¿Qué hace a una ciudad inteligente? Desde la generalidad, la adopción de tecnologías aplicadas a los espacios urbanos enfocadas a la creación o mejora de sus servicios públicos y procesos productivos, por ejemplo, en áreas como comunicación, movilidad, clima y participación ciudadana. Hablar de transformación digital es también hacerlo de Big Data y Smart City.

Resulta más o menos claro que la ciudad inteligente debe consistir en mejoras considerables en la calidad de vida a partir de conceptos que en la sociedad de la información se consideran valores: eficiencia, sostenibilidad, prosperidad económica y cierta maduración de los principios de inclusión social. La “ciudad inteligente” que prescinde de estas perspectivas no es más que otro giro de las viejas tácticas productivas y lógicas de reproducción sociocultural, donde nosotros mismos hemos pasado a ser nuestra principal fuente de explotación e inestabilidad psicológica (desde Byung-Chul Han).

Ahora bien, con “ciudad inteligente” estamos refiriéndonos a un sistema de herramientas y metodologías que giran sobre la instrumentalización de los datos, es decir, estamos hablando de análisis y utilización de los datos para construir modelos sociales de bienestar. Lo anterior, como todo lo que tiene que ver con la ciencia y la tecnología, tiene una implicación política y cultural. Sin embargo, el factor diferencial de la Smart City es meridianamente claro: el análisis inteligente de los datos recrea un saber o un conocimiento que los ciudadanos y las organizaciones pueden utilizar para transformar la cotidianidad y el entorno, mucho más allá de la noción clásica de “acceso al servicio público”, función del Estado, etc.

En otras palabras, cuando pensamos en Smart City convendría asociar o dibujar la imagen de individuos que ejercen como arquitectos de una realidad superestructural de naturaleza digital.

En sentido de lo anterior, reflexionemos sobre lo siguiente: no hay ningún aspecto “técnico” de la vida en un espacio urbano que no sea traducible a datos. Una red de sensores dispuestos en las calles pueden medir el tráfico peatonal y motorizado, para racionalizar el consumo de energía de los sistemas de alumbrado. Datos en tiempo real sobre la red de transportes y el estado del tráfico permiten una mejor utilización del tiempo, etc.

Por supuesto, la utilización de todos esos datos requiere soluciones tecnológicas innovadoras y atrevidas. La información debe estar al alcance y resultar útil tanto a ciudadanos como a Administraciones.

En la perseguida eficiencia en el uso de los datos intervienen varios factores:

• La existencia de grandes bases de datos que se complementen de forma inteligente.
  Una estructuración que ofrezca cierta homogeneización, a la vez que profundidad para diferenciar ámbitos geográficos, grupos humanos, pautas de consumo, etc.
• Resulta fundamental que exista una operatividad entre los sistemas que acumulan los datos. Es habitual que fuentes de información tengan distintos orígenes, procesos distintos de recolección, pero resulta vital su procesado conjunto.
• No puede olvidarse que, en la actualidad, la anonimización de los datos guarda relación con derechos ampliamente protegidos por leyes vigentes. Aquí está uno de los retos importantes: la protección de la intimidad, la identidad, etc. y la necesidad de capturar datos de todos los dispositivos capaces de conectarse a una red.

En términos conceptuales no podemos abordar la cuestión de la transformación digital (por ejemplo, en torno a información en tiempo real y mejor toma de decisiones) sin arribar a la relación entre Big Data y Smart City. De igual forma, en la ciudad inteligente nos encontramos con uno de los frentes de lucha más importantes contra la actual crisis climática.

ALGUNAS APLICACIONES BIG DATA Y SMART CITY

Sanidad pública personalizada: La preparación para responder eficientemente a las necesidades de la población en cuestiones de salud, ha demostrado ser parte de la base tanto de la paz social como del desarrollo económico. En el estudio de los datos para predecir escenarios y lograr una mejor distribución de los recursos destinados a sanidad, tenemos uno de los nichos más importantes para expertos y profesionales en Big Data y Data Science.

La seguridad. Un aspecto de la vida urbana de extrema importancia, también por su instrumentalización por parte de partidos políticos, grupos de presión, etc. Esta es una de las áreas donde más observamos la diversidad de enfoques, técnicas y metodologías relacionadas con la utilización de los datos. No nos referimos únicamente a geolocalización, también a Machine Learning y Deep Learning en soluciones de reconocimiento facial, por citar un ejemplo objeto de mucha investigación y desarrollo.

Modelos de gestión. Es aspecto con un enorme peso en el orden de preocupaciones ciudadanas. La propia idea de “ciudad inteligente” no sería más que una exótica figura literaria sin un abordaje serio del modelo de gestión. En efecto, podemos implementar tecnologías que arrojan y analizan datos sobre el aire, el agua, la salud de los núcleos de población, el acceso a la cultura, el estado de las infraestructuras, etc., pero posteriormente demandamos ese segundo nivel de inteligencia donde trazamos estrategias de construcción racionales y mantenimientos predictivos, que reduzcan costes y eleven los estándares de calidad.

Puede ser importante recordar que la ciudad inteligente tiene un horizonte de realización, por ejemplo, en la gestión de los residuos y la máxima eficiencia en la recuperación de materias primas.

Una de las conclusiones necesarias es esta: En Big Data y Smart City estamos ante un debate con grandes implicaciones políticas y culturales, pero donde el barco puede ser conducido por los hombres y mujeres que construyen cada día el espacio público donde quieren vivir.

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