Veinte años de redes de sensores y paneles de control no han resuelto la congestión urbana, el derroche energético ni la respuesta ante emergencias. La razón es más sencilla de lo que cabría pensar, y por fin tenemos la solución.

Hace veinte años, «ciudad inteligente» era el término que iba a transformar la vida urbana. Sensores por todas partes. Datos en tiempo real. Dashboards que permitirían a los responsables municipales ver todo lo que ocurría en millones de metros cuadrados de infraestructura urbana. Los gobiernos realizaron importantes inversiones. Las consultoras crearon divisiones enteras en torno a este concepto. Los proyectos piloto se multiplicaron.

Y, sin embargo, la mayoría de las ciudades siguen enfrentándose hoy en día a los mismos problemas estructurales que tenían en 2005: atascos de tráfico, despilfarro energético, lentitud en la respuesta ante emergencias e infraestructuras cuyo mantenimiento se lleva a cabo de forma reactiva en lugar de proactiva.

En el evento «Tele2 IoT Talks Paris», celebrado en junio de 2026, Onur Kasaba, director general de Tele2 IoT, lo dejó claro tras más de 20 años en el sector:

A smart city essentially meant a city with a dashboard. Unfortunately, it improved efficiency to some extent, but it didn’t really move the needle on the fundamental level, because we didn’t have what we have today – the execution capability of artificial intelligence.

Por qué los datos por sí solos no bastan para reducir la brecha en la ejecución

El modelo original de ciudad inteligente se basaba en una premisa sólida: si puedes ver lo que está pasando, puedes gestionarlo mejor. Se instalaron sensores en los sistemas de tráfico, las redes de agua, las redes eléctricas y los espacios públicos. Los datos fluían hacia plataformas centralizadas. Los paneles de control lo mostraban todo.

El problema era lo que ocurría a continuación. Los humanos seguían teniendo que consultar los paneles de control, interpretar los datos, coordinar las respuestas, enviar equipos y esperar los resultados. El ciclo de «decisión-acción» era demasiado lento para marcar una diferencia significativa en la mayoría de los casos. Se podía ver cómo se formaba una fuga de agua.

Pero solucionarlo seguía requiriendo el mismo número de llamadas, órdenes de trabajo y desplazamientos de los técnicos que siempre. La recopilación de datos nunca fue el cuello de botella. Lo fue la puesta en práctica.

Cómo la IA convierte los datos en acciones

La inteligencia artificial no se limita a aportar más datos. Aporta la capacidad de actuar en función de los datos sin intervención humana en cada paso, y de hacerlo en segundos, no en horas.

Los servicios de emergencia planifican sus rutas de forma dinámica basándose en datos en tiempo real sobre el tráfico y las incidencias. Los sistemas energéticos se optimizan automáticamente hora a hora a partir de los patrones de consumo reales. Los semáforos se ajustan en tiempo real para reducir la congestión antes de que se produzca. Los sistemas de abastecimiento de agua detectan anomalías y activan los procesos de mantenimiento antes de que se produzca una avería.

No se trata de la IA como herramienta de apoyo a la toma de decisiones, sino de la IA como capa de ejecución. La ciudad deja de ser un observador pasivo y empieza a comportarse como un sistema activo y autogestionado.

El hito del gemelo digital que hace realidad la precisión al 100 %

Uno de los momentos tecnológicos más destacados del CES 2026 fue la demostración de la capacidad de los gemelos digitales con una precisión del 100 %. La plataforma Cosmos de Nvidia permite digitalizar cualquier entorno —incluida la compleja infraestructura urbana— con un nivel de fidelidad que antes era sencillamente imposible.

¿Qué significa eso en la práctica? Una ciudad puede crear un modelo de un cambio de infraestructura propuesto, simular su impacto en condiciones reales y validar el resultado antes de que ningún trabajador llegue a la obra. El resultado físico se puede probar de forma virtual.

Por eso, los urbanistas prevén ahora reducciones de hasta el 60 % en el consumo energético gracias a una planificación y ejecución guiadas por la inteligencia artificial. La simulación es lo suficientemente fiable como para actuar en consecuencia.

Infraestructura de ciudad inteligente basada en la IA: cómo se aplica en la práctica

La próxima generación de infraestructura inteligente en las ciudades inteligentes se ha diseñado siguiendo principios distintos a los de la anterior. Se trata de un sistema deliberadamente distribuido, en lugar de centralizado, ya que la experiencia ha demostrado que un único punto de fallo en un sistema centralizado puede paralizar servicios críticos en toda una ciudad, desde la gestión del tráfico hasta la medición del consumo de agua.

Se aloja localmente siempre que es posible —los ayuntamientos se preocupan por la soberanía de los datos y los costes de la nube han aumentado considerablemente—. Además, funciona en tiempo real: las redes 5G para el Internet de las cosas, ahora generalizadas en la mayoría de las grandes ciudades del mundo, permiten gestionar ciclos de decisión en miles de sensores conectados simultáneamente.

