Los recientes avances en inteligencia artificial generativa están llevando las ciudades inteligentes a un nuevo nivel de eficiencia, sostenibilidad y habitabilidad, debido a las nuevas posibilidades de gestionar sus recursos y servicios, permitiendo adaptarse a cambios inesperados y ampliar la interacción con la ciudadanía.
En este contexto, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una palanca clave para la transición urbana hacia modelos más sostenibles y centrados en las personas.
En esta ocasión vamos a repasar cómo la IA, especialmente la generativa, está cambiando la gestión urbana en varios ámbitos como la eficiencia energética, la movilidad sostenible, la gestión de residuos, la participación ciudadana, el diseño urbanístico y los servicios públicos.
El objetivo es ofrecer una visión positiva y rigurosa de la evolución del modelo de smart city, inspirando la reflexión sobre cómo construir entre todos un futuro urbano más sostenible.
1. La IA generativa, nueva frontera de la Smart City
Las ciudades inteligentes llevan años aprovechando la IA y los datos para optimizar sus funciones, pero la irrupción de la IA generativa marca un punto de inflexión.
¿Qué tiene de especial esta tecnología? En esencia, la IA generativa no solamente analiza datos, sino que es capaz de crear soluciones, generando escenarios, diseños o respuestas complejas de forma autónoma.
Esto significa que una ciudad con IA generativa puede anticipar problemas y proponer alternativas antes de que ocurran. De hecho, la gran diferencia que aporta la IA generativa en la gestión urbana es su capacidad de ofrecer modelos predictivos para anticipar soluciones a desafíos urbanos.
Los urbanistas ya utilizan estas herramientas para planificar nuevos desarrollos o transformar barrios existentes con una perspectiva más sostenible. Por ejemplo, mediante simulaciones avanzadas, una ciudad puede evaluar cómo distintos planes urbanísticos afectarían al tráfico o al consumo energético antes de implementarlos en la realidad.
Los primeros resultados son prometedores. Según informes recientes, 9 de cada 10 ciudades del mundo expresan su interés en aplicar IA generativa en sus operaciones, aunque apenas un 2% la están usando de forma activa actualmente.
Esto revela que estamos ante una frontera emergente, ya que muchas metrópolis vislumbran el potencial, pero pocas han dado el salto completo. A medida que más ciudades adopten estas capacidades, las smart cities podrían volverse aún más inteligentes y eficientes en todos sus frentes.
Eso sí, para que la adopción de la inteligencia artificial sea exitosa y responsable, se requieren varios factores habilitadores, que pasan por recopilar datos urbanos de calidad, formar a los técnicos municipales en el uso de estas herramientas, involucrar a la ciudadanía en el proceso y establecer un claro marco ético para su aplicación.
2. Eficiencia energética y gestión de recursos inteligentes
Uno de los campos donde la IA está demostrando un impacto más inmediato es en la eficiencia energética urbana.
Las ciudades consumen enormes cantidades de energía en iluminación pública, climatización de edificios, bombeo de agua y otros servicios. Gracias a algoritmos de machine learning, hoy es posible predecir la demanda energética y ajustar dinámicamente el suministro para evitar despilfarros.
Por ejemplo, sistemas inteligentes pueden atenuar el alumbrado público en calles desiertas de madrugada y volver a intensificarlo cuando detectan actividad, ahorrando electricidad. Del mismo modo, la IA puede optimizar la climatización de edificios municipales, aprendiendo de patrones de uso para minimizar el consumo sin comprometer el confort.
Existen iniciativas destacadas en este ámbito. Ámsterdam (Países Bajos) y Copenhague (Dinamarca), por ejemplo, aplican IA para mejorar el consumo energético de sus edificios, reduciendo emisiones y costes.
También se están desarrollando redes eléctricas inteligentes (smart grids) que integran fuentes renovables (solar, eólica) y almacenamiento, y usan IA para equilibrar la producción y el consumo en tiempo real.
