Simulador urbano de Bogotá: cómo la IA proyecta la ciudad al 2050

Introducción: ver el futuro para planear mejor

En Colombia, las ciudades crecen más rápido de lo que se planifica. Bogotá es un ejemplo claro: su expansión hacia la sabana, la presión sobre el transporte, el crecimiento poblacional y la desigualdad territorial plantean un enorme reto para los gobiernos locales. ¿Cómo tomar decisiones hoy que estén alineadas con lo que pasará dentro de 30 años?

La respuesta llegó con visión científica: la Universidad de los Andes, en alianza con la Alcaldía de Bogotá, creó un simulador urbano que, gracias a inteligencia artificial (IA) y datos masivos, permite visualizar escenarios de expansión urbana y transporte hasta el año 2050. Esta herramienta pionera combina variables económicas, de movilidad y de uso del suelo, y constituye un modelo técnico de alto valor replicable por municipios colombianos.

¿Qué problema resolvía el caso?

Descoordinación en las decisiones de largo plazo

Bogotá enfrentaba una fragmentación institucional y técnica: los modelos económicos, de transporte y de ordenamiento territorial no se hablaban entre sí. Las decisiones se basaban en intuiciones, sin herramientas que integraran las variables clave.

Por ejemplo:

• ¿Qué pasaría si se construye una autopista nueva al occidente?
• ¿Dónde se localizará la vivienda en las próximas décadas?
• ¿Qué impacto tendrá el Metro en el mercado laboral?

Sin una simulación, estas preguntas quedaban abiertas. Además, la ciudad crecía más allá de sus límites políticos, afectando y siendo afectada por municipios vecinos como Soacha, Mosquera o Chía. Se necesitaba una plataforma regional que proyectara dinámicamente la ciudad-región, anticipando desequilibrios y oportunidades.

¿Qué solución tecnológica se implementó?

Un modelo integral con IA y microsimulación

La Universidad de los Andes y la Alcaldía de Bogotá desarrollaron un simulador urbano-regional alimentado por big data y sostenido en modelos matemáticos calibrados con inteligencia artificial.

El sistema integra:

• Modelo económico: simula ingresos, empleo y distribución sectorial.
• Modelo de uso del suelo: proyecta ubicación de población y actividades.
• Modelo de transporte: incluye redes, tiempos de viaje y congestión.
• Modelo LUTI (Land Use and Transport Interaction): une lo anterior para ver cómo afecta el transporte al uso del suelo y viceversa.

La IA ajusta el modelo según datos históricos para que las predicciones reflejen la realidad. Con eso, se crean escenarios al 2050 y se evalúan decisiones clave como:

• Invertir en transporte público vs. ampliar la mancha urbana.
• Densificar vs. expandir.
• Priorizar corredores viales estratégicos.

¿Qué resultados concretos tuvo?

Planificación basada en evidencia

Los primeros resultados fueron significativos:

• Mejor coherencia interinstitucional: movilidad, planeación y desarrollo económico planifican con el mismo modelo.
• Detección de cuellos de botella futuros: por ejemplo, la saturación proyectada de la zona suroccidental.
• Justificación técnica de proyectos: como el Regiotram de Occidente, basado en su impacto en reducción de tiempos de viaje y congestión.
• Mayor precisión: errores de predicción se redujeron más del 50% comparado con modelos tradicionales.

Además, el simulador se utilizó para procesos de participación ciudadana, ayudando a visualizar cómo cambiaría la ciudad con o sin ciertas políticas públicas. Esto fortaleció la confianza en el POT y la toma de decisiones informadas.

Beneficios para las ciudades que implementan simuladores urbanos

Impacto económico

• Reducción del 30% en costos operativos: al anticipar dónde invertir y evitar obras innecesarias.
• Mejor retorno de inversión pública: al priorizar zonas de alto impacto social y económico.
• Optimización presupuestal: uso eficiente de recursos de infraestructura y servicios.

Impacto ambiental

• Reducción de 40% en emisiones de CO₂: al planear ciudades más compactas y con transporte público eficiente.
• Protección de suelos rurales y ecosistemas: al evitar expansión urbana desordenada.
• Planeación adaptativa al cambio climático: integración de escenarios con datos climáticos y riesgo.

Impacto social

• 60% más de participación ciudadana informada: al visualizar escenarios en audiencias públicas y cabildos.
• Reducción de desigualdades urbanas: al detectar y atender zonas con riesgo de exclusión futura.
• Más transparencia y confianza: decisiones sustentadas con evidencia accesible.

Impacto práctico para municipios colombianos

¿Qué pasaría si esta solución se aplicara en Sincelejo, Quibdó, Buga o Duitama?

Un simulador más sencillo, adaptado al contexto local, permitiría:

• Sincelejo: prever expansión urbana hacia zonas de riesgo o sin servicios, y decidir dónde ubicar colegios o hospitales para 2040.
• Quibdó: simular el impacto del cambio climático en zonas urbanizables, y prevenir urbanizaciones en zonas inundables.
• Buga: comparar escenarios turísticos, industriales o residenciales, y priorizar el uso del suelo en función de empleo y movilidad.
• Duitama: coordinar expansión urbana con municipios vecinos como Paipa o Sogamoso, previendo la conurbación.

Además, estos simuladores permitirían justificar inversiones ante entidades nacionales, optimizar los recursos y dar continuidad técnica a políticas más allá del mandato del alcalde.

Lecciones replicables para Colombia

Claves del éxito en Bogotá que pueden adoptarse

• Alianzas universidad-alcaldía: desarrollo con conocimiento local y técnico.
• Enfoque multisectorial: integrar transporte, economía, medio ambiente y ordenamiento.
• Acopio de datos: uso de censos, encuestas, imágenes satelitales y datos móviles.
• Financiamiento por fases: regalías, cooperación internacional, fondos de innovación.
• Comunicación clara: visualización de escenarios para autoridades y ciudadanía.
• Actualización periódica: el modelo debe vivir y ajustarse cada 3-5 años.
• Institucionalización: el modelo debe ser parte del POT, PIMU o Plan de Desarrollo.

¿Cómo afrontar la gestión del presupuesto?

¿Es viable para municipios intermedios?

Sí, si se aborda con estrategia. Recomendaciones:

• Escalabilidad: iniciar con una versión básica y módulos esenciales.
• Alianzas académicas: convenios con universidades regionales.
• Software libre: usar herramientas abiertas como QGIS, R, o UrbanSim.
• Nube: evitar comprar servidores, usar cloud computing por demanda.
• Fases: dividir el proyecto en etapas para asegurar financiación progresiva.
• Capacitación interna: formar equipos técnicos locales en análisis de datos y modelación.
• Argumentación de retorno: mostrar que un peso invertido en planificación puede ahorrar cinco en errores evitables.

Conclusiones

Mirar el 2050 no es futurismo, es planeación responsable. Bogotá lo demuestra: anticipar cómo crecerá la ciudad permite tomar mejores decisiones hoy. Este modelo puede y debe inspirar a los municipios colombianos. La IA y los datos están disponibles, el conocimiento también. Ahora lo que se necesita es voluntad, liderazgo y visión.

Desde Sincelejo hasta Duitama, el futuro ya no debe ser una incógnita: puede ser una construcción consciente, colaborativa y basada en evidencia. La tecnología no sustituye al alcalde, pero sí le da mejores herramientas para liderar. Visualizar el mañana es la mejor forma de no tropezar con él.