Un ejemplo práctico: seguimiento de los accidentes de tráfico en tiempo real

Uno de los ejemplos más claros de que esto ya funciona es una red de balizas de emergencia en tiempo real que abarca toda España y que opera mediante la conectividad de Tele2 IoT, que realiza un seguimiento en tiempo real de los accidentes de tráfico en todo el país. Los servicios de emergencia reciben la notificación y son dirigidos al lugar de forma inmediata.

Se trata de un caso de uso relativamente limitado, pero ilustra bien el principio: los datos recopilados de los dispositivos del Internet de las cosas (IoT) se procesan de inmediato y desencadenan una acción sin necesidad de intervención manual. Ese ciclo, aplicado a los sistemas de abastecimiento de agua, la monitorización de la calidad del aire, las redes eléctricas y la gestión del tráfico, es el aspecto que tiene una ciudad «nativa de la IA» cuando funciona a pleno rendimiento.

Por qué los gobiernos están prestando ahora tanta atención a la tecnología de las ciudades inteligentes

La urgencia tiene una dimensión cuantitativa que se pierde en el debate sobre la tecnología. La población urbana ha alcanzado máximos históricos, en unas infraestructuras diseñadas para densidades de población propias de la década de 1960. Las ineficiencias operativas de los sistemas urbanos suponen actualmente para las economías un coste de hasta el 4 % del PIB. Y el coste de no hacer nada está aumentando más rápido que el coste de actuar.

Al mismo tiempo, la tecnología se ha vuelto accesible: los sensores son baratos, la IA ya no es una partida presupuestaria exclusiva de las grandes empresas y las redes son lo suficientemente rápidas. Las Naciones Unidas han puesto en marcha un marco de gobernanza formal para el «Cityverse» —la versión de la vida urbana potenciada por la IA y con gemelos digitales— que está pasando de ser un concepto a formar parte de la agenda política. Más de 200 delegados gubernamentales asistieron al CES 2026 para familiarizarse con la infraestructura urbana basada en la IA, no con fines turísticos, sino para determinar qué deben regular, adquirir y construir.

Las ciudades que sean las primeras en adoptar la tecnología de las ciudades inteligentes serán muy difíciles de alcanzar

La «ciudad inteligente» nunca fue una mala idea; fue una buena idea que se puso en marcha antes de que existiera la capa de ejecución. Ahora esa capa de ejecución ya existe.

Las ciudades y los equipos de infraestructuras que reconozcan esta distinción desde el principio —y desarrollen sistemas de IoT nativos de IA en lugar de limitarse a incorporar la IA a los paneles de control ya existentes— obtendrán ventajas acumulativas en materia de costes energéticos, seguridad pública, calidad del servicio y eficiencia operativa que a quienes actúen con más lentitud les resultará muy difícil alcanzar.

Puntos clave

El concepto de «ciudad inteligente» no era erróneo, sino que era prematuro. Los datos de los sensores siempre han estado ahí. Lo nuevo es la capacidad de actuar en función de ellos de forma autónoma, en tiempo real, sin que un ser humano intervenga en cada ciclo de decisión. Ese cambio transforma lo que la infraestructura urbana puede hacer realmente.

Las ciudades diseñadas desde el principio para la inteligencia artificial plantean un problema de diseño de conectividad tanto como uno de software. Arquitectura distribuida, bucles de sensores en tiempo real, gemelos digitales con una precisión del 100 %: nada de esto funciona sin una red capaz de transmitir grandes volúmenes de datos de forma fiable, con baja latencia y a miles de dispositivos finales simultáneamente. La velocidad de la IA de las ciudades inteligentes depende directamente de la conectividad sobre la que se sustenta.

Los volúmenes de datos siguen aumentando, en lugar de estabilizarse. Cada nuevo sensor, cada ciclo de decisión autónomo y cada gemelo digital que se añade al sistema de una ciudad aumenta la carga que la red debe gestionar. La capacidad y la fiabilidad de la conectividad son requisitos de diseño fundamentales para cualquier proyecto de ciudad inteligente, no un punto de partida ya resuelto.

Ya existe la infraestructura necesaria para las primeras aplicaciones. La red de balizas de emergencia en tiempo real que cubre toda España —que funciona con la conectividad de Tele2 IoT, realiza un seguimiento de los accidentes de tráfico en tiempo real y deriva automáticamente a los servicios de emergencia— es un ejemplo práctico de cómo se aplica en la práctica el modelo de ciudad «nativa en IA». Su alcance es limitado, pero el enfoque subyacente no lo es.

A medida que las implementaciones de ciudades inteligentes y del Internet de las cosas (IoT) avanzan hacia una ejecución basada en la inteligencia artificial, la conectividad se convierte en la base fundamental. ¿Te gustaría saber cómo Tele2 IoT puede ayudarte en tu implementación? Ponte en contacto con nosotros.