Los sensores funcionan, los paneles de control están operativos y, aun así, la ciudad no es capaz de responder a una pregunta sencilla. A las ciudades que se estancan no les falta tecnología, sino un sentido compartido, y esa brecha conlleva un coste que se va acumulando.

Noche de inauguración del nuevo centro de operaciones de la ciudad. La pared del fondo es un mosaico de imágenes en directo: el tráfico circula sin problemas, la calidad del aire es normal, el balance energético es adecuado y todos los sensores funcionan correctamente. El proyecto se ha completado dentro del plazo y del presupuesto previstos. La sala tiene todo el derecho a sentirse orgullosa.

Entonces, un directivo formula una pregunta sencilla: ¿Qué barrios están empeorando y cuántos incidentes graves hemos tenido esta semana?

Se hace el silencio en la sala. No porque falte el data. Está todo ahí, iluminado en la pared. Es porque la plataforma de tráfico, el sistema de seguridad y los datos ambientales definen cada uno de forma diferente los conceptos de “incidente” y “barrio”, y nadie ha llegado a decidir nunca qué definición prevalece. La ciudad puede percibirlo todo y no llegar a ninguna conclusión.

No se trata de un fallo técnico que se vaya a corregir en la próxima versión. Es el indicio de un fallo concreto, costoso y generalizado, y casi nunca tiene que ver con la tecnología.

El encanto del sensor

Es fácil comprender cómo las ciudades pueden llegar a esta situación. La detección, la predicción y la optimización se han convertido en herramientas verdaderamente potentes y de fácil adquisición. Un proveedor puede poner en marcha un modelo de tráfico en tiempo real en lo que queda de trimestre. Una red de cámaras detecta un incidente más rápido que cualquier patrulla. La capacidad es real y está aumentando rápidamente, por lo que los responsables llegan a la conclusión razonable de que la parte difícil se está resolviendo ante sus propios ojos.

Pero la parte que se puede ver y comprar es la más sencilla. Se muestra bien, y precisamente por eso atrae el presupuesto. El valor de una ciudad, al igual que el de una empresa, no reside únicamente en su instrumentación. Su valor reside en un nivel que ninguna plataforma incluye de serie: el significado compartido de su data y la responsabilidad sobre lo que se hace con él. La instrumentación y el volumen de data no implican comprensión; la distancia entre ambos es donde se gana o se pierde el valor de una ciudad inteligente.

“Cualquiera puede adquirir sensores, plataformas y modelos, y precisamente por eso ya no suponen una ventaja. Esa ventaja reside ahora en el significado que subyace a la tecnología: lo que representa el data y si la organización está de acuerdo con ello. Es algo que una organización debe construir, no comprar”.” – Ali Farhat, responsable de Data Engineering, Artefact

Tres niveles: el indicador, el modelo y el mandato

Nos ha resultado útil analizar el concepto de «ciudad inteligente data» en tres niveles distintos. Cada uno de ellos resuelve un problema diferente, cuenta con responsables distintos y presenta un grado de automatización diferente.

El medidor funciona mediante detección automática. Telemetría, visión artificial, predicción, detección de anomalías. Un trabajo estructurado con resultados cuantificables y el ámbito idóneo para aplicar la automatización de forma decidida. También es el ámbito en el que todo el mundo invierte en exceso, ya que es el único que se puede «colgar en la pared». El principio es sencillo: si la señal se puede definir y comprobar a bajo coste, automatícela.

El modelo es el significado compartido. Las definiciones en las que todas las agencias deben ponerse de acuerdo antes de que se pueda confiar en el data, y los puntos en los que discrepan de forma tácita. Una “zona” es un área de aparcamiento para el equipo de aparcamientos y un distrito policial para la seguridad pública, y los límites de ambos conceptos nunca coinciden. Un “incidente” es una interrupción del tráfico para el sistema viario y un daño a una persona para el sistema de seguridad. Un “activo” es una carretera para la autoridad de carreteras y cien tramos numerados para el equipo de mantenimiento. Una palabra, dos significados, y los totales nunca coinciden. Se trata de las listas de códigos, las definiciones de los indicadores clave de rendimiento (KPI) y las correspondencias entre sistemas que permiten que un sistema de datos de transporte y un sistema de planificación coincidan en que están describiendo la misma calle. Es un proceso lento, interdepartamental y poco glamuroso, y ningún proveedor puede ofrecerlo de principio a fin. Precisamente por eso se suele omitir. El principio es el siguiente: la interoperabilidad es una decisión, no una compra.

