Madrid Digital y Ayesa Digital están incorporando inteligencia artificial, automatización y analítica avanzada al Centro de Atención a Usuarios de los empleados de la Comunidad de Madrid. La iniciativa, anunciada el 14 de julio de 2026 y todavía en fase de implantación y pilotaje, combina Salesforce con herramientas basadas en Copilot, RECORDIA y Celonis para reorganizar la gestión de incidencias, asistir a los agentes y medir la calidad de una operación que atiende a más de 200.000 usuarios.
El alcance potencial resulta considerable. El CAU gestiona cada año más de 550.000 incidencias, peticiones y consultas, según las previsiones presupuestarias de Madrid Digital para 2026. Esa planificación ya contemplaba mejorar la experiencia del servicio, ampliar la atención multicanal y ofrecer respuestas más personalizadas, por lo que el proyecto desarrolla una prioridad operativa definida previamente por la Administración regional.
Una capa común para ordenar tickets, usuarios y canales
La implantación de Salesforce se concentrará inicialmente en los grupos encargados de resolver problemas de Aplicaciones y Credenciales. La plataforma centralizará tickets, datos de usuarios y canales de atención, con el objetivo de facilitar el seguimiento completo de cada incidencia y la coordinación entre los equipos que intervienen hasta su cierre.
La arquitectura incluye cuadros de mando con Tableau y capacidades de comunicación omnicanal mediante Marketing Cloud. Con estas herramientas, Madrid Digital podrá observar indicadores operativos, comparar cargas de trabajo y detectar variaciones en el servicio. La utilidad dependerá de que los distintos canales registren la información de forma consistente y de que los equipos adopten procesos comunes, una dimensión organizativa incluida en el proyecto mediante acciones de gestión del cambio y soporte al arranque.
El planteamiento desplaza parte del control del CAU hacia una gestión basada en datos. La trazabilidad permitirá conocer cómo avanza una solicitud, por qué se deriva a otro grupo y cuánto permanece en cada fase. Esa visión compartida es especialmente relevante en una operación de gran volumen, donde una clasificación incorrecta o un escalado innecesario puede multiplicar tiempos y carga administrativa.
Copilot asistirá a los agentes durante la resolución
Ayesa Digital también ha desarrollado un piloto de agente de inteligencia artificial basado en Copilot. El sistema utiliza conocimiento procedente de guías operativas y documentación técnica de los entornos educativo y administrativo de la Comunidad de Madrid para ayudar al personal del CAU a localizar procedimientos y preparar respuestas.
Su función prevista es reducir la búsqueda manual de información y favorecer que consultas similares reciban indicaciones homogéneas. El agente actúa como apoyo al profesional que gestiona la incidencia, dentro de un entorno donde la actualización de las fuentes será determinante: una guía desfasada o una base documental fragmentada limitarían la precisión de las recomendaciones aunque el modelo funcione correctamente.
Madrid Digital y Ayesa Digital no han detallado todavía tasas de acierto del asistente, tiempos medios de resolución, objetivos cuantificados ni resultados comparables frente al sistema anterior. Tampoco han concretado el calendario para pasar del piloto a un eventual uso generalizado. Por tanto, los efectos anunciados sobre errores, esperas y productividad deberán medirse durante la evaluación prevista en el propio proyecto.
El análisis de llamadas amplía el control de calidad
Otra línea de trabajo utiliza RECORDIA para analizar y categorizar mensualmente las conversaciones mantenidas a través del canal telefónico ODIGO. La plataforma buscará patrones recurrentes en reclamaciones e incidencias y generará informes de calidad durante los primeros días laborables del mes siguiente.
Este análisis puede proporcionar una muestra más amplia y sistemática que la revisión manual de llamadas, además de señalar asuntos que se repiten o interacciones que requieren formación adicional. Su incorporación conecta la calidad de la conversación con la gestión posterior del ticket: si una petición se clasifica mal desde el primer contacto, el efecto puede aparecer después en forma de derivaciones, reaperturas o mayores plazos de resolución.
La iniciativa se integra en una adopción más extensa de estas tecnologías por parte del Gobierno regional. En mayo de 2026, la Comunidad de Madrid aseguró que disponía de casi 200 casos de uso de inteligencia artificial, 102 ya operativos, y 161 robots de automatización a los que atribuía un ahorro anual de 192.000 horas. La modernización del CAU traslada esa estrategia a un servicio interno que condiciona el trabajo cotidiano de los empleados públicos.
Un gemelo digital para localizar ineficiencias
El cuarto componente es un piloto con Celonis para aplicar minería de procesos a la gestión de incidentes. La herramienta reconstruirá un gemelo digital del flujo de trabajo de ITSM, la gestión de servicios de tecnologías de la información, a partir de los registros que dejan los casos al pasar por las distintas etapas.
Ese modelo permitirá buscar cuellos de botella, escalados incorrectos y tiempos excesivos de resolución. Frente a un cuadro de mando que muestra indicadores agregados, la minería de procesos permite observar recorridos concretos y comparar el procedimiento previsto con el seguido realmente. El valor operativo estará en convertir esos hallazgos en cambios de asignación, reglas de escalado o ajustes de capacidad.
El proyecto incluye además integraciones, pruebas, reporting y evaluación de resultados. Si Madrid Digital conecta de forma consistente la información del CRM, las llamadas, el asistente y los flujos de ITSM, podrá identificar dónde se origina cada demora y priorizar intervenciones con datos comunes. Esa capacidad de diagnóstico, más que la incorporación aislada de una herramienta, determinará si la modernización reduce de manera verificable el tiempo que los empleados públicos pierden por incidencias tecnológicas.
