En el crítico ámbito de la gestión del alumbrado público, la detección de farolas averiadas representa uno de los procesos más laboriosos y menos eficientes para los ayuntamientos españoles. Este servicio, fundamental para garantizar la seguridad ciudadana y la calidad del espacio urbano, ha dependido tradicionalmente de sistemas reactivos basados en la notificación ciudadana o en costosas inspecciones manuales nocturnas, resultando en prolongados tiempos de respuesta y amplias zonas urbanas deficientemente iluminadas durante días o incluso semanas.
La IA revoluciona la gestión del alumbrado público
«Detectar farolas fundidas era un proceso completamente artesanal y reactivo. O dependíamos de que algún vecino llamara para informar del problema, o teníamos que enviar equipos a recorrer las calles durante la noche para identificar visualmente los puntos oscuros. Ambas opciones resultaban tremendamente ineficientes: la primera generaba grandes desigualdades entre barrios según el nivel de participación vecinal, y la segunda era prohibitivamente costosa como para implementarla con la frecuencia necesaria», explica un técnico municipal con más de quince años de experiencia en la gestión de servicios urbanos.
El procedimiento tradicional implicaba inaceptables demoras: desde que una farola dejaba de funcionar hasta que era reparada podían transcurrir semanas, con los consiguientes problemas de seguridad, accesibilidad y calidad de vida para los vecinos afectados. Un sistema fragmentado, poco sistemático y excesivamente dependiente del factor humano.
Detección en minutos, no en semanas: la revolución de la visión artificial
La inteligencia artificial está transformando radicalmente este panorama mediante sistemas avanzados de visión computacional que pueden detectar automáticamente farolas averiadas a través del análisis de imágenes nocturnas capturadas por vehículos municipales equipados con cámaras especializadas.
«Lo que antes tomaba semanas en ser identificado, ahora se detecta prácticamente en tiempo real. Nuestros vehículos de servicios municipales —camiones de basura, coches de policía local, e incluso los autobuses urbanos— están equipados con cámaras que capturan imágenes del alumbrado durante sus recorridos nocturnos habituales. La IA analiza estas imágenes, identifica puntos oscuros que deberían estar iluminados según el inventario municipal, y genera automáticamente órdenes de trabajo priorizadas», comenta un responsable municipal de infraestructuras que ha implementado estas soluciones.
Los resultados son transformadores: reducción del tiempo medio de detección de 15 días a apenas 27 minutos en vías principales, cobertura completa del territorio municipal con inspecciones diarias sin costes adicionales de personal, y lo más importante, notable mejora en la percepción ciudadana de seguridad y calidad del espacio público.
Más allá de las bombillas fundidas: diagnóstico predictivo
Lo verdaderamente revolucionario de estos sistemas es su capacidad para identificar no solo farolas completamente apagadas, sino también aquellas que muestran signos sutiles de funcionamiento subóptimo, permitiendo intervenciones preventivas antes del fallo completo.
«La IA no solo detecta farolas apagadas, sino también aquellas que presentan luminosidad reducida, parpadeo intermitente o cambios en la temperatura de color. Estos síntomas, imperceptibles para el ojo no entrenado, son indicadores fiables de fallos inminentes. Ahora podemos programar sustituciones preventivas durante las rutas regulares de mantenimiento, evitando el coste adicional de actuaciones urgentes», explica un ingeniero municipal especializado en infraestructuras urbanas.
Esta capacidad predictiva está transformando el paradigma municipal de mantenimiento del alumbrado público, transitando de un modelo reactivo basado en la reparación de averías manifestadas, hacia un modelo preventivo que interviene antes de que el ciudadano experimente el fallo del servicio.
Mapeado dinámico e identificación de patrones
Otro elemento transformador es la capacidad del sistema para generar automáticamente mapas dinámicos de incidencias que revelan patrones temporales, espaciales y de fabricantes, permitiendo intervenciones estratégicas más allá de la simple sustitución puntual.
«Al analizar los datos acumulados durante meses, hemos identificado patrones reveladores: determinados modelos de luminarias con tasas de fallo superiores a la media, zonas de la ciudad donde la exposición a condiciones específicas —como salinidad cerca del mar o vibraciones en calles con adoquines— acelera el deterioro, o incluso correlaciones entre fallos y fluctuaciones en el suministro eléctrico. Esta información nos permite tomar decisiones estratégicas sobre futuras inversiones y programas de renovación», señala un responsable municipal de planificación urbana.
