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?
Así lo plantea Fernanda Cuadrado, head de safer cities de NEC en América Latina, en una columna de opinión en la que advierte sobre el riesgo de generar expectativas ilusorias alrededor de esta tecnología y pone el foco en su implementación real: cómo puede complementar el trabajo de los operadores, optimizar la gestión de grandes volúmenes de información y mejorar la capacidad de respuesta de las ciudades, siempre a partir de casos de uso concretos, objetivos claros y una integración efectiva con la operación.
De acuerdo con la especialista, durante los últimos meses se han 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 pueden verse superados por la cantidad de estímulos simultáneos, y es ahí donde los sistemas de análisis automatizado permiten priorizar los eventos que requieren una respuesta inmediata.
El planteamiento de Cuadrado apunta a que la adopción de estas tecnologías en las ciudades no debe medirse por la novedad del sistema instalado, sino por su capacidad de integrarse a la operación cotidiana y de resolver problemas concretos. Solo así, señala, la Inteligencia Artificial deja de ser una promesa y se convierte en una herramienta efectiva para el monitoreo urbano.
