Sin embargo, a pesar de su relevancia, este sistema público puede presentar diferentes desafíos como retrasos frecuentes, flotas anticuadas o dificultades para responder con rapidez a incidencias en líneas estratégicas. Además, en la actualidad, el sector atraviesa un momento decisivo debido a la creciente demanda, la necesidad de mejorar su sostenibilidad o la presión de los usuarios que reclaman más fiabilidad, seguridad y compromiso.
Con todo ello, cada día descubro más cómo la inteligencia artificial deja de ser una promesa abstracta para convertirse en una herramienta concreta que resuelve problemas reales. Y en movilidad, la IA abre la puerta a un cambio de paradigma, donde viajar deja de ser un problema de gestión y se convierte en una experiencia más fluida y sostenible.
Decisiones inteligentes para un transporte público prometedor
La IA puede procesar miles de registros históricos, incluyendo retrasos por averías, fallos en señalización, condiciones meteorológicas adversas o congestión en la red, y así identificar patrones que se repiten. Modelos de machine learning supervisado, por ejemplo, permiten clasificar incidencias según su gravedad y predecir su impacto en la puntualidad de los autobuses, metros o trenes. A su vez, algoritmos de deep learning analizan datos en tiempo real de sensores e información operativa, anticipando problemas antes de que ocurran y facilitando decisiones más rápidas y precisas en cualquier modo de transporte.
La IA también puede jerarquizar posibles respuestas, desde decidir qué tren de reserva activar, reorganizar rutas de autobuses urbanos o reformular trayectos por carretera ante accidentes o congestiones, hasta ajustar en tiempo real la información que reciben los pasajeros sobre horarios, cambios de servicio o alternativas de movilidad.
Y una cosa que no podemos pasar por alto es que los modelos de IA aprenden de la experiencia acumulada: cuanto más se enfrentan a situaciones complejas, mejor calibran sus recomendaciones en el futuro. Lo que hoy es una actuación reactiva se convierte así en un sistema proactivo que aprende de cada incidente y actúa con mayor precisión.
En el caso del transporte ferroviario, Renfe espera reducir un 25% el tiempo medio de decisión gracias a la implementación de inteligencia artificial. Los proyectos que ha puesto en marcha reflejan la magnitud del cambio que está viviendo el sector. Según una primera hipótesis, la IA integrada en sus talleres permitirá reducir hasta un 30% el tiempo de inspección y alcanzar una precisión diagnóstica superior al 85%, lo que se traduce en una mayor disponibilidad de trenes, menos retrasos y una flota más fiable para los viajeros.
En el transporte urbano, la inteligencia artificial también está demostrando su potencial. Ciudades como Madrid ya utilizan sistemas de IA que ayudan a gestionar rutas, ajustar frecuencias de autobuses según la demanda y mejorar la información que reciben los pasajeros sobre horarios e incidencias. La EMT, con más de 454 millones de viajes anuales, muestra como la IA se está convirtiendo en un aliado indispensable para hacer que el transporte urbano sea más eficiente, sostenible y adaptado a las necesidades de los ciudadanos.
Del mismo modo, estos sistemas inteligentes pueden transformar la movilidad por carretera. Las administraciones públicas, como la DGT, ya están utilizando sistemas con IA para gestionar el tráfico en tiempo real, detectar infracciones, anticipar atascos y optimizar la circulación ante posibles accidentes. Herramientas como los centros de control SCADA permiten tomar decisiones rápidas basadas en datos actualizados, mejorando la seguridad y reduciendo la congestión.
Además, en un país donde gran parte de los desplazamientos urbanos y metropolitanos se realiza con vehículos privados, estas soluciones también contribuyen a hacer nuestras ciudades mucho más sostenibles. Al optimizar la circulación de vehículos, reducir retrasos y gestionar mejor los recursos, la IA puede ayudar a disminuir emisiones, así como el consumo energético.
Estos proyectos no son iniciativas futuristas, sino acciones que ya están en marcha. Está claro que la IA no sustituye al criterio humano, pero lo complementa, reforzando la capacidad de los operarios para decidir más rápido y con mejor información. Pero para que estas transformaciones tengan éxito, es necesaria una colaboración estrecha entre administraciones y proveedores tecnológicos. El objetivo final es mejorar la calidad de vida: un transporte público más fiable, eficiente, inclusiva y conectada.
