Datos abiertos y análisis geoespacial impulsado por inteligencia artificial: evaluación de riesgo de subvenciones de emergencia post-inundación a escala de población completa
Autor: Joaquín Izquierdo Peris, Técnico de Auditoría, Sindicatura de Comptes de la Comunitat Valenciana (Institución Regional de Auditoría, Valencia, España)
Resumen
El 29 de octubre de 2024, una DANA —acrónimo español de Depresión Aislada en Niveles Altos, formada sobre el mar Mediterráneo— desencadenó inundaciones repentinas de carácter catastrófico en la provincia de Valencia, España. En cuestión de horas, varios municipios registraron precipitaciones equivalentes a las de un año completo, con valores de hasta 771 litros por metro cuadrado, devastando localidades enteras, dejando miles de personas aisladas, dañando más de 60.000 viviendas, destruyendo más de 130.000 vehículos y causando 230 víctimas mortales.
En pocas semanas, la Administración autonómica desplegó un amplio marco de ayudas post-catástrofe que, a marzo de 2026, superaba los 2.000 millones de euros, incluyendo un programa de subvenciones directas («Ayuda para bienes domésticos esenciales») para compensar a los hogares afectados por la pérdida de enseres en su vivienda habitual. Para examinar las 27.282 solicitudes concedidas bajo este modelo, la Institución Regional de Auditoría de Valencia diseñó una metodología automatizada que integra datos abiertos, análisis geoespacial, programación en Python y redacción asistida por inteligencia artificial (IA), permitiendo el análisis individualizado sin recurrir al muestreo.
1. Antecedentes y mandato de auditoría
Tras las inundaciones de la DANA de octubre de 2024, el desastre natural más grave registrado en España en época reciente, la Administración autonómica concedió subvenciones directas de hasta 9.000 euros a propietarios e inquilinos de viviendas afectadas para compensar la pérdida de electrodomésticos y otros enseres domésticos esenciales. Las ayudas se concedieron sin evaluación previa, únicamente sobre la base de una declaración responsable suscrita por el solicitante en la que manifestaba que los bienes esenciales de su vivienda habitual habían resultado dañados como consecuencia de las inundaciones —un diseño que trasladaba íntegramente la carga probatoria al solicitante y generaba un escenario de alto riesgo desde la perspectiva del control, precisamente del tipo que el GUID 5330 de INTOSAI1 identifica como característico de los contextos de ayuda post-catástrofe.
La Sindicatura de Comptes de la Comunitat Valenciana2 ha llevado a cabo un informe de auditoría especial que combina los enfoques de regularidad y operativo para evaluar si las ayudas alcanzaron los fines para los que fueron concedidas.
La auditoría plantea una cuestión analítica central: ¿en qué medida las características geográficas de la vivienda habitual declarada por cada solicitante aportan indicadores objetivos y verificables mediante fuentes públicas, coherentes o incoherentes con la condición esencial de elegibilidad del programa —que los bienes esenciales de esa dirección hubieran resultado efectivamente dañados como consecuencia del episodio de inundación?
El procedimiento de auditoría espacial descrito en este artículo identificó un número significativo de solicitudes concedidas que presentan indicadores geográficos incompatibles con la condición de elegibilidad del programa, y que la entidad concedente deberá someter a revisión documental individualizada para determinar si el daño declarado puede ser acreditado. El equipo auditor ha trasladado estos hallazgos preliminares al personal responsable de la entidad concedente. El informe completo y definitivo sobre la auditoría de las ayudas relacionadas con la DANA se publicó el 15 de septiembre de 2026 y está disponible en la página web de la Sindicatura de Comptes (en español).3
2. Más allá del muestreo: un enfoque de auditoría sobre la población completa
Con anterioridad al desarrollo del proceso automatizado, la verificación espacial de una solicitud concedida exigía al auditor consultar manualmente cada referencia catastral4 — un registro exhaustivo de los límites de bienes inmuebles o propiedades inmobiliarias — a través del visor cartográfico de la Generalitat Valenciana5, cruzando la ubicación de la propiedad declarada con la capa oficial de la huella de inundación DANA, y consultando simultáneamente la Sede Electrónica del Catastro para obtener los datos descriptivos y constructivos del inmueble. Este procedimiento manual —ilustrado en la Figura 2— ofrece precisión y fiabilidad en la revisión individualizada, pero su naturaleza secuencial lo hace inviable a la escala de 27.282 solicitudes: estimando de forma conservadora cinco minutos por caso, la cobertura completa de la población requeriría más de 2.200 horas de trabajo del equipo auditor.
