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Cómo las ciudades de EE. UU. utilizan la IA para resolver problemas comunes

Por Mathis Bitton, Elizabeth Haas, y Peter Hirshberg

Tecnología

Harvard Business Review

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Resumen. La IA tiene el potencial de revolucionar las operaciones de los gobiernos locales, pero las ciudades estadounidenses enfrentan desafíos significativos para adoptar estas tecnologías. En entrevistas con más de 150 líderes locales en docenas de ciudades de Estados Unidos, los encuestados informaron consistentemente sobre tres problemas: burocracias anquilosadas y compartimentadas, regulaciones onerosas y aversión al riesgo. Sin embargo, la IA podría ser un punto de inflexión. Las ciudades han implementado con éxito la IA para automatizar tareas, tomar mejores decisiones con datos y relacionarse mejor con la comunidad. Los factores clave en las ciudades que lo han hecho con éxito son: visión y estrategia claras, eliminación sistemática de cuellos de botella, asociaciones público-privadas y adhesión a los principios de gobernanza.

Estados Unidos es líder mundial en innovación. Estados Unidos tiene las empresas emergentes de mayor valor, las universidades más prestigiosas, los investigadores más prolíficos, las mejores empresas de inteligencia artificial y la mayor financiación de capital de riesgo. Sin embargo, las ciudades estadounidenses son la excepción. En la última clasificación de ciudades inteligentes del Centro Mundial de Competitividad, ninguna ciudad estadounidense se ubicó entre las 30 primeras, y solo Nueva York, Boston y Washington, DC, entre las 50 primeras.

Existen diversas razones por las que el gobierno (y en particular los gobiernos locales) funciona de manera diferente a las empresas. Hace tres años, comenzamos a trabajar con la Conferencia de Alcaldes de los Estados Unidos para entender cuáles de estas razones son las más importantes. En particular, tratamos de encontrar los principales obstáculos que se interponen en el camino de la adopción de la IA a nivel local.

En entrevistas con más de 150 líderes locales en docenas de ciudades de EE. UU., los encuestados informaron consistentemente tres problemas:

• Burocracias escleróticas y compartimentadas (83%), o la forma en que los departamentos locales tienden a trabajar aislados unos de otros, con pocos incentivos para reformarse.
• Regulaciones onerosas (44%), o la red de reglas que impiden a las ciudades actuar con audacia, incluidos requisitos de compra, códigos de construcción y otras regulaciones que hacen prácticamente imposible que las ciudades trabajen con empresas emergentes.
• La aversión al riesgo (31%) o el miedo absoluto que suele animar a los líderes locales cuando se trata de nuevas tecnologías, mucho más que en el caso de los líderes empresariales. Los alcaldes saben que la tecnología puede ayudar a sus ciudades, pero siguen temiendo experimentar con herramientas sobre las que saben relativamente poco.

En conjunto, estos tres obstáculos han hecho que los gobiernos locales estén notablemente estancados en un país por lo demás dinámico y emprendedor.

Sin embargo, la explosión de las capacidades de la IA podría ser un punto de inflexión. En este artículo, analizamos las formas en que las ciudades pueden utilizar la IA y ofrecemos un marco para los líderes locales que buscan transformar sus ciudades.

Cómo las ciudades pueden utilizar la IA

En términos generales, las ciudades están llevando a cabo proyectos de IA en tres grandes categorías: automatización de tareas (mencionada por el 76 % de los encuestados), toma de mejores decisiones con datos (41 %) e implicación de la comunidad (23 %). A continuación, exploramos algunos de los principales casos de uso en cada categoría y explicamos cómo estas capacidades tienen el potencial de hacer que las ciudades sean más eficientes y respondan mejor a las necesidades de sus residentes.

