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La gestión de parques, jardines y arbolado urbano atraviesa un proceso de transformación profunda. En los últimos años, la infraestructura verde ha adquirido un papel estratégico en las políticas municipales no solo por su valor paisajístico, sino por su contribución al confort térmico, la salud pública y la calidad ambiental. Sin embargo, este protagonismo creciente coincide con un contexto climático cada vez más exigente para los servicios responsables de su mantenimiento.

La combinación de sequías prolongadas, lluvias torrenciales más intensas y un aumento sostenido de las temperaturas medias está sometiendo a presión sistemas concebidos para condiciones más estables. En este escenario, mantener el verde urbano en condiciones óptimas ya no depende únicamente de incrementar recursos, sino de gestionar con mayor precisión, anticipación y capacidad de adaptación.

El impacto es tangible: mayor estrés hídrico del arbolado, dificultades para ajustar los riegos a condiciones cambiantes, incremento de averías tras episodios de lluvia intensa, o una mayor frecuencia de intervenciones urgentes. A ello se suma la necesidad de optimizar el uso del agua y justificar técnica y económicamente cada decisión adoptada en el espacio público.

Ante esta realidad, la incorporación de inteligencia artificial (IA), sensórica, telegestión y análisis de datos en tiempo real se está consolidando como una palanca clave para mejorar la eficiencia y garantizar la continuidad del verde urbano. El objetivo no es sustituir el conocimiento técnico acumulado, sino complementarlo con información objetiva y capacidad analítica, reduciendo la dependencia de modelos rígidos y actuaciones reactivas. La digitalización del mantenimiento verde se sitúa así en un plano estratégico: construir modelos más resilientes capaces de sostener el papel ambiental y social de la infraestructura verde en ciudades expuestas a fenómenos extremos.

Sequías más largas, lluvias torrenciales y temperaturas al alza obligan a replantear el mantenimiento de parques, jardines y arbolado

La IA como palanca para un mantenimiento más preciso y resiliente

La adopción de estas tecnologías responde a la necesidad de adaptar la gestión municipal a la emergencia climática. En la práctica, uno de los ámbitos donde esta transformación es más visible es el riego urbano, que concentra una parte relevante del consumo de agua y condiciona directamente la salud del arbolado y las zonas ajardinadas.

Desde la experiencia en proyectos municipales, David Fernández, director de Producto de Riversa, describe esta evolución como un cambio claro de paradigma: se ha pasado de un enfoque reactivo, basado en horarios fijos y programaciones estables, a un modelo proactivo guiado por datos. Las olas de calor y las sequías frecuentes obligan a los ayuntamientos a perseguir simultáneamente el ahorro de agua y el refuerzo de la resiliencia del verde urbano.

Del calendario al dato: riego adaptativo y decisiones en tiempo real

En este contexto, la inteligencia artificial actúa como herramienta de apoyo a la toma de decisiones. Las soluciones inteligentes permiten basar el riego en datos reales —humedad del suelo, estado de la vegetación, previsiones meteorológicas— en lugar de limitarse a calendarios predefinidos.

Operativamente, esto supone un cambio profundo: el criterio ya no es cumplir una programación, sino gestionar de forma dinámica. El riego puede ajustarse en función de la evapotranspiración registrada o prevista, reducirse cuando no es necesario o suspenderse ante lluvias, fugas o niveles de humedad superiores a los recomendados. El dato se convierte en el eje de la operación diaria.

La trazabilidad adquiere además un valor clave. El almacenamiento histórico de datos permite justificar decisiones, comparar consumos por zonas y fundamentar actuaciones ante responsables políticos y ciudadanía, especialmente en contextos de restricciones hídricas.

La implantación suele realizarse de forma progresiva, comenzando por zonas críticas o parques singulares y ampliándose a medida que se consolidan resultados. Esta lógica por fases facilita el aprendizaje y la integración del cambio en el día a día del servicio.

Foto: Riversa

Resultados y eficiencia operativa: del ahorro de agua al mantenimiento predictivo

Los resultados dependen del punto de partida de cada municipio, pero en implementaciones reales se han registrado reducciones de consumo de agua entre el 15% y el 30% cuando se combinan sensores de humedad, telegestión e integración meteorológica. En casos con fugas o riegos redundantes, los ahorros pueden ser superiores.

