Smart Cities

En la gestión de infraestructuras urbanas, tales como el alumbrado público, redes de agua, instalaciones deportivas, edificios municipales o flotas, existe una percepción extendida: faltan datos para mejorar el mantenimiento. Sin embargo, la realidad es otra. La mayoría de los servicios municipales ya registran una gran cantidad de información operativa (órdenes de trabajo, incidencias, tiempos de intervención, consumos o inspecciones, etc.) que permanece fragmentada y sin una explotación sistemática.

Por tanto, el verdadero desafío no es generar más datos, sino transformar los ya disponibles en conocimiento útil para la toma de decisiones. Esta transformación se convierte en una palanca clave para optimizar recursos públicos, especialmente en un contexto de presión presupuestaria y exigencia de eficiencia.

El reto del mantenimiento urbano no es la falta de datos, sino su integración para convertirlos en decisiones operativas eficientes

Según distintos estudios sectoriales, aunque el 61% de las organizaciones explora el uso de inteligencia artificial en mantenimiento, solo el 27% la ha implementado, y más del 70% aún no utiliza herramientas predictivas. Esta brecha es especialmente relevante en el ámbito municipal, donde la complejidad operativa convive con estructuras de datos todavía poco integradas.

Planificar en lugar de reaccionar

Cada incidencia en un activo urbano —una avería en una bomba de agua, un fallo en una luminaria o una incidencia en climatización— deja un rastro de información: causa, duración, impacto y coste. No obstante, estos históricos rara vez se analizan de forma sistemática.

Su explotación permitiría identificar patrones de fallo recurrentes y ajustar los planes de mantenimiento preventivo. Hoy, muchas organizaciones, ya sean privadas o de públicas, siguen dedicando una parte significativa de sus recursos a intervenciones correctivas, cuando los modelos más avanzados priorizan la anticipación. Aplicado precisamente al entorno municipal, esto significa pasar de actuar ante incidencias a anticipar fallos en activos críticos, mejorando la continuidad del servicio y reduciendo costes asociados a urgencias y paradas.

Pasar de un mantenimiento reactivo a uno predictivo permite mejorar la continuidad del servicio y optimizar el uso de recursos públicos

Los sistemas de gestión de mantenimiento (GMAO) recogen habitualmente datos sobre tiempos de respuesta, reparación o espera de materiales. Sin embargo, su análisis conjunto sigue siendo limitado. Cuando estos datos se cruzan, afloran ineficiencias estructurales como retrasos por falta de repuestos, intervenciones que requieren más tiempo del previsto o dependencias excesivas de determinados perfiles técnicos.

En el ámbito urbano, esta información es clave para dimensionar correctamente los equipos, optimizar contratos de servicios y mejorar los niveles de servicio, especialmente en servicios externalizados o concesionados.

Coste y uso real de los activos

Aunque los ayuntamientos conocen su gasto global en mantenimiento, no siempre disponen de una visión detallada por activo o instalación. Vincular costes de mano de obra, materiales y tiempo de inactividad permite identificar dónde se concentra realmente el gasto. Este enfoque facilita decisiones estratégicas: desde priorizar la renovación de equipamientos obsoletos hasta redefinir contratos o redistribuir recursos.

A ello se suma otro factor clave: el uso real de los activos. No todos tienen el mismo nivel de utilización, pero a menudo se aplican planes de mantenimiento homogéneos. El cruce de datos de uso —horas de funcionamiento, ocupación o intensidad de servicio— permite ajustar la frecuencia de intervención y alinear el mantenimiento con la realidad operativa.

Más allá de los datos estructurados, existe otro activo clave: el conocimiento técnico acumulado por los equipos. Gran parte de este saber permanece implícito y no sistematizado, lo que genera dependencia de perfiles concretos. Integrar esta información permite avanzar hacia modelos más robustos, donde el conocimiento se convierte en un recurso compartido.

La combinación de datos operativos, analítica avanzada e inteligencia artificial está redefiniendo la gestión de activos en las ciudades

En este contexto, la incorporación de herramientas digitales avanzadas, analítica de datos e inteligencia artificial está permitiendo a muchas organizaciones dar este salto, integrando la información dispersa y convirtiéndola en una base sólida para la toma de decisiones.