Inteligencia artificial en seguridad vial: cómo utilizar los datos para prevenir accidentes y mejorar la gestión del tráfico

¿Cómo se aplica la inteligencia artificial a la seguridad vial?

La inteligencia artificial utiliza técnicas informáticas para analizar información, reconocer patrones y apoyar tareas que, realizadas manualmente, pueden requerir mucho tiempo.

En seguridad vial, estas capacidades pueden utilizarse para estudiar accidentes de tráfico, interpretar tendencias de siniestralidad, comparar territorios y apoyar la identificación de situaciones que necesitan una intervención.

Sus principales aplicaciones incluyen:

No todas estas aplicaciones necesitan algoritmos complejos de aprendizaje automático. En numerosos casos, una buena integración de datos, unos indicadores bien definidos y un cuadro de mando correctamente diseñado pueden aportar mejoras importantes.

La tecnología debe seleccionarse según el problema que se quiere resolver, no al contrario.

De las estadísticas de accidentes a la prevención basada en datos

Según el Informe mundial sobre la situación de la seguridad vial 2023, publicado por la Organización Mundial de la Salud, alrededor de 1,19 millones de personas fallecen anualmente como consecuencia de siniestros de tráfico.

Estas cifras sitúan la prevención de accidentes entre las principales responsabilidades de las administraciones encargadas de la movilidad, la infraestructura vial y la seguridad pública.

Los objetivos internacionales de reducción de víctimas requieren algo más que recopilar estadísticas al finalizar cada año. Necesitan instrumentos que permitan realizar un seguimiento periódico de los riesgos y comprobar si las actuaciones adoptadas están produciendo los resultados previstos.

Pensemos en un municipio que registra numerosos accidentes en varias intersecciones.

Un informe anual puede indicar cuántos siniestros se han producido. Pero una herramienta de análisis puede ayudar a responder preguntas más concretas:

La utilidad está en pasar del dato general a una pregunta que permita decidir dónde investigar y actuar.

Identificación de puntos negros y zonas de riesgo vial

La detección de puntos de concentración de accidentes es una de las aplicaciones más conocidas del análisis de seguridad vial.

Mediante información georreferenciada, las administraciones pueden representar siniestros sobre un mapa, identificar concentraciones y comparar diferentes periodos.

Este enfoque puede utilizarse para examinar:

Una concentración elevada de siniestros no demuestra, por sí sola, que una infraestructura sea deficiente. Es necesario considerar la exposición al tráfico, la gravedad de los incidentes y otros factores antes de establecer prioridades.

La inteligencia artificial y las herramientas de análisis ayudan a detectar situaciones que merecen atención. La valoración final corresponde a los profesionales competentes.

Cuadros de mando de seguridad vial: información para decidir

Un dashboard o cuadro de mando de seguridad vial reúne indicadores y representaciones visuales en un entorno que facilita su consulta.

En lugar de trabajar exclusivamente con hojas de cálculo y documentos separados, los responsables pueden disponer de una visión organizada de la información más relevante.

Un cuadro de mando bien diseñado puede ayudar a consultar indicadores como el número de accidentes, víctimas, evolución temporal, distribución territorial y tipología de siniestros.

También permite plantear comparaciones entre municipios, distritos, carreteras o periodos, siempre que los datos sean homogéneos y se utilicen criterios adecuados.

La diferencia con un informe estadístico convencional está en la posibilidad de explorar la información y relacionar variables.

Por ejemplo, un responsable de tráfico podría analizar si un incremento de accidentes afecta a toda la ciudad o se concentra en determinados corredores. Esta diferencia puede modificar la planificación de las medidas preventivas.

El objetivo de un dashboard de seguridad vial no es mostrar más gráficos, sino facilitar decisiones que antes requerían consultar múltiples fuentes.

Análisis predictivo de accidentes de tráfico: posibilidades y límites

Una de las aplicaciones más estudiadas de la inteligencia artificial es la estimación de riesgos mediante modelos predictivos.

Estos modelos pueden analizar datos históricos e incorporar otras variables, como características de las vías, intensidad de circulación o condiciones meteorológicas, para estimar determinados niveles de riesgo.

Sin embargo, conviene distinguir entre tres capacidades:

No son equivalentes.

Un mapa de accidentes históricos no constituye, por sí solo, un sistema de predicción. Tampoco es correcto presentar cualquier dashboard como una herramienta predictiva de inteligencia artificial.

Para que un modelo resulte útil necesita suficiente información, calidad de los registros, comprobaciones de precisión y revisión periódica.

En seguridad vial, las decisiones deben mantenerse bajo supervisión humana y apoyarse en métodos técnicos verificables.

¿Cómo puede mejorar la inteligencia artificial el trabajo de una administración pública?

Las posibilidades de estas tecnologías van más allá de los centros de control del tráfico.

Una dirección general de tránsito, una secretaría de movilidad, una autoridad municipal o una unidad de seguridad vial pueden utilizar el análisis de datos para organizar mejor su trabajo.

1. Priorizar las intervenciones preventivas

Cuando los recursos son limitados, resulta necesario justificar dónde invertir primero.

El análisis territorial y temporal puede ayudar a seleccionar zonas para estudios técnicos, campañas preventivas o actuaciones sobre la infraestructura.