El mandato consiste en la rendición de cuentas por parte de las personas. Data: soberanía. Retención y privacidad. El equilibrio entre la vigilancia y el servicio. La confianza que determina si los ciudadanos aceptan o no la próxima funcionalidad. La tecnología puede influir en cada uno de estos aspectos. Las personas deben ser dueñas de ellos. El principio es: mantener la responsabilidad en manos humanas.

FIGURA 1 – El medidor, el modelo, el mandato: el característico marco de tres niveles, «De un enfoque centrado en la máquina a uno centrado en las personas», en el que cada nivel cuenta con su propia definición y principio.

Las capas evolucionan con el tiempo, y así debe ser. A medida que las herramientas mejoran, cada vez se transfieren más datos de detección de forma clara al «Meter», lo que libera a las personas para que se dediquen a la valoración que solo ellas pueden realizar. Sin embargo, la capacidad avanza más rápido que la responsabilidad, y el hecho de que una tarea pueda automatizarse no significa que la decisión relacionada con ella carezca de contexto. El fallo no radica en la automatización. El fallo consiste en financiar el «Meter», hacer alusión al «Mandate» con una presentación de visión estratégica y, entretanto, vaciar de contenido el «Modelo».

Aunque se retire la estructura, la torre sigue teniendo un aspecto impresionante desde la calle. Simplemente no es habitable.

Ese coste tiene un nombre: la deuda

Cuando una ciudad se desarrolla más rápido de lo que tarda en estandarizar el significado, esa brecha no se queda estancada. Se acumula, silenciosamente, como los intereses. Lo denominamos «deuda de significado» y, al igual que la deuda técnica, resulta invisible en la demostración y se vuelve punitiva en el momento de la entrega.

FIGURA 2 – El significado de la deuda: la capacidad de instrumentación avanza a un ritmo superior al de la madurez del significado compartido.

Se manifiesta como un coste empresarial concreto, no como una abstracción. Los indicadores clave de rendimiento (KPI) que se comunican pero que, en realidad, no pueden calcularse de principio a fin, por lo que el panel de control ejecutivo queda en mera decoración. Integraciones que se estancan porque dos sistemas no se sincronizan sin que una persona tenga que realizar la conversión manualmente entre ambos. Trabajo repetido, ya que cada nueva fuente añadida a una base incoherente aumenta el trabajo de limpieza que habrá que realizar posteriormente. Riesgos de incumplimiento normativo, detectados demasiado tarde, debido a que nunca se definieron la retención ni la titularidad de los datos. Y el síntoma más lento y costoso de todos: un tiempo de generación de valor que no deja de retrasarse porque, aunque la plataforma está terminada, el ayuntamiento sigue sin poder tomar decisiones con ella.

Hemos visto cómo un modelo data superaba todas las comprobaciones automatizadas, sin errores ni advertencias, y, aun así, resultaba totalmente inutilizable. La estructura era sólida, por lo que se validaba. Sin embargo, las listas de códigos destinadas a restringir los valores estaban vacías, a la espera de que un responsable de negocio las confirmara. Los indicadores de rendimiento figuraban en el modelo, pero carecían de fórmula, por lo que no había forma de calcularlos. No existían las asignaciones que permitirían que el flujo data de una agencia pasara a otra. Los campos relativos a la retención y la titularidad estaban en blanco. Todo aparecía en verde, pero no se podía tomar ninguna decisión. El esquema se consideraba completado porque el valor nunca había estado en el esquema. Se encontraba en los cientos de acuerdos humanos que el esquema estaba a la espera de recibir.

Esto no es una hipótesis

Los fracasos que aparecen en los titulares son la misma historia a escala ciudadana.

Sidewalk Labs, filial de Alphabet, se adjudicó en 2017 el derecho a construir un barrio inteligente en la zona ribereña de Toronto, con la visión de integrar sensores en todo el espacio público. El proyecto fracasó en 2020. La razón aducida fue económica, pero el proyecto llevaba dos años desmoronándose debido a una cuestión que la tecnología no podía resolver por sí misma: quién controla los datos data que una ciudad recopila sobre sus ciudadanos. La propia asesora de privacidad del proyecto dimitió al no poder obtener garantías de que los datos data se anonimizaran en el momento de su recogida. El «Meter» nunca estuvo en duda. El «Mandate» nunca quedó zanjado.

