Plataforma de Agentes de Inteligencia Artificial para la Transformación Digital de la Administración Pública

Indicadores y procesos de mejora

La plataforma mide su impacto con KPIs de resultado en producción desde el primer día, visualizados en un panel de control propio con seguimiento por departamento: reducción >90% del tiempo de clasificación de registros, dictámenes de subvención ×60 más rápidos, +520 horas de personal liberadas al mes, reducción de errores en bonificaciones >95%, 100% del archivo histórico recuperado y consultable, implantación un 70% más rápida que la media del sector (menos de 4 meses frente a 6-12), alta adopción sin formación técnica y 100% de cumplimiento normativo (RGPD, ENS, Ley 7/2022 de residuos).

El proceso de mejora es iterativo y por agente: diagnóstico de procesos, piloto en producción con usuarios reales, ajustes continuos según resultados medidos, y despliegue progresivo de nuevos casos de uso sobre la misma arquitectura modular, sin rediseñar el sistema ni interrumpir el servicio.

Cuantificación/Estimación reducción consumo

Reducción de consumo estimada: la plataforma consolida 6 agentes especializados, orquestador (n8n) y base vectorial (Qdrant) en un único servidor virtual on-premise, evitando desplegar sistemas o licencias independientes por caso de uso — la virtualización/consolidación de servidores puede reducir hasta ~7.000 kWh por servidor consolidado (VMware). El Proxy LLM filtra y minimiza además las consultas que salen hacia modelos de IA externos en la nube: cada consulta evitada ahorra del orden de 0,24 Wh (mediana publicada por Google para Gemini), aplicable a los 1.818 trabajos procesados en 2 meses (≈10.900/año) que de otro modo implicarían llamadas externas repetidas por expediente. Se suma la reducción de impresión y archivo físico. Próximo paso: medición eléctrica directa del servidor para reportar cifras exactas.

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

Estimación de emisiones de CO2 evitadas: la plataforma procesó 1.818 trámites digitalizados en dos meses de producción (dato real del panel de control), ≈10.900 al año. Según el factor publicado por e-Boks Dinamarca (2023), un documento digital genera 0,26 g CO2e frente a 35 g de uno físico (134 veces menos). Aplicando este factor de forma conservadora (1 documento evitado por trámite), el proyecto evita un mínimo estimado de ~380 kg CO2e/año — cifra prudente, ya que cada expediente real implica varios documentos (instancia, adjuntos, resolución), por lo que el ahorro efectivo es previsiblemente superior. Se suma la reducción indirecta de consolidar toda la plataforma en un único servidor on-premise en vez de múltiples servicios en la nube. Próximo paso: medición eléctrica directa para reportar una cifra exacta en próximas ediciones.

Innovación aplicada y buenas prácticas

Innovación aplicada: arquitectura multiagente pionera en la administración pública catalana, con agentes especializados (clasificación, validación, cálculo, gestión documental, cognitivos) orquestados sobre n8n y Qdrant, e interacción 100% en lenguaje natural sin formación técnica. El agente Proxy LLM anonimiza automáticamente los datos antes de consultar modelos externos, combinando IA de última generación con soberanía del dato.

Buenas prácticas: despliegue on-premise con cumplimiento RGPD y ENS desde el diseño, metodología ágil con piloto en producción y validación con usuarios reales, arquitectura modular reutilizable que permite añadir casos de uso sin rediseñar el sistema, y trazabilidad total de las consultas. Implantación completa en menos de 4 meses, un 70% más rápida que la media del sector, y modelo ya replicado en más de diez administraciones públicas españolas.

Uso de tecnologías (TICs)

Aplicación de las TIC: la plataforma integra n8n como orquestador y servidor MCP, Qdrant como base de datos vectorial para búsqueda semántica, AnythingLLM para agentes ligeros y un Proxy LLM como capa de seguridad, desplegados sobre Portainer y Traefik en un único servidor virtual. Se conecta con los sistemas municipales existentes (registro de entrada, EACAT, RED, SARA, gestión de residuos) sin sustituirlos, con OCR y extracción documental para digitalizar el archivo histórico.

La usabilidad es el eje del diseño: los funcionarios interactúan con los agentes en lenguaje natural, en catalán o castellano, igual que con un compañero de trabajo, sin formación técnica ni sintaxis que aprender. Todas las consultas quedan trazadas y auditadas, y el acceso está disponible para cualquier departamento desde el primer día de despliegue.