Predicción de tráfico y siniestros con IA – Bogotá (Colombia): anticipar los choques antes de que ocurran 

Introducción 

¿Qué pasaría si su municipio pudiera anticipar los puntos de accidentes antes de que ocurrieran? ¿Y si supiera qué día, a qué hora y en qué esquina es más probable que haya un siniestro? En muchas ciudades colombianas, las decisiones sobre tránsito aún se basan en quejas ciudadanas o reportes del pasado, cuando los datos en tiempo real están disponibles y las tecnologías predictivas pueden salvar vidas. La Secretaría de Movilidad de Bogotá, con el apoyo de inteligencia artificial, ha desarrollado un sistema que predice zonas y horarios de alto riesgo vial, cruzando datos de accidentes, clima, Waze y más. Esta herramienta permite orientar mejor los controles, prevenir incidentes y ajustar la infraestructura vial con precisión quirúrgica. 

Conociendo el caso de uso 

¿Qué problema resolvía el caso? 

Bogotá, como muchas ciudades latinoamericanas, enfrenta una alta tasa de siniestralidad vial, con cientos de muertes cada año. Los informes llegaban tarde, las campañas de prevención eran generales y los controles poco focalizados. Faltaba una herramienta anticipatoria que permitiera actuar antes del choque, no después. 

Además, la ciudad tenía grandes volúmenes de datos sin aprovechar: reportes de Waze, sensores de movilidad, cámaras, registros históricos, condiciones climáticas y del terreno. Todos esos datos no se usaban para tomar decisiones en tiempo real. 

¿Qué solución tecnológica se implementó? 

Bogotá desarrolló un modelo de inteligencia artificial entrenado con: 

• Históricos de siniestros clasificados por tipo, hora, clima y ubicación. 
• Datos de plataformas colaborativas como Waze. 
• Información meteorológica y topográfica. 
• Variables de señalización, visibilidad, demarcación y flujo vehicular. 

La IA genera mapas de riesgo horario y georreferenciado que indican en qué zonas y franjas horarias hay mayor probabilidad de choques. Con esta información, la Secretaría de Movilidad: 

• Envía patrullas y puntos de control a las zonas de mayor riesgo. 
• Ajusta la señalización y los semáforos en puntos críticos. 
• Focaliza campañas de cultura vial en las zonas más peligrosas. 
• Prioriza inversiones en infraestructura según el nivel de riesgo. 

Fuente: El Tiempo – Bogotá con IA vial 

¿Qué resultados concretos ha tenido? 

• Mapeo de zonas críticas por hora del día, con evidencia estadística. 
• Mejora en la asignación de recursos policiales y controles viales. 
• Reducción del número de siniestros en corredores priorizados. 
• Mayor eficiencia en el uso del presupuesto en infraestructura preventiva. 
• Transparencia pública, con mapas interactivos accesibles para todos los ciudadanos. 

El modelo ha sido reconocido como una buena práctica de analítica pública a nivel nacional. 

Impacto práctico para municipios colombianos 

¿Cómo impacta esta solución en función del tamaño de tu municipio? 

En ciudades como Cúcuta o Villavicencio, este modelo permitiría identificar intersecciones peligrosas y programar operativos con mayor impacto. En municipios intermedios como Rionegro, Pasto o Jamundí, donde el número de siniestros es alto pero los recursos son limitados, la predicción puede sustituir costosos estudios de tránsito. Incluso en municipios pequeños, con datos de la Policía de Tránsito, Waze o reportes locales, se puede construir un modelo básico para identificar zonas escolares peligrosas, curvas con alta accidentalidad o sectores con baja visibilidad. 

El mensaje es claro: no se trata solo de tener datos, sino de usarlos bien. 

Lecciones replicables para Colombia 

Factores clave de éxito del caso internacional 

• Uso de datos abiertos y colaborativos como Waze. 
• Algoritmos entrenados con variables locales y no importadas. 
• Enfoque práctico: de la predicción a la acción. 
• Transparencia y participación ciudadana: los mapas son públicos. 

Beneficios económicos, ambientales y sociales

La implementación de inteligencia artificial para predecir siniestros viales genera beneficios múltiples. Según el World Bank Group (2021), las ciudades que adoptan modelos predictivos de seguridad vial logran reducir entre un 20 % y 40 % los accidentes en zonas críticas. Esto se traduce en un impacto económico significativo: menos siniestros implican menores gastos hospitalarios, reducción de incapacidades laborales y menos congestión por incidentes. Desde lo ambiental, un estudio de Transport for London mostró que la disminución de frenadas y choques reduce en un 12 % las emisiones contaminantes en corredores intervenidos. En el plano social, la percepción de seguridad vial mejora hasta un 25 %, incrementando el uso de medios de transporte sostenibles como la bicicleta o caminar. En resumen, anticipar los accidentes no solo salva vidas, sino que optimiza el uso de recursos públicos, mejora la movilidad y construye ciudades más seguras y humanas.

Conclusiones 

El futuro del tránsito no está en más agentes ni más comparendos, sino en la capacidad de anticipar el peligro antes de que ocurra. Bogotá ya lo está haciendo. Y si una ciudad con 8 millones de habitantes puede predecir los siniestros, ¿por qué no empezar con 5 cruces en su municipio? Gobernar con datos es gobernar con inteligencia