Revista PLANEO N°62 | Ciudad artificial Vol. 1: diseñando escenarios de futuro a través de los datos y la IA | Marzo 2025
[Por: Helen De la Fuente. Geógrafa y Magíster en Geomática; City Lab Biobío]
Imagen 1: Concepción, Chile.
Fuente: City Lab Biobío.
Hoy en día, la Inteligencia Artificial (IA) está en boca de todos. Desde sus promesas para resolver problemas complejos, hasta sus riesgos asociados a la pérdida de empleos o a una posible crisis de creatividad. Pero, más allá de esta discusión global, hay una pregunta que estamos pasando por alto y que debe convocar a todas y todos quienes estudian la ciudad: ¿cómo podemos integrar la IA –esta tecnología que analiza y correlaciona grandes cantidades de datos en un instante– a los estudios sobre la ciudad? A nuestro parecer, primero debemos reconocer que nuestras ciudades necesitan datos.
Planificar ciudades sin datos es como intentar conducir con los ojos vendados: avanzamos, pero sin saber hacia dónde ni con qué obstáculos nos encontraremos. La tecnología actual produce un volumen enorme de información a cada segundo, pero el verdadero desafío es convertir esa masa de datos en conocimiento útil para la toma de decisiones. Y para eso, necesitamos un cambio profundo de paradigma.
Durante décadas, la planificación urbana se apoyó en instrumentos estáticos: censos que se realizan cada diez años, encuestas ocasionales y catastros desactualizados antes de publicarse. Ese modelo ya no responde al ritmo acelerado de nuestras ciudades. Hoy necesitamos avanzar hacia una planificación dinámica (Yurrita et al., 2021), que reconozca que las ciudades son organismos vivos que cambian día a día, y que por lo mismo requieren datos actualizados y diagnósticos flexibles y capaces de abrir paso a nuevas formas de predicción.
Aquí es donde la IA y el análisis de grandes volúmenes de datos pueden marcar la diferencia. Pero no basta con la tecnología: hacen falta profesionales capaces de interpretar, limpiar y cruzar datos para que estos se transformen en decisiones concretas.
Es importante reconocer que el trabajo pionero de quienes, hace algunas décadas, recolectaban información manualmente sigue siendo la base de todo. Aquellas planillas, planos y registros en terreno construyeron el cimiento sobre el cual hoy podemos aplicar herramientas que, en tiempo real, nos muestran tráfico, patrones de movilidad, consumo de energía o calidad del aire. Si antes las ciudades eran radiografiadas una vez cada cierto tiempo, hoy tenemos la oportunidad de escuchar su pulso en vivo.
En City Lab Biobío hemos apostado por esa visión. Nuestro trabajo principal consiste en recolectar datos geoespaciales, analizarlos y agregarles valor, incorporando fuentes no tradicionales que antes quedaban fuera del radar de la planificación urbana. Hemos estudiado desde la interacción entre transporte de carga y barrios residenciales, hasta el impacto de proyectos urbanos en el futuro de la ciudad. Gracias a estas herramientas, podemos entregar diagnósticos más certeros, actualizados y útiles para quienes diseñan políticas públicas.
Pero también debemos ser críticos: la IA no soluciona todo mágicamente. Si los datos de origen son incompletos o de mala calidad, las conclusiones también lo serán. Y si dejamos todo en manos de algoritmos sin supervisión humana, corremos el riesgo de invisibilizar realidades locales y desigualdades históricas.
Mi pregunta es: ¿qué pasaría si no tuviéramos datos? No se trata solo de perder eficiencia. Sin datos, la ciudad se vuelve opaca, y las decisiones se toman a ciegas, muchas veces reproduciendo errores del pasado. En cambio, con datos e interpretaciones confiables, podemos diseñar escenarios de futuro que respondan a las necesidades reales de la ciudadanía y no a supuestos.
En un contexto donde la IA avanza a pasos agigantados, el reto es doble: usar la tecnología para que las ciudades respiren al ritmo de sus habitantes y, al mismo tiempo, garantizar que la toma de decisiones siga siendo a escala humana, ética y participativa.
El futuro urbano no será definido por las profesiones tradicionales, también por científicos de datos, geógrafos, programadores y comunidades activas que entiendan que la ciudad del mañana se construye con información, pero sobre todo, con visión y voluntad de cambio.
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Referencias bibliográficas
Yurrita, M., Grignard, A., Alonso, L., Zhang, Y., Jara-Figueroa, C. I., Elkatsha, M. & Larson, K. (2021). Dynamic Urban Planning: An Agent-Based Model Coupling Mobility Mode and Housing Choice. Use Case Kendall Square. En K. Arai (Ed.), Intelligent computing (Lecture Notes in Networks and Systems, Vol. 284, pp. 940-951). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-80126-7_66