TFG de inteligencia artificial y desarrollo de software: más de 40 proyectos reales abiertos en Solsticio
La inteligencia artificial se entiende mejor cuando resuelve algo que existe. Descubre proyectos abiertos de empresas y organizaciones para convertir tu TFG o TFM en una solución de software, datos o IA con aplicación real.
Puedes hacer un TFG sobre inteligencia artificial que funcione perfectamente en una demo y no le sirva a nadie.
O puedes empezar por una pregunta que ya existe dentro de una empresa, una administración o una organización social: ¿cómo anticipamos una avería?, ¿cómo detectamos una oportunidad?, ¿cómo hacemos accesible un contenido?, ¿cómo convertimos miles de datos en una decisión?
La tecnología puede ser parecida. Lo que cambia por completo es el punto de partida.
A la fecha, en Solsticio tenemos 131 proyectos abiertos. De ellos, 42 están vinculados al área de Desarrollo Software, DATA e IA: casi una de cada tres oportunidades disponibles en nuestra plataforma.
Importante: nuestro catálogo está vivo. Publicamos nuevas oportunidades y retiramos las que completan su proceso, por lo que el número de proyectos, programas, premios, prácticas y empleos asociados puede cambiar. Las cifras de este artículo están actualizadas al día de la esta publicación. Entra en cada proyecto para consultar sus condiciones vigentes antes de aplicar.
No vamos a enumerar los 42 proyectos uno por uno. Hemos seleccionado algunos de los que mejor representan todo lo que puedes hacer en esta área: inteligencia artificial generativa, LLM, analítica, visión artificial, automatización, software industrial, accesibilidad, sostenibilidad y medición de impacto.
Qué puedes hacer realmente en un TFG de IA, software o datos
Un TFG de inteligencia artificial no tiene por qué consistir en entrenar un modelo desde cero. Tampoco basta con conectar una API a una interfaz y llamarlo innovación.
En nuestros proyectos abiertos trabajamos con retos que exigen:
- Diseñar sistemas con LLM y evaluar la calidad de sus respuestas.
- Construir pipelines de datos, métricas y dashboards útiles.
- Aplicar visión artificial y reconstruir trayectorias anonimizadas.
- Automatizar procesos editoriales, industriales o administrativos.
- Crear productos digitales accesibles y multiplataforma.
- Utilizar IA para apoyar decisiones sin eliminar la validación humana.
- Prototipar soluciones y probarlas con equipos que usarían el resultado.
La empresa u organización con la que te conectamos aporta un contexto, unos usuarios y unas restricciones reales. Tú conviertes ese reto en una pregunta académica, justificas la metodología, construyes o evalúas una solución y explicas sus límites.
Estos son algunos de los proyectos reales a los que puedes aplicar ahora en Solsticio.
1. LLM e inteligencia artificial generativa con un propósito concreto
Navantia: un radar de IA para vigilar las energías del mar
Radar Azul, el proyecto de Navantia, propone crear un sistema de vigilancia tecnológica que detecte tendencias, investigaciones y soluciones emergentes en energías del mar.
El reto no consiste en pedirle a un chatbot que resuma noticias. Incluye seleccionar y validar fuentes, definir una taxonomía, establecer criterios para distinguir información relevante, automatizar el flujo con un LLM y producir ediciones piloto de una newsletter para el equipo de innovación.
Es un proyecto especialmente atractivo para perfiles de Data Science, ingeniería, energía o innovación tecnológica porque conecta IA generativa, clasificación, inteligencia competitiva y transición energética. Además, tiene dos empleos asociados.
IFEMA: convertir transcripciones en notas de prensa editables
El asistente editorial basado en IA de IFEMA parte de un problema muy reconocible: transformar con rapidez las transcripciones de numerosos eventos en notas de prensa precisas y bien estructuradas.
El estudiante deberá analizar piezas reales, diseñar el sistema de prompting, controlar estructura, tono y longitud, construir una interfaz conversacional y validar la calidad del resultado con el equipo de comunicación.
Aquí la pregunta interesante no es solo «¿puede un LLM redactar?», sino «¿cómo diseñamos un asistente que respete criterios editoriales, permita iterar y produzca resultados evaluables?». Este proyecto ofrece prácticas opcionales y tiene dos empleos asociados.
