Dossier · Municipio de San Luis Potosí

El problema no es recibir reportes. Es responderlos.

Compuesto por U-CogNet a partir del encargo: Dossier tecnico ejecutivo para el PRESIDENTE MUNICIPAL de San Luis Potosi (licitacion de atencion ciudadana). Audiencia politica, no tecnica. Tono ins

U-CogNet · Universal Cognition Network16 de July de 2026 dossier de licitacion
Hallazgo

El problema no es recibir reportes, es responderlos

El municipio recibe 48 reportes al día, un volumen manejable. Sin embargo, los datos muestran que los reportes tardan meses, e incluso años, en resolverse.

602días de espera del folio más rezagado
404días promedio en la colonia peor atendida
10colonias arriba de 240 días promedio
48reportes diarios de entrada

Énfasis: Hay ciudadanos que reportaron hace más de un año y medio y siguen esperando; no por falta de voluntad, sino porque un reporte, una vez capturado, deja de tener dueño, plazo y visibilidad. Ningún chatbot resuelve eso.

Dónde espera la gente

Colonias con mayor tiempo promedio de respuesta

Colonia Tiempo promedio de respuesta (días)
San Leonel 2da Secc.404
Fracc. Piquito de Oro331
Zamilpa281
Colonia Simon Diaz280
Terrazas271
Las Flores 2268
Fracc. Prados de Rancho Viejo262
Fracc. Jardines del Sauzal245
Fracc. Fresnos del Rio244

Esta es, literalmente, la primera versión del mapa de calor que entregaría el tablero, pero en vivo sobre el mapa de la ciudad y actualizado cada día.

Qué se reporta

Tipos de fallas más frecuentes

Tipo de falla Total
Baches (4,748 + BACHES PBC 4,534)9,282
Alumbrado (lámpara apagada 3,439 + circuito apagado 2,928)6,367
Maltrato animal1,080
Repavimentación1,079
Basura en vía pública1,003
Drenaje colapsado955
Construir sin permiso715
Vehículo abandonado689
Total (Top 10 de fallas)21,170

Baches + alumbrado suman 15,649 = 74% de todo. Es la mejor noticia del informe: dos familias reconocibles concentran casi todo, y son justo las que una IA clasifica y canaliza automáticamente con alta confianza desde la foto que manda el ciudadano.

Dónde se concentra la demanda

Colonias con mayor número de peticiones

Colonia Total de peticiones
Zona Centro624
Colonia Progreso551
Barrio de Tequisquiapan508
Barrio de Santiago488
Colonia Balcones del Valle370
Tercera Chica351
Fraccionamiento Alamitos336
Colonia Himno Nacional321
Colonia Industrial Aviación315
Barrio de Tlaxcala272
Total (Top 10 de colonias)4,136

Saber dónde y de qué permite planear cuadrillas, no solo reaccionar.

Por dónde entra

Canales de entrada

Canal Promedio diario Naturaleza
ChatBot27.29Automatizado, sin IA: no oye ni ve
Teléfono11.32Personal humano
Canal 72.49Medios
App Gobierno Municipal2.27Digital
Personal1.64Personal humano
Ventanilla Digital1.01Personal humano
Total diario (10 canales)48.09

El ChatBot es el canal mayor, pero no oye audios ni ve fotos. Teléfono, atención personal y ventanilla suman 13.97 al día sostenidas por personal: ahí está el costo en sueldos.

La propuesta

Una solución integral

Recibe

Voz, foto y texto por WhatsApp

El ciudadano manda un audio o la foto del bache; sin formularios ni horarios.

Clasifica

Reconoce tipo de falla y colonia

Con el 74% concentrado, la clasificación es directa y confiable.

Canaliza

Genera el folio y lo turna al área responsable

Al instante, con dueño asignado y plazo comprometido desde el minuto cero.

Da seguimiento

Vigila la antigüedad de cada reporte

Y avisa antes de que venza. Un folio de 602 días deja de ser posible sin que alguien lo sepa.

Control y seguimiento

Gestión de proyectos

Plazo por tipo de falla

Acuerdo de nivel de servicio por categoría. Un bache no compromete el mismo tiempo que un drenaje colapsado. El plazo se pacta con cada área, no se impone.

Alerta temprana, no reclamo tardío

Avisa al área responsable antes de que el plazo venza y escala al siguiente nivel solo si el aviso no prospera.

