Los 10 cambios revolucionarios que traerá la inteligencia artificial en las ciudades

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando todos los aspectos de nuestra vida y reconfigurando cada sector, desde la sanidad hasta el transporte, las comunicaciones y los procesos de fabricación.

De acuerdo con cifras de Microsoft, para el año 2025 el 100% de los autos nuevos estarán conectados y para 2030 el 15% de los vehículos nuevos serán autónomos, pudiendo enviar, recibir y analizar enormes cantidades de datos.

La información que surge de los datos de movilidad puede ser de gran interés para múltiples partes: municipios, autoridades de tráfico, fabricantes y empresas automotrices, aseguradoras, talleres, servicios de emergencia, empresas de leasing, carpooling, para mejorar la planificación, los procesos y, claro, para emprender nuevos negocios.

¿Cuáles son esos usos tiene -o podría tener- la inteligencia artificial en el sector movilidad?

• Gestión y predicción de la demanda de transporte -público y privado-, por ejemplo, al analizar patrones de viaje. Esto puede permitir una mejor planificación y programación de los servicios de transporte, lo que puede ayudar a los ciudadanos a planificar mejor su día a día, tiempos de viaje, de espera, y reducir la congestión.
• Optimización del tráfico. La IA puede ayudar a regular el tráfico en tiempo real, por ejemplo, mediante semáforos inteligentes que se ajustan automáticamente según la cantidad de vehículos en una determinada zona. También puede proporcionar información sobre el tráfico, que puede ayudar a los conductores a encontrar rutas más rápidas, eficientes y/o sostenibles.
• Mejora de la seguridad vial y prevención de incidentes, al proporcionar información en tiempo real sobre el tráfico y los peligros en la ruta. Por ejemplo, un sistema de alerta de colisión puede detectar automáticamente un peligro en la carretera y alertar al conductor para que tome medidas de seguridad.
• Sistemas de estacionamiento inteligentes ayudan a encontrar estacionamiento más rápido y eficiente, por ejemplo, mediante aplicaciones que muestran la disponibilidad de espacios de estacionamiento en tiempo real.
• Movilidad sostenible. En un mundo más consciente de la sostenibilidad, la movilidad urbana se ha convertido en un área crítica para abordar los desafíos relacionados con la congestión del tráfico y la contaminación del aire. En este contexto, la IA está emergiendo como una fuerza transformadora que está remodelando la forma en que nos movemos en nuestras ciudades.
• Reducción de emisiones, al optimizar las rutas de transporte y el mantenimiento de vehículos, la IA puede ayudar a reducir las emisiones de carbono.
• Asistencia en la toma de decisiones, tener información en tiempo real ayuda no solo a conductores y pasajeros sino a quienes tienen a su cargo planificar el transporte. De esta manera pueden diseñarse políticas públicas basadas en los datos sobre cómo se mueven las personas -en un lugar y tiempo determinado-, es decir con más ‘evidencia’ y menos discrecionalidad.
• Sistemas de transporte autónomos pueden reducir los costos de operación y mejorar la eficiencia del transporte. Por ejemplo, una flota de taxis autónomos puede coordinarse para recoger y dejar a los pasajeros de manera más eficiente que los taxis convencionales.
• Movilidad compartida: la IA viabiliza opciones de car-sharing, car-pooling, bike sharing, ayudando a coordinar la forma en que se comparten estos vehículos, por ejemplo, mediante aplicaciones que conectan a conductores y pasajeros que van en la misma dirección. Esto puede reducir los costos de transporte y el impacto ambiental, además de visibilizar nuevas oportunidades de negocio.
• Personalización: cuantos más datos tengamos sobre cómo las personas se mueven, en qué horarios, qué trayectos, qué tipo de movilidad prefieren, más personalizada puede ser la oferta de movilidad, ajustándose a las necesidades de cada persona usuaria, lo que en términos de ‘inclusión’ y ‘accesibilidad’ puede tener grandes beneficios. Ya se vislumbran iniciativas de diferentes tipos movilidad a demanda en diferentes ciudades del mundo.

No hay dudas, la IA está revolucionando todo y la movilidad no es la excepción. La era de los datos permite concebir a la ‘movilidad como servicio’ (MaaS) y así la información sobre la movilidad urbana permite planificar con mayor eficiencia operaciones y procesos, ahorrar costos, predecir patrones, evitar incidentes e, inclusive, acceder a una nueva granularidad en las capacidades de análisis para resolver problemas.

Todo esto se da a un ritmo veloz, por lo que seguramente veamos aún más avances a medida que esta tecnología continúe evolucionando, pero también deberemos estar alertas al equilibrio que las regulaciones de los países ponga a esta evolución para garantizar una aplicación ética y segura del tratamiento de todos esos datos. Estaremos atentos…

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