baobab, junto a la Dirección General de SAMUR-Protección Civil, optimizará la organización diaria de sus equipos con un motor de decisión IA que genera planificaciones de turnos operativa y matemáticamente óptimas. Esta herramienta asigna equipos a bases prioritarias y permite replanificar cuando cambian las condiciones operativas, analizando diferentes criterios vinculados a jornadas, descansos, perfiles profesionales, equidad y composición de las unidades asistenciales.

MuniDigital, junto al distrito de Villaverde, intentará gestionar y monitorizar la ocupación de la vía pública supervisándola a través de evidencias con validez jurídica, detectando posibles incumplimientos normativos y generando informes técnicos asistidos para facilitar el trabajo de los equipos inspectores.

Por último, Nommon, junto a la Subdirección General de Infraestructuras y Equipamientos Deportivos, mejorará el análisis de viabilidad de nuevas instalaciones deportivas con IA y big data que analicen zonas de influencia de centros deportivos que recomienden nuevas ubicaciones en función de su viabilidad y beneficio social.

Todas estas startups desarrollarán un piloto que responda al desafío asignado desde la tecnología, la creatividad y la colaboración con la empresa o institución que haya planteado el reto. Las propuestas se darán a conocer en detalle en el ‘Demo Day’ de esta edición antes de que acabe 2026.