La inteligencia artificial se está integrando rápidamente en los sistemas de movilidad y transporte, desde la optimización operativa y la detección de fraudes hasta la interacción con los clientes y la venta digital de billetes. Para los operadores de transporte público, la cuestión ya no es si adoptar la IA, sino cómo hacerlo de forma responsable. En el centro de este reto se encuentra una cuestión fundamental: los datos sobre movilidad son especialmente sensibles, y la IA amplifica significativamente tanto su valor como los riesgos asociados.
Datos sobre movilidad: gran valor, gran sensibilidad
Los sistemas de movilidad siempre han dependido de los datos, pero los datos sobre movilidad son, por naturaleza, reveladores. Incluso los datos básicos sobre los desplazamientos pueden poner de manifiesto:
- Hábitos de desplazamiento y rutinas diarias
- Lugares habituales, como el hogar y el trabajo
- Tendencias de comportamiento a lo largo del tiempo
- Conclusiones delicadas relacionadas con la salud, las creencias o las circunstancias personales
Si bien la introducción de la inteligencia artificial en el sector de la movilidad puede mejorar la eficiencia y la experiencia de los usuarios, también puede generar riesgos y problemas relacionados con la privacidad y la seguridad, además de permitir la creación de perfiles detallados de los usuarios. Los operadores de movilidad son los responsables de la protección de los datos de sus usuarios, y las tecnologías de inteligencia artificial pueden dar lugar a que estos datos queden expuestos y se comercialicen sin una supervisión adecuada.
La IA aumenta el riesgo relacionado con los datos de las organizaciones
La inteligencia artificial cambia radicalmente la forma en que se utilizan los datos en los sistemas de movilidad.
No solo permite el procesamiento, sino también la inferencia, lo que genera nuevos conocimientos sobre las personas que nunca se habían recopilado de forma explícita. Por lo tanto, una cuestión clave es: ¿cómo se gestionan estos datos inferenciales? ¿Quién puede utilizarlos? ¿Se conservan de forma segura? ¿Se comparten con los proveedores de sistemas de IA?
Las herramientas de IA también conllevan una mayor dependencia de la infraestructura, los modelos y los servicios de terceros. Una vez que un operador implante la IA de un proveedor, resultará difícil, si no imposible, cambiar de proveedor en el futuro. Por ello, el proceso de adquisición inicial se convierte en un momento crucial en el que los operadores de movilidad deben asegurarse de que sus responsabilidades en materia de gobernanza de datos y custodia queden integradas en sus relaciones con los proveedores.
El riesgo de terceros cobra protagonismo
Las soluciones de inteligencia artificial dependen de proveedores externos, servicios integrados y flujos de datos complejos que traspasan los límites de la organización. Esto puede hacer que los datos queden fuera del control directo del operador, incluso cuando existen garantías contractuales.
Las empresas de transporte público son las encargadas de custodiar los datos de los ciudadanos y tienen la responsabilidad de garantizar un uso seguro y adecuado de los mismos. Esto requiere un enfoque disciplinado que aplique de forma activa los principios de gobernanza en la práctica, basándose en controles técnicos, arquitectónicos y operativos.
- Minimización de datos desde el diseño
- Control estricto sobre el intercambio y la reutilización
- Establecer un acceso interno basado en roles
- Supervisión continua de las interacciones con terceros
- Arquitecturas robustas de desidentificación
- Auditabilidad y presentación de informes
- Revisiones continuas a medida que se introducen nuevas tecnologías y funciones
La gobernanza debe ponerse al día con la tecnología
Aunque las capacidades de la inteligencia artificial avanzan a un ritmo vertiginoso, los marcos de gobernanza no siguen el mismo ritmo. Las empresas de transporte público deben integrar la gobernanza de datos en los procesos de contratación, prestación de servicios y operaciones, y no tratarla como algo secundario o como un obstáculo.
Esto incluye verificar el comportamiento de los sistemas, el uso que se hace de los datos y la gestión de los riesgos a lo largo del tiempo. Por lo tanto, los operadores necesitan personal capaz de comprender los aspectos técnicos, de privacidad y de seguridad de los contratos de adquisición y de las relaciones con los proveedores.
Si no sabes qué estás comprando ni cómo va a utilizar el proveedor los datos de tus ciclistas, no podrás gestionar esos datos de forma eficaz.
Un llamamiento a la acción para los operadores de movilidad
La transición hacia una movilidad basada en la inteligencia artificial ya está en marcha. Para los operadores de transporte público, el reto no consiste solo en adoptar la inteligencia artificial, sino en hacerlo con una disciplina sensata, expectativas realistas y una gestión sólida. Esto requiere analizar de forma activa cómo funcionarán los sistemas de inteligencia artificial dentro de su organismo:
- Cómo se recogen, tratan y almacenan los datos.
- ¿Qué conclusiones se extraen y cómo podrían afectar a las personas?
- Cómo se comparten los datos entre sistemas, con otros organismos públicos y con terceros del sector privado.
- Si los proveedores externos están realmente sujetos a las normas y expectativas del operador, y si este tiene un control real sobre la forma en que los terceros gestionan los datos de sus usuarios.
En un entorno basado en la inteligencia artificial, la gobernanza de los datos no puede basarse únicamente en garantías contractuales. Los operadores deben establecer controles técnicos sólidos y mecanismos de rendición de cuentas, garantizar que los flujos de datos sean transparentes y auditables, y que el uso de los datos por parte de terceros se ajuste a sus responsabilidades de custodia.
Al mismo tiempo, las organizaciones deben evitar dejarse llevar únicamente por las promesas de la IA, una tecnología potente pero en rápida evolución y a menudo opaca, cuyos riesgos pueden resultar difíciles de prever. Es esencial adoptar un enfoque equilibrado y disciplinado, que reconozca tanto los beneficios como los riesgos que conlleva la introducción de herramientas de IA en el ámbito de la movilidad, la sensibilidad de los datos de movilidad y el papel especial que desempeñan los operadores de movilidad como guardianes de dichos datos.
