Hubo un tiempo en que las ciudades eran lienzos en blanco donde los urbanistas desplegaban su loca imaginación. Brasilia, diseñada por Oscar Niemeyer y Lucio Costa en 1960, se dibujó desde cero en el cerrado con la forma de un avión, un gesto modernista que priorizaba la visión monumental sobre la vida cotidiana. Barcelona, con el Eixample de Cerdà en 1859, impuso su trama ortogonal de manzanas octogonales para resolver la insalubridad y la congestión, pero también para ordenar el control social. La Ciudad Lineal de Arturo Soria, proyectada en 1882 alrededor de Madrid, intentó extender la urbe a lo largo de un tranvía, fusionando campo y ciudad en una franja de cinco metros de ancho. Le Corbusier, con su Ville Radieuse de 1935, soñó con rascacielos en un parque, sacrificando la calle tradicional en aras de la eficiencia racionalista.
Podían enhebrar las bondades estilísticas o intentar ser racionalistas, pero en cualquier caso lo hacían siguiendo única y exclusivamente sus instintos y sus emociones. Sin embargo, en los años 90 y 2000 se impuso el crecimiento acelerado de muchas ciudades, con un modelo urbanístico menos planificado.
¿Y ahora? En nuestro tiempo, tenemos la oportunidad de reinventar el modelo de ciudad desde la tecnología, con la sostenibilidad medioambiental y social como grandes objetivos.
No en vano, hace tiempo que se vienen incorporando soluciones digitales de toda índole en los entornos urbanos. Es prácticamente imposible que un solo ciudadano haya podido eludir a los gestores públicos hablando de ‘smart cities’, concepto en sí mismo capaz de albergar muchas realidades distintas.
Así, las administraciones locales han transitado desde una aproximación atómica de la tecnología -caracterizada por la farola conectada, el contenedor sensorizado y los proyectos piloto dispersos en movilidad o en mantenimiento de espacios públicos- hacia el despliegue de gemelos digitales urbanos que aspiran a operar como réplicas ciberfísicas dinámicas de la propia ciudad.
¿Puede ser la inteligencia artificial una suerte de arquitecto invisible de nuestras áreas metropolitanas? […] Se antoja como una herramienta imprescindible para equilibrar las prioridades económicas, energéticas y políticas.
Esos gemelos urbanos son extraordinariamente útiles, en tanto que absorben de forma continua flujos masivos de datos procedentes del catastro, estaciones meteorológicas, redes de transporte y telemetría de servicios públicos para simular escenarios futuros con precisión milimétrica. Gracias a ellos, por ejemplo, podemos anticipar qué ocurrirá con el tráfico cuando se produce un gran evento multitudinario (como la próxima visita del Papa a Madrid o un Mundial de Fútbol), qué zonas de la ciudad se verán más afectadas por una nevada de dimensiones épicas (como Filomena) o dónde pueden producirse altercados o problemas de convivencia ante determinados disparadores.
Pero esa estructura no deja de ser una simulación sobre un escenario ya dibujado, sobre un esbozo que puede modificarse o condicionarse parcialmente. Empero, si damos un salto más, podemos usar esa misma base de conocimiento para incorporar la inteligencia artificial y llegar adonde Le Corbusier o Niemeyer no pudieron: diseñar la ciudad perfecta.
¿Puede ser la inteligencia artificial una suerte de arquitecto invisible de nuestras áreas metropolitanas? Quizás sea un planteamiento demasiado atrevido, pero es indudable que sí se antoja como una herramienta imprescindible para equilibrar las prioridades económicas, energéticas y políticas incrustadas en modelos matemáticos complejos que den finalmente luz a un plan de ordenación urbana o el diseño de nuevos barrios en nuestras ciudades.
Un salto cualitativo que transforma, a su vez, al algoritmo de un mero instrumento de visualización tridimensional en una infraestructura de poder político y económico.
Qué voy a leer en este artículo:
La primera ola de las smart cities, entre 2009 y 2019, fundamentó su estrategia en la premisa tecnocéntrica de que el despliegue masivo de hardware sensorial bastaba para inducir una gestión eficiente del territorio. Para sorpresa de casi nadie, terminó revelando serias limitaciones estructurales, más cercanas al marketing que a cambios profundos, ya que se demostraron incapaces de alterar las dinámicas profundas de la gobernanza local.
Ignacio Alcalde, urbanista con tres décadas de práctica real y, a la sazón, premio Europeo de Urbanismo, así lo entiende: “El modelo de smart city ha fallado porque ha sido mucho smart y poco city. Si no tienes claros los valores de la ciudad ni defines tu visión a futuro, la tecnología termina sirviendo más a los intereses de las compañías tecnológicas que a los de la ciudad”.