Songdo, construida sobre terrenos ganados al mar cerca de Incheon con un coste de decenas de miles de millones, se promocionó durante años como la ciudad inteligente modelo, con sensores y automatización por doquier. También se ha convertido en sinónimo de un lugar repleto de dispositivos y extrañamente desprovisto de vida, del que con frecuencia se informa que está infraocupado. La instrumentación funcionó. Lo que faltaba era la cuestión más compleja y humana de para qué servía realmente la ciudad. La instrumentación puede ser impecable y, aun así, reflejar un lugar en el que nadie desea vivir.

Incluso las ciudades más prudentes descubren el Mandato por las malas. Singapur puso en marcha una herramienta de rastreo de contactos durante la pandemia con el compromiso público de que su data se utilizaría únicamente para el rastreo. Cuando más tarde se supo que la policía podía acceder a ese data en virtud de la legislación vigente, la reacción pública obligó a promulgar una nueva ley para restringir dicho acceso. La tecnología había funcionado exactamente tal y como se había diseñado. Lo que no se había acordado de antemano era la promesa sobre la finalidad del data. La confianza se forja en el Mandato, no en el Medidor, y en una ciudad esos momentos determinan si los ciudadanos dan su consentimiento a la siguiente medida.

FIGURA 3 – Una palabra, dos significados.

Los contraejemplos se dividen en dos tipos, y ambos resultan instructivos.

Algunos nunca contrajeron esa deuda. Estonia es el ejemplo más claro. Su plataforma nacional de intercambio data, X-Road, permite a los sistemas públicos compartir datos data de forma segura desde diciembre de 2001, basándose en la norma de «una sola vez»: un ciudadano facilita al Estado un dato una sola vez, y todos los organismos lo reutilizan en lugar de volver a solicitarlo. El X-tee de Estonia gestiona actualmente alrededor de dos mil millones de consultas al año. Finlandia se incorporó a la misma red troncal en 2015 y, desde 2017, ambos países la han desarrollado conjuntamente a través del Instituto Nórdico de Soluciones de Interoperabilidad, un organismo de su propiedad conjunta. El modelo se concibió como una infraestructura desde el principio, razón por la cual todos los servicios añadidos desde entonces se han integrado perfectamente en ella.

Otros redujeron la deuda de forma deliberada. Barcelona replanteó el programa «data» de la ciudad como un activo cívico compartido e insistió en que sus plataformas estuvieran al servicio de los residentes y no al revés. Ámsterdam y Helsinki fueron más allá en el Mandato, publicando registros públicos de los algoritmos que utilizan sus administraciones para que los residentes puedan ver —y cuestionar— la lógica automatizada que se les aplica. Nada de esto es antitecnológico. Se trata de la rendición de cuentas entendida como infraestructura.

La objeción sincera

La otra parte presenta argumentos de peso, y merece que se le conceda una audiencia imparcial.

Un líder tecnológico disciplinado afirmará que no se puede gestionar un data que no se haya recopilado, y que esperar a que una docena de organismos se pongan de acuerdo en cada definición es la mejor forma de que el proyecto nunca vea la luz. Los estándares surgen del uso, no de los comités. Instale los sensores, haga que el data fluya y negocie el significado una vez que haya algo real sobre lo que debatir. Y parte del trabajo sobre el “significado” que tanto apasiona a los consultores no es más que pura formalidad: debates ontológicos que se prolongan más allá del presupuesto y no cambian nada.

En parte, esto es cierto. Una ciudad que se niegue a implantar la tecnología hasta que se hayan resuelto todas las condiciones se quedará rezagada, y su personal seguirá haciendo a mano lo que podrían hacer las máquinas. Pero el razonamiento se detiene un paso antes de lo debido. La cuestión no es ralentizar el «Meter». Se trata de financiar el «Modelo» en paralelo, de modo que la implantación de la tecnología se asiente sobre una base capaz de absorberla. Omitir el «Modelo» no elimina el trabajo. Lo convierte en una deuda de hecho y le aplica intereses. Toronto y Singapur no pusieron de manifiesto una debilidad de la tecnología inteligente. Pusieron de manifiesto el coste de resolver primero las cuestiones fáciles y las difíciles bajo presión.

