VALUEbot: la IA de la USC premiada por la ONU

VALUEbot, la IA gallega que se metió en el top 20 del PNUD

De las 173 candidaturas llegadas desde 50 países, el Atlas of Innovation in Public Communication del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) seleccionó 102 experiencias de 32 estados y solo distinguió 20 con la etiqueta «Spotlight». Una de esas 20 es VALUEbot, la plataforma de inteligencia artificial desarrollada por el PSM Research Team del grupo de investigación Novos Medios de la Universidade de Santiago de Compostela (USC).

Para un founder que construye producto con IA, el dato relevante no es el premio: es qué premiaron. Lo que convenció al jurado no fue un modelo propio ni una métrica de rendimiento, sino una arquitectura modular que deja a cada institución elegir qué modelo de IA usa, dónde se alojan los datos y cómo se controla el sistema. Ese es el hueso comercial del caso.

¿Qué es VALUEbot y qué hace exactamente?

VALUEbot permite consultar información institucional, documentos e informes mediante interfaces conversacionales y chatbots. En lugar de que un ciudadano tenga que rastrear documentos extensos, la herramienta responde preguntas sobre ese contenido.

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La distinción llegó en la categoría «Clarity in Action», reservada a propuestas capaces de transformar información institucional compleja en contenidos claros y accesibles para la ciudadanía mediante IA. El Atlas valoró además el uso de inteligencia artificial ética, modelos locales y tecnologías de código abierto.

El proyecto se desarrolla desde 2024 en la Facultad de Ciencias de la Comunicación de la USC y está dirigido por Miguel Túñez López, investigador principal, con coordinación científico-técnica de Isaac Maroto González, responsable del diseño y desarrollo metodológico de la plataforma.

¿Por qué importa la arquitectura modular de IA?

La pieza técnica que sostiene el reconocimiento es simple de enunciar y difícil de ejecutar: la plataforma integra distintos modelos de inteligencia artificial, tanto alojados en la nube como ejecutados localmente. Cada entidad decide el modelo, la ubicación de los datos y el nivel de control sobre el sistema.

Eso habilita dos cosas que en el sector público pesan tanto como la precisión. La primera es independencia tecnológica: una institución no queda atada al proveedor con el que arrancó el proyecto. La segunda es privacidad: los documentos internos no tienen que salir de la infraestructura de la entidad.

El propio equipo investigador lo plantea como una cuestión estructural. «Nuestra plataforma permite a cada entidad escoger el modelo, dónde se alojan los datos y cómo se controla el sistema, con garantías de privacidad, transparencia y confianza», destacan desde el PSM Research Team. Y añaden que es clave que las instituciones y los medios de comunicación públicos no dependan exclusivamente de unos pocos grandes proveedores de inteligencia artificial.

¿Cómo se valida una herramienta de IA pensada para el sector público?

La validación es, probablemente, la parte más replicable del proyecto para cualquier startup que venda a administraciones o medios. VALUEbot se probó con 17 profesionales y expertos de medios públicos europeos, entre ellos CRTVG, CMMTV (Castilla-La Mancha Media), Canal Sur, la finlandesa Yle y la neerlandesa NPO, además de un grupo focal en la Universidad de Tampere, en Finlandia.

Las pruebas incluyeron 40 proyectos experimentales y 85 chatbots, que generaron 1.117 registros de conversación. La herramienta también se usó para difundir el informe de la Cátedra CIRCOM de la Universidade de Vigo durante la conferencia anual de CIRCOM de 2025.

La secuencia es una lección de go-to-market en verticales regulados: primero producto funcional, después validación con usuarios con autoridad real en el sector, y al final el reconocimiento institucional. La investigación, titulada «Creación de una plataforma generadora de chatbots mediante IA para la comunicación del valor público del PSM. VALUEbot» (referencia PDC2023-145885-I00), fue financiada por el Ministerio de Ciencia e Innovación a través de la Agencia Estatal de Investigación, y por la Unión Europea mediante los fondos NextGenerationEU y el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.

La evolución del proyecto derivó además en un acuerdo de colaboración entre la USC y la Universidade de Vigo para impulsar el uso de la plataforma con fines didácticos y divulgativos, lo que amplía su aplicación a los ámbitos académico y educativo.

Los números del premio: 173 candidaturas, 102 experiencias, 20 galardones

Vale la pena mirar la aritmética del Atlas, porque explica el peso real de la distinción. De 173 candidaturas de 50 países quedaron 102 experiencias de 32 estados. La etiqueta «Spotlight» se reservó a las 20 con las valoraciones globales más altas en innovación, relevancia, impacto y potencial de replicación.

Es decir: VALUEbot está en el 20% superior de un universo ya filtrado, y el criterio explícito de replicabilidad significa que el PNUD la identifica como un modelo exportable a otras administraciones. Para una startup, ese tipo de validación externa es exactamente lo que se necesita para abrir puertas en compras públicas, donde el miedo al riesgo suele pesar más que el precio.

¿Qué significa esto para tu startup?

El reconocimiento a un proyecto universitario con IA de código abierto envía una señal al mercado: la soberanía tecnológica dejó de ser un tema de política y se volvió un requisito de compra. Si vendes software con IA a instituciones, medios, salud o sector legal, la pregunta «¿dónde se alojan mis datos y qué modelo usas?» ya está en la mesa de negociación.

Dos movimientos concretos que puedes hacer esta semana:

Añade una capa de abstracción de modelos a tu producto. Si hoy tienes el nombre de un proveedor escrito en veinte archivos del backend, estás vendiendo una dependencia, no una solución. Poder intercambiar el modelo manteniendo la lógica de negocio es lo que te permite ofrecer la misma aplicación en modo API y en modo local.
Convierte el despliegue on-premise en una línea de negocio, no en una excepción. VALUEbot demuestra que hay demanda real de ejecutar el modelo dentro de la infraestructura del cliente, y que eso es compatible con un producto estándar. Para clientes con datos sensibles, suele ser la única forma de cerrar la venta.
Valida con expertos del sector antes de escalar. Los 17 profesionales de medios públicos europeos que probaron la plataforma son el tipo de aval que sustituye cien diapositivas de pitch en un proceso público. Identifica 10 usuarios con autoridad real en tu vertical y hazlos participar del producto antes de la ronda.

Conclusión

VALUEbot no ganó por tener el mejor modelo de IA, sino por resolver el problema que hoy frena la adopción institucional: quién controla el modelo, los datos y las decisiones. La distinción «Spotlight» del PNUD, en una categoría centrada en claridad, premia justamente eso: que la tecnología compleja sea gobernable por quien la compra.

Para los founders hispanohablantes que construyen con IA, el mensaje es directo. La diferenciación ya no está solo en el rendimiento del modelo —recurso escaso frente a los grandes laboratorios— sino en la arquitectura de despliegue, el control del dato y la validación sectorial. Ahí es donde un equipo pequeño compite de igual a igual con un gigante, y donde un proyecto nacido en una facultad de comunicación gallega termina compartiendo lista con las iniciativas de comunicación pública más destacadas del mundo.