Más allá del entusiasmo que genera, sigue existiendo una pregunta fundamental: ¿cómo generar valor real para las ciudades a través de la IA? ¿O, por el contrario, se está gestando una expectativa ilusoria en el uso de la IA a la hora de adoptar las tecnologías para las ciudades?
La Inteligencia Artificial se ha convertido en uno de los conceptos más presentes en las conversaciones sobre seguridad, gestión urbana y transformación digital. Sin embargo, más allá del entusiasmo que genera esa tecnología, sigue existiendo una pregunta fundamental: ¿cómo generar valor real para las ciudades a través de la IA?
Durante los últimos meses hemos visto muchas publicaciones sobre sistemas capaces de analizar imágenes, detectar eventos y procesar grandes volúmenes de información en tiempo real. A simple vista, pareciera que la incorporación de Inteligencia Artificial en los centros de monitoreo urbano fuera una evolución natural e inmediata. Sin embargo, la experiencia demuestra que la verdadera transformación no ocurre cuando se instala una nueva tecnología, sino cuando se logra integrar de manera efectiva a la operación diaria.
Uno de los principales desafíos que enfrentan las ciudades es la creciente cantidad de información que deben gestionar. Los centros de monitoreo cuentan con cientos o incluso miles de cámaras que generan imágenes de forma continua, mientras que los operadores deben mantener su atención sobre múltiples situaciones al mismo tiempo. Pretender que una persona pueda observar permanentemente todos esos flujos de información sin perder detalles resulta sumamente complejo.
Es en este contexto donde la Inteligencia Artificial encuentra una de sus mayores oportunidades de aporte. No porque venga a reemplazar a los operadores humanos, sino porque puede ayudarlos a focalizar sus esfuerzos allí donde realmente agregan valor.
Sin embargo, existe una idea equivocada que suele repetirse con frecuencia: pensar que la Inteligencia Artificial por sí sola resolverá los desafíos del monitoreo urbano. La realidad es bastante diferente. La implementación exitosa comienza identificando casos concretos donde la tecnología pueda aportar resultados tangibles.
En muchos proyectos, el primer paso no es aplicar Inteligencia Artificial en las áreas más críticas, sino precisamente en aquellas que reciben menor atención operativa. Zonas con baja actividad o eventos poco frecuentes pueden beneficiarse enormemente de sistemas capaces de detectar comportamientos inusuales y alertar a los operadores únicamente cuando ocurre una situación que requiere revisión. De esta manera, se optimizan recursos y se evita destinar atención permanente a sectores donde la mayor parte del tiempo no sucede ningún incidente.
Por otro lado, también existen escenarios donde la Inteligencia Artificial aporta valor en zonas de alta criticidad. Incluso los operadores más experimentados enfrentan limitaciones cuando deben supervisar simultáneamente múltiples cámaras y eventos. En estos casos, la tecnología actúa como un complemento que ayuda a identificar situaciones potencialmente relevantes, reduciendo el riesgo de que determinados eventos pasen desapercibidos.
Otro aprendizaje importante es que la adopción de Inteligencia Artificial no implica únicamente incorporar nuevas herramientas. También requiere nuevos procesos, nuevas responsabilidades y, en muchos casos, nuevas capacidades dentro de las organizaciones. En diferentes iniciativas se ha comprobado que la participación de equipos dedicados a evaluar, validar y optimizar el uso de estas tecnologías resulta tan importante como la tecnología misma. La creación de espacios de trabajo conjuntos entre especialistas operativos y responsables tecnológicos permite acelerar la identificación de casos de uso valiosos y ajustar continuamente los resultados obtenidos.
Un ejemplo de esta mirada puede encontrarse en el ámbito público de Mendoza, donde se avanza en la estructuración de un Comité Local de Inteligencia Artificial para acompañar el debate y la incorporación de estas herramientas en la gestión municipal. La iniciativa contempla aplicaciones concretas, como la automatización de trámites administrativos, el análisis predictivo para optimizar servicios urbanos, los chatbots de atención ciudadana y el desarrollo de una plataforma centralizada de datos para respaldar la toma de decisiones. Este tipo de experiencia muestra que incorporar IA en una ciudad no se limita a sumar tecnología, sino que requiere generar estructuras capaces de identificar usos concretos, evaluar su impacto y alinearlos con las necesidades reales de la comunidad.
Asimismo, resulta indispensable gestionar adecuadamente las expectativas. La Inteligencia Artificial no es una solución mágica ni un camino automático hacia mejores resultados. Como toda herramienta estratégica, requiere objetivos claros, métricas de éxito definidas y un entendimiento profundo de los problemas que se buscan resolver. Cuando estos elementos no están presentes, es habitual que las expectativas superen las capacidades reales de la tecnología.
El futuro del monitoreo urbano probablemente estará marcado por una integración cada vez mayor entre Inteligencia Artificial, analítica avanzada y operación humana. Sin embargo, la verdadera innovación no estará en la cantidad de cámaras que estén siendo analizadas por la IA, sino que estará en la capacidad de transformar la información disponible en decisiones más rápidas, más precisas y útiles para la gestión de la ciudad.
La Inteligencia Artificial ya está disponible para ser utilizada en estos conceptos, el desafío ahora es que organizaciones, operadores y responsables públicos estén preparados para aprovecharla de manera efectiva. Porque, al final, el objetivo no es incorporar más tecnología, sino construir ciudades más seguras, más eficientes y mejor preparadas para responder a las necesidades de sus ciudadanos.
* La autora es head de safer cities de NEC en América Latina