La detección temprana de fugas es otro impacto relevante: incidencias que antes podían prolongarse semanas pueden identificarse en cuestión de horas, reduciendo pérdidas y costes de reparación.

La eficiencia operativa también mejora. Se reducen desplazamientos para lecturas manuales, disminuyen las horas dedicadas a ajustes presenciales y las órdenes de trabajo se optimizan gracias a la telegestión. Todo ello favorece un mantenimiento más predictivo y menos basado en intervenciones urgentes.

No obstante, los mayores beneficios no derivan únicamente de instalar equipamiento nuevo, sino de cambiar la lógica de riego y revisar en profundidad la operativa.

La incorporación y consolidación de la inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías se ha convertido en una de las claves para mejorar la eficiencia y garantizar la continuidad del verde urbano

Barreras reales y claves de adopción

La implantación no está exenta de desafíos. Entre los más habituales se encuentran las limitaciones de infraestructuras antiguas, la falta de documentación sobre el estado real de las redes o la escasa capacidad de algunas arquetas para alojar sensores y controladores. La conectividad en determinadas zonas también puede representar un obstáculo.

A estos aspectos técnicos se suman cuestiones organizativas: la gobernanza del dato, la definición de responsabilidades, la integración con sistemas municipales y la formación de los equipos. Pasar de riegos programados a riegos basados en datos exige revisar rutinas, órdenes de trabajo y responsabilidades.

Para mitigar estos riesgos, los despliegues suelen plantearse por fases, acompañados de auditorías previas, formación y soluciones de conectividad adaptadas. La tecnología debe integrarse sin comprometer la continuidad del servicio.

Del piloto al despliegue

La digitalización del riego urbano no depende de una única herramienta, sino de la combinación de controladores conectados, dispositivos IoT y plataformas centralizadas de telegestión que operan con distintas tecnologías de comunicación. La sensórica —humedad del suelo, presión, caudalímetros inteligentes o imágenes satelitales— permite conocer el estado real de la red y de la vegetación.

La diferencia frente a los sistemas tradicionales radica en la gestión basada en datos reales y en la modularidad y escalabilidad, que permiten convivir con sistemas antiguos y avanzar progresivamente.

Desde proyectos piloto hasta despliegues integrales en ciudades completas, esta aproximación ha facilitado la transición hacia modelos menos manuales y más automatizados. En algunos casos, las plataformas se integran en entornos Smart City, ampliando la capacidad de gestión más allá del riego y conectándose con otros servicios urbanos.

La digitalización del verde urbano en municipios españoles

La aplicación de IA y tecnologías inteligentes en el mantenimiento del verde urbano ya es una realidad en distintos municipios.

En Barcelona, la modernización del riego se integra en una estrategia de ciudad inteligente y gestión sostenible del agua. La telegestión en parques como la Ciutadella permite ajustar aportes en función de información meteorológica y estado del suelo, alineándose con políticas de adaptación a la sequía.

En Valencia y La Vall d’Uixó, se han desarrollado iniciativas para mejorar la eficiencia hídrica mediante monitorización y automatización del riego, reduciendo consumos y carga operativa.

Vitoria-Gasteiz participó en el proyecto europeo IRRIGESTLIFE, validando sistemas capaces de adaptar automáticamente el riego según parámetros climáticos y del suelo, optimizando consumos y reforzando el papel del verde frente al calentamiento urbano.

En Zaragoza, la implantación de riego inteligente en parques como Miraflores ha permitido ajustar aportes a necesidades reales y avanzar hacia una gestión basada en datos en grandes superficies verdes.

Madrid, un caso destacado

Madrid representa uno de los casos más significativos por la escala de su infraestructura verde. El Ayuntamiento ha impulsado proyectos piloto de riego inteligente y contratos específicos para incorporar inteligencia artificial en la conservación de zonas verdes y arbolado.

El objetivo es evolucionar hacia un modelo más predictivo y basado en datos, capaz de anticipar incidencias y optimizar recursos en una ciudad con millones de árboles y miles de hectáreas bajo gestión municipal.

La experiencia madrileña ilustra una tendencia creciente: la consolidación progresiva de la inteligencia artificial y las tecnologías inteligentes en la gestión del verde urbano en España. Aunque el grado de implantación es desigual y el proceso aún está en evolución, la dirección es clara: avanzar hacia modelos de mantenimiento más eficientes, resilientes y adaptados a los retos climáticos y operativos de las ciudades contemporáneas.