Cómo pueden las ciudades responder de forma más inteligente y coordinada ante los fenómenos climáticos

Las ciudades inteligentes suelen disponer de una gran cantidad de datos, pero no siempre consiguen extraer de ellos información útil. Para responder de forma eficaz y coordinada al creciente número de fenómenos climáticos, como las inundaciones o las olas de calor, necesitan aprovechar mejor esos datos, integrarlos y contar con modelos operativos que permitan convertirlos en conocimiento para la toma de decisiones.

En resumen

• La resiliencia urbana depende de la interoperabilidad de los datos, es decir, de la capacidad de conectar y utilizar información procedente de distintos organismos para disponer de una visión común de la situación.
• Reunir toda la información en un único centro de soporte para la ciudad puede agilizar una respuesta coordinada ante los fenómenos climáticos.
• Los gemelos digitales basados en IA ayudan a las ciudades a anticipar cómo puede evolucionar un riesgo climático e identificar las zonas que podrían verse afectadas de forma inmediata.
• Los agentes de IA pueden asistir a los equipos responsables en todas las fases de la gestión de una incidencia: verificar la información, relacionar eventos, crear y ejecutar planes de actuación dinámicos y realizar un seguimiento continuo para generar nueva información.
• Contar con las capacidades analíticas adecuadas permite a los responsables municipales anticipar fenómenos climáticos y tomar decisiones más rápidas y basadas en datos para reducir los riesgos.

Una lluvia torrencial provoca el desbordamiento de un río, inunda túneles y bloquea las vías de transporte. ¿Quién debe responder? ¿La autoridad responsable del agua, evacuando el agua y coordinando las tareas de limpieza? ¿El departamento de transporte, desviando el tráfico y los trenes? ¿Los servicios de emergencia? ¿O todos ellos de forma coordinada?

Algo parecido ocurre cuando sufrimos olas de calor continuadas. Las temperaturas extremadamente altas pueden afectar a la salud pública, los sistemas de transporte, la productividad de los trabajadores y muchos otros ámbitos. ¿Quién debe liderar la respuesta? ¿Las autoridades sanitarias, los operadores de transporte o las administraciones municipales? ¿Y quién se encarga de informar a los ciudadanos?

En ambos escenarios suele ser necesaria la intervención de distintos organismos. Aunque existan procedimientos y protocolos bien establecidos, cada uno tiende a centrarse en sus propias responsabilidades. Como consecuencia, la coordinación entre todos los actores es limitada y existe poca visibilidad compartida de los datos.

A medida que aumentan los fenómenos relacionados con el clima, esta desconexión operativa y de los datos plantea un reto cada vez mayor para los responsables municipales y los responsables de las políticas públicas. En este artículo proponemos un enfoque más conectado para gestionar los riesgos climáticos, basado en un centro de soporte centralizado, datos integrados e inteligencia artificial.

¿Qué consecuencias tiene una respuesta fragmentada ante los fenómenos climáticos?

Para los responsables del sector público que deben hacer frente a las consecuencias de un entorno cambiante, una respuesta fragmentada puede resultar costosa y, lo que es aún más importante, poner vidas en riesgo.

Puede provocar retrasos en las intervenciones, un uso ineficiente de los recursos, duplicidad de esfuerzos, actuaciones que interfieran unas con otras y una menor capacidad de respuesta de las comunidades. También puede aumentar el gasto en mantenimiento debido a daños que, en algunos casos, podrían haberse evitado, añadiendo todavía más presión sobre unos presupuestos municipales ya muy ajustados.

Los riesgos climáticos pueden evolucionar con rapidez. Lo ideal sería que la información que generan pudiera compartirse y coordinarse rápidamente entre seguridad pública, transporte, servicios públicos, sanidad, servicios municipales y servicios a la comunidad.

Sin embargo, la existencia de fuentes de datos desconectadas y la consiguiente falta de una visión global dificultan que los responsables de la gestión comprendan con claridad lo que está sucediendo en cada momento. A esto se suman procesos de coordinación que siguen siendo manuales y la presión de tener que tomar decisiones críticas con recursos limitados.