2. Mejorar la coordinación institucional

Los organismos de tráfico, policía, obras públicas, transporte y emergencias pueden manejar información relacionada con un mismo problema.

Disponer de indicadores compartidos y criterios comunes facilita la coordinación entre unidades, respetando sus competencias y los permisos de acceso a los datos.

3. Evaluar medidas de seguridad vial

Una administración puede necesitar comprobar si una intervención ha tenido resultados positivos.

Comparar periodos, estudiar tendencias y contextualizar los indicadores permite evaluar las actuaciones con mayor rigor, aunque para atribuir un efecto causal a una medida pueden ser necesarios estudios específicos.

4. Preparar informes para los responsables de decisión

Los cuadros de mando permiten estructurar información de seguimiento y facilitar la preparación de informes para direcciones, alcaldías, órganos de gobierno y responsables técnicos.

Esto ayuda a explicar por qué se propone una intervención, qué información la respalda y qué resultados se espera medir.

SYRA RoadIntel: análisis de datos para la dirección de la seguridad vial

En SYRA360 trabajamos en la aplicación de tecnología, análisis de información e inteligencia artificial a necesidades de seguridad pública y gestión institucional.

Dentro de esta línea se encuentra SYRA RoadIntel, una propuesta tecnológica orientada al análisis de información de tráfico y seguridad vial mediante cuadros de mando e indicadores adaptables a las necesidades de cada organismo.

El planteamiento parte de las preguntas que una administración necesita responder:

¿Qué está ocurriendo en nuestras vías? ¿Dónde debemos concentrar la atención? ¿Qué indicadores necesitan seguimiento? ¿Cómo podemos presentar la información para facilitar la planificación y evaluar las medidas adoptadas?

SYRA RoadIntel permite plantear un entorno de análisis visual adaptado a las fuentes de información disponibles y a las prioridades de la institución.

La configuración concreta depende de los datos facilitados, su estructura y los objetivos definidos para cada proyecto.

Esto resulta especialmente interesante para administraciones que disponen de registros de siniestralidad y necesitan convertirlos en información accesible para responsables técnicos y directivos.

Conocer SYRA RoadIntel: análisis de tráfico y seguridad vial

¿Qué necesita una administración para incorporar estas herramientas?

El primer paso no consiste en comprar un programa informático.

Consiste en identificar qué decisiones deben mejorarse, qué información existe y cuáles son las limitaciones actuales de los sistemas utilizados.

Una evaluación inicial debería examinar la disponibilidad de registros de accidentes, su calidad, las posibilidades de integración y los indicadores que necesita cada responsable.

También es necesario determinar qué usuarios accederán a la información y cómo se garantizarán la seguridad, la trazabilidad y el cumplimiento de las obligaciones de protección de datos.

No todas las organizaciones necesitan la misma solución.

Un municipio puede necesitar un cuadro de mando sencillo para estudiar accidentes urbanos. Una autoridad nacional de tránsito puede requerir información desagregada por territorios y una estructura de indicadores más amplia.

La herramienta debe responder al alcance real del proyecto.

Preguntas frecuentes sobre inteligencia artificial y seguridad vial

¿Cómo ayuda la inteligencia artificial a prevenir accidentes de tráfico?

Puede facilitar el análisis de información histórica, identificar patrones y apoyar la detección de situaciones de riesgo. Estas conclusiones permiten orientar estudios y medidas preventivas, pero no garantizan por sí mismas una reducción de accidentes.

¿Qué es un dashboard de seguridad vial?

Es un cuadro de mando que reúne indicadores, mapas, gráficos y otros recursos visuales para facilitar el seguimiento de la siniestralidad y apoyar las decisiones de los responsables de tráfico y movilidad.

¿Se pueden identificar puntos negros de accidentes con IA?

Las herramientas de análisis geográfico y estadístico pueden ayudar a localizar concentraciones de siniestros. La identificación formal de tramos de concentración de accidentes debe seguir los criterios técnicos aplicables en cada país.

¿La IA puede predecir accidentes de tráfico?

Determinados modelos pueden estimar riesgos bajo unas condiciones definidas, pero no pueden anticipar con certeza cuándo o dónde ocurrirá un accidente concreto. Su fiabilidad depende de los datos, la metodología y la validación.

¿Qué organismos pueden utilizar herramientas de análisis de seguridad vial?

Entre sus posibles usuarios se encuentran autoridades nacionales de tránsito, ministerios de transporte, direcciones de tráfico, municipios, secretarías de movilidad y unidades responsables de planificación vial.

¿Qué es SYRA RoadIntel?

Es la propuesta de SYRA360 para aplicar cuadros de mando, análisis de datos e indicadores a la gestión del tráfico y la seguridad vial, con un planteamiento adaptable a la información disponible y las necesidades de cada administración.

De conocer los accidentes a tomar mejores decisiones

La prevención vial necesita información fiable, criterios técnicos y capacidad para evaluar resultados.

La inteligencia artificial y el análisis de datos pueden mejorar ese trabajo cuando se incorporan con objetivos concretos y se utilizan como apoyo a los profesionales responsables.

Para una administración pública, el valor está en poder identificar problemas, establecer prioridades y comprobar qué sucede después de intervenir.

Si su organismo dispone de información sobre tráfico o siniestralidad y necesita analizarla de una manera más útil para la planificación, puede conocer la propuesta de SYRA360 y valorar su adaptación a sus necesidades.

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