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Autora | Elvira Esparza
Las ciudades inteligentes son seguras y eficientes porque integran la tecnología en la infraestructura, pero han aprendido que es necesario usar la IA para tomar decisiones en tiempo real. La incorporación de la IA en los entornos urbanos está planteando una transformación de las ciudades, pasando de la smart city a la ciudad autónoma con el objetivo de que la ciudad funcione de forma eficiente resolviendo los problemas sin intervención humana. ¿Cómo serán las ciudades autogestionadas?
¿Cuál es la diferencia entre una ciudad inteligente y una ciudad autónoma?
Se puede definir la smart city como una ciudad conectada que utiliza los datos y la tecnología para optimizar los servicios urbanos. El big data es el cerebro de las ciudades inteligentes. El objetivo principal de la smart city es optimizar la calidad de vida de los ciudadanos y la sostenibilidad. Para conseguirlo se utilizan sensores, datos, plataformas digitales y tecnologías que se aplican a la movilidad, la energía, el agua, la gestión de residuos, la seguridad o la participación ciudadana.
La diferencia entre una ciudad inteligente y una autónoma reside en que la ciudad autónoma, gracias a la IA, opera de forma automatizada, toma decisiones en tiempo real sin intervención humana, integra infraestructuras autónomas como pueden ser los vehículos autónomos y tiene capacidad de autorregulación.
Dicho de una forma más clara, la ciudad autónoma es el siguiente nivel evolutivo de la smart city, donde la automatización sustituye a la monitorización. La diferencia fundamental está en el grado de automatización y en la capacidad de decisión.
¿Qué papel juega la gobernanza inteligente en la transición hacia centros urbanos autogestionados?
La IA está pasando de automatizar servicios en las ciudades a asumir roles autónomos en la gobernanza. Tradicionalmente, la tecnología en las ciudades se ha usado para automatizar tareas específicas como los semáforos inteligentes o los sensores de tráfico. Sin embargo, la IA permite que algunas de estas funciones se puedan gestionar de manera autónoma, por ejemplo, en la ciudad de Masdar City se ha pasado de usar sistemas de transporte automatizados, como el PRT, que siguen rutas predefinidas, a vehículos autónomos como el Navya Autonom, que deciden las rutas en tiempo real.
Además, la IA también desempeña roles propios de los humanos en la gobernanza urbana como la planificación, la gestión de servicios o la formulación de políticas. Por ejemplo, en la gestión del agua cuando se detecta una fuga, la ciudad autónoma es capaz de cerrar automáticamente las válvulas de la calle y redirigir el suministro por otras tuberías para que no se interrumpa el servicio. Esto supone que la IA puede decidir cómo distribuir recursos basándose en datos en tiempo real.
¿Qué riesgos implica el desarrollo de las ciudades autónomas?
Con el desarrollo de las ciudades autónomas surge el riesgo de que la IA perpetúe la desigualdad urbana, en lugar de promover la equidad o la sostenibilidad. Además, los expertos señalan otros riesgos como la falta de transparencia en la toma de decisiones ya que están basadas en algoritmos, lo que supone, a su vez, una pérdida de control humano. Incluso se plantea la posibilidad de que la IA actúe según valores diferentes a los de la sociedad humana.
Por último, existe un vacío legal y ético sobre quién es responsable en el caso de que una IA actúe de forma autónoma para agilizar el tráfico y se produzca un accidente. Para solucionar este problema se están desarrollando regulaciones específicas como la Ley de Inteligencia Artificial de la UE.
¿Cuáles son los principales desafíos de ciberseguridad para las ciudades autónomas?
Los principales desafíos de ciberseguridad se centran en:
- Interdependencia. Como todos los sistemas están conectados, es posible que si un hacker entra en la red eléctrica, por ejemplo, pueda interrumpir todos los servicios.
- Manipulación de datos. Si se engaña a los sensores, la ciudad autónoma puede tomar decisiones erróneas.
- Secuestro de sistemas. Los atacantes pueden entrar en la red de la ciudad, bloquear los ordenadores y pedir un rescate para desbloquearlos y que pueda volver a funcionar la ciudad.
- Falta de control manual. Al funcionar los sistemas de forma autónoma, el desafío ante cualquier ataque es recuperar el control.
¿Existen casos de ciudad autogestionada?
Por ahora, no existen casos de ciudades autogestionadas en todos los servicios, pero existen cerebros urbanos (city brains) que toman decisiones autónomas en sectores específicos.
City Brain de Hangzhou (China)
Este proyecto desarrollado por Alibaba, utiliza miles de cámaras que visualizan el tráfico y cambian los semáforos para regular el tráfico de forma autónoma. El resultado es que se han reducido los atascos en un 15%.
Proyecto de Aramco (Arabia Saudí)
El sistema utiliza IA generativa combinada con gemelos digitales para optimizar de manera autónoma la energía y el agua en los distritos de la ciudad y actuar ante cualquier anomalía sin intervención humana.
Ciudades piloto de Sejong y Busan en Corea del sur
Estas ciudades tienen barrios diseñados desde cero con redes de recuperación automática (self-healing), para garantizar la máxima resiliencia en servicios críticos como energía, agua y movilidad.
Fotos | JinHui CHEN, Minku Kang, Smart City Korea