IFEMA: generar carruseles visuales sin perder el mensaje
Otro reto de IFEMA propone un sistema automatizado para crear carruseles de redes sociales mediante IA.
El sistema debe extraer las ideas principales de una nota de prensa, un artículo o una transcripción; convertirlas en mensajes breves; ordenarlas y renderizarlas sobre plantillas parametrizables. El resultado esperado no es una colección de imágenes aleatorias, sino un pipeline documentado capaz de generar materiales coherentes y publicables.
Este proyecto conecta software, LLM, comunicación y diseño de producto. También ofrece prácticas opcionales y tiene tres empleos asociados.
ASES CV: encontrar y priorizar oportunidades de financiación
ASES CV busca desarrollar una herramienta de IA capaz de localizar, filtrar y priorizar convocatorias, subvenciones y otras oportunidades de financiación.
El proyecto exige estudiar primero cómo trabaja la entidad, qué fuentes consulta y qué criterios determinan si una oportunidad encaja. Después se plantea recopilar y estructurar información, analizar requisitos, cuantías y plazos y generar recomendaciones que ayuden a decidir.
Es un buen ejemplo de IA aplicada a un proceso donde el valor no está en producir más texto, sino en reducir tiempo de búsqueda y mejorar la calidad de una decisión. El proyecto tiene dos empleos asociados.
2. Datos y dashboards para dejar de decidir a ciegas
IFEMA: monitorizar un chatbot para saber dónde falla
El dashboard de monitorización del chatbot de IFEMA Lab empieza donde muchos proyectos de IA terminan demasiado pronto.
El chatbot ya existe y genera registros de conversaciones, latencias y errores. El reto consiste en definir métricas útiles —volumen de conversaciones, tasa de error, temas consultados o documentos recuperados— y construir un dashboard que permita entender cómo se utiliza y dónde necesita mejorar.
No basta con desplegar una herramienta de IA: hay que observarla, medirla y mantenerla. Este proyecto ofrece prácticas opcionales y tiene cuatro empleos asociados.
IFEMA: convertir trayectorias en decisiones operativas
El proyecto de analítica de datos aplicada al movimiento de personas propone procesar datasets de trayectorias anonimizadas y construir métricas de afluencia, permanencia, cuellos de botella y flujos entre zonas.
El estudiante trabajaría sobre limpieza, normalización y agregación de datos, además de mapas de calor, tendencias y alertas de densidad. El resultado debe ayudar a comprender qué ocurre en un recinto, no limitarse a visualizar datos bonitos.
Es una oportunidad sólida para perfiles de ciencia de datos, ingeniería informática, estadística o visualización. Ofrece prácticas opcionales y tiene cuatro empleos asociados.
València: datos e IA frente al calor y las inundaciones
El reto de resiliencia urbana de la ciudad de València pregunta cómo proteger barrios, infraestructuras y personas vulnerables ante el calor extremo y las lluvias torrenciales.
Entre los posibles enfoques aparecen mapas de vulnerabilidad por barrios, análisis de infraestructuras críticas, identificación de puntos de inundación y sistemas de alerta temprana. El proyecto permite combinar datos abiertos, información satelital, GIS, IA y soluciones basadas en la naturaleza.
Este reto forma parte del programa Ciudad de Valencia · Premio 1.000€ y tiene un empleo asociado. Antes de participar, revisa las bases vigentes del programa y las condiciones del premio.
3. Visión artificial, IA industrial y sistemas que deben funcionar
IFEMA: reidentificación y trayectorias multicámara
El proyecto de reidentificación de personas y reconstrucción de trayectorias multicámara plantea un prototipo que combine detección, embeddings visuales y asociación espaciotemporal entre cámaras.
El objetivo es reconstruir movimientos y generar visualizaciones de flujo mediante trayectorias anonimizadas. El reto abre cuestiones técnicas, pero también obliga a trabajar con criterios de privacidad, evaluación y uso responsable de los datos.
Es una de nuestras propuestas más exigentes para perfiles de visión artificial, machine learning o ingeniería informática. Se desarrolla en modalidad presencial, ofrece prácticas opcionales y tiene cuatro empleos asociados.
