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Buena práctica Importada

CLARA — La AIMA Portuguesa Prueba la IA para Resolver un Buzón con 400.000 Correos Gestionado por Seis Empleados

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Evidencia: Descriptivo / autodeclarado Top 99% 13/100 · Pregunte a Evidence Copilot sobre esta práctica

Ante un buzón de correo con unos 400.000 mensajes gestionado por solo seis empleados, la agencia de migración portuguesa AIMA está implantando CLARA, un sistema de IA para clasificar automáticamente, eliminar duplicados y redactar respuestas — reconocido con un premio de transformación digital 2026 mientras aún está en fase de pruebas.

~400,000 emails
Acumulación de correos electrónicos pendientes en AIMA (2026)
6 staff
Personal encargado de gestionar la acumulación de correos (2026)
~900,000 cases
Total de expedientes pendientes en AIMA (cifra global de la agencia) (2024)

Detalles

Madurez
Piloto
Promotor
AIMA - Agência para a Integração, Migrações e Asilo
Período
2025-2026 (pilot/implementation)
Región (NUTS)
PT17
Palabras clave
migration, asylum, correspondence management, digital government

Contexto

AIMA, la agencia portuguesa de migración y asilo, se ha enfrentado a una acumulación de expedientes bien documentada (reportada por separado en torno a 900.000 casos pendientes en 2024) y, según un representante de la agencia, a una bandeja de correo electrónico de unos 400.000 mensajes, gestionada por solo seis empleados, descrita por dicho representante como «humanamente imposible» de gestionar.

Objetivos

CLARA («Classificação Automática de Mensagens da AIMA», clasificación automática de mensajes de la AIMA) tiene como objetivo clasificar automáticamente la correspondencia entrante, identificar y eliminar mensajes duplicados, sugerir borradores de respuesta y organizar las solicitudes dentro de una plataforma digital estructurada, reduciendo el cribado manual del volumen de correo electrónico de la agencia.

Actividades

En febrero de 2026, CLARA obtuvo el Premio de Transformación Digital 2025 de la Asociación para la Promoción y el Desarrollo de la Sociedad de la Información (APDSI), en la categoría de «eficiencia organizativa».

Resultados

La cobertura de la prensa portuguesa sobre el premio señaló explícitamente que el sistema aún estaba en fase de prueba/implementación y todavía no había alcanzado su plena operación pública; no se han publicado cifras posteriores a la implementación (correos resueltos, reducción del tiempo de respuesta).

Conclusiones

CLARA es un piloto en etapa inicial, honestamente etiquetado como tal: un sistema real, con nombre propio, de titularidad estatal, que aborda una acumulación documentada de casos, pero cuya base de evidencia se limita actualmente a su propósito declarado y a un premio del sector, en lugar de resultados operativos medidos.

Implementación

Coste indicativo
Bajo (< 50 000 €) — No public cost figures disclosed; single-agency pilot tool still in testing — conservative low estimate pending curator review.
Tiempo hasta resultados
Corto (< 1 año) — Under development/testing through 2025–2026, not yet fully deployed — conservative short-timeline estimate pending curator review.
Personal y competencias
AIMA - Agência para a Integração, Migrações e Asilo (6 staff currently handling the email backlog manually)

Condiciones para el éxito

  • Structured digital platform for classification, deduplication and draft responses
  • Industry recognition (APDSI 2025 Digital Transformation Award) validating the approach

Modos de fallo comunes

  • Still in testing/implementation as of the award coverage, not yet fully operational
  • No post-deployment figures (emails resolved, response-time reduction) published yet

Dónde encaja

Tipo de gobernanza
national government agency
Escala
single agency pilot

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

¿Usted implementa esta práctica? Reivindíquela — los implementadores verificados obtienen un contacto público en la página y pueden proponer correcciones.

Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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