Imagina una ciudad que anticipa tus necesidades. Un bote de basura que sabe qué reciclar, un sistema de tráfico que facilita tu viaje y un ayuntamiento que responde a tus preguntas al instante. Esto no es una escena de una película de ciencia ficción; es la realidad que se está construyendo en ciudades como Raleigh, Carolina del Norte, y el ingrediente secreto es la Inteligencia Artificial.
Pero antes de que se pueda escribir una sola línea de código de IA, hay un desafío más fundamental que resolver: los datos. Como enfatizaron los expertos de un reciente panel de TechConnect, el éxito de cualquier proyecto de ciudad inteligente depende de una cosa por encima de todo lo demás.
La base de una ciudad inteligente
"Debes tener datos limpios. Y debes tener tus datos en una ubicación de fácil acceso", dice Jonathan Minshew, estratega jefe de tecnología e innovación en Dell Technologies. Este es el principio central que guía a las ciudades a medida que se aventuran en el mundo de la IA. No se trata de migrar bases de datos masivas; las herramientas modernas de IA a menudo pueden trabajar con los datos justo donde están. La clave es que los datos deben ser precisos, organizados y listos para el análisis.
Raleigh está poniendo este principio en práctica. John Holden, el gerente de ciudad inteligente de la ciudad, compartió cómo están explorando botes de basura inteligentes que usan análisis visual e IA para aprender a clasificar los residuos. "Ese es un conjunto de datos muy contenido, y estamos enseñando el modelo nosotros mismos", explica Holden. Este enfoque a pequeña escala y controlado les permite construir y refinar el modelo de IA de manera efectiva.
De reportar problemas a encontrar soluciones
Raleigh también ha lanzado un nuevo portal impulsado por IA llamado Ask Raleigh. Esta herramienta está diseñada para agilizar la forma en que los residentes reportan problemas o hacen preguntas. En lugar de que un ciudadano necesite saber qué departamento maneja una farola rota, la IA lo averigua por ellos.
"Está diseñado para identificar el problema correcto, la solución correcta, la persona correcta —el personal— a quien enviar un mensaje para obtener la respuesta, y mantenerse en contacto con la persona que lo preguntó", señala Holden. El sistema enruta inteligentemente las solicitudes, ahorrando tiempo tanto a los residentes como a los empleados de la ciudad.
Mejorando la seguridad y el flujo en las calles de la ciudad
Una de las aplicaciones más poderosas de la IA en entornos urbanos es el análisis de transmisiones de video, como las de las cámaras de tráfico existentes. Estos datos, que ya se están recopilando, pueden usarse para mejorar drásticamente el flujo de tráfico y la seguridad de los peatones.
"La IA puede decirte en qué intersección de la ciudad la gente cruza la calle de forma más imprudente", señala Minshew. Esta información permite a la ciudad investigar por qué está sucediendo e implementar soluciones específicas, en lugar de simplemente reaccionar a los accidentes. Raleigh ya está utilizando análisis de video para gestionar el tráfico y mejorar la seguridad, en línea con sus objetivos de Visión Cero.
Sin embargo, el camino no está exento de curvas de aprendizaje. Holden compartió una valiosa lección: cuando su equipo agregó más datos relacionados con el tráfico peatonal y de bicicletas a su exitoso modelo de tráfico, su precisión sorprendentemente disminuyó. "Hay que tener mucho cuidado y probar estas cosas", advierte. Para una entidad pública, asegurar que la salida de la IA se base en datos precisos y confiables es innegociable.
Conclusiones clave
A medida que las ciudades continúan adoptando la IA, las lecciones de Raleigh proporcionan una hoja de ruta clara para el éxito:
- Datos primero: El camino hacia la IA comienza con datos limpios, accesibles y bien gestionados.
- Comienza con un objetivo: Alinea los proyectos de IA con los objetivos estratégicos existentes de la ciudad, como la sostenibilidad o la seguridad pública.
- Aprovecha la infraestructura existente: Utiliza datos de los sistemas actuales, como las cámaras de tráfico, para obtener nuevas perspectivas sin reinventar la rueda.
- Prueba, prueba, prueba: Los modelos de IA deben probarse rigurosamente, especialmente cuando se introducen nuevos datos, para garantizar una precisión y confiabilidad continuas.
- Enfócate en las personas: El objetivo final de la IA en los servicios urbanos es hacer la vida mejor, más segura y más eficiente para las personas que viven allí.