Manfacter: convertir lenguaje natural en modelos CAD
Manfacter propone mejorar con IA la generación de modelos CAD.
La empresa ya dispone de un prototipo capaz de transformar requisitos escritos en modelos 3D editables. El reto es aumentar la fiabilidad con la que el sistema interpreta dimensiones, geometrías, relaciones y restricciones antes de generar un plan de diseño procesable por el motor CAD.
El proyecto incluye construir casos de prueba, clasificar fallos, desarrollar una aproximación de IA, integrarla con el sistema existente y comparar los resultados con una línea base. Es decir: no se trata solo de generar, sino de medir si la generación mejora. Tiene dos empleos asociados.
Ullastres: sustituir inspecciones en papel por un sistema útil en campo
El proyecto de digitalización de inspecciones de seguridad parte de formularios en papel que se rellenan, escanean, envían por correo y trasladan después a otros sistemas.
El reto consiste en diseñar y prototipar una solución accesible desde móvil o tableta, conectada conceptualmente con el entorno Microsoft y SharePoint de la empresa. Debe permitir identificar responsables, consultar inspecciones realizadas y pendientes y construir indicadores de seguimiento.
Es una oportunidad muy concreta para trabajar digitalización, low-code o no-code, experiencia de usuario y optimización de procesos. Tiene tres empleos asociados.
4. IA y software que también deben ser accesibles
Plena inclusión Aragón: IA con validación humana y accesibilidad cognitiva
El proyecto Quién es más Saputo busca evolucionar un juego orientado a acercar la cultura aragonesa a personas con discapacidad intelectual o del desarrollo y a otros colectivos con dificultades de comprensión.
La propuesta incorpora IA para apoyar la generación de preguntas, recursos y adaptaciones a Lectura Fácil, pero mantiene algo esencial: los contenidos deben ser revisados y validados por personas con discapacidad intelectual o del desarrollo.
También incluye diseño accesible, experiencia de usuario y desarrollo web y móvil. Es un buen recordatorio de que automatizar no significa eliminar el criterio humano. Tiene tres empleos asociados.
Emergencias inclusivas: llegar primero a quien más ayuda necesita
El reto de emergencias inclusivas de València propone mejorar la respuesta para personas mayores y personas con discapacidad.
Los posibles resultados incluyen mapas de riesgo por barrios, protocolos de aviso y acompañamiento accesibles y una herramienta para coordinar servicios sociales, recursos de emergencia, vecindario y ciudadanía. En este reto, el trabajo debe utilizar datos agregados o anonimizados y respetar el marco ético del programa.
Forma parte de Ciudad de Valencia · Premio 1.000€ y tiene cuatro empleos asociados.
Fundación ConecTEA: datos para comprender la evolución terapéutica
Fundación ConecTEA quiere digitalizar su sistema de seguimiento para relacionar objetivos individualizados, registros de sesiones y evidencias de progreso.
El proyecto plantea diseñar un modelo de datos, visualizar la evolución de cada participante y facilitar la elaboración de informes periódicos, además de generar indicadores agregados de resultados e impacto.
Aquí el reto no es acumular datos sensibles, sino estructurar la información necesaria para que los profesionales comprendan mejor los resultados y reduzcan carga administrativa. Tiene tres empleos asociados.
Fundación Descubre: medir impacto para aprender y decidir
El proyecto de Fundación Descubre propone diseñar herramientas que permitan evaluar el impacto de sus proyectos.
Es una oportunidad para combinar software, datos y ciencias sociales: definir indicadores, diseñar una forma realista de recoger información y construir una herramienta que convierta resultados dispersos en conocimiento útil para la organización.
Este proyecto forma parte del programa La ONCE e incluye varias oportunidades profesionales asociadas.
5. Realidad extendida y gamificación para transformar la ciudad
El reto de tecnologías inmersivas y gamificación de València propone utilizar realidad aumentada, realidad virtual y mecánicas de juego para acercar el patrimonio, fomentar hábitos sostenibles o formar a equipos municipales.
Entre las posibilidades aparecen una ruta accesible de realidad aumentada, un sistema gamificado para mejorar la separación de residuos o una formación inmersiva para personal municipal. Cada solución debe incorporar indicadores que permitan comprobar si mejora la participación o el aprendizaje.