Esto permite que la red sea más estable y sostenible, evitando picos de demanda que requieran centrales contaminantes de respaldo. A nivel corporativo, compañías como Google han logrado reducir el gasto energético de sus centros de datos en un 40% mediante IA que ajusta automáticamente los sistemas de enfriamiento. Por ejemplo, podría extrapolarse a infraestructuras urbanas críticas como plantas de tratamiento de agua o redes de transporte eléctrico.
Además de la energía, la gestión eficiente del agua y otros recursos también se beneficia de la IA. Sensores inteligentes distribuidos por la ciudad pueden detectar fugas en tuberías, optimizar el riego de parques según la humedad del suelo, o anticipar demandas de agua potable en olas de calor.
En síntesis, una ciudad dotada de IA aprende a hacer más con menos, reduciendo el desperdicio de recursos naturales y disminuyendo su huella ecológica.
3. Movilidad urbana más sostenible
La movilidad es otro pilar fundamental de la ciudad inteligente donde la IA generativa está abriendo nuevas posibilidades.
Controlar el tráfico en una gran urbe es un reto constante, pero los algoritmos actuales pueden analizar flujos en tiempo real y coordinar la respuesta de la infraestructura de manera mucho más eficaz que cualquier operador humano.
Un ejemplo claro es la gestión semafórica adaptativa: los semáforos inteligentes ajustan sus ciclos en función de la congestión detectada en cada momento, priorizando el paso donde más se necesita y aliviando atascos.
Esto se traduce en menos tiempo perdido en caravana y menos emisiones de vehículos detenidos. Varias ciudades ya están aplicándolo; por ejemplo, Helsinki (Finlandia) ha mejorado su movilidad urbana utilizando IA para optimizar rutas y flujos de tráfico.
La IA también ayuda a diseñar rutas de transporte público más eficientes, analizando datos de uso, horarios y hasta eventos en la ciudad para ajustar frecuencias en tiempo real.
Ciudades como Tokio (Japón) y Melbourne (Australia) han implementado sistemas de IA para optimizar sus redes de transporte colectivo, mejorando la puntualidad y atrayendo a más usuarios hacia modos de viaje sostenibles.
Otro campo emergente es el de los vehículos autónomos. Si bien su integración total en las calles es gradual, la combinación de coches eléctricos autónomos conectados a sistemas de tráfico inteligentes promete revolucionar la movilidad urbana.
Expertos proyectan un futuro no muy lejano con transporte 100% eléctrico, autónomo y bajo demanda las 24 horas. En este escenario, se podrían reducir drásticamente la necesidad de vehículos privados, disminuir la congestión y bajar los costos por kilómetro recorrido, abriendo incluso la puerta a servicios de transporte público más económicos o gratuitos en ciertas condiciones.
Una iniciativa pionera se está probando entre Dallas y Houston (Estados Unidos), donde camiones autónomos de nueva generación emplean IA generativa para anticipar el entorno con segundos de antelación, mejorando la seguridad y eficiencia logística.
Además, la IA contribuye a una movilidad más multimodal y sostenible. Aplicaciones inteligentes orientan a los ciudadanos hacia opciones de viaje más ecológicas, recomendando combinaciones óptimas de caminar, bicicleta, transporte público o vehículos compartidos según la distancia y el clima.
En Boston (Estados Unidos), por ejemplo, se utilizó IA generativa para superponer virtualmente el diseño de carriles bici de Copenhague (Dinamarca) sobre el mapa local, ayudando a los vecinos a imaginar cómo sería una ciudad más amigable con las bicicletas.
Esta clase de visualizaciones fomentan la aceptación de proyectos de movilidad sostenible al hacer tangibles sus beneficios antes de construir nada.
