De los datos al conocimiento y del conocimiento a una inteligencia aplicada capaz de transformar la gestión de ciudades y territorios.
Durante las últimas décadas, las ciudades y las administraciones han avanzado de forma extraordinaria en su transformación digital. Hemos desplegado sensores, desarrollado plataformas, conectado sistemas, digitalizado procedimientos y generado cantidades crecientes de información. Más recientemente, la inteligencia artificial y los espacios de datos están ampliando las posibilidades de analizar, relacionar e intercambiar esa información.
Todo ello constituye una base imprescindible para seguir avanzando. Sin embargo, hay una pregunta que merece cada vez más atención: ¿estamos convirtiendo las capacidades digitales que hemos construido en una mejor comprensión de la realidad y en una mayor capacidad para tomar decisiones?
Esta fue una de las cuestiones que planteamos en la jornada «Datos gobernados, contexto e inteligencia aplicada para transformar la gestión pública», que impulsamos el pasado 22 de octubre en Sevilla con la Universidad Pablo de Olavide y la colaboración de la Fundación Cajasol.
La jornada reunió a representantes institucionales, profesionales, empresas y especialistas para compartir experiencias y reflexionar sobre los próximos desafíos de la transformación digital. De aquella conversación emerge una idea que consideramos especialmente relevante para el futuro de las ciudades y los territorios inteligentes: el siguiente salto no consiste únicamente en disponer de más datos, sino en desarrollar la capacidad de comprender qué significan y cómo pueden ayudarnos a gestionar mejor.
El dato necesita gobierno, significado y contexto
Disponer de información no equivale necesariamente a comprender una situación. Integrar datos procedentes de distintas fuentes tampoco garantiza que podamos interpretarlos correctamente ni utilizarlos para orientar una decisión.
Para avanzar, necesitamos trabajar sobre tres dimensiones complementarias: el gobierno del dato, la interoperabilidad semántica y el contexto.
El gobierno del dato establece las condiciones para que la información sea fiable, segura, accesible y utilizable conforme a unas reglas y responsabilidades claras. Sin calidad, trazabilidad, actualización y confianza, resulta difícil construir capacidades de análisis sobre las que puedan apoyarse las decisiones.
La interoperabilidad permite conectar sistemas y facilitar el intercambio de información entre departamentos, organizaciones y territorios. Pero esa conexión necesita ir más allá de lo técnico. Dos sistemas pueden intercambiar datos sin interpretar de la misma manera los conceptos que contienen. Por eso adquieren importancia los modelos de información compartidos, los metadatos, los catálogos y los mecanismos que permiten comprender el significado de los datos.
Y, aun así, queda un paso más: comprender el contexto en el que esa información adquiere sentido.
Un dato puede describir una situación, pero interpretarla exige relacionarla con otras variables, conocer las condiciones en las que se produce e incorporar conocimiento especializado. Es esa combinación la que permite formular mejores preguntas, identificar relaciones relevantes y comprender problemas que no pueden explicarse desde una única fuente de información.
La interoperabilidad conecta sistemas. La semántica ayuda a conectar significados. Y el contexto permite convertir esas relaciones en conocimiento útil.
Cinco desafíos para avanzar
La reflexión compartida en Sevilla permite identificar cinco grandes desafíos que condicionarán la evolución de la economía del dato y de la inteligencia territorial.
- Incorporar el gobierno del dato al funcionamiento ordinario de las organizaciones.
El gobierno del dato no puede depender exclusivamente de proyectos, convocatorias de financiación o iniciativas aisladas. Necesitamos liderazgo, responsabilidades definidas, capacidades profesionales y una cultura organizativa que reconozca el valor estratégico de la información. En el ámbito público, esto implica avanzar hacia políticas estables que nos permitan mantener y desarrollar esas capacidades a largo plazo.
- Superar los silos organizativos y construir confianza.
Compartir información exige algo más que disponer de conexiones tecnológicas. Hace falta voluntad de colaboración, conocimiento para hacerlo y condiciones jurídicas, organizativas y técnicas que lo permitan con garantías. La calidad, la seguridad y la transparencia en el uso de los datos son fundamentales para generar confianza entre las organizaciones que participan en un ecosistema.
- Conectar datos, significados y necesidades reales de gestión.
La información debe poder relacionarse e interpretarse, pero también responder a preguntas relevantes para quienes gestionan los servicios. Esto requiere acercar el conocimiento tecnológico al lenguaje y a las necesidades de ámbitos como la movilidad, el turismo, la energía, los servicios públicos o la planificación urbana.
- Evolucionar hacia ecosistemas de datos conectados y federados.
Los espacios de datos sectoriales están abriendo nuevas oportunidades de colaboración. El siguiente reto consiste en facilitar su relación, compartir modelos de información y desarrollar capacidades de inteligencia que nos permitan abordar problemas complejos desde una perspectiva territorial. Las necesidades reales no siempre coinciden con los límites administrativos ni con las estructuras organizativas existentes.
- Demostrar utilidad y asegurar la continuidad de las capacidades desarrolladas.
Debemos ser capaces de traducir las infraestructuras, las plataformas y los espacios de datos en aplicaciones concretas, resultados medibles y servicios sostenibles. Las inversiones iniciales son importantes, pero también lo son la capacidad de mantener las soluciones, incorporarlas a los procesos habituales y demostrar su aportación a la gestión.