El proyecto forma parte de Ciudad de Valencia · Premio 1.000€ y tiene cuatro empleos asociados.
También tenemos retos de HP, Naturgy, Siemens Energy y Chubb
En Solsticio también puedes encontrar proyectos de compañías como HP, Naturgy, Siemens Energy y Chubb.
Entre ellos encontrarás un modelo de machine learning para anticipar fallos en bancos de prueba e impresoras en campo; una solución para predecir el movimiento del gas en Europa combinando datos de mercado e IA; un asistente de alertas meteorológicas capaz de funcionar sin cobertura; y la automatización mediante macros de textos, pólizas y cotizaciones.
Estos ejemplos enseñan algo importante: el área no se reduce a «hacer una app». Los proyectos cruzan inteligencia artificial, energía, fiabilidad industrial, seguros, operaciones y toma de decisiones.
Nuestro catálogo cambia continuamente porque los proyectos avanzan, se asignan y se incorporan nuevas oportunidades. Entra en los proyectos disponibles de Solsticio, inicia sesión, aplica el filtro Desarrollo Software, DATA e IA y descubre cuáles encajan contigo ahora.
Premios, prácticas y empleos asociados: qué significan realmente
En varios de nuestros proyectos encontrarás premios de 1.000 euros, prácticas opcionales o empleos asociados. Son oportunidades importantes, pero queremos que sepas exactamente qué significa cada una.
- Premio: el proyecto pertenece a un programa que anuncia un premio. Hay que revisar sus bases, criterios y condiciones.
- Prácticas opcionales: existe la posibilidad de complementar el TFG o TFM con prácticas, sujeta al encaje, la selección y el convenio correspondiente.
- Empleos asociados: cuando ves este indicador, significa que hemos vinculado el proyecto con una o varias oportunidades profesionales relacionadas. Aplicar al proyecto no garantiza una contratación: dependerá del proceso de selección y del encaje con la oportunidad.
Ahora mismo también tenemos tres programas abiertos:
- Polos Emprendedores Galicia · Premio 1.000€, con 21 proyectos dentro.
- La ONCE, con siete proyectos dentro.
- [Legal Lab · Fundación Mutualidad], con seis proyectos dentro ya tiene sus aplicaciones completadas.
No todos los proyectos de estos programas pertenecen necesariamente al área de software, datos e IA. Entra en cada uno, revisa sus condiciones y encuentra el que mejor encaja contigo.
Qué perfiles pueden encajar
No todos estos proyectos buscan exactamente al mismo tipo de estudiante. Dependiendo del reto, pueden encajar perfiles de:
- Ingeniería Informática, Software o Telecomunicaciones.
- Inteligencia Artificial, Data Science, matemáticas o estadística.
- Ingeniería Industrial, Energía, Ambiental o de Producto.
- Diseño UX/UI, producto digital o videojuegos.
- Ciencias de la Salud, ciencias sociales o medición de impacto.
- Comunicación o marketing con una base tecnológica.
La multidisciplinariedad no es una concesión. En muchos casos es parte del problema: una solución técnicamente impecable puede fracasar si no comprende a sus usuarios, su contexto o las decisiones que debe facilitar.
Cómo convertir uno de estos retos en un TFG o TFM académico
Una empresa no sustituye al tutor ni define por sí sola el trabajo académico. El reto debe adaptarse a los requisitos de tu universidad.
Una estructura posible sería:
- Delimitar el problema y formular la pregunta de investigación.
- Revisar el estado del arte y las soluciones existentes.
- Identificar usuarios, datos, restricciones y criterios éticos.
- Diseñar y justificar la arquitectura o metodología.
- Construir un prototipo, modelo, pipeline o sistema de evaluación.
- Definir una línea base y métricas relevantes.
- Validar con casos reales o con el equipo de la organización.
- Analizar resultados, fallos, límites y próximos pasos.
Por ejemplo, Radar Azul podría traducirse en una pregunta académica como esta:
¿Cómo puede un sistema basado en LLM clasificar y resumir información sobre energías marinas con suficiente precisión, trazabilidad y utilidad para apoyar la vigilancia tecnológica de una empresa industrial?
