Ciudades inteligentes y nuevas profesiones

El mundo se ha movido rápidamente de un entorno de datos pobres a un entorno de abundante información. Todas estas nuevas fuentes de información en las ciudades, incluso en las de nuestro país, forma grandes volúmenes de datos, con amplia cobertura espacial, detalle y en tiempo real (o big data). Hay sensores que nos brindan información sobre parámetros ambientales, como los mil que instalará el Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Los datos de ubicación del teléfono celular proporcionan una vista detallada de los patrones de movilidad de millones de residentes urbanos. Los sistemas de infraestructuras urbanas, recogiendo información constante, pueden generar información sobre su desempeño a lo largo del tiempo. Hasta las fotos y los videos de las personas se pueden unir para proporcionar una imagen completa y dinámica de la ciudad, por ejemplo acerca de las transformaciones de los barrios, sus viviendas, comercios e industrias, en el tiempo. Combinando estos datos no estructurados con la gran cantidad de datos estructurados provista por sistemas inteligentes, tenemos un amplio menú de nueva información, el “big data urbano”.

¿Qué nos puede aportar la explotación de toda esta información urbana, abundante y continua? ¿Por qué nos debería importar? La respuesta es indiscutible: debe contribuir sustancialmente a mejorar las decisiones de las políticas urbanas. Esa es la premisa central de la “ciudad inteligente”, que contempla el uso de tecnologías digitales –para incrementar las condiciones de la calidad de vida de todos los ciudadanos y la productividad de nuestras ciudades.
Tomemos un ejemplo. La nueva dimensión temporal, que incluye observaciones recurrentes a lo largo del tiempo, a veces en una base de segundo por segundo, no solo puede producir mapas que pueden ayudar a los conductores a cambiar sus rutas para evitar la congestión, mejorando el flujo de tráfico de forma incremental.

Imaginemos almacenar toda esa información durante un año y usarla para identificar patrones recurrentes de congestión y cómo los conductores se adaptan a ella. Mediante la recopilación y el uso de datos altamente detallados, podríamos mejorar el sistema de movilidad, con optimización en los tiempos de traslado y reducción de la congestión. Además, una mejor identificación de las áreas y grupos que no tienen buena accesibilidad permitiría mejorar su inclusión y acceso a oportunidades.

También es posible, como lo estamos haciendo en un estudio conjunto con la Universidad de Berkeley, que abarca Buenos Aires, Londres, Bogotá, San Francisco, Sydney y Nueva York, monitorear las transformaciones de los barrios para informar mejoras en las políticas de inclusión urbana o, incluso, refinar los instrumentos de las políticas fiscales.
Para aquellos que estudien o gestionen la ciudad, la tecnología que hoy habilita estas nuevas herramientas también representa un gran desafío.

Se requieren nuevas habilidades de análisis de datos urbanos para respaldar las decisiones de planificación. Con el objetivo de mejorar las condiciones ambientales, económicas y sociales en nuestras ciudades, la formación de nuestros profesionales urbanos requerirá, de aquí en más, que sepan interpretar estas nuevas fuentes de información, necesarias para avanzar en nuestra capacidad de modelar el área urbana y gestionar su desarrollo y crecimiento. Sin duda, puede ayudarnos a hacer mejores nuestras ciudades, con menos consecuencias no intencionadas.

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