La práctica convencional de auditoría habría limitado el análisis espacial a una muestra estratificada —generalmente entre 200 y 400 casos— con resultados extrapolados estadísticamente. La disponibilidad de conjuntos de datos públicos completos y tratables de forma automatizada alteró de manera sustancial el cálculo coste-beneficio de esta opción.
La disponibilidad de ambas fuentes de datos constituía una condición necesaria pero no suficiente: su transformación en un procedimiento de auditoría aplicable a la población completa exigía disponer de un entorno de análisis basado en sistemas de información geográfica (SIG), programación en Python para automatizar el tratamiento de los 27.282 registros y redacción asistida por inteligencia artificial para apoyar el desarrollo iterativo de la cadena analítica.
La huella de inundación6 es una capa vectorial georreferenciada que delimita el área afectada por la lámina de agua el 29 de octubre de 2024, elaborada por el Institut Cartogràfic Valencià (ICV/GVA) mediante el tratamiento de imágenes satelitales y fotografía aérea captadas inmediatamente después del episodio, y publicada como dato abierto.
La Sede Electrónica del Catastro de la Dirección General del Catastro7 (Gobierno de España) ofrece acceso público y gratuito a los datos catastrales. Los recursos disponibles incluyen registros alfanuméricos de los inmuebles y cartografía vectorial de parcelas descargable por provincia, así como servicios web para consultas individuales y masivas de atributos no protegidos —uso, datos por planta y superficie construida— de todos los inmuebles inscritos.
El procedimiento de auditoría descrito en el apartado siguiente no pretende determinar la existencia o inexistencia de daños en casos individuales; constituye, en cambio, un procedimiento analítico de auditoría basado en SIG, coherente con el enfoque de evaluación de riesgos recomendado por el GUID 5330, orientado a la generación de indicios objetivos y verificables mediante fuentes públicas para la revisión documental prioritaria.
3. Procedimiento metodológico
Mediante QGIS8 y su consola Python integrada, el equipo auditor articuló el procedimiento en siete etapas secuenciales que procesaron la totalidad de los 27.282 registros de forma automatizada.
La primera etapa verificó si cada referencia catastral declarada por el solicitante correspondía a un inmueble inscrito en la Dirección General del Catastro, mediante consulta al servicio web de datos públicos del Catastro para los 27.282 registros. El script configuró una pausa de dos segundos entre consultas para evitar el bloqueo del servidor, con detección automática de respuestas rechazadas y hasta tres reintentos por referencia.
La segunda etapa ensambló la cartografía catastral provincial. El script descargó las geometrías de la totalidad de parcelas de la provincia de Valencia desde la Sede Electrónica del Catastro, las agregó en una capa única abarcando los 266 municipios y aplicó corrección geométrica. La capa resultante reúne más de 1,7 millones de parcelas georreferenciadas.
La tercera etapa vinculó cada vivienda subvencionada —identificada por su referencia catastral— con la geometría de su parcela catastral correspondiente. El script implementó una unión de uno a varios para evitar la pérdida de información en edificios con múltiples inmuebles, donde varias referencias catastrales comparten un mismo identificador de parcela.
La cuarta etapa incorporó la capa oficial de la huella de inundación publicada por el Institut Cartogràfic Valencià (ICV/GVA). El script cargó la capa y aplicó corrección geométrica con carácter previo a su utilización en el análisis espacial.
La quinta etapa, central en el procedimiento, realizó el análisis de intersección espacial. Para cada solicitud, el script comprobó si el polígono de la parcela catastral se solapaba con la huella de inundación; cualquier coincidencia espacial entre ambas geometrías, por pequeña que fuera, determinaba la clasificación del expediente como «dentro de la huella». Siguiendo un criterio metodológico conservador, el script generó un área de influencia de 200 metros alrededor del perímetro de la huella para delimitar una zona limítrofe, clasificando las parcelas comprendidas en dicha banda de forma separada respecto de las situadas claramente fuera de ella.
La sexta etapa recuperó las características constructivas —clasificación de uso, código de planta y superficie construida— de cada inmueble declarado mediante consultas automatizadas al servicio web del Catastro.