Automatizar tareas

En la actualidad, en Los Ángeles, una pequeña empresa de construcción necesita un promedio de 14 procedimientos, 105 días y 85.841 dólares para obtener permisos de construcción. En San Francisco, necesita un promedio de 19 procedimientos, 184 días y 108.063 dólares para obtener los mismos permisos. Los empresarios que buscan abrir un restaurante, salón de belleza o tienda en San Francisco deben cumplir con más de 25 requisitos diferentes que abarcan códigos de construcción, códigos contra incendios, ordenanzas de zonificación, normas ADA y más. Solo solicitar estos permisos cuesta en promedio miles de dólares y lleva más de seis meses antes de que puedan comenzar a trabajar.

En el futuro, la IA podría automatizar la mayoría de estos procesos y cientos más. Cada solicitud de permiso podría completarse o revisarse en cuestión de minutos. Cada hoja de cálculo de Excel podría analizarse y actualizarse en tiempo real. Los datos podrían compartirse de una agencia a otra sin supervisión humana. En las ciudades que hemos estudiado, la automatización burocrática fue, con diferencia, el uso más común de la IA. Y por buenas razones: de todas las capacidades, sigue siendo la menos costosa y la más fácil de implementar.

Por ejemplo, en Honolulu, Hawái, el Departamento de Planificación y Permisos ha reducido el tiempo necesario para completar los permisos residenciales en un 70% gracias a la IA. El director del departamento está ampliando la iniciativa a una nueva plataforma “similar a TurboTax” que “garantizará que las solicitudes de permisos cumplan con todos los requisitos necesarios antes de ser transferidas para su finalización [automática]”. Si tiene éxito, el proyecto podría automatizar cientos de tareas, ahorrar miles de horas y millones de dólares a largo plazo. El proyecto inicial costó 200.000 dólares, aproximadamente una décima parte de los beneficios esperados en los primeros cinco años de implementación.

Algunos podrían temer que las ciudades reemplacen a sus empleados con algoritmos, pero en la práctica hemos visto que la IA hace que las operaciones cotidianas sean más eficientes sin eliminar la necesidad de la intervención humana. En lugar de completar formularios u hojas de cálculo, los funcionarios públicos pueden dedicar su tiempo a proyectos de mayor alcance y mayor impacto para sus ciudades. Como nos dijo la alcaldesa de Reno, Hillary Shieve, “no estamos usando la IA para reemplazar a nuestra gente, sino para que se concentren en lo que importa”.

Tomar mejores decisiones con datos

Las ciudades ya recopilan enormes cantidades de datos sobre el entorno urbano; con sensores y cámaras, controlan la calidad del aire, el ruido, el consumo de servicios públicos, la densidad del tráfico, las infracciones de aparcamiento, las actividades de construcción y las condiciones ambientales. El problema es que rara vez aprovechan esta riqueza de información. La gran mayoría de los encuestados (más del 87%) admitió que sus departamentos están almacenando datos que no tienen las habilidades o los recursos para procesar, y mucho menos para aprovecharlos en tiempo real.

Eso es lo que aporta la IA: puede manejar datos a una escala mucho mayor y a un coste mucho menor que los seres humanos. Puede integrar diversos flujos de datos (cámaras, sensores, encuestas, lenguaje, etc.) y analizar, predecir, simular y pronosticar tendencias en tiempo real. También puede mejorar con el tiempo, detectando patrones ocultos y adaptándose a circunstancias cambiantes. En resumen, puede ayudar a las ciudades a tomar decisiones más inteligentes y a proporcionar servicios mejorados en todos los ámbitos de la vida urbana, como por ejemplo:

Transporte

• Hacer que las señales de tráfico sean más receptivas
• Implementar precios dinámicos en carreteras y estacionamientos
• Redireccionar servicios de tránsito en tiempo real
• Comunicar a los residentes los cuellos de botella previstos

Infraestructura

• Predecir mantenimiento o actualizaciones
• Optimice la asignación de recursos para extender la vida útil de los activos
• Pronosticar costos, plazos e impactos de proyectos de capital
• Optimice los planes de implementación para minimizar las interrupciones

Respuesta a la crisis

• Prever posibles escenarios de crisis para tomar medidas preventivas
• Impacto, cronograma y escala del modelo para orientar la asignación de suministros
• Automatizar las estrategias de comunicación con poblaciones en riesgo