Estos desafíos están estrechamente relacionados. No podemos construir ecosistemas de datos fiables sin gobernanza, ni generar inteligencia útil sin información comprensible, colaboración y objetivos claros.
De los datos a la inteligencia territorial
El contexto adquiere una importancia especial cuando trasladamos estas cuestiones a la gestión de ciudades y territorios.
Tal y como decíamos el pasado verano en aquel ensayo con el que inaugurábamos MB3 Urban Intelligence Lab, una ciudad es un socioecosistema, es decir, un sistema complejo de relaciones entre personas, servicios, infraestructuras, actividades económicas, recursos naturales y territorio. Comprender su funcionamiento exige conectar información que habitualmente se encuentra distribuida entre diferentes sistemas, organizaciones y ámbitos de conocimiento.
Un indicador puede mostrarnos que existe congestión en una avenida. Pero comprender sus causas puede requerir relacionarlo con los horarios laborales, la oferta de transporte público, la actividad económica, los eventos, la configuración urbana o los flujos turísticos.
Del mismo modo, una variación en el consumo de agua puede señalar una anomalía, pero interpretarla exige conocer las características específicas de la red, las condiciones ambientales, los hábitos de consumo y la situación concreta del servicio.
En ambos casos, la información inicial es necesaria, pero claramente insuficiente para comprender el problema y valorar las posibles respuestas.
La inteligencia territorial parte precisamente de esa capacidad para relacionar fuentes de información, incorporar conocimiento sectorial, analizar interdependencias y comprender la realidad sobre la que queremos actuar. Los sistemas de información geográfica, la analítica avanzada, los modelos predictivos, la inteligencia artificial y las herramientas de simulación pueden contribuir a desarrollar esa capacidad cuando se integran en un enfoque orientado a problemas y necesidades concretas.
Desde MB3 trabajamos en esta conexión entre datos, conocimiento territorial e inteligencia aplicada, con el objetivo de ayudar a ciudades, territorios y organizaciones a mejorar su capacidad de comprensión, anticipación y decisión.
La evolución que planteamos puede resumirse en tres pasos: pasar de la ciudad que monitoriza a la ciudad que comprende; de la ciudad que comprende a la que anticipa; y de la que anticipa a la que es capaz de actuar, aprender y mejorar.
La utilidad como criterio de transformación
Esta evolución exige revisar también cómo evaluamos los resultados de las iniciativas de digitalización y economía del dato.
El número de sistemas conectados, las entidades participantes o los conjuntos de datos disponibles son indicadores relevantes, pero no bastan para demostrar el valor generado. Necesitamos saber qué problemas se resuelven, qué decisiones mejoran, qué recursos pueden optimizarse y qué beneficios obtienen las administraciones, las empresas y la ciudadanía.
Por eso, los casos de uso deben ocupar un lugar central desde el comienzo. No deberían incorporarse al final como una justificación de las infraestructuras desplegadas, sino orientar desde el principio su diseño, desarrollo y evolución.
Esto implica definir objetivos, identificar necesidades reales, establecer indicadores de resultado y evaluar la utilidad de las soluciones en condiciones concretas de funcionamiento. También requiere contemplar su sostenibilidad organizativa y económica: las capacidades desarrolladas deben poder integrarse en la gestión ordinaria y mantenerse más allá de los proyectos que hayan permitido ponerlas en marcha.
La inteligencia aplicada adquiere su verdadero sentido cuando contribuye a comprender mejor los problemas, evaluar alternativas y mejorar los resultados. No se trata únicamente de producir análisis más sofisticados, sino de conseguir que el conocimiento generado llegue a quienes tienen que decidir y actuar.
Una conversación que debe continuar
La jornada «Datos gobernados, contexto e inteligencia aplicada para transformar la gestión pública» nació con la voluntad de abrir una conversación sobre lo que viene después de la digitalización. Las experiencias y reflexiones compartidas en Sevilla han permitido contrastar perspectivas institucionales, organizativas, tecnológicas y empresariales sobre unos desafíos que requieren colaboración y continuidad.
Desde MB3 entendemos que impulsar estos espacios de conocimiento compartido forma parte de nuestro compromiso con la evolución de las ciudades y los territorios inteligentes. Reunir a quienes diseñan políticas públicas, gestionan servicios, desarrollan tecnología e investigan nuevas soluciones permite contrastar experiencias, identificar retos comunes y avanzar hacia respuestas más útiles.
El objetivo no es sustituir lo construido durante estos años, sino aprovecharlo para desarrollar nuevas capacidades de comprensión y decisión. Las plataformas, los estándares, la interoperabilidad y los espacios de datos seguirán siendo necesarios. El reto consiste en conectarlos con el conocimiento, el contexto y las necesidades reales de gestión.
Porque el futuro de las ciudades inteligentes no dependerá únicamente de cuánto dato seamos capaces de generar o de cuánta tecnología podamos desplegar. Dependerá también de nuestra capacidad para interpretar la realidad, comprender sus interdependencias y convertir ese conocimiento en actuaciones que produzcan resultados.
Del dato al contexto. Del contexto al conocimiento. Y del conocimiento a una inteligencia aplicada capaz de transformar la gestión de ciudades y territorios.
Ese es el camino que queremos seguir explorando desde MB3, junto a las administraciones, las empresas, las universidades y los profesionales que comparten el desafío de construir territorios capaces de comprender mejor su realidad y actuar en consecuencia.
