CTA y Kanzo Tech lanzan un reto de innovación abierta para convertir datos dispersos en conocimiento útil para la IA
  • La convocatoria, abierta hasta el 20 de noviembre en la plataforma de innovación abierta conneCTA, seleccionará hasta tres entidades (empresas, fundaciones, universidades, centros tecnológicos…) para desarrollar pilotos gratuitos sobre casos de uso reales con la herramieta KEASY durante tres meses.
  • El #retoCTA #datosconsentido está abierto a cualquier sector, pero priorizará industria, construcción e infraestructuras; ensayo, ingeniería y cumplimiento normativo; y utilities (energía y agua).
23/10/2026
Equipo de Kanzo Tech #retoCTA

CTA (Corporación Tecnológica de Andalucía) y Kanzo Tech han lanzado el #retoCTA #DatosConSentido, un nuevo reto de innovación abierta dirigido a entidades interesadas en conectar, contextualizar y aprovechar mejor la información que ya existe en sus sistemas, documentos y fuentes de conocimiento para sacarles partido y tomar decisiones.

La convocatoria, abierta hasta el 20 de noviembre en la plataforma de innovación abierta conneCTA, seleccionará hasta tres organizaciones para desarrollar, durante tres meses, pilotos demostradores en entornos reales utilizando KEASY, la plataforma de infraestructura semántica desarrollada por Kanzo Tech. La participación en el piloto será gratuita para las entidades seleccionadas.

La iniciativa parte de un problema habitual en numerosas organizaciones: la información necesaria para tomar decisiones, verificar requisitos, automatizar procesos o desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial (IA) ya existe, pero suele estar repartida entre bases de datos, aplicaciones, documentos, APIs, modelos técnicos y conocimiento experto. Esta fragmentación dificulta relacionar la información, interpretarla conjuntamente y conocer la procedencia de las conclusiones obtenidas.

Las entidades beneficiarias pueden ser empresas, entidades públicas o privadas, universidades, centros tecnológicos, laboratorios, fundaciones y asociaciones de cualquier sector, aunque contempla como ámbitos prioritarios industria, construcción e infraestructuras; ensayo, ingeniería y cumplimiento normativo; y utilities, energía y agua.  

Conexión de fuentes heterogéneas

La herramienta KEASY permite construir una capa de conocimiento sobre los sistemas existentes, conectando fuentes heterogéneas y haciendo explícitos el significado de los datos, sus relaciones, su procedencia y las reglas necesarias para interpretarlos. La plataforma está concebida para que ese conocimiento pueda ser utilizado por personas, aplicaciones, herramientas de analítica y sistemas de IA.

Los pilotos podrán abordar tres grandes tipos de necesidades: conectar información dispersa entre diferentes fuentes; dotar de mejor contexto y evidencia a sistemas de IA que trabajan sobre información propia; y aplicar reglas y requisitos sobre la información disponible y justificar los resultados obtenidos. Un mismo caso podrá combinar varias de estas situaciones, aunque deberá tener un objetivo principal y un resultado evaluable.

Kanzo Tech aportará el acceso temporal a KEASY, su configuración y acompañamiento técnico durante el piloto, además de sesiones de seguimiento, soporte durante las pruebas y un informe final con resultados, aprendizajes, indicadores y recomendaciones.

Además, una vez concluido el piloto, las entidades que decidan continuar utilizando KEASY podrán beneficiarse de un bono early adopter de 5.000 euros, aplicable al primer año de contratación de la plataforma conforme a las condiciones previstas en la convocatoria.

Acerca de Kanzo Tech

Kanzo Tech es una empresa malagueña, dedicada a la ingeniería de tecnologías semánticas y espacios de datos (Data Spaces).

“Nuestra misión es ayudar a las organizaciones a transformar datos fragmentados en conocimiento conectado, interoperable y gobernado”, explica su CEO, Mélida López. ”Para ello, impulsamos la analítica, la inteligencia artificial, el cumplimiento normativo y el intercambio de datos”.

Esta compañía ayuda a empresas y administraciones a adaptarse al tratamiento de datos ético que exige la Unión Europea (UE), una IA responsable y un menor impacto medioambiental de la tecnología.

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