El modelo de smart city ha fallado porque ha sido mucho smart y poco city. Si no tienes claros los valores de la ciudad ni defines tu visión a futuro, la tecnología termina sirviendo más a los intereses de las compañías tecnológicas que a los de la ciudad.
Y es que hay mucha inversión alrededor de este paraguas conceptual de las ciudades inteligentes. El sector alcanzará los 73.500 millones de dólares en facturación para 2028, según Market Research Future. A su vez, este creciente ecosistema requiere almacenar y procesar petabytes de información en tiempo real, lo que traslada una cuota de poder de facto a los grandes proveedores de infraestructura en la nube.
Para muestra, un botón: solo la metrópolis de Singapur invirtió más de 100 millones de dólares en Virtual Singapore, convirtiendo al proyecto en el estándar de referencia mundial.
En ese sentido, Alcalde defiende que la inteligencia urbana debe construirse en tres capas consecutivas e inamovibles. “Primero los valores. Sobre esos valores construimos la visión y, a partir de esa visión, sumamos la capa de tecnología. Esto es completamente diferente a la idea de smart city, que empieza por la tecnología, y en mi opinión ese es su gran error”.
Es, podríamos decir, una cuestión de madurez la que nos lleve a emplear la tecnología como un medio y no como un fin en sí mismo a la hora de diseñar y entender las ciudades. Los investigadores Charlotte Weil, Simon Elias Bibri, Régis Longchamp, François Golay y Alexandre Alahi, en su revisión sistemática, publicada en Sustainable Cities and Society, analizan cómo la computación urbana requiere una arquitectura capaz de procesar la interacción continua entre el entorno construido y las dinámicas sociales.
Y sólo cuando un modelo predictivo alcanza este nivel de madurez, deja de ser un experimento de laboratorio para transformarse en algo realmente eficaz para asignar recursos, capaz de orientar los flujos de inversión privada, justificar reordenaciones de tráfico que alteran el comercio local o priorizar intervenciones en determinados distritos bajo estrictos criterios de eficiencia matemática.
Como anticipábamos, Singapur es el exponente más avanzado de la simulación semántica aplicada a la densidad extrema. A través de Virtual Singapore, la ciudad-estado dispone de una base de datos geoespacial bajo el estándar internacional CityGML en nivel de detalle LoD3. Gracias a esta ingente información, su sistema puede reconocer semánticamente las propiedades materiales de cada fachada, ventana o infraestructura vial a partir de nubes de puntos LiDAR.
Sobre esta infraestructura opera después Cooling Singapore 2.0, un gemelo climático digital para combatir el efecto de isla de calor urbano. La iniciativa es liderada por el Singapore-ETH Centre con más de 20 investigadores. Lo que han hecho estos expertos ha sido integrar modelos meteorológicos a microescala con datos de emisión de calor antropogénico, de modo que se implementen paquetes coordinados de morfología urbana, refrigeración distrital y vegetación adaptativa.
¿El resultado? Una reducción de hasta siete grados las temperaturas en áreas críticas, recortando un 8% la demanda energética de refrigeración y disminuyendo un 22% el calor residual emitido a la atmósfera.
Frente a la aproximación intensiva de Singapur, Helsinki ha articulado una estrategia digital vinculada a la transparencia institucional y la neutralidad climática para 2035. Su modelo Helsinki 3D+ destaca por el uso de la plataforma de código abierto FIWARE, financiada por la Unión Europea, con más de 300 conectores estandarizados e interoperables.
En el distrito de Kalasatama, este gemelo digital ya procesa telemetría para equilibrar la red eléctrica local, coordinar la recogida neumática de residuos y auditar la eficiencia térmica de los bloques mediante termografía infrarroja.
La simbiosis entre ciudades e inteligencia artificial parecía venir dada por el propio destino. Sólo así puede entenderse que, apenas ocho años después de que se acuñara el concepto de IA (Conferencia de Darmouth, 1956), el célebre Henri Lefebvre hiciera lo propio con el concepto de “derecho a la ciudad”.
En última instancia, Lefebvre defendía que el derecho a la metrópoli no consiste únicamente en acceder a sus servicios, sino en detentar el poder de participar en la producción activa del espacio urbano. Una idea que, posteriormente, Manuel Castells, en La cuestión urbana, ampliaría hasta demostrar cómo el consumo colectivo de servicios es la infraestructura invisible que estructura la desigualdad.
