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Autora | Lucía Burbano
La IA agentiva ya gobierna la planificación urbana. En poco tiempo, hemos pasado de un modelo de Inteligencia Artificial que asistía a los urbanistas a otro que investiga, simula, compara y recomienda acciones.
Esta evolución es importante porque un modelo convencional de inteligencia puede predecir el tráfico, pero la IA agéntica consigue el mismo resultado en múltiples capas; utiliza herramientas y datos externos, evalúa los resultados y es capaz de replicar todo el proceso.
Si este sistema actúa de “orquestador”, el citiverso es el entorno o la infraestructura donde se ejecutan estos datos, simulaciones o interfaces inmersivas. En un ámbito como el urbanismo, la unión de ambas definirá las ciudades de la próxima década.
¿Qué es la IA agéntica en la planificación urbana?
Una publicación de la International Telecommunication Union (ITU) Autonomous cities and AI: The next frontier of urban transformation explica cómo la IA, los gemelos digitales, el IoT y los sistemas autónomos permiten que las ciudades detecten, predigan y gestionen sistemas sin descuidar la gobernanza, la transparencia, la interoperabilidad, la ciberseguridad y la supervisión humana.
Este último punto es crucial, ya que la planificación urbana implica la toma de decisiones que no pueden, simplemente, optimizarse. La IA Agéntica, sin embargo, puede facilitar el trabajo de los urbanistas gracias a su capacidad para:
Testar diferentes escenarios de desarrollo urbano
Un urbanista puede asignar a una IA agéntica que analice el impacto que tendría crear un nuevo barrio con un número concreto de habitantes y que, además, reduzca el uso del vehículo privado y las islas de calor.
En lugar de limitarse a generar una única respuesta, la IA agéntica puede recopilar datos SIG, catastrales, demográficos y de movilidad, generar varios escenarios de uso del suelo, realizar simulaciones de transporte y energía o calcular la capacidad de vivienda, las emisiones, la accesibilidad y la exposición al calor para elaborar una recomendación basada en cómo estos factores múltiples interactúan entre sí.
Combinar IA agéntica con gemelos digitales
Un gemelo digital es una representación digital dinámica de una ciudad o de una parte de ella que puede integrar a la IA agéntica.
DynaCITY es un claro ejemplo, ya que se trata de un proyecto europeo que desarrolla gemelos digitales participativos impulsados por IA para probar medidas relacionadas con la movilidad, el uso del suelo, la energía y las infraestructuras, con proyectos piloto en marcha en Heidelberg, Lund, Menton, Funchal y Beirut.
Convierte la planificación urbana en un sistema multiagente
No existe una única IA agéntica que se encargue de todas las vertientes del urbanismo. Cada agente se especializa en cribar diferentes conjuntos de datos sectoriales y comparar escenarios bajo la supervisión del urbanista. Esta capacidad de coordinar múltiples agentes es una de las características que la diferencia de la IA convencional.
Algunas capacidades de la IA agéntica, como su uso en gemelos digitales, continúa en fase piloto. Otras más avanzadas, como por ejemplo, el uso de múltiples agentes para la planificación urbana, están en una etapa más experimental y se irán desarrollando en la próxima década.
¿Cómo transforma el citiverso los entornos urbanos?
El citiverso permite crear representaciones digitales de barrios y ciudades para simular diferentes escenarios y reducir el riesgo de tomar decisiones basadas en previsiones.
Si nos centramos en el urbanismo, la integración de datos de movilidad, población, edificios, energía, medioambiente y uso del suelo, permite que los responsables urbanos analicen decisiones que afectan a diferentes sistemas simultáneamente y diseñar las urbes desde una visión más integrada.
El citiverso se complementa con la IA agéntica porque mientras que el primero proporciona la infraestructura digital que reúne toda la información de la ciudad, la segunda ejerce de cerebro operativo que ejecuta simulaciones y coordina diferentes modelos para lograr mejores soluciones.