Nosotros te conectamos con la organización y con un problema real. El rigor aparece cuando justificas las fuentes, comparas alternativas, defines métricas y explicas qué puede y qué no puede hacer tu solución.
Cómo elegir proyecto sin dejarte llevar únicamente por el nombre de la empresa
Una marca reconocida puede llamar la atención, pero no garantiza que el proyecto sea adecuado para ti. Antes de aplicar, revisa:
- Encaje académico: ¿tu tutor y tu titulación aceptarían el alcance?
- Datos disponibles: ¿podrás acceder a la información necesaria o trabajar con datos sintéticos?
- Validación: ¿la organización podrá probar el resultado o darte feedback?
- Tiempo: ¿puedes construir algo evaluable dentro del calendario del TFG o TFM?
- Interés real: ¿quieres convivir varios meses con ese problema?
- Aprendizaje demostrable: ¿el proyecto te permitirá explicar decisiones, resultados y errores?
Un reto bien acotado y medible suele valer más que una promesa enorme de "hacer una IA" que nunca llega a validarse.
Preguntas frecuentes
¿Cuántos proyectos de inteligencia artificial, software y datos hay en Solsticio?
Al día de hoy, en Solsticio tenemos 131 proyectos abiertos en total y 42 vinculados a Desarrollo Software, DATA e IA. Nuestro catálogo está vivo: incorporamos nuevas oportunidades y retiramos las que completan su proceso, así que las cifras pueden cambiar.
¿Son proyectos para TFG y también para TFM?
Sí. En cada proyecto te indicamos si el reto puede desarrollarse como TFG, TFM o junto con prácticas. El alcance final debe validarse con tu universidad y tu tutor académico.
¿Necesito estudiar Ingeniería Informática?
No siempre. Algunos proyectos buscan perfiles de Data Science, estadística, ingeniería industrial, energía, diseño, salud, ciencias sociales o comunicación. Debes revisar los requisitos de cada ficha.
¿Hay proyectos de inteligencia artificial generativa?
Sí. Entre nuestros proyectos encontrarás asistentes editoriales, generación de contenidos visuales, vigilancia tecnológica con LLM, búsqueda inteligente de financiación, generación de modelos CAD y adaptación de contenidos accesibles.
¿Hay proyectos remotos?
Sí. Muchos de nuestros proyectos pueden desarrollarse en remoto. También tenemos opciones híbridas, presenciales o negociables. Consulta la modalidad vigente dentro de cada proyecto antes de aplicar.
¿Aplicar garantiza unas prácticas o un empleo?
No. Algunas fichas muestran prácticas opcionales o empleos asociados, pero la participación y la contratación dependen del proceso de selección, el encaje y las condiciones de cada oportunidad.
¿Puedo adaptar el título o los objetivos a los requisitos de mi universidad?
En muchos casos sí. El reto sirve como punto de partida, pero la pregunta, metodología, alcance y entregables deben acordarse con la organización y el tutor académico.
¿Cómo puedo aplicar?
Entra en nuestros proyectos disponibles, inicia sesión, completa tu perfil y selecciona Desarrollo Software, DATA e IA en el filtro de área de estudios. Explora las oportunidades, guarda tus favoritas y aplica a las que mejor encajen con tu formación, tus intereses y el tipo de problema que quieres resolver.
La IA impresiona más cuando deja de ser una promesa
Un buen TFG de inteligencia artificial no es el que utiliza más herramientas ni el que añade "IA" al título.
Es el que entiende un problema, toma decisiones justificadas, construye algo que puede probarse y explica sus límites con honestidad.
Puede ayudar a una ciudad a anticipar riesgos, a una organización social a medir resultados, a una industria a vigilar tecnologías emergentes o a un equipo a comprender por qué falla su chatbot.
Eso sí merece meses de trabajo.
Descubre los proyectos disponibles en Solsticio y filtra por Desarrollo Software, DATA e IA. Tu TFG o TFM puede empezar hoy con un problema que una empresa u organización necesita resolver de verdad.
Si todavía no tienes claro cómo funciona este tipo de colaboración, puedes leer qué es un TFG con empresa y cómo se desarrolla o revisar cómo elegir un tema de TFG o TFM que también te ayude a encontrar trabajo.