Límite de Pista
Inteligencia artificial que “piensa” antes de que se atrasen los colectivos y trenes
Cómo Londres, Singapur y Santiago de Chile aplican IA para anticipar congestiones, fallas y picos de demanda, y qué tan replicables son estos modelos en América Latina.
En un mundo urbano cada vez más congestionado, la inteligencia artificial (IA) dejó de ser un concepto futurista para convertirse en una herramienta fundamental en la gestión del transporte público. Lejos de enfocarse solo en moderar velocidad o registrar llegadas, varias ciudades del mundo están usando algoritmos para predecir demoras, optimizar horarios y anticipar congestiones en tiempo real, con resultados que ofrecen lecciones valiosas para América Latina.
Ciudades que ya usan IA para anticipar demoras
En Londres, Transport for London (TfL) ha incorporado sistemas de análisis predictivo basados en datos históricos y en tiempo real para entender y anticipar interrupciones en la red del metro y del transporte de superficie. Algoritmos que cruzan millones de registros de eventos pasados ayudan a identificar patrones que pueden anticipar fallas o altos niveles de congestión antes de que ocurran, mejorando la toma de decisiones operativas.
Por su parte, Singapur ha integrado soluciones de IA como parte de su estrategia Smart Nation, donde sistemas centralizados analizan datos de GPS, sensores y cámaras para prever condiciones de tráfico y ajustar dinámicamente el flujo de la ciudad. La Autoridad de Transporte Terrestre (LTA) aplica modelos predictivos que mejoran no solo la gestión vehicular, sino también la puntualidad de buses y trenes al anticipar picos de demanda o posibles congestiones.
Un ejemplo en Santiago de Chile muestra cómo la IA se está empezando a aplicar a nivel urbano: plataformas que integran datos de GPS de buses, cámaras, tarjetas de pago y celulares permiten anticipar congestiones y ofrecer predicciones con alta precisión, apoyando la gestión de flotas y la programación de semáforos inteligentes para reducir demoras.
¿Cómo funciona realmente la predicción de demoras?
Los sistemas de IA para transporte público combinan diversos tipos de datos —desde historiales de tiempos de llegada hasta condiciones ambientales y patrones de uso— y los procesan con modelos de aprendizaje automático. Estos modelos pueden:
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Predecir congestiones y picos de demanda antes de que se formen, ofreciendo a operadores y pasajeros estimaciones más confiables de llegada.
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Optimizar horarios y frecuencias, ajustándolos en tiempo real para responder a la demanda fluctuante.
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Identificar fallas inminentes, permitiendo el mantenimiento predictivo y evitando interrupciones prolongadas.
Además, muchas ciudades apoyan estos sistemas con estándares de datos abiertos como GTFS Realtime, que facilitan la integración de información en apps y plataformas públicas para mejorar la experiencia del usuario.
¿Es replicable este modelo en América Latina?
La respuesta corta es sí, pero con matices: América Latina enfrenta desafíos estructurales importantes, como bases de datos fragmentadas, escasez de sensores urbanos y capacidades técnicas limitadas en algunas administraciones públicas.
Sin embargo, el potencial está probado. Ciudades que antes eran consideradas rezagadas están lanzando pilotos tecnológicos y aprovechando asociaciones público-privadas para fortalecer su infraestructura digital. El caso de Santiago demuestra que, incluso con limitaciones, la IA puede integrarse gradualmente en sistemas existentes y ofrecer beneficios tangibles a los usuarios.
Conclusión
La aplicación de la inteligencia artificial para predecir demoras en colectivos y trenes ya no es ciencia ficción: es una realidad en ciudades como Londres, Singapur y Santiago de Chile, donde algoritmos y datos en tiempo real están haciendo el transporte público más eficiente y confiable. La replicación de estos modelos en otros contextos urbanos dependerá tanto de la inversión tecnológica como de la voluntad política y coordinación interinstitucional para construir sistemas de movilidad realmente inteligentes.