Esta inteligencia acumulada está permitiendo a los ayuntamientos optimizar significativamente sus inversiones en renovación de alumbrado, concentrando recursos en los puntos realmente críticos del sistema y seleccionando tecnologías específicamente adaptadas a las condiciones particulares de cada zona urbana.
Priorización inteligente basada en impacto real
La verdadera revolución en la gestión municipal del alumbrado llega con los algoritmos de priorización que determinan el orden óptimo de intervención en función del impacto real sobre la ciudadanía, no meramente del orden de detección.
«El sistema evalúa automáticamente cada incidencia detectada asignándole un nivel de prioridad basado en múltiples variables: ubicación en vías principales o secundarias, proximidad a equipamientos sensibles como centros educativos o sanitarios, nivel de tránsito peatonal nocturno según datos históricos, existencia de alumbrado alternativo cercano, e incluso estadísticas de seguridad ciudadana en la zona. El resultado es un programa de intervenciones optimizado que maximiza el impacto positivo de cada actuación», explica un técnico municipal de servicios urbanos.
Esta aproximación basada en datos está transformando la forma en que los ayuntamientos asignan sus siempre limitados recursos técnicos, garantizando que las primeras intervenciones se concentran precisamente donde más diferencia pueden marcar para la seguridad y el bienestar ciudadano.
Participación ciudadana aumentada
Lejos de sustituir la participación ciudadana, estos sistemas la complementan y potencian mediante herramientas que facilitan la colaboración vecinal en la vigilancia del alumbrado público.
«Hemos desarrollado una aplicación móvil que permite a los vecinos reportar incidencias simplemente tomando una foto con su smartphone. La IA identifica automáticamente la ubicación exacta de la farola, verifica que efectivamente existe un problema comparando con imágenes anteriores o programando una verificación específica, e integra la incidencia en el sistema general. El ciudadano recibe feedback inmediato y seguimiento hasta la resolución, lo que ha incrementado exponencialmente la participación», comenta un responsable municipal de participación ciudadana.
Esta sinergia entre sistemas automáticos y participación vecinal está generando un modelo híbrido que combina la eficiencia de la tecnología con el conocimiento detallado que solo los residentes tienen sobre sus entornos cotidianos.
El reto ahora es democratizar el acceso a estas soluciones tecnológicas, desarrollando modelos adaptados a las necesidades y recursos de municipios de diferentes tamaños, para que la revolución en la gestión del alumbrado público no sea privilegio de unos pocos ayuntamientos innovadores sino un estándar de calidad en la prestación de un servicio básico para la seguridad y la calidad de vida urbana.
Administración local e inteligencia artificial: experiencias desde el terreno
Los artículos que conforman esta serie han sido redactados por la Fundación Emprende tras un exhaustivo trabajo de campo con administraciones locales canarias. Este proyecto refleja, de forma ficcionada y anonimizada, conversaciones reales mantenidas con responsables políticos y técnicos de más de 50 ayuntamientos del archipiélago, preservando la confidencialidad mientras se exponen problemáticas auténticas del día a día municipal.
Lo más revelador del proceso ha sido constatar cómo, independientemente del tamaño del municipio o su ubicación, existen patrones comunes en los cuellos de botella administrativos y las oportunidades de mejora en la gestión pública local. Estos desafíos no son exclusivos de Canarias, sino que representan realidades extensibles a la gran mayoría de los municipios españoles, donde la inteligencia artificial emerge como una herramienta transformadora para lograr administraciones más ágiles, eficientes y cercanas al ciudadano.
Invitamos a todos los responsables municipales interesados en abordar estos retos en sus ayuntamientos a contactar con la Fundación Emprende. Desde 2023, venimos implantando con éxito Laboratorios de Innovación con IA en administraciones locales y promoviendo la adopción de estas soluciones a las necesidades específicas de cada municipio. No dude en escribirnos para explorar cómo podemos ayudarle a transformar su gestión municipal aprovechando el potencial de la inteligencia artificial para mejorar los servicios públicos y optimizar los recursos disponibles.
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