Hoy el ecosistema de inteligencia artificial es el nuevo gran medio de consumo colectivo. Y estamos delegando el diseño y la toma de decisiones en estas cajas negras probabilísticas, despojando al ciudadano (por no hablar ya de los grandes visionarios del urbanismo) de su capacidad para intervenir sobre su propio hábitat.
El concepto de Black Box City, promulgado a su vez por Sarah Williams del MIT Senseable City Lab, describe aquellas ciudades donde las decisiones se toman en sistemas opacos. Pongamos el siguiente caso: si un modelo prioriza exclusivamente la fluidez del tráfico o la maximización del rendimiento financiero del suelo, tenderá a invisibilizar variables como la cohesión social o la accesibilidad peatonal.
Esa perspectiva humanista entra en colisión con la simulación matemática al revisar los postulados de Jane Jacobs. En La muerte y vida de las grandes ciudades americanas (1961), Jacobs combatió el urbanismo de despacho argumentando que la vitalidad de un barrio depende de los “ojos en la calle” y de la compleja coreografía orgánica de las aceras.
Llevándolo a nuestro terreno, el diseño actual de los gemelos digitales es incapaz de parametrizar esta serendipia. Un modelo predictivo puede calcular densidades y flujos, pero no puede codificar la fricción creativa o el instinto de cuidado comunitario. Al intentar optimizar el territorio suprimiendo sus ineficiencias, el urbanismo algorítmico corre el riesgo de reproducir el mismo error higienista y estéril que Jacobs combatió: creer que la ciudad es una simple ecuación de ingeniería.
Esta frialdad del diseño urbano a través de algoritmos choca incluso con la pretendida idea europea de la “ciudad de los 15 minutos”, acuñada por Carlos Moreno, que propone que todos los servicios esenciales estén accesibles en un radio peatonal o ciclista.
Los gemelos digitales pueden optimizar la distribución teórica, pero un algoritmo mal calibrado podría diseñar una metrópoli de los 15 minutos perfecta en el cronómetro y absolutamente estéril en términos de mezcla social, acelerando procesos de gentrificación si prioriza la eficiencia espacial sobre la equidad comunitaria.
Y ya no sólo eso: las aplicaciones de navegación que desvían miles de vehículos pesados por calles escolares y las plataformas de transporte que disparan precios mediante tarificación dinámica en emergencias demuestran los riesgos de delegar la gestión del territorio en códigos ciegos al interés general.
Pese a estos debates, la ciudad dual - una ciudad física y una ciudad digital que coexisten y se influyen mutuamente - es la realidad que enfrentamos. Los gemelos digitales pueden aumentar o reducir la brecha entre ambas, dependiendo de quién los controle y para qué se usen.
La propuesta más ambiciosa sobre cómo podemos alcanzar el máximo beneficio -y los menores perjuicios- de esta combinación proviene de Rashid Mushkani, quien en su artículo Urban AI Governance Must Embed Legal Reasonableness for Democratic and Sustainable Cities publicado en agosto de 2025, introduce el Urban Reasonableness Layer (URL).
Lo que propone [Mushkani] es la creación de una suerte de disyuntor automático que audite las decisiones del software antes de su ejecución.
El concepto del “ciudadano razonable” tiene su origen en el derecho anglosajón del siglo XIX, donde servía como estándar para evaluar la conducta de una persona promedio. Mushkani plantea extraer ese concepto de los tribunales e incrustarlo directamente en las tripas del código de la IA urbana.
¿Cómo funcionaría exactamente? Lo que propone es la creación de una suerte de disyuntor automático que audite las decisiones del software antes de su ejecución. Imaginemos que el gemelo digital detecta un pico de contaminación y decide redirigir automáticamente todo el flujo de autobuses por una zona periférica de rentas bajas, aumentando drásticamente la siniestralidad local. Una máquina carece del contexto para saber que esto es injusto.
Ahí es donde entra en juego la Capa de Razonabilidad, que pausaría el proceso, evaluando la decisión matemática contra un estándar humano previamente codificado tras un debate ciudadano público. Si la medida impone un coste desproporcionado que una persona razonable rechazaría, el sistema bloquea la optimización.
En otras palabras: es obligar a la inteligencia artificial a pasar un test de empatía comunitaria. En la misma línea de lo que Ignacio Alcalde planteaba al comienzo: “Si primero sabemos cuáles son nuestros valores, luego hemos construido una visión acorde a esos valores, ahora podremos hacer una llamada a la industria tecnológica y preguntarles cómo nos pueden ayudar a conseguir esa visión”.
Especializado en economía digital e innovación, con una dilatada trayectoria en medios como DISRUPTORES - EL ESPAÑOL, EL MUNDO, LA RAZÓN, Business Insider, Computerworld o Ticbeat.