Las carreteras en Estados Unidos están mostrando signos de fatiga. Infraestructura antigua, presupuestos limitados y fenómenos meteorológicos extremos han hecho que muchas vías necesiten una atención urgente. Para abordar este desafío, distintos estados y ciudades han comenzado a utilizar la inteligencia artificial como una herramienta clave para detectar peligros y organizar las reparaciones de forma más eficiente.
En lugar de depender únicamente de inspecciones manuales o quejas de los conductores, sistemas basados en IA están comenzando a actuar como los «nuevos ojos» en las rutas. Este cambio se está dando a través de cámaras instaladas en vehículos comunes, como barredoras de calles o coches de vigilancia, y mediante el análisis de datos recogidos por los propios teléfonos móviles.
El caso de Hawái: dashcams con IA
Hawái ha lanzado una iniciativa que pone en manos de los conductores herramientas inteligentes para mejorar la seguridad vial. A través de la campaña «Eyes on the Road», el estado está distribuyendo 1.000 cámaras de salpicadero con inteligencia artificial entre sus ciudadanos. Estas dashcams, desarrolladas por la empresa Nextbase, permiten monitorear continuamente elementos clave como barandillas de seguridad, señales de tráfico y marcas viales.
La inteligencia artificial integrada distingue entre daños menores y situaciones que requieren atención inmediata. Lo hace analizando imágenes en tiempo real y clasificando automáticamente los niveles de gravedad, lo que permite enviar cuadrillas de mantenimiento solo cuando realmente se necesita.
Este sistema se probó primero en vehículos de servicio, pero los incendios forestales obligaron a detener el piloto. Ahora, con el programa relanzado, se espera que ayude a reducir el número de víctimas mortales en accidentes. En lo que va del año, Hawái ya ha superado las muertes por tráfico registradas en todo 2024, lo que subraya la urgencia de adoptar soluciones tecnológicas.
San José: inteligencia en las calles
La ciudad de San José, en California, también ha encontrado en la IA una aliada eficaz. Comenzó colocando cámaras en barredoras de calles y más tarde las extendió a vehículos de control de estacionamiento. La tecnología identificó baches con una precisión del 97%, lo que convenció a las autoridades para ampliar el sistema.
El alcalde Matt Mahan, con experiencia previa en startups tecnológicas, ha defendido la creación de una base de datos compartida entre gobiernos. Según él, el aprendizaje acumulado de la IA puede reconocer patrones incluso cuando ocurren en diferentes ciudades. Por ejemplo, si un objeto extraño en la vía ya fue detectado y clasificado como peligroso en otra región, el sistema sabrá actuar sin necesidad de que ocurra lo mismo localmente.
Este tipo de colaboración intergubernamental se está formalizando mediante la GovAI Coalition, un consorcio público que reúne a estados como California, Minnesota, Texas, Oregón, Washington y Colorado, con el fin de intercambiar datos y buenas prácticas.
Texas: análisis masivo de señales y comportamiento
Texas, con su vasta red de carreteras, está integrando IA a gran escala. Ha comenzado a utilizar tanto cámaras como datos de comportamiento de conductores para detectar zonas de riesgo y realizar mantenimientos preventivos. Uno de los programas más ambiciosos ha escaneado más de 400.000 kilómetros de carriles para identificar señales antiguas o deterioradas que deben ser reemplazadas.
En colaboración con la empresa Cambridge Mobile Telematics, Texas también usa una plataforma llamada StreetVision, que no necesita cámaras. En su lugar, analiza los datos de conducción recogidos por teléfonos móviles para localizar áreas donde hay frenadas bruscas o maniobras peligrosas. Estas señales permiten detectar problemas de visibilidad o diseño vial, como ocurrió en Washington D.C., donde un simple arbusto bloqueando una señal de stop causaba una serie de frenazos repentinos.
La capacidad de este tipo de IA para identificar problemas pequeños que generan grandes riesgos permite que los departamentos de transporte actúen con rapidez y eficacia, ahorrando tiempo y recursos.
Un nuevo paradigma en mantenimiento urbano
Uno de los aspectos más innovadores de esta tecnología es que ya no se trata solo de arreglar lo que está roto, sino de prever fallos antes de que se conviertan en tragedias. La IA analiza patrones, reconoce comportamientos, detecta objetos extraños y clasifica el nivel de urgencia de cada hallazgo.
Empresas como Blyncsy combinan las imágenes de las cámaras con software de mapeo que permite visualizar, en tiempo real, el estado de la infraestructura. Esto ha sido especialmente útil para monitorear barandillas de seguridad, que muchas veces permanecen dañadas durante meses sin ser detectadas. Hawái sufrió un caso trágico cuando una de estas barandillas no reparadas provocó un accidente mortal, y posteriormente un acuerdo judicial costó al estado 3,9 millones de dólares.
La IA permite ahora que estas inspecciones se hagan diariamente y de forma automatizada, sin depender de inspecciones esporádicas ni papeleo desactualizado.
Hacia una infraestructura compartida entre humanos y máquinas
El avance hacia una conducción autónoma ha motivado que los gobiernos piensen no solo en la experiencia del conductor humano, sino también en las necesidades de los vehículos autónomos. Esto implica que las carreteras deben ser legibles tanto para una persona mayor en un coche convencional como para un coche sin conductor de última generación.
El CEO de Blyncsy plantea este dilema con una metáfora clara: ¿cómo ven las carreteras una abuela conduciendo su Buick frente a un Tesla autónomo? La IA permite ajustar la infraestructura para que sea comprensible y segura para ambos perfiles, abriendo el camino hacia una movilidad más inclusiva y eficiente.