¿Cómo contribuye un modelo operativo basado en IA a mejorar la resiliencia?

La resiliencia urbana depende de la capacidad de conectar e interpretar datos procedentes de distintos organismos. Un enfoque basado desde su origen en IA permite ir más allá de la información fragmentada procedente de sensores, cámaras, avisos ciudadanos y sistemas de diferentes organismos, y construir una visión común, integrada y coherente de la situación.

Centralizada en un centro de soporte operativo, esta visión compartida y reforzada con IA ofrece información en tiempo real sobre los riesgos, sus efectos, los recursos disponibles y las comunidades afectadas. Además, genera información útil para actuar con mayor rapidez, tomar mejores decisiones y adaptar la respuesta a medida que evoluciona la situación.

Con las capacidades analíticas adecuadas, este enfoque también permite a los responsables municipales y de las políticas públicas anticipar fenómenos climáticos y adoptar con mayor rapidez decisiones basadas en datos para reducir sus riesgos.

¿Qué está frenando la inversión en soluciones que permitan una respuesta coordinada?

Muchas de las soluciones disponibles están desarrolladas específicamente para cada ciudad. Esto exige una inversión considerable que muchas ciudades, especialmente en Europa, no pueden asumir fácilmente.

Para aquellas que todavía no cuentan con una plataforma integrada, el elevado coste puede convertirse en una barrera importante. El punto de partida es diferente para las ciudades que ya disponen de plataformas de datos operativas. También existe preocupación por el tiempo necesario para desarrollar una plataforma capaz de hacer realidad la interoperabilidad de los datos.

La IA ocupa un lugar central en las soluciones actuales para ciudades inteligentes. Y precisamente este aspecto ha llevado a algunas ciudades a retrasar la implantación de nuevas soluciones, ya que muchas todavía están definiendo sus políticas en torno a los datos, el big data y la inteligencia artificial, así como el marco ético asociado a su utilización.

¿Qué papel desempeña la IA en este modelo de ciudad inteligente y conectada?

En Capgemini hemos trabajado con Microsoft en un acelerador de innovación que utiliza IA agéntica para conectar e interpretar de forma continua fuentes de datos diferentes y dispersas. Esto permite comprender antes lo que está sucediendo y tomar decisiones con mayor confianza.

Con el apoyo de la IA, las ciudades pueden mejorar la coordinación entre organismos, utilizar los recursos de manera más eficiente y reforzar su resiliencia. También pueden aprender de cada incidente para seguir mejorando sus operaciones y estar mejor preparadas ante situaciones futuras.

Esta solución se denomina Capgemini + Microsoft AI-Native City Support Center. Permite convertir los planes de respuesta en flujos de trabajo coordinados entre seguridad pública, transporte, servicios públicos, sanidad, servicios municipales y servicios a la comunidad. En las preguntas frecuentes que aparecen más adelante se ofrece más información.

La IA puede ayudar a las ciudades a coordinar mejor la respuesta de los distintos organismos.

¿Cómo pueden la IA y la planificación de escenarios acelerar la respuesta ante fenómenos climáticos?

Si la IA permite anticipar posibles situaciones críticas relacionadas con el clima, también es posible preparar procedimientos de actuación que ayuden a reducir su impacto antes de que se produzcan o se agraven.

Los escenarios de respuesta pueden construirse utilizando datos recogidos en zonas identificadas como especialmente expuestas a incidentes climáticos. Al combinar agentes de IA con las capacidades de los gemelos digitales urbanos, las ciudades pueden anticipar cómo evolucionará un riesgo climático, identificar las zonas que podrían verse afectadas de forma inmediata, evaluar los riesgos para las poblaciones vulnerables y las infraestructuras críticas y analizar distintas estrategias de respuesta antes de que la situación empeore.

También es posible simular distintos escenarios para determinar la mejor respuesta desde las primeras señales de una ola de calor o una inundación. Por ejemplo, si las previsiones meteorológicas anuncian la llegada de una tormenta importante, los preparativos pueden comenzar antes de que se produzca.

