Citizenlab es el primer gran proyecto de innovación en Big Data para la mejora de los servicios públicos en beneficio del ciudadano.El proyecto #Citizenlab ha sido presentado por el socio director de Consultoría de Negocio e Innovación Antonio García-Lozano y Carlos González Luis, socio de Consultoría de Sector Público . La consultora Grant Thornton ha sido designada por la Consejería de Educación e Investigación de la Comunidad de Madrid para liderar e implantar CitizenLab, proyecto de análisis de datos a partir de modelos predictivos de comportamiento ciudadano, que creará nuevos modelos de negocio con ese ciudadano como principal beneficiado y con el objetivo de potenciar económicamente la región con nuevas empresas y mejorar la calidad de los servicios públicos.
Predecirá el impacto y uso que el ciudadano hace de cuatro sectores clave: automoción y movilidad, sanitario, infraestructuras y turismo. Creará soluciones útiles para empresas, ciudadanos y administraciones públicas usando Big Data e Inteligencia Artificial. El objetivo último será el estímulo económico de la región a través de nuevas empresas de base tecnológica y la mejora de la calidad de los servicios públicos.
El proyecto CitizenLab, liderado Grant Thornton como consultora principal,
cuenta con tres start-up o pequeñas empresas de nicho especializadas en
tecnología de datos y movilidad, que son Tinámica, NEO Soluciones de
Movilidad y Piperlab. Además, en el proyecto participarán como hubs de
investigación, la Universidad de Alcalá de Henares y la Universidad Rey Juan
Carlos.
Este entorno de experimentación aplicará metodologías de Big Data e inteligencia artificial que evaluarán los patrones de comportamiento de los individuos de la Comunidad de Madrid en relación con el uso que hagan en principio de los siguientes sectores: automoción y movilidad, sanitario, infraestructuras y turismo, sin perjuicio de que otros sectores y áreas de interés se vayan incorporando a lo largo del proyecto.
En este sentido, en Grant thornton estudiarán sus hábitos de consumo, demandas de movilidad, estado de salud y necesidades de las distintas infraestructuras y medios físicos, entre otras variables. Una vez recogida toda esta información Big Data con los movimientos demográficos ciudadanos más importantes en las zonas estudiadas, los
consultores de Grant Thornton, ayudados por su DataLab, desarrollarán
soluciones de negocio integradas basadas en algoritmos, que serán útiles
tanto para los propios ciudadanos, para empresas que deseen desarrollar
soluciones innovadoras según la información predictiva obtenida y también para
administraciones públicas.
El objetivo último de CitizenLab será favorecer el desarrollo económico de la Comunidad de Madrid mediante núcleos colaborativos de innovación públicoprivada, que aumenten la inversión empresarial en I+D+I. Además, se estimulará la creación y consolidación de nuevas empresas de base tecnológica que harán
uso de los modelos de negocio propuestos por Grant Thornton.
Para Antonio García-Lozano, socio director de Consultoría de Negocio e
Innovación de Grant Thornton, que ha presentado esta mañana en proyecto
en la sede de la Firma en Madrid, “este proyecto experimental basado en la
fuerza del dato aplicará el profundo conocimiento que tiene nuestra Firma en
cada uno de los sectores y ecosistemas a analizar y propondrá las mejores
soluciones para el ciudadano, contando con la tecnología de vanguardia
adecuada en cada caso”.
Así funcionará CitizenLab
CitizenLab estudiará los datos que generan los ciudadanos de la Comunidad de
Madrid, en un primer momento en los cuatro sectores elegidos (automoción y
movilidad, sanitario, infraestructuras y turismo), y propondrá soluciones
específicas de negocio, que aplicarán la tecnología que mejor se ajuste a los
modelos predictivos.
El experimento, que tendrá una duración de cuatro años y cuenta con una
inversión de 8 millones de €, comenzará analizando la situación de las
tendencias y retos tecnológicos de cada sector, para después recopilar otras
variables y fuentes de información, como las generadas por las propias
empresas y clientes que interactúan en esos ecosistemas, o las barreras
existentes en los mismos.
A continuación, se pasará a la fase de patrones de comportamiento, en la que
se validarán los datos recogidos y se modelizarán mediante técnicas de Data
Science, que tiene en cuenta variables tendenciales y medioambientales para
una mejor optimización del dato obtenido.
En la fase final, y con el ciudadano/individuo en el centro, Grant Thornton
definirá, según la arquitectura de algoritmos predictivos obtenida, modelos
innovadores relacionales y de negocio a desarrollar y explotar. Esto creará
un porfolio de soluciones de futuro bajo demanda, para todas las empresas,
ciudadanos y administraciones públicas interesados en los sectores y
ecosistemas analizados, así como la obtención de desarrollos adhoc.
Para el socio de Consultoría de sector público de Grant Thornton Carlos
González Luis, “CitizenLab va a fomentar la cooperación estable públicoprivada en investigación, desarrollo e innovación, en áreas de importancia estratégica para la evolución en la economía madrileña”.
El ciudadano, principal beneficiado
Cada una de las industrias o sectores que están incluidas en el proyecto
CitizenLab de Gran Thornton tienen retos tecnológicos que, por supuesto, serán
objeto de estudio con el fin de hallar modelos que, en última instancia,
beneficien a los ciudadanos de la Comunidad de Madrid.
Por ejemplo, en el ecosistema de Automoción y Movilidad, se analizarán datos
de medio ambiente para elaborar planes óptimos de calidad de aire y mejora de
la eficiencia energética; el estudio de los datos en materia de siniestralidad
arrojará nuevas soluciones sobre seguridad en accidentes y adaptabilidad de
personas discapacitadas en los vehículos; los datos sobre conectividad
permitirán potenciar negocios alrededor del vehículo autónomo y coche
conectado.
Este patrón de análisis, en definitiva, se aplicará también en la electrificación, en los datos sobre movimientos de particulares, soluciones de movilidad y dinamismo de la ciudad.
En cuanto al sector sanitario, los datos sobre el envejecimiento activo
permitirán recomendar más ejercicio físico a los ciudadanos, mejor alimentación
o nuevos fármacos; los datos sobre enfermedades crónicas también permitirán
prevenir el consumo de alcohol y tabaco o mejorar la capacidad asistencial
hospitalaria en la Comunidad de Madrid. Los análisis de Big Data en este sector
también se aplicarán sobre oncología, medicina de precisión, hospitalización a
domicilio, datos de logística farmacéutica e incluso datos de suicido, pudiendo
prevenir aquellos relacionados con el consumo de drogas o casos de trastornos
mentales.
El uso que los ciudadanos hacen de las infraestructuras también se verá
optimizado gracias al análisis de datos sobre accesibilidad, tarifas y usuarios del
transporte, estado físico de las infraestructuras, digitalización del sector y
eficiencia operativa y ambiental. Esto permitirá encontrar nuevas soluciones de
negocio para las infraestructuras ferroviarias de la Comunidad de Madrid, para
su tráfico rodante y para la dotación de nuevas infraestructuras que necesite la
región.
Por último, dentro de este primer análisis, los turistas que nos visitan y los
madrileños que viajan al exterior también generan datos que permitirán estudiar
qué tipos de emplazamientos prefieren en sus viajes, los lugares más visitados
y la frecuencia y los medios de transporte para llegar a esos destinos. En
definitiva, los modelos centrados en el turista propuestos por CitizenLab,
permitirán crear nuevas experiencias de usuario turístico más personalizadas y
que respondan a las preferencias únicas expresadas por ese propio usuario de
la red turística de la Comunidad de Madrid.