Así imaginamos, en la mesa redonda de Data4voices, la jornada de una ingeniera que gestiona la movilidad de una gran ciudad con un asistente de inteligencia artificial.
Son las ocho menos cuarto de una mañana de 2032. Una ingeniera de caminos entra en el centro de control de la movilidad de una gran ciudad. Hoy la ciudad acoge unos Juegos Olímpicos y todo tiene que salir bien. Se sienta frente a diez pantallas, pero no trabaja sola.
Con este personaje abrió Miguel Carpio, coordinador de DS4MM, la mesa redonda que cerró Data4voices el pasado 7 de octubre en Digitaliza Madrid. Una ingeniera imaginaria para una pregunta muy real: ¿cómo va a transformar la inteligencia artificial la forma en que se toman las decisiones sobre movilidad?
Durante la mesa, Fabiola Pérez, CEO de MIOTI; Laura Tordera, Global Head of Innovation & AI de Ferrovial, y Adela Olano, directora de ESG de EYSA, fueron construyendo su jornada hora a hora. Talento, infraestructuras y sostenibilidad: tres miradas que dejaron estas ideas.
07:50Lo que ya delegamos
Hoy ya dejamos en manos de la IA tareas muy cotidianas: el esquema de una formación, el borrador de una presentación, el filtrado del correo. Ayuda mucho con el primer borrador, e incluso a llevarnos la contraria. Fabiola Pérez reconoce que la usa “para retarme”. Pero la versión final no se delega: el criterio y la experiencia siguen siendo nuestros.
08:00Diez pantallas y una voz
El asistente ya ha revisado las pantallas y se lo resume en voz alta: una protesta de agricultores avanza con sus tractores por los accesos, justo cuando llega la delegación olímpica, y se acerca una tormenta. Antes de que ella pregunte, el plan B ya está listo.
Llegar hasta aquí empieza por las personas. Primero, formación en un uso responsable de la IA, algo que la normativa europea ya exige. Después, los procesos: lo primero que se automatiza son tareas repetitivas y fáciles de deshacer si algo falla. Lo que viene no es una sustitución, sino equipos de personas y agentes de IA trabajando juntos.
10:00Infraestructuras que se diseñan con datos
En las infraestructuras, la IA entra por fases. La primera ya es una realidad: el diseño. Después llegan la construcción, la gestión de materiales y la operación, desde el tráfico hasta el ruido. Pero donde más se nota el cambio es en el día a día de los equipos. Antes, cada uno trabajaba con sus planos y sus papeles; hoy, cliente, contratista y subcontratista miran la misma información y a la vez.
12:00¿Quién tiene los datos?
Mediodía. Para gestionar la jornada, el asistente cruza datos de tráfico, transporte público, meteorología y operadores privados. Casi ninguno es del propio centro de control.
Tiene más capacidad quien tiene más datos y está más cerca del usuario. Hasta ahora, los grandes agregadores han sido las plataformas tecnológicas. Ahora hay que mirar también a los nuevos actores de la IA, que además reúnen el contexto que les damos cada vez que les preguntamos algo. Y muy pocas organizaciones pueden desarrollar esta tecnología por sí solas.
Por eso los datos de administraciones y operadores necesitan reglas propias para compartirse con confianza, sin que nadie pierda el control sobre los suyos. Es justo lo que hace un espacio de datos.
13:30El que llega y el que se queda
En la sala coinciden un técnico que lleva toda la vida en el oficio y una ingeniera que acaba de llegar. El asistente ayuda a los dos, pero de forma distinta.
A quien empieza, la IA le acorta el aprendizaje. A quien lleva años, le permite replantear su puesto y que su experiencia, la que nunca llegó a escribirse, se quede en la organización.
Lo que sí desaparece es el trabajo repetitivo, en todos los puestos. Y ahí está, para Fabiola Pérez, la pregunta que deberíamos hacernos: “cuál es el aporte de valor más allá de la tarea automatizable y repetitiva”.
16:00El coste que no se ve
En una pantalla aparece un indicador que hoy casi nadie mira: cuánta energía y cuánta agua consume el propio sistema.
La IA también deja huella. Los centros de datos consumen mucha energía y mucha agua, y empiezan a tener mala imagen cuando se instalan en zonas con estrés hídrico y generan poco empleo local. Hay respuestas: aprovechar su calor para calentar viviendas, como ya se hace en Finlandia; contar con las comunidades desde la planificación, y modelos cada vez más pequeños y eficientes.
Y no todo es consumo. Igual que pasó con la descarbonización, la IA va a cambiar muchos trabajos, así que toca formarse y reciclarse para que nadie se quede atrás. También toca medir de otra manera: no basta con saber cuánto cuesta una solución, hay que preguntarse qué nos devuelve en menos emisiones, menos atascos y mejor día a día para la gente.
19:00La última palabra
El asistente propone un desvío para la marcha de tractores, pero avisa: la ruta pasa junto a un colegio a la hora de salida. Ella la descarta y busca otra.
Ese fue el gran mensaje de la mesa: la IA puede adelantarse, preparar el terreno y ponernos opciones sobre la mesa, pero quien decide es una persona. Sobre todo cuando hay niños, vecinos o situaciones delicadas en juego.
Y abre otra pregunta. Si cada uno acaba teniendo un “otro yo” digital, ¿de quién es ese conocimiento, de la persona o de la empresa? Ya hay programadores que llegan a un trabajo con sus propios agentes de IA y prefieren no cederlos.
El riesgo es una nueva brecha entre quienes entienden la IA y quienes no. La parte optimista la puso Fabiola Pérez: “nos vamos a volver más creativos por obligación”.
22:00El relevo
Termina la jornada. Se va a casa y deja de guardia a su doble digital, entrenado por ella durante meses. Solo la avisará si pasa algo realmente crítico.
¿Será así 2032? Miguel Carpio cerró la mesa con optimismo y con una pregunta para las ponentes que vale también para nosotros:
¿Qué profesión que ya existe hoy será todavía más importante en 2032?
Lo que nos llevamos
La IA propone; la persona decide.
Anticipa, prepara escenarios y sugiere opciones. La decisión, sobre todo cuando hay personas en juego, sigue siendo humana.
Primero, las personas.
La adopción empieza por la formación y el uso responsable, y sigue por rediseñar procesos y roles.
Complementar, no sustituir.
La IA acorta el aprendizaje de quien empieza y ayuda a no perder la experiencia de quien lleva años.
Medir lo que cuesta y lo que consigue.
También en energía y agua, y también en emisiones o congestión evitadas.
Una transición justa.
Con recualificación, para que no se abra una brecha entre quienes entienden la IA y quienes se quedan atrás.
Del dato al conocimiento.
La gran pregunta ya no es solo quién tiene los datos, sino de quién es el conocimiento que generan.
La importancia de esto para DS4MM
Nuestra ingeniera solo puede trabajar así si su asistente tiene datos fiables y de muchas fuentes: tráfico, transporte público, meteorología, incidencias, eventos. Hoy están repartidos entre administraciones, operadores y empresas. Conectarlos con reglas claras, sin que nadie pierda el control sobre los suyos, es lo que estamos construyendo en DS4MM. Sin esos datos, la IA difícilmente será útil para gestionar la movilidad. Con ellos, ese centro de control está más cerca de lo que parece.
Gracias a Fabiola Pérez, Laura Tordera y Adela Olano por una conversación tan honesta como estimulante, y a Miguel Carpio por imaginar a nuestra ingeniera y guiarnos por su jornada. Y gracias a todas las personas que nos acompañasteis en Digitaliza Madrid.