En el AI-Native City Support Center, los agentes de IA conectan y relacionan observaciones dispersas para ofrecer una visión única del incidente. De esta forma, los responsables de la gestión pueden conocer en tiempo real los riesgos, los impactos, los recursos disponibles y las amenazas emergentes. Además, los agentes recomiendan los procedimientos operativos más adecuados y generan automáticamente planes de actuación coordinados y flujos de trabajo entre los distintos organismos.

Si la IA permite anticipar posibles situaciones críticas relacionadas con el clima, también es posible preparar medidas para reducir su impacto antes de que se produzcan o se agraven.

¿Cómo pueden las ciudades reducir costes y obtener resultados más rápidamente?

Partir de cero supone un esfuerzo considerable. Pero ¿qué ocurriría si una ciudad pudiera disponer de información fiable sobre los distintos incidentes y de una visión operativa común sin asumir el coste y los plazos de desarrollar una solución completamente a medida?

La respuesta está en la estandarización. Nuestro enfoque de transformación basado en IA utiliza un modelo de plataforma como servicio que combina la experiencia sectorial de Capgemini, el diseño de modelos operativos y aceleradores interoperables basados en estándares con las tecnologías consolidadas de Microsoft en IA, datos y cloud. Además, puede integrarse con las plataformas de datos abiertas, municipales o urbanas existentes, así como con los sistemas operativos de cada área.

Este modelo permite reducir los tiempos de desarrollo y los costes operativos. La inversión inicial también es menor gracias a un enfoque diferente para proporcionar la solución. En lugar de ofrecerla únicamente como un producto tecnológico, se proporciona como servicio:

• Construimos y adaptamos la plataforma a las necesidades de la ciudad.
• Implantamos la tecnología en su entorno operativo.
• Ayudamos a establecer el modelo operativo y la gobernanza necesarios para trabajar con IA.
• Operamos y gestionamos la plataforma como servicio.

¿Qué beneficios aporta a las ciudades un modelo operativo integrado?

Al evolucionar desde una gestión reactiva de los incidentes hacia unas operaciones predictivas y adaptativas mediante un modelo operativo integrado, los responsables de las ciudades pueden:

• Disponer de una visión única y fiable de cualquier riesgo climático: compartir una visión común entre los distintos organismos para mejorar el conocimiento de la situación, reducir la incertidumbre y acelerar la respuesta.
• Pasar de una respuesta reactiva a unas operaciones predictivas apoyadas por IA: anticipar los efectos de un fenómeno, priorizar los recursos y planificar las intervenciones antes de que se produzca.
• Coordinar la respuesta de toda la ciudad manteniendo el control soberano: mejorar la coordinación entre organismos, optimizar el uso de los recursos y reforzar la resiliencia, manteniendo al mismo tiempo la soberanía digital y el cumplimiento normativo.

Combinar datos e IA para responder de forma más rápida, informada y coordinada

A medida que nuestras ciudades y entornos urbanos se vuelven más inteligentes y están cada vez más conectados digitalmente, la cantidad de datos disponibles sigue creciendo. Esto supone tanto una oportunidad como un reto.

Cuando los datos están repartidos entre demasiados silos y organizaciones, resulta más difícil ofrecer una respuesta conjunta y coordinada ante los fenómenos climáticos. Reunirlos y gestionarlos desde un único centro de soporte de la ciudad puede facilitar una respuesta mucho más ágil y coordinada.

Incorporar agentes de IA capaces de analizar y monitorizar estos datos aporta la visión global de la ciudad necesaria para gestionar un riesgo climático, tanto antes de que se produzca como mientras está evolucionando.

El acelerador de innovación Capgemini + Microsoft AI-Native City Support Center proporciona a los responsables municipales esta visión global. Actualmente se presenta en el espacio de Microsoft en SmartCity Expo World en Barcelona en noviembre.

La cantidad de datos disponibles sigue creciendo a medida que las ciudades y los entornos urbanos avanzan en inteligencia y conectividad digital.

Más información

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