Un espacio de trabajo asistido por IA que busca normativas, subvenciones y catálogos de intervenciones en segundos, puntúa la elegibilidad de subvenciones y modela el coste, el impacto de CO₂ y la viabilidad de rutas completas de reducción de emisiones — con importación masiva por fases y validación antes de que los datos pasen a registro.
Los responsables municipales que planifican reducir emisiones estaban atrapados entre hojas de cálculo dispersas e informes de consultoría — sin forma de descubrir intervenciones, casar financiación y modelar el impacto de CO₂ en un solo lugar.
Un modelo encuentra bien subvenciones e intervenciones candidatas entre montones de normativa, pero no puede ser quien diga que una ciudad cumple los requisitos: esa respuesta la tiene que poder defender un responsable público. Y los datos de emisiones de cada ciudad deben quedarse en su propio espacio y validarse antes de contar.
- El modelo sugiere, las reglas decidenEl modelo propone subvenciones e intervenciones candidatas; una puntuación determinista decide la elegibilidad y la interfaz muestra qué regla decidió.
- Búsqueda en fuentes climáticasRAG sobre normativa, subvenciones y catálogos de intervenciones en PostgreSQL + pgvector, tras una pasarela OpenRouter multimodelo.
- Trayectorias completas, no proyectos sueltosCoste, impacto en CO₂ y viabilidad se modelan sobre una trayectoria de reducción completa.
- Importación por etapasLos datos de emisiones en bloque se preparan y validan antes de llegar a los registros.
- Un espacio por ciudadEspacios multiinquilino con permisos por rol, acceso con Auth0 y entornos separados tras nginx.
- Un solo espacio para encontrar intervenciones, cruzar financiación y modelar el impacto en CO₂, en lugar de hojas de cálculo e informes de consultoría dispersos.
- Respuestas de elegibilidad que un responsable puede rastrear hasta una regla, no solo la opinión de un modelo.
- El equipo de cada ciudad solo ve sus propios datos.