4. Gestión inteligente de residuos
La gestión de residuos urbanos suele pasar desapercibida, pero es un servicio crítico para la salubridad y la calidad de vida en la ciudad. Aquí también la IA está marcando la diferencia, convirtiendo un proceso tradicional en un sistema inteligente y optimizado.
Gracias al despliegue de sensores en contenedores y camiones, es posible monitorizar en tiempo real los niveles de basura y ajustar dinámicamente las rutas de recolección.
Ciudades como Santander (España) ya usan contenedores inteligentes que informan de su llenado, permitiendo recoger solo cuando es necesario y diseñar rutas más cortas. Esto reduce costes, evita camiones circulando innecesariamente y por ende disminuye las emisiones de CO₂ asociadas.
Otra aportación de la IA es mejorar el reciclaje. Mediante sistemas de visión por computador, las plantas de tratamiento pueden identificar y clasificar automáticamente materiales reciclables entre los desechos, aumentando las tasas de recuperación.
En Oslo (Noruega), por ejemplo, se ha aplicado IA para optimizar la gestión de residuos a escala municipal. También la ciudad de Buenos Aires (Argentina) ha incorporado algoritmos para optimizar la recolección de basura en sus barrios.
Más allá de la eficiencia operativa, estas tecnologías permiten recopilar datos valiosos sobre patrones de generación de residuos en cada zona, ayudando a diseñar políticas de reducción y economía circular basadas en evidencia.
La IA también puede fomentar comportamientos más sostenibles en la ciudadanía. Algunas urbes están experimentando con técnicas de nudge o empujoncitos conductuales apoyados en análisis de datos.
Por ejemplo, apps municipales pueden enviar recordatorios personalizados sobre días de reciclaje o incluso plantear retos y recompensas a los vecinos por reducir sus residuos.
Estas estrategias, combinadas con la analítica predictiva, ayudan a educar e involucrar al público en la gestión ambiental de la ciudad.
5. Participación ciudadana y servicios públicos inteligentes
Una ciudad verdaderamente inteligente no sólo es eficiente en lo técnico, sino que también está más conectada con sus habitantes.
La IA generativa está revolucionando la participación ciudadana y la forma en que los ciudadanos acceden a los servicios públicos. Un claro exponente son los asistentes virtuales y chatbots municipales.
Estas inteligencias artificiales conversacionales, disponibles en webs, aplicaciones móviles e incluso en WhatsApp o Telegram, permiten a cualquier persona realizar trámites, consultas o reportar incidencias en lenguaje natural y a cualquier hora.
Ya no hace falta entender complejos formularios ni acudir físicamente al ayuntamiento para muchas gestiones: la IA puede atender al usuario de manera personalizada y resolver peticiones al instante.
Un ejemplo emblemático es el chatbot de la ciudad de Buenos Aires (Argentina) lanzado en 2019, que se ha convertido en el canal favorito de los ciudadanos para interactuar con su ayuntamiento. Alimentado por IA generativa, fue crucial durante la pandemia para agendar pruebas COVID y vacunas, y ahora ha ampliado su alcance para incluir servicios como el uso compartido de bicicletas públicas y la asistencia social.
La IA generativa también mejora la inclusión y la transparencia en la participación. Por un lado, puede ofrecer chatbots multilingües que rompen barreras idiomáticas y permiten a extranjeros o minorías lingüísticas acceder a los servicios en su lengua.
Por otro, algunas plataformas están utilizando IA para analizar automáticamente las miles de sugerencias o comentarios que los vecinos hacen llegar en procesos de consulta pública, extrayendo temas clave y sentimientos predominantes para ayudar a los decisores a entender qué preocupa realmente a la comunidad.
Incluso se han dado pasos para aprovechar IA en la creación de borradores de políticas o presupuestos participativos basados en las ideas ciudadanas, aunque esto está en fases muy iniciales.
En nuestra próxima entrega veremos como la inteligencia artificial está revolucionando la Smart City en lo que respecta al urbanismo y sus beneficios, riesgos y desafíos.