Una etapa final de consolidación integró todos los resultados en una tabla maestra y generó la capa de salida georreferenciada con clasificación tricolor: verde para las parcelas situadas dentro del perímetro de inundación, naranja para la zona limítrofe, y rojo para las parcelas ubicadas a más de doscientos metros del límite exterior de la huella.
4. Datos abiertos, automatización y redacción asistida por inteligencia artificial
Toda la cadena analítica se sustentó en conjuntos de datos de acceso público —el perímetro de inundación y el registro catastral nacional—, ambas fuentes de información pública sin restricciones de acceso y libremente reproducibles por cualquier organismo con acceso a las mismas fuentes, sin necesidad de infraestructuras de datos especializadas.
La programación en Python dentro del intérprete integrado de QGIS automatizó el proceso completo, desde los archivos de entrada en bruto hasta las tablas de resultados clasificados por riesgo y las capas cartográficas de salida, sin manipulación manual de datos en ninguna etapa intermedia. El equipo auditor utilizó un modelo de lenguaje de inteligencia artificial (Claude, Anthropic) bajo un procedimiento interno documentado para apoyar la redacción iterativa de los scripts, la resolución de incidencias en los procesos automatizados, la elaboración de notas metodológicas y la estructuración del texto del informe.
La contribución de la IA fue estrictamente auxiliar y sometida a revisión en cada iteración: todas las decisiones metodológicas, la calibración de umbrales, la validación de datos y la interpretación de los resultados fueron realizadas en exclusiva por el equipo auditor.
5. Implicaciones para la práctica de la auditoría pública
Este caso pone de manifiesto que los datos geoespaciales abiertos, la automatización mediante SIG y la redacción asistida por inteligencia artificial pueden transformar la base probatoria de una auditoría, pasando de la inferencia estadística sobre una muestra al análisis individualizado de la población completa, incluso con los recursos habituales de una institución regional de auditoría. Los factores determinantes no fueron recursos tecnológicos excepcionales, sino la disponibilidad de conjuntos de datos públicos estructurados y la voluntad de invertir en programación a medida como procedimiento de auditoría.
Tres principios de diseño se revelan transferibles más allá de este caso concreto: los umbrales espaciales conservadores protegen los hallazgos frente a conclusiones que excedan el valor probatorio de los geodatos; el código analítico transparente y versionado genera un rastro auditable que puede revisarse y actualizarse sin necesidad de repetir el análisis completo; y configurar la ubicación geográfica como indicio de riesgo —en lugar de como criterio definitivo— preserva la proporcionalidad exigida por los estándares de INTOSAI. Cualquier institución fiscalizadora con acceso a datos catastrales abiertos y a cartografía oficial de riesgos puede replicar este enfoque para subvenciones por catástrofes naturales, ayudas por inundación, reconstrucción post-terremoto o fondos de recuperación por incendios forestales, utilizando herramientas SIG de código abierto sin coste adicional.
Para más información, puede contactar con el autor en: jizquierdo@sindicom.es
Notas al pie
- INTOSAI, GUID 5330: Orientación sobre la auditoría de la gestión de catástrofes (Viena: INTOSAI, 2020), https://www.issai.org/wp-content/uploads/2020/12/GUID-5330-Guidance-on-Auditing-Disaster-Management.pdf ↩︎
- Institución Regional de Auditoría de Valencia: https://www.sindicom.es/portada ↩︎
- Disponible en: https://www.sindicom.es/informe-especial-subvenciones-dana-sector-autonomico-ejercicios-2024-y-2025 ↩︎
- La referencia catastral es el identificador oficial y obligatorio de los bienes inmuebles. Consiste en un código alfanumérico asignado por el Catastro que permite localizar de forma unívoca cada inmueble en la cartografía catastral. ↩︎
- Disponible en: https://visor.gva.es/visor/ ↩︎
- Disponible en: https://geocataleg.gva.es/#/search?uuid=spaicv0701_dana24_huella_inundacion&lang=spa ↩︎
- Disponible en: https://www.sedecatastro.gob.es/Accesos/SECAccDescargaDatos.aspx ↩︎
- QGIS es una aplicación de código abierto de sistemas de información geográfica (SIG) que permite la carga de datos geográficos, la superposición de capas de datos espaciales, la medición e intersección de geometrías, y la visualización de resultados sobre una base cartográfica. Disponible en: https://qgis.org/ ↩︎
Nota: El autor utilizó asistencia de IA para desarrollar los conceptos de formato de las figuras 3 y 4, pero las figuras finales no han sido generadas por IA.