Este estudio plantea cómo esta unión consigue que agentes de IA simulen, comparen, aprendan y evalúen distintas propuestas ejecutadas en el citiverso antes de aplicarlas al mundo real.
Ciudades que ya experimentan con el citiverso e IA agéntica
Las Palmas de Gran Canaria
Un proyecto de investigación de 2026 desarrolló una arquitectura basada en IA generativa y gemelos digitales para simular la movilidad multimodal. Los usuarios pueden describir un escenario en lenguaje natural y un agente de IA lo traduce en parámetros de simulación.
El sistema integra datos de densidad de población, la actividad turística, OpenStreetMap y datos de tráfico, y modela autobuses, el sistema BRT MetroGuagua previsto y peatones. El prototipo presentado alcanzó una precisión del 96 % en las tareas de reconocimiento y mapeo de configuraciones, mientras que las simulaciones que, de otro modo, habrían tardado unas 19 horas, se completaron en menos de 20 minutos.
Lund, Suecia
Lund es uno de los cinco pilotos del proyecto europeo DynaCITY que, en este caso, se centra en cómo utilizar el gemelo digital para explorar escenarios urbanos que permitan la participación ciudadana.
La idea es que los habitantes no solo reciban el plano de una futura intervención, sino que puedan experimentar con diferentes alternativas y proporcionar información que alimente el proceso de planificación.
¿Qué retos plantea la implementación de la IA agéntica en el desarrollo urbano?
La implementación de la IA agéntica en el desarrollo urbano plantea retos que van mucho más allá de la tecnología, ya que su uso debe abordar cuestiones de gobernanza, transparencia, privacidad, seguridad e intervención humana.
Gobernanza y responsabilidad
Si un agente recomienda modificaciones, hay que determinar quién es responsable de la decisión y de sus consecuencias.
Calidad y sesgos de los datos
Los agentes utilizan grandes cantidades de datos urbanos. Si estos son incompletos, desactualizados o representan peor a determinados colectivos o barrios, las recomendaciones pueden reproducir o incluso ampliar esas desigualdades.
Transparencia
No es suficiente que la IA diga que una opción es la más óptima, debería demostrar qué datos utilizó, qué escenarios comparó y qué criterios determinan el resultado.
Interoperabilidad
El citiverso se basa en conectar distintos gemelos digitales, fuentes de datos y herramientas. Pero las ciudades y sus proveedores utilizan sistemas, formatos y estándares diferentes que deberían ser compatibles entre sí.
Evitar la automatización de decisiones políticas
Una IA puede calcular qué alternativa reduce más las emisiones o el tráfico, pero no puede decidir por sí sola qué valores debe priorizar una ciudad.
Coste y desigualdades entre urbes
Crear un citiverse requiere de una infraestructura de datos, sensores, modelos, interoperabilidad y personal especializado. Las ciudades con menos recursos pueden quedarse atrás si no cuentan con las inversiones y capacidades para ejecutarlas.
Preguntas y respuestas sobre urbanismo basado en IA agéntica y citiverso
¿Qué es la IA agéntica aplicada al urbanismo?
Es una IA capaz de investigar, simular, comparar y recomendar actuaciones mediante procesos autónomos multicapa y con una visión global.
¿Cómo se complementan la IA agéntica y el citiverso?
El citiverso proporciona el entorno digital y la IA agéntica actúa como orquestador de datos, modelos y simulaciones.
¿Qué puede aportar esta combinación a la planificación urbana?
Permite testar distintos escenarios y evaluar simultáneamente su impacto en movilidad, vivienda, energía, emisiones o clima.
¿Qué ciudades ya experimentan con estas tecnologías?
Las Palmas de Gran Canaria y Lund son dos ejemplos, con proyectos centrados en movilidad multimodal y participación ciudadana.
¿Qué retos plantea la IA agéntica en las ciudades?
Gobernanza, sesgos de datos, transparencia, interoperabilidad, privacidad, ciberseguridad, supervisión humana y desigualdades de acceso.
Fotos | Unsplash/SASI, Unsplash/Alex Knight, DKosig/iStock
