Intel detalló un enfoque de infraestructura urbana que utiliza inteligencia artificial para pasar del monitoreo de eventos a la ejecución coordinada de respuestas. La propuesta, denominada Cognitive Cities, combina procesamiento local, IA agéntica y sistemas físicos en áreas como tránsito, seguridad y servicios públicos.
En las ciudades inteligentes, sensores y cámaras recopilan datos que llegan a paneles de seguimiento y operadores. En el modelo cognitivo descrito por Intel, esos datos sirven para interpretar condiciones, definir respuestas y ejecutar acciones sobre los servicios involucrados.
Tres capas de IA para operar infraestructura urbana
La arquitectura distingue el procesamiento en el borde, la coordinación de decisiones mediante IA agéntica y la ejecución mediante IA física. Intel plantea que la inferencia cercana a cámaras, intersecciones o subestaciones permite responder localmente, mientras la nube se utiliza para entrenar modelos y analizar información entre instalaciones.
En movilidad, el sistema contempla ajustar semáforos con datos combinados de video, radar y lidar. Para la infraestructura crítica, Intel describe la detección de anomalías en puentes, represas y redes de servicios, además de la programación de mantenimiento a partir de esas alertas.
En el hardware, la empresa identifica procesadores Intel Core Ultra con CPU, GPU y NPU integradas, junto con servidores de borde basados en Xeon 6 con aceleración gráfica integrada. Su propuesta de software incluye Open Edge Platform y Metro AI Suite, con aplicaciones de búsqueda visual, fusión de sensores y resumen de video.
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Resultados reportados y barreras para adoptar el modelo
Intel y Derq informan de un despliegue en Sarasota, Florida, donde cámaras de tránsito existentes se conectaron con la gestión vial mediante visión computacional. Ambas compañías reportan una reducción de accidentes del 33 % y del 90 % en una intersección, pero la columna aclara que esos resultados no están garantizados en otras ciudades.
Jonathan Munizaga
Según un estudio de ThoughtLab citado por Intel, solo el 17 % de las ciudades evaluadas alcanza la categoría de líderes en IA, mientras el resto presenta un menor desarrollo de capacidades avanzadas. La investigación proyecta que, entre las ciudades líderes, el uso de IA agéntica pasará del 42 % al 84 % en tres años.
Las limitaciones para ampliar la adopción incluyen la preocupación por gastos imprevistos (84 %), escasez de competencias en IA (82 %), dificultad para demostrar retorno de inversión (81 %) y fragmentación de datos y soluciones (76 %). Intel propone conectar nuevas capacidades con cámaras, sensores y sistemas instalados, sin sustituir automáticamente la infraestructura existente.
El mismo estudio identifica la vigilancia excesiva y la pérdida de privacidad como obstáculos para el 78 % de las ciudades. Entre aquellas clasificadas como líderes en IA, un 79 % dispone de directrices formales de transparencia, frente al 34 % de las demás.
La automatización también exige definir cuándo intervienen los operadores y qué tareas pueden ejecutar los sistemas. Renu Navale, vicepresidenta y directora general de la División de Salud y Ciudades de Intel, aborda ese equilibrio en su columna.
“No se trata de excluir a las personas de la ecuación. Se trata de ayudarlas a operar entornos cada vez más complejos, con supervisión humana donde sea importante”.
