IA y urbanismo: 5 formas en que la tecnología transforma las ciudades

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"La forma en que investigamos, diseñamos y vivimos las ciudades está cambiando constantemente debido al desarrollo de la inteligencia artificial".

Así lo expresó Christophe Claramunt, investigador y especialista en geoinformática del Arts et Métiers ParisTech & Naval Academy Research Institute.

Durante su conferencia: Modelos de lenguaje de gran tamaño y ciencia de la información geográfica, a estudiantes del Tec campus Estado de México, Claramunt compartió su visión sobre cómo estos modelos ayudan a interpretar el espacio y a generar aplicaciones en contextos reales.

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs, por sus siglas en inglés) son modelos de inteligencia artificial (IA) diseñados para interpretar y generar lenguaje humano, siendo entrenados a través de bases de datos y diversas fuentes de internet.

Christophe Claramunt durante su conferencia en el Tec campus Estado de México. Foto: Fernanda Valdés.

A lo largo de su intervención, Claramunt compartió 5 formas en que la IA puede transformar la manera en que se construyen las ciudades:

1. Conflictos urbanos invisibles

Claramunt explicó que, el análisis de documentos a través de LLMs permite identificar conflictos de vivienda, así como clasificarlos en temas como gentrificación, accesibilidad o déficit de vivienda social.

"Lo que antes tomaba meses de trabajo, ahora puede lograrse en cuestión de horas", destacó, explicando que los modelos no son útiles únicamente para procesar información o brindar respuestas, sino que ofrecen panoramas para la toma de decisiones urbanas.

Además, subrayó que esta capacidad de los modelos no solo beneficia a los investigadores, sino también a autoridades y comunidades para anticipar problemas antes de que escalen, siendo así un apoyo para generar políticas públicas más informadas.

2. Integrar la IA multiplica el impacto

Para Claramunt, el verdadero potencial de la IA surge cuando se combina con los sistemas de información geográfica y bases de datos. De esta manera, se detectan y mapean fenómenos urbanos que reflejan redes de actores, categorías y contextos diversos.

"El reto no es almacenar datos, sino convertirlos en narrativas que reflejen mejor la realidad urbana".- Christophe Claramunt.

El impacto según Claramunt, no solo existe dentro de la planificación urbana, sino que también se refleja en las personas, permitiendo extraer información sobre los sentimientos de las comunidades hacia los conflictos urbanos.

Estudiantes durante la conferencia de Christophe Claramunt. Foto: Fernanda Valdés.

3. Los resultados pueden ser cuestionados éticamente

De acuerdo con Claramunt, las implicaciones sociales y éticas del uso de IA deben de tomarse en cuenta para asegurar que los resultados reflejen la realidad de todos y no se pierda la autonomía en la toma de decisiones, especialmente en los conflictos urbanos.

Entre dichas implicaciones destacan: los sesgos en las bases de datos de entrenamiento, la dependencia tecnológica de actores que controlan los LLMs, y el consumo de agua y energía que derivan en el impacto ambiental.

"No se sabe con exactitud cuáles son las fuentes que entrenan a los modelos, y eso pone en riesgo la confianza del usuario", advirtió.

4. Los modelos también tienen límites

A pesar de que los avances en IA han aumentado, resaltó que los modelos no piensan como humanos, ya que funcionan mayormente con probabilidad y usando el texto, resultando en abstracciones incorrectas de los espacios.

Esto provoca errores en las respuestas de la IA, generando lo que se conoce como alucinaciones, o incluso, la aparición de sesgos dependientes del contexto de los usuarios.

Claramunt, insistió en que la comunidad debe contrastar los resultados de la IA con métodos tradicionales para evitar errores de interpretación.

5. Complemento para diseñar ciudades, no reemplazo

Finalmente, el investigador enfatizó que la IA debe entenderse como una herramienta complementaria, puede ser clave para hacer cálculos, analizar bases de datos o incluso comparar proyectos. Sin embargo, no sustituye la creatividad o la sensibilidad en la planeación urbana.

Por otro lado, anticipó que la mayor transformación de los LLMs vendría de la integración de IA con sensores y robótica para construir entornos más inteligentes y dinámicos.

El desafío del uso de la IA y los LLMs no consiste en detener su desarrollo, sino en aprender a usarlos de manera crítica que conlleva ética y responsabilidad social para que las ciudades sean justas, sostenibles, e inclusivas.

Verónica Pedrero (izquierda), directora general del Tec campus Estado de México, y Marisol Ugalde (derecha), directora de división de la Escuela de Arquitectura, Arte y Diseño en el mismo campus. Foto: Lía Mejía.

La conferencia formó parte de un ciclo académico que busca conectar a estudiantes y docentes con expertos internacionales que buscan explorar la tecnología aplicable al entorno urbano.

Esta se dio en el marco del congreso GIS LATAM 2025, una serie de conferencias que tiene como objetivo reunir a académicos e investigadores de los Sistemas de Información Geográfica (GIS por sus siglas en inglés) de toda Latinoamérica.

En él, el Tec campus Estado de México anunció la colaboración con la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas (UPIITA) del Instituto Politécnico Nacional (IPN), lo que le permitirá ser cede de este congreso en el 2026.

"Creemos que a través de esta unión lograremos una conversación que lleve a mejores proyectos de investigación", concluyó Marisol Ugalde, directora de división de la Escuela de Arquitectura, Arte y Diseño del Tec en Estado de México.

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