Por Maira FloresLa inteligencia artificial puede transformar la manera en que las ciudades planifican y gestionan sus sistemas de transporte público, especialmente cuando se combina con grandes volúmenes de datos sobre los desplazamientos de los usuarios. Así lo explicó Marcela Munizaga, profesora titular de la Universidad de Chile, tras su participación en el Taller APEC “Future of Smart Mobility: Driving Resource-Efficient Transportation with Cutting Edge Technologies” (PPSTI_114_2025A), organizado por Concytec.
La especialista señaló que las ciudades ya cuentan con diversas
fuentes de información que permiten conocer cómo se movilizan las personas. Entre ellas se encuentran los GPS instalados en buses, las transacciones de los sistemas de pago y los sensores utilizados para monitorear el transporte.
“Nosotros ya llevamos tiempo trabajando en Santiago con estos datos masivos que vienen de los
GPS de los buses, de las
transacciones que hacen las personas en el sistema de pago de transporte público, también de sensores”, explicó.
Sin embargo, la llegada de nuevas herramientas de inteligencia artificial abre la posibilidad de utilizar estos datos de una manera más avanzada y generar modelos orientados a necesidades específicas.
Lee también:
Inventores analizan radiografías dentales con IA y ganan medalla en Corea del Sur
Inteligencia artificial para conocer la demanda
Uno de los elementos fundamentales para planificar el transporte es conocer dónde se encuentran los vehículos y
cómo se desplazan los usuarios. Para Munizaga, contar con información actualizada sobre la ubicación de los buses resulta esencial.
“Es muy importante tener la información del posicionamiento de los buses en todo momento. Eso es esencial”, sostuvo a la
Agencia Andina.
A ello se suma la información generada por los sistemas de pago. Las
transacciones permiten identificar patrones de demanda y conocer desde qué puntos se movilizan las personas y hacia dónde se dirigen.
“Eso es un reflejo de la demanda de los usuarios, de dónde están y hacia dónde quieren ir”, señaló la académica.
El caso de Santiago constituye una experiencia relevante en este ámbito. Su sistema integra buses, metro y tren bajo un esquema de transporte público que utiliza medios de
pago electrónicos.
Lee también:
Vehículo eléctrico hecho en la UNI representará al Perú en competencia en Brasil
La especialista explicó que esta integración permite generar información de gran valor sobre el
comportamiento cotidiano de los usuarios. Actualmente, además, el metro de Santiago incorpora el pago directo mediante tarjetas de crédito.
Estos datos pueden utilizarse para evaluar el funcionamiento de las rutas, identificar aquellas con mayor demanda y tomar decisiones sobre la operación del sistema.
Datos necesitan políticas públicas
Pero contar con tecnología y datos no garantiza por sí solo una mejora del transporte. Munizaga sostuvo que también se necesita una
decisión institucional para utilizar esa información y convertirla en políticas públicas.
“Tiene que existir la capacidad y la voluntad de mejorar el sistema. La información está ahí, están los datos, están los modelos, pero también tenemos que trabajar”, afirmó.
Lee también:
Robot autónomo de exploración espacial hecho en la UNI compite en Japón
En ese sentido, consideró que las políticas públicas deben mantener como prioridad el fortalecimiento del transporte público. Una mejora del servicio puede incentivar a más personas a
dejar sus vehículos particulares, lo que tendría efectos sobre la congestión.
“Si tú mejoras el sistema de transporte público y más personas usan el transporte público, eso significa que menos personas usan el automóvil particular y hay menos congestión”, explicó a la
Agencia Andina.
La experiencia chilena muestra así que la tecnología debe formar parte de una estrategia más amplia de movilidad urbana. La integración tarifaria, la recopilación de datos y el monitoreo del sistema pueden complementarse con herramientas de
inteligencia artificial para generar soluciones cada vez más específicas.
Para Munizaga, el siguiente desafío consiste precisamente en utilizar estas tecnologías para
comprender mejor las necesidades individuales de los usuarios y desarrollar sistemas de transporte más personalizados.
“La gran pregunta ahora y el desafío futuro es cómo incorporar las herramientas de inteligencia artificial con esta mirada más desagregada, más individual”, concluyó.
Publicado: 3/9/2026