Resumen
Pleyad desarrolló un proyecto de vigilancia tecnológica y análisis estratégico orientada a identificar oportunidades de innovación a partir de capacidades científico-técnicas en ámbitos como One Health y tecnologías habilitadoras digitales.
En particular, la aproximación permitió determinar que grupos de investigación de la Universitat de València podrían contribuir determinados retos de innovación, y de qué manera.
El trabajo combinó metodología de consultoría de innovación, análisis tecnológico y el uso de la herramienta de IA Explorer, desarrollada por Pleyad, para acelerar la revisión, síntesis y estructuración de grandes volúmenes de información científica, técnica e institucional. Esto permitió construir una lectura accionable sobre dónde existían oportunidades plausibles de transferencia, colaboración ciencia–empresa y desarrollo de futuras iniciativas de I+D+i.
Contexto y reto
Muchos de los retos actuales en salud, sostenibilidad o digitalización no pueden abordarse desde una única disciplina ni desde una única organización. Requieren conectar conocimiento científico, capacidades tecnológicas, necesidades empresariales y posibilidades reales de validación.
Universidades, centros tecnológicos y ecosistemas de innovación generan una gran cantidad de conocimiento potencialmente relevante, pero esa información suele estar dispersa en publicaciones, proyectos, líneas de investigación y documentación técnica. El problema no suele ser la ausencia de capacidades, sino la dificultad para interpretar qué capacidades tienen verdadero potencial de aplicación, cómo se relacionan con retos concretos y bajo qué condiciones pueden evolucionar hacia proyectos cooperativos o procesos de transferencia.
El reto para Pleyad consistía en construir una metodología capaz de trabajar sobre esa complejidad de forma eficiente, manteniendo profundidad analítica, trazabilidad y utilidad estratégica. La cuestión no era solo analizar más información, sino convertir información dispersa en conocimiento útil para decidir.
Cómo abordamos el proyecto
Desde Pleyad planteamos este trabajo como una consultoría de innovación aumentada por IA. Explorer, el agente desarrollado por Pleyad para analizar capacidades científico-técnicas, se utilizó para acelerar tareas de vigilancia tecnológica, exploración documental, extracción de capacidades y estructuración de información, mientras que la interpretación estratégica, la revisión crítica y la validación permanecieron bajo supervisión experta.
La metodología partía de una primera descomposición de los retos estratégicos en necesidades funcionales y científico-técnicas concretas. A partir de ahí, se analizaban grupos de investigación, tecnologías y activos relevantes sobre la base de información documentada y evidencias técnicas. Finalmente, se construía una lectura integrada orientada a transferencia, colaboración y generación de oportunidades de innovación.
Este enfoque se aplicó tanto a retos One Health como a ámbitos TIC y digitales, permitiendo trabajar sobre dominios muy distintos con una lógica común: entender el reto, identificar capacidades relevantes, valorar su encaje funcional y situarlas dentro de un proyecto plausible.
El uso de IA generativa permitió aumentar la velocidad de análisis, comparación y síntesis documental. Sin embargo, el valor diferencial no estuvo en automatizar la consultoría, sino en ampliar la capacidad de análisis manteniendo criterio experto, control de calidad y orientación a decisiones reales.
Solución desarrollada
Pleyad desarrolló un análisis en profundidad orientado a identificar oportunidades de innovación y transferencia tecnológica.
Este análisis combinaba caracterización técnica de retos, lectura de necesidades, identificación de capacidades científico-técnicas, análisis funcional de grupos de investigación y formulación de posibles líneas de oportunidad.
- En el ámbito One Health, el trabajo permitió analizar retos relacionados con salud, agroalimentación, energía, gestión hídrica, sostenibilidad y sistemas productivos.
- En el ámbito TIC y digital, permitió explorar oportunidades vinculadas a inteligencia artificial, datos, movilidad inteligente, infraestructuras, turismo, emergencias y tecnologías aeroespaciales.
El proyecto demostró el potencial de Explorer para orientar decisiones posteriores: priorizar ámbitos, seleccionar líneas con mayor potencial, abrir conversaciones con grupos de investigación, identificar socios empresariales y preparar futuras iniciativas de innovación cooperativa.
Resultados e impacto
Los proyectos permitieron transformar información científico-técnica dispersa en conocimiento estructurado orientado a la toma de decisiones estratégicas.
La Universitat de València obtuvo una visión más clara sobre qué capacidades presentaban mayor potencial de aplicación, qué oportunidades resultaban más plausibles, dónde existían complementariedades relevantes y qué líneas podían evolucionar hacia futuras iniciativas de I+D+i o transferencia tecnológica.
Además, el enfoque desarrollado mediante Explorer permitió reducir significativamente los tiempos de análisis respecto a metodologías convencionales de vigilancia tecnológica, manteniendo profundidad analítica y capacidad de contextualización.
Para Pleyad, estos proyectos consolidaron una herramienta propia de análisis estratégico y vigilancia tecnológica aumentada por IA, aplicable a futuros proyectos de scouting tecnológico, estructuración de ecosistemas, diseño de oportunidades de innovación compleja y activación de colaboración ciencia–empresa.
Aprendizajes clave
- La IA generativa acelera la vigilancia tecnológica y el análisis exploratorio, especialmente en entornos multidisciplinares y con alta densidad documental.
- El valor no está únicamente en sintetizar información, sino en interpretar capacidades y conectarlas con problemas concretos de innovación y transferencia.
- La combinación de workflows semiautomatizados y supervisión experta permite aumentar productividad sin perder rigor técnico ni coherencia estratégica.
- Muchas capacidades científicas con potencial de impacto permanecen invisibles si no existe una capa intermedia capaz de estructurar, contextualizar y traducir ese conocimiento hacia escenarios aplicados.
- La vigilancia tecnológica resulta más útil cuando se orienta a decisiones concretas: priorización, colaboración, validación o generación de nuevas iniciativas de I+D+i.
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En Pleyad ayudamos a universidades, centros tecnológicos y organizaciones innovadoras a analizar capacidades, detectar oportunidades y estructurar iniciativas de I+D+i mediante metodologías avanzadas de vigilancia tecnológica y consultoría aumentada por IA.