Por dónde empezar

Los programas que generan valor, en lugar de acumular deuda, suelen seguir cuatro pasos.

Financie el modelo como una línea de trabajo, no como un subproducto. Asigne a las definiciones compartidas, las listas de códigos y las correspondencias entre sistemas un responsable designado y un presupuesto, y hágalo de forma paralela al desarrollo de la plataforma, en lugar de después. El modelo no es una documentación que se redacte al final, sino una infraestructura que se construye en paralelo.

Mida los resultados que un ciudadano podría reconocer. No se trata de los sensores instalados ni de los paneles de control entregados, sino de las preguntas respondidas y los servicios mejorados. Una prueba sencilla: si un KPI no puede calcularse de principio a fin a partir de datos reales data en la actualidad, aún no es un KPI. Es una intención.

Deje claro el mandato antes de la puesta en marcha, no después de que se produzca el incidente. Establezca desde el principio quién es el titular, quién se encarga de la conservación y quién tiene acceso a data, y, en aquellos casos en que la lógica afecte a los ciudadanos, haga que sea visible. Es más barato generar confianza que recuperarla.

TConsidere la interoperabilidad como un contrato. En cada intercambio entre organismos, acuerden cuál es la fuente de información de referencia, las definiciones comunes y la periodicidad de las actualizaciones antes de la integración, y no durante la escalada.

Lo que tienen en común estas cuatro medidas es que ninguna de ellas se puede comprar. Cada una de ellas es una decisión de la que alguien debe asumir la responsabilidad.

“Una ciudad no se vuelve más inteligente por el mero hecho de recopilar más datos. Se vuelve más inteligente en el momento en que los datos de los sensores data adquieren sentido, ese sentido se traduce en decisiones y las decisiones dan lugar a resultados. Esa es la verdadera infraestructura, y es lo único que no se puede comprar, automatizar ni posponer”.” – Roland Debbane, socio de Artefact

Esto es así tanto si una ciudad ya existente se está convirtiendo en una ciudad inteligente como si se está construyendo una nueva desde cero. La nueva construcción no tiene silos heredados que desentrañar, lo cual supone una ventaja inicial real, pero debe establecer el «Meter», el «Model» y el «Mandate» todos a la vez, con rapidez, cuando incluso las definiciones aún están por redactarse. La ciudad ya existente cuenta con esos silos y, con ellos, la ventaja de saber exactamente qué preguntas aún no puede responder. En cualquier caso, si se establece correctamente el Modelo desde el principio, los beneficios se multiplican: cada nuevo servicio encaja en una base que ya se adapta a él. Si se omite este paso, se pasarán años pagando un «impuesto de interoperabilidad» por una plataforma que parece terminada, pero que no es capaz de responder a una pregunta sencilla.

De vuelta en el centro de operaciones

Imagínese ese mismo panel de datos un año después de haber puesto en marcha un programa que se ha encargado del trabajo poco glamuroso. El alto directivo formula la misma pregunta. Esta vez, la sala no se queda en silencio, porque los términos “incidente” y “barrio” tienen un significado consensuado en todos los sistemas, la fórmula que subyace al indicador que da lugar a esa cifra puede ser consultada por cualquiera, y queda claro quién es el responsable del data y quién debe rendir cuentas por la decisión. Los sensores no funcionan mejor de lo que lo hacían la noche de la inauguración.

La ciudad simplemente aprendió a adquirir significado a través de lo que percibe.

Esto no es un argumento para frenar el ritmo. Las ciudades que duden a la hora de adoptar la inteligencia artificial y los sistemas de detección se verán superadas por la competencia, y sus residentes saldrán perdiendo por ello. Se trata de un argumento para considerar una ciudad inteligente como un proyecto de diseño organizativo, y no como una cuestión de contratación pública, y para financiar aquel aspecto que ningún proveedor le venderá porque ningún proveedor puede hacerlo.

La tecnología puede dotar de herramientas a una ciudad, pero son las personas las que le dan sentido. Antes de dotar de herramientas al próximo flujo de trabajo, hay tres preguntas que determinan si está creando un activo o acumulando una deuda:

¿Qué debe incluirse en el Metro? ¿Dónde debe el Modelo ¿Qué información debe compartirse para que se pueda confiar en el data? ¿Quién es el responsable de la Mandato, ¿y quién asume las consecuencias?