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Presentación — Centro Oceanográfico de Málaga (IEO-CSIC)¶

Tipo: Documentación de Negocio — Presentación Comercial
Audiencia: Dirección del IEO, comités de evaluación, responsables CSIC
Fecha: 20 de marzo de 2026
Relacionado con: Visión de Plataforma | Catálogo de Servicios

El Centro Oceanográfico de Málaga¶

El Centro Oceanográfico de Málaga, integrado en el IEO-CSIC, es una referencia en investigación marina en el Mediterráneo occidental y Atlántico Centro Oriental.

Dato	Valor
Ubicación	Explanada de San Andrés, Muelle 9, Puerto de Málaga
Instalaciones	5.000 m² de nueva construcción
Personal	+100 profesionales (investigadores, técnicos, soporte)
Grupos de investigación	8 grupos activos
Patrimonio	+3.400 especímenes catalogados (desde 1907)
Campañas anuales	Múltiples (ECOMED, Hatton, Reikjanes, Porcupine)

El Desafío¶

flowchart LR
    subgraph Problema ["Situación Actual"]
        P1["Datos aislados por departamento"]
        P2["Formatos heterogéneos"]
        P3["Conocimiento no digitalizado"]
        P4["Identificación manual lenta"]
    end

    subgraph Impacto ["Impacto"]
        I1["No se cruzan datos entre equipos"]
        I2["Conocimiento histórico en riesgo"]
        I3["Tiempo perdido en tareas repetitivas"]
    end

    P1 --> I1
    P2 --> I1
    P3 --> I2
    P4 --> I3

    style Problema fill:#e74c3c,color:#fff
    style Impacto fill:#c0392b,color:#fff

La Propuesta¶

Una plataforma de transformación digital con Inteligencia Artificial que:

Para el Investigador¶

Apunta y reconoce: la cámara del móvil identifica muestras al instante
Sin cambios: sigue usando Excel, SharePoint y sus herramientas habituales
En cualquier lugar: funciona en el laboratorio, en el barco y sin conexión

Para el Responsable de Departamento¶

Visibilidad total: sobre muestras, campañas y colecciones de su equipo
Datos cruzados: acceso a información de otros departamentos integrados
Trazabilidad: cada muestra con foto, metadatos y resultado IA registrado

Para la Dirección¶

Innovación real: IA multimodal ejecutándose localmente, sin cloud pública
Soberanía: datos dentro de la infraestructura del CSIC, conforme con el ENS
Escalable: de un departamento a la plataforma completa del centro

Capacidades Principales¶

Capacidad	Descripción
Reconocimiento de muestras	Identificación de especie, estimación de edad y sexo mediante IA
Digitalización	Archivo digital de las colecciones históricas (desde 1907)
Búsqueda inteligente	Preguntas en lenguaje natural sobre todos los datos del centro
Integración M365	Ingesta automática desde SharePoint/OneDrive
Operatividad offline	App móvil con IA en el dispositivo para campañas en altamar
Dashboard	Panel unificado con KPIs de todos los departamentos

La Demo¶

El MVP se demuestra con un escenario real en el Muelle 9:

flowchart LR
    A["1. Investigador abre la app"] --> B["2. Enfoca un espécimen"]
    B --> C["3. La IA lo identifica"]
    C --> D["4. Resultado registrado"]
    D --> E["5. Visible en el dashboard"]

    style C fill:#2ecc71,color:#fff

Paso	Detalle
1	El investigador abre la app móvil en el laboratorio del Muelle 9
2	Enfoca un espécimen de la Colección de Fauna Marina
3	La IA identifica la especie, estima la edad y sugiere el sexo en < 3 segundos
4	El resultado queda registrado con foto, metadatos y trazabilidad
5	El responsable de departamento ve la nueva muestra en el dashboard web

Todo funcionando sin cloud externa, ejecutándose completamente en local con Docker.

Plan de Implantación¶

Fase	Duración	Entregable
Fase 1 — MVP	~16 semanas	App + Web + IA con departamento piloto (Pesquerías)
Fase 2 — Expansión	~10 semanas	2-3 departamentos integrados, datos cruzados
Fase 3 — Plataforma	~10 semanas	Dashboard, búsqueda global, API para colaboraciones

Duración total estimada: ~36 semanas (9 meses)

Garantías¶

Garantía	Descripción
Soberanía de datos	Los datos no salen de la infraestructura del CSIC
Cumplimiento ENS	Diseño conforme con el Esquema Nacional de Seguridad (nivel ALTO)
Sin disrupción	Los departamentos siguen usando sus herramientas habituales
Sin vendor lock-in	Tecnologías abiertas, portable entre proveedores
Privacidad	Los modelos de IA corren en infraestructura propia
Escalable	De Docker local a Kubernetes en producción

Tecnologías Empleadas¶

Capa	Tecnología
App Móvil	React Native + Visión Camera + Edge AI
Web	React + Vite + WebAssembly
Backend	Quarkus 3.20 LTS (Java 25) + Dapr
Motor IA	Ollama (local) + Qwen2.5-VL + LangChain4j
Datos	PostgreSQL + pgvector + ChromaDB
Ecosistema	Microsoft 365 + Graph API
Infraestructura	Docker Compose (local), Kubernetes-ready

Próximo Paso¶

Solicitud de reunión para:

Presentación detallada con el equipo científico
Acceso al laboratorio del Muelle 9 para preparar la demo
Definición del subconjunto de datos para el piloto (otolitos del dpto. de Pesquerías)
Asignación de investigadores de referencia para la validación

Documentos Relacionados¶

Nivel	Documento	Descripción
Negocio	Visión de Plataforma	Documento detallado de la visión
Negocio	Catálogo de Servicios	Servicios disponibles
Negocio	Fases de Integración	Integración departamental
Proyecto	Roadmap	Timeline y criterios de aceptación