Desde que la inteligencia artificial (IA) se incorporó a la dinámica de las organizaciones, la forma en que se procesa la información, se extrae conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos y se ejecutan tareas ha evolucionado de manera significativa. Sin embargo, para las entidades que operan en el mundo físico, existe un elemento que resulta determinante: la ubicación. En este contexto surge GeoIA, una capacidad que integra el poder de la IA con la ciencia de los sistemas de información geográfica dentro de ArcGIS, la plataforma desarrollada por Esri. Su propósito es permitir que los datos no solo sean analizados, sino también interpretados a partir de su contexto espacial, facilitando decisiones más alineadas con la realidad del territorio.
¿Qué es GeoIA y cómo funciona?
De acuerdo con Deiro González, gerente de tecnología de Esri Colombia y Ecuador, GeoIA es la combinación o convergencia entre inteligencia artificial y tecnología SIG. Esta integración incluye técnicas como machine learning, deep learning y visión computacional para apoyar a las empresas en sus análisis y toma de decisiones. GeoIA automatiza funciones relacionadas con la extracción, clasificación y detección de información proveniente de imágenes satelitales, drones, videos, nubes de puntos, sensores en tiempo real y texto no estructurado.
La diferencia clave: el contexto geográfico
La principal diferencia entre GeoIA de ArcGIS y otras herramientas de inteligencia artificial radica en su capacidad para comprender el componente espacial de los datos. Mientras que la mayoría de las IA procesan información e incluso realizan análisis avanzados, GeoIA cuenta con una variable fundamental: el lugar donde ocurren los fenómenos. Según González, la diferencia está en usar sistemas de información geográfica y combinarlos con IA para poder añadir el contexto espacial. Gracias a ello, es posible identificar relaciones geográficas, evaluar indicadores de proximidad, conectividad y temporalidad, así como entender cómo evolucionan los fenómenos antes, durante y después.
Para ilustrarlo, el vocero explica que, ante una consulta sobre los cafés más cercanos, una IA tradicional puede ofrecer una respuesta basada en información general. En cambio, GeoIA es capaz de mostrar la ubicación exacta de los establecimientos en un mapa, relacionarlos con parámetros adicionales y generar recomendaciones más precisas según las necesidades de los usuarios.
Aplicaciones en múltiples sectores
Lo anterior convierte a GeoIA en una opción estratégica para entidades de múltiples sectores. En el ámbito de las ciudades, por ejemplo, contribuye al desarrollo de soluciones de movilidad inteligente, optimización del tráfico y planificación urbanística basada en datos históricos y normativos. En infraestructura, facilita el monitoreo y mantenimiento predictivo de redes, edificaciones y activos físicos. Asimismo, en materia ambiental, ayuda a detectar eventos de deforestación, examinar cambios en el uso del suelo y fortalecer la gestión de recursos naturales.
En Colombia, las organizaciones ya están aprovechando GeoIA en iniciativas de analítica espacial avanzada, catastro multipropósito, modernización institucional, inspección de infraestructura y creación de modelos predictivos territoriales y ambientales.
Innovación con criterios de confianza y responsabilidad
El desarrollo de GeoIA también responde a una visión centrada en la confianza y el uso responsable de la IA. En cuanto a la gobernanza de datos, a través de la tecnología se garantiza control sobre las fuentes de información, así como su trazabilidad y calidad. Además, los usuarios tienen la posibilidad de auditar la manera en que se dan los resultados de IA en ArcGIS. A ello se suma la seguridad en los accesos y el manejo de la información. Por último, se incorpora un enfoque de IA basado en modelos entrenados con criterios científicos y aplicados en contextos geográficos.
Como parte de este compromiso, cada producto de la plataforma cuenta con cartas de transparencia que detallan las acciones realizadas sobre los datos y el funcionamiento de las habilidades de IA. Asimismo, los datos se utilizan para el procesamiento mediante IA sin ser almacenados, salvo que los usuarios decidan conservar los resultados obtenidos.
El futuro de la IA geoespacial
De cara al futuro, Esri visualiza una evolución en la que las organizaciones pasarán de utilizar mapas inteligentes a contar con sistemas de decisión cada vez más autónomos. La meta es consolidar agentes de IA capaces de reconocer cuál es el negocio de cada una y dar respuestas enfocadas a su misión, visión y desafíos. Para González, el momento actual representa una oportunidad única para avanzar. Según el vocero, no se trata de si las empresas deben o no adoptar la IA geoespacial, sino de propiciar espacios de discusión sobre cómo hacerlo de manera más responsable y orientada a generar un impacto real.
