Cómo la inteligencia artificial está transformando la infraestructura en América Latina y el Caribe

Los sectores de infraestructura crítica en América Latina y el Caribe (ALC) enfrentan desafíos crecientes que amenazan su eficiencia y sostenibilidad. Carreteras, redes eléctricas, sistemas de agua y transporte público muestran signos de envejecimiento y obsolescencia, lo que incrementa los costos de mantenimiento y reduce la calidad de los servicios.

Frente a este panorama, el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) ya está explorando cómo la inteligencia artificial (IA) puede aplicarse de manera concreta en infraestructura. Por ejemplo, en transporte público, algoritmos de optimización de rutas están ayudado a reducir tiempos de viaje y congestión; en agua y saneamiento, modelos predictivos permiten detectar fugas y anticipar fallas en redes de distribución; mientras que en energía, la IA se usa para pronosticar la demanda y facilitar la integración de energías renovables a gran escala.

Estos avances y aprendizajes se recogen en la publicación del BID "IA desde los cimientos: desafíos y oportunidades de la IA en América Latina y el Caribe", que muestra casos reales, recomendaciones y guías prácticas sobre cómo la IA puede convertirse en una herramienta clave para fortalecer los sectores de infraestructura crítica de la región.

Desafíos de nuestra infraestructura

La infraestructura en la región enfrenta problemas como el envejecimiento de sus activos, urbanización acelerada, crecimiento poblacional y los impactos de eventos climáticos. Las consecuencias incluyen interrupciones en servicios esenciales y aumentos en el costo de su uso, lo que crea desigualdad en el acceso.

Sin embargo, el uso de tecnologías puede revertir estas tendencias. Estimaciones del BID indican que una reducción del 15% en el costo de los servicios de infraestructura mediante el uso eficiente de tecnologías digitales, podría incrementar el PIB de América Latina y el Caribe en un 6% durante los próximos 10 años.

Cómo la IA puede marcar la diferencia en infraestructura

Aunque más del 40% de las agencias públicas de transporte y energía en ALC carecen de una estrategia clara de transformación digital, cualquier entidad puede implementar proyectos basados en inteligencia artificial. En los sectores de infraestructura crítica, la implementación de modelos de aprendizaje automático ya está al alcance de muchos gobiernos y organizaciones, representando una oportunidad viable incluso para aquellas con una madurez tecnológica limitada.

Algunos ejemplos concretos muestran este potencial en la región en tres áreas:

• Energía: sistemas de IA predicen patrones de consumo y ayudan a equilibrar la oferta y la demanda, facilitando la incorporación de energías renovables intermitentes como la solar y la eólica.
• Agua y saneamiento: modelos predictivos apoyados en sensores inteligentes permiten detectar fugas no visibles y anticipar fallas en tuberías, reduciendo pérdidas de agua y costos de mantenimiento.
• Transporte: algoritmos de optimización de tráfico contribuyen a disminuir la congestión y a mejorar la eficiencia de rutas en el transporte público urbano.

Adopción efectiva de la IA

El informe ofrece las siguientes recomendaciones para impulsar el potencial de la IA en los sectores de infraestructura crítica:

• Adoptar metodologías ágiles que incluyan pruebas de concepto, prototipos y productos mínimos viables. Estas herramientas permiten experimentar y ajustar las soluciones basadas en IA antes de implementarlas a gran escala.
• Establecer estructuras organizativas que impulsen la adopción de IA, asegurando la disponibilidad de habilidades técnicas y estratégicas en los equipos.
• La calidad de los datos determina el éxito de los proyectos de IA. Es clave identificar fuentes, diseñar flujos de datos eficientes y garantizar una arquitectura adecuada para el almacenamiento y procesamiento.
• Evaluar los requerimientos de infraestructura desde el inicio, especialmente en capacidades de almacenamiento y cómputo necesarias para los modelos de IA.
• Asegurar que los modelos de IA respondan a problemas concretos y medibles, considerando la calidad de los datos, la capacidad computacional, la explicabilidad y el rendimiento.
• Incorporar principios éticos desde la fase de diseño, abordando la privacidad, seguridad y transparencia para generar confianza en las soluciones.

IA como motor del desarrollo

Te invitamos a explorar en detalle estas recomendaciones y experiencias en la publicación "IA desde los cimientos: desafíos y oportunidades de la IA en América Latina y el Caribe", donde encontrarás casos, aprendizajes y guías prácticas para implementar proyectos de inteligencia artificial en infraestructura en tu país.