Tablero de cumplimiento

Cada dependencia ve su propio desempeño: qué recibió, qué resolvió, qué trae en riesgo. Información para gestionar, no para señalar.

Trazabilidad firmada

Cada movimiento del folio queda registrado y firmado criptográficamente. Ante una queja o auditoria existe evidencia verificable.

Énfasis: El sistema no presiona a nadie, hace visible lo que hoy es invisible. La mayoría de los rezagos no nacen de negligencia sino de que nadie tenía el dato a tiempo. Cuando el área ve su propio tablero el rezago se corrige solo; cuando no, el presidente tiene con qué decidir.

Tableros con mapas de calor

Visualización operativa

Mapa de demanda

Dónde se reporta más, por colonia y tipo. Zona Centro, Progreso y Tequisquiapan encendidos hoy.

Mapa de rezago

Dónde la gente lleva más tiempo esperando. San Leonel, Piquito de Oro y Zamilpa en rojo, y dejan de aparecer cuando se atienden.

Desempeño por dependencia

Cuánto recibe, cuánto cierra y en qué tiempo cada área. Comparable, objetivo, con historia.

Vista del presidente

Una sola pantalla con lo que la ciudad pide, lo que está en riesgo y lo resuelto esta semana.

Honestidad

U-CogNet no tapa baches

Énfasis: U-CogNet no sustituye cuadrillas, presupuesto ni obra pública. Lo que hace es que ningún reporte vuelva a perderse 602 días sin que alguien lo sepa; que cada uno tenga dueño, plazo y evidencia, y que el presidente vea la ciudad completa en un tablero. El rezago es un problema operativo; nosotros lo volvemos visible, medible y atribuible, que es la condición para resolverlo.

Sobranía y arquitectura

Modelos propios, peso abierto

WhatsApp / voz, foto, texto
Portal web / ciudadano
App municipal / existente
Entiende / razonamiento, visión y voz
Canaliza / folio, dueño y plazo
Vigila / alertas y escalamiento
Seis filtros de gobernanza
Firma auditable / ed25519 por cada paso
Dependencias / obras, alumbrado, servicios
Tablero y mapas de calor / presidencia

Énfasis: Modelos propios de peso abierto corriendo en un servidor dentro del municipio; cero llamadas a OpenAI, Google o Anthropic; el dato del potosino no sale de San Luis Potosí, ni para transcribir el audio, ni para leer la foto, ni para razonar la respuesta. Cada respuesta lleva identificador de decisión y firma ed25519: el municipio puede probar que se respondió, cuándo y bajo qué criterio. SLP sería el primer municipio de México que tiene su inteligencia artificial en vez de rentarla a un proveedor extranjero.

Dimensionamiento

Capacidad y escalabilidad

48reportes diarios que hoy recibe
10,000+que sostiene un solo nodo
~0.5%de utilización
200xmargen de crecimiento sin ampliar el equipo

Cifra conservadora y medida, no teórica; si la atención mejora y la ciudadanía reporta diez veces más, el mismo equipo lo absorbe.

Inversión

On-premise vs nube extranjera

Concepto On-premise en SLP Nube extranjera
PropiedadEl municipio es dueño del activoRenta perpetua de infraestructura ajena
DatosResidentes en San Luis PotosíFuera de México
TrazabilidadFirma auditable por folioCaja negra
CostoUSD 10,000-20,000 una sola vezUSD 1,500-3,000 al mes (18,000-36,000 al año, indefinido)

Se amortiza en menos de un año y al final del primer año el municipio es dueño, no arrendatario.

Ruta

Plan de implementación

  1. Fase 1

    Piloto con las dos familias que pesan: baches y alumbrado, el 74%. Recepción por voz y foto, clasificación y canalización con folio, plazo y dueño.

  2. Fase 2

    Tablero y mapas de calor sobre el mapa de la ciudad, con línea base contra los 404 días de hoy.

  3. Fase 3

    Instalación on-premise en SLP: servidor con GPU en el municipio y cierre de la residencia de datos mexicana.

  4. Fase 4

    Ataque al rezago histórico: clasificación y priorización de los folios acumulados, empezando por las colonias en rojo y los reportes de más de un año.

  5. Fase 5

    Absorción progresiva de los canales que hoy consumen personal (13.97 atenciones diarias).

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