La implementación de inteligencia artificial en la gestión del tráfico urbano y su influencia en la reducción de los tiempos de desplazamiento en la ciudad de Bogotá.

Abstract

Este estudio analizó la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial (IA) en la gestión del tráfico urbano de Bogotá y su relación con los tiempos de desplazamiento. A partir de la información técnica disponible sobre la red semafórica del Distrito y de una Encuesta Ciudadana de construcción propia, se evaluó cómo la incorporación de sistemas inteligentes en los semáforos incide tanto en la movilidad como en la percepción de los tiempos de viaje por parte de los usuarios. El análisis incluyó la elaboración de indicadores específicos —como densidad semafórica, presencia de IA, nivel de automatización y distribución de intersecciones con capacidades adaptativas— procesados mediante tablas dinámicas que permitieron observar patrones y contrastes dentro de la ciudad. Estos resultados fueron integrados a través de una triangulación metodológica que articuló los datos técnicos con las percepciones ciudadanas, permitiendo identificar relaciones, coherencias y divergencias entre ambas fuentes. Asimismo, el estudio incorporó factores contextuales relevantes, como la distribución desigual de la infraestructura, las diferencias entre modos de transporte, la concentración de desplazamientos según franjas horarias y la heterogeneidad territorial de la ciudad. De manera complementaria, se aplicaron análisis inferenciales —ANOVA y regresión lineal