Servicios sociales

• Identificar puntos de intervención
• Orientar la provisión de medidas preventivas
• Simular limitaciones de recursos frente a la evolución de la demanda
• Ajuste los requisitos de elegibilidad en tiempo real

Planificación urbana

• Modelos de escenarios de una década de duración
• Simular el impacto de posibles políticas e inversiones
• Evaluar caminos alternativos de desarrollo

Las ciudades innovadoras ya están lanzando programas piloto en cada una de estas áreas. En transporte, Seattle se ha asociado con la iniciativa Green Light de Google Research, que utiliza IA para gestionar la sincronización de las señales y mejorar el flujo del tráfico. En unos pocos meses, la ciudad logró ahorrar $10,000 en demoras en ocho lugares. En infraestructura, Deloitte ha descubierto que el mantenimiento impulsado por IA reduce los costos de reparación de infraestructura en un 25% en más de una docena de ciudades. En respuesta a crisis, California ha utilizado con éxito la IA para monitorear más de 1,000 cámaras para detectar incendios forestales. Solo en los primeros cuatro meses, la IA detectó 77 incendios forestales y resultó tan exitosa que la revista TIME reconoció el programa como uno de sus "mejores inventos del año" en 2023. En servicios sociales, la ciudad de Allentown, Pensilvania, ha ahorrado aproximadamente $1 millón en dólares de los contribuyentes al agilizar las investigaciones de incidentes en 21 departamentos con IA. Y en planificación urbana, investigadores de la Universidad de Tsinghua en China acaban de desarrollar el primer sistema de planificación con IA capaz de superar a los arquitectos humanos.

En todos estos ejemplos, la ciudad en cuestión ya estaba recopilando los datos correctos (y ya tenía sistemas para hacerlo), pero no podía procesarlos. La IA simplemente le dio la oportunidad de aprovechar grandes cantidades de datos que de otro modo no habrían utilizado. Y este tipo de intervención tiene el potencial de reinventar para mejor la toma de decisiones urbanas.

Involucrar a la comunidad

La última capacidad que la IA aporta a las ciudades tiene que ver con la relación del gobierno local con los residentes. En los últimos años, el paradigma de la “ciudad inteligente” ha sido criticado –con razón– por su inclinación tecnocrática. Los defensores de las ciudades inteligentes a menudo presionan para que la innovación se haga desde arriba, descuidando a las poblaciones a las que las nuevas tecnologías están aquí para servir. Afortunadamente, la IA puede ayudar a que las ciudades sean más democráticas, no menos, al simplificar el acceso tanto a la información como a los servicios. Por ejemplo:

• Responder preguntas: En Raleigh, Carolina del Norte, los chatbots de IA pueden gestionar el 90% de las llamadas a agencias administrativas, lo que libera tiempo para que los operadores respondan consultas más complicadas o urgentes.
• Completar documentos: en más de una docena de ciudades estadounidenses, los chatbots de IA están ayudando a los residentes a completar cientos de documentos. El bot hace preguntas sencillas y completa el formulario.
• Traducción: Las empresas de traducción con inteligencia artificial como Unbabel pueden traducir correos electrónicos y páginas web a más de 20 idiomas. Con un equipo de editores humanos que verifican la precisión, realizan este servicio a $0,02 por chat, una tarifa mucho más económica que los servicios de traducción tradicionales.
• Modelado interactivo: la ciudad de New Rochelle, Nueva York, ha creado una plataforma que combina la computación visual y la inteligencia artificial para modelar los cambios en el entorno construido. Los ciudadanos pueden evaluar los cambios propuestos, hacer sus propias sugerencias y ver cómo se verían sus ideas en la práctica.
• Servicios dinámicos: El MIT Media Lab ha trabajado en una plataforma que adapta las leyes de zonificación a las preferencias y necesidades en tiempo real de los residentes. La plataforma encuesta a los residentes sobre sus preferencias, recopila datos sobre los costes de vida y otras variables relevantes y actualiza las prácticas de zonificación según las circunstancias cambiantes. El laboratorio ha trabajado con Hamburg en un proyecto experimental con esta plataforma, que aceleró la construcción de más de mil casas en más de un año.

Los dos últimos casos de uso son más experimentales, pero tienen el potencial de alterar la forma en que las ciudades interactúan con sus residentes. En un futuro no muy lejano, podríamos imaginar a los residentes colaborando en todo tipo de proyectos, con IA agregando sus contribuciones en recomendaciones coherentes para la ciudad. También podríamos imaginar servicios públicos dinámicos (no sólo leyes de zonificación, sino también programas sociales, prácticas policiales o códigos de construcción) que se adapten a las preferencias en tiempo real y las necesidades cambiantes de los residentes. Si se generalizaran, estas capacidades harían que las ciudades en general respondieran mejor a las opiniones populares, ofreciendo un contrapunto democrático a los excesos tecnocráticos del paradigma de la “ciudad inteligente”.

Factores clave de éxito

La pregunta entonces es: ¿cómo deberían las ciudades pensar en integrar la IA en sus operaciones? En nuestros estudios de caso, se destacan cuatro factores de éxito:

Visión y estrategia

En primer lugar, una estrategia exitosa de IA se enmarca en una visión más amplia de la ciudad, con un conjunto claro de prioridades. En muchas de nuestras entrevistas (alrededor del 70 %), los líderes locales admitieron que experimentaron con IA sin un objetivo claro. Lanzaron proyectos piloto aquí y allá, con la esperanza de que algunos tuvieran éxito y se pudieran ampliar. Este enfoque cuesta más y ofrece menos resultados.

Las ciudades exitosas comienzan por identificar sus necesidades más urgentes y orientan el uso de nuevas tecnologías en consecuencia. En otras palabras, la IA no debe implementarse por sí misma: no es un objeto brillante, sino un conjunto de herramientas para resolver problemas específicos. La pregunta no es “¿Cómo podemos usar la IA?”, sino “¿Qué problema estamos tratando de resolver, por qué y cómo podría ayudar la IA?”. Si la IA no es el mejor medio para abordar un desafío determinado, no se debe forzar su implementación. Por el contrario, si la IA resulta útil, el proceso de desarrollo debe seguir cuatro pasos simples:

• Alinearse con la visión: identificar desafíos y diseñar una estrategia con prioridades claras.
• Piloto: probar el valor y la viabilidad con usuarios limitados en un entorno controlado.
• Refinar: Ampliar el uso a usuarios adicionales, optimizando la tecnología a lo largo del camino.
• Escala: Implementar la tecnología para capturar todo el valor.

El primer paso suele ser el más importante. En todos los casos, los líderes locales deben empezar por comprender su propio contexto. ¿Cuáles son las necesidades y los desafíos de la ciudad? ¿Cómo será la ciudad dentro de diez años? En la ciudad de Nueva York, por ejemplo, el exdirector ejecutivo de Sidewalk Labs, Dan Doctoroff, y el director ejecutivo de Robin Hood, Richard R. Buery, Jr., han aconsejado a la ciudad 1) automatizar las solicitudes de los ciudadanos, 2) democratizar el acceso a la información con chatbots y 3) optimizar el tráfico para abordar la congestión, porque estas eran tres fuentes constantes de frustración en las encuestas ciudadanas, que obstaculizaban el crecimiento centrado en el futuro. En Las Vegas, la ciudad creó un "distrito de innovación" para la experimentación con vehículos autónomos con el fin de consolidar su posición como centro en ascenso de la tecnología del transporte. Otras ciudades que enfrentan una escasez de viviendas podrían priorizar de manera similar la planificación impulsada por IA para acelerar la construcción y/o la zonificación.

En general, desarrollar una estrategia de IA no consiste en tener un documento llamado “estrategia de IA”, sino en establecer objetivos y prioridades claros para la ciudad y luego ver cómo la IA puede ayudar a convertir esa visión en realidad.

Desbloqueo sistemático de cuellos de botella

La IA puede mejorar las operaciones de las ciudades en todos los ámbitos de la vida urbana, pero a menudo se encuentran en el camino regulaciones onerosas e incentivos perversos. En nuestras entrevistas, encontramos constantemente que las burocracias locales se resisten a la transformación, ya sea porque los procesos actuales no permiten un cambio radical o porque las personas que están en el lugar tienen todas las razones para luchar contra el cambio. Las ciudades deben transformarse antes de que la tecnología pueda transformarlas a su vez.

En la práctica, esto significa:

• Incluir un equipo de innovación en cada agencia de la ciudad
• Crear incentivos para que las burocracias se reformen
• Creación de una Oficina de Innovación Cívica que recompense las ideas audaces con hackatones, premios y programas piloto
• Cambiar los procesos de contratación para que las empresas emergentes puedan competir por contratos públicos

En resumen, significa garantizar que el espíritu de innovación prospere en todos los niveles de gobierno.

Por ejemplo, hasta hace unos años, la ciudad de Nueva York no podía asociarse con empresas emergentes porque su proceso de compras favorecía a las empresas más grandes y antiguas. Hace dos años, la ciudad cambió los requisitos de compra para fomentar los programas piloto y los resultados hablan por sí solos: en 2023, más de 600 empresas solicitaron productos piloto y se implementaron más de 50 pilotos, diez veces más que en años anteriores. Este es solo un ejemplo, pero ilustra el tipo de cambio que las ciudades pueden generar en sus operaciones. En general, los líderes locales deben identificar y eliminar los obstáculos que se interponen en el camino de la innovación.

Asociaciones público-privadas (APP)

Las asociaciones público-privadas fomentan la colaboración entre los gobiernos municipales, las empresas privadas, las instituciones académicas y las organizaciones sin fines de lucro. Estas asociaciones facilitan el desarrollo conjunto de soluciones urbanas, permiten compartir conocimientos y recursos y alientan la experimentación con la iniciativa privada y el respaldo público. En el caso de la IA, una tecnología que los investigadores y las empresas emergentes entienden mucho mejor que los gobiernos locales, las asociaciones público-privadas son cruciales para el éxito, porque cada parte aporta cualidades complementarias.

En nuestros estudios de casos, observamos que las ciudades más exitosas formaron alianzas a largo plazo en lugar de contratos a corto plazo para proyectos específicos, formalizando sus acuerdos en nuevas instituciones como “comités asesores” o “iniciativas de ciudades inteligentes”. Por ejemplo, la ciudad de Columbus, Ohio, ha establecido la “Iniciativa Smart Columbus”, que involucra a la ciudad, empresas de tecnología, universidades y organizaciones comunitarias. En cinco años, la iniciativa ha desarrollado soluciones de movilidad impulsadas por IA, sistemas logísticos y servicios basados ​​en datos.

Las ciudades también pueden asociarse con capitalistas de riesgo para conseguir financiación y apoyo para sus emprendimientos. En este sentido, Toronto (Canadá) ha creado el programa Toronto Innovation Acceleration Partners, que conecta a las empresas emergentes con socios del sector público e investigadores universitarios para acelerar el desarrollo de innovaciones con conciencia cívica. En los últimos años, el programa no solo ha convertido a Toronto en el nuevo centro de empresas emergentes de Canadá, sino que también ha propiciado decenas de proyectos de inteligencia artificial en el gobierno local. En este caso, como en la mayoría de nuestros casos, todas las partes se benefician de la participación de las demás.

Principios de gobernanza

Por último, en cada paso del camino, las ciudades deben aplicar los principios éticos de la IA.

En primer lugar, los municipios deberían establecer juntas de supervisión de la IA para auditar las fuentes de datos y los algoritmos en busca de precisión y sesgo. Cada agencia necesitará procesos claros para asegurarse de que los conjuntos de datos utilizados para entrenar a la IA sean representativos y no refuercen desigualdades históricas relacionadas con la demografía, como la raza, el género, la edad o el estado de capacidad.

En segundo lugar, todos los sistemas de inteligencia artificial que interactúan con los residentes deben someterse a pruebas para garantizar su accesibilidad e inclusión en todos los idiomas, dialectos y culturas. Y todo sistema de apoyo a la toma de decisiones basado en inteligencia artificial debe permanecer bajo supervisión humana para que los dirigentes locales mantengan la plena responsabilidad de sus decisiones.

En tercer lugar, las ciudades tendrán que obtener el consentimiento de sus ciudadanos y proteger su privacidad. La protección de la privacidad debe diseñarse desde cero, no ser algo añadido. Los ciudadanos merecen transparencia sobre qué datos se recopilan, cómo se protegen y cómo se utilizan.

En cuarto lugar, las ciudades necesitan obtener la opinión de los ciudadanos a lo largo del proceso. Como mínimo, deberían organizar campañas de base para desmitificar la IA, fomentar la alfabetización tecnológica y comprender las preocupaciones populares. En el mejor de los casos, las ciudades también incorporarán a los ciudadanos al proceso de desarrollo e implementación, aprovechando sus comentarios para garantizar que la tecnología sirva a la comunidad en sus propios términos.

Con todo esto en marcha, las ciudades pueden construir modelos sostenibles que inspiren confianza en lugar de miedo o escepticismo. Solo si colocan la ética de la IA en el centro de su enfoque, las ciudades podrán demostrar que pueden ser “inteligentes” y humanas a la vez.

Un llamado a la acción

La IA tiene el potencial de reducir el tamaño de las burocracias y reinventar la forma en que los gobiernos locales toman decisiones, prestan servicios y atienden a sus ciudadanos. Pero solo con la estrategia adecuada este potencial puede traducirse en soluciones reales.

En algunas ciudades, el cambio será evolutivo : los líderes locales buscarán mejoras incrementales, incorporando IA sobre las estructuras existentes para ofrecer valor más pronto que tarde. En otras ciudades, el cambio será revolucionario : los líderes locales reimaginarán las estructuras existentes como si hubieran empezado desde cero. De cualquier manera, la IA puede inyectar una cultura de innovación dentro del ayuntamiento que se extienda mucho más allá del ayuntamiento. Si las ciudades estadounidenses atienden a este llamado, volverán a la cima de la clasificación de ciudades inteligentes.

En definitiva, sólo con el tipo de liderazgo adecuado las ciudades podrán aprovechar las capacidades de la IA. Si la perspicacia técnica puede abrir nuevas puertas, sólo el liderazgo local puede garantizar que esas puertas conduzcan a un lugar mejor. Con más imaginación y menos miedo a la innovación, las ciudades pueden actuar como arquitectas de un nuevo contrato social entre los ciudadanos y sus comunidades.

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Mathis Bitton es candidato a doctorado en Gobierno en Harvard. Su trabajo se centra en la intersección entre la filosofía de la tecnología y la política tecnológica. Es investigador colaborador del trabajo de la Universidad de Nueva York sobre tecnología emergente y ciudades.

Elizabeth Haas, PhD, codirige la colaboración de investigación y consultoría de la Universidad de Nueva York con el Comité Permanente de Turismo, Arte, Parques, Entretenimiento y Deportes de la Conferencia de Alcaldes de Estados Unidos. Durante la última década, su trabajo se ha centrado en los cambios sociales y tecnológicos en los deportes y las ciudades. Sus estudiantes han trabajado en proyectos con más de cien ciudades.

Peter Hirshberg es presidente y cofundador de Gray Area, un importante centro de investigación en arte y tecnología de San Francisco. Dirigió Enterprise Markets en Apple bajo la dirección de Steve Jobs y fue autor de Maker City: A Practical Guide for Reinventing American Cities, que relata su trabajo con la Casa Blanca de Obama. También es miembro sénior del Centro Annenberg de Liderazgo y Políticas de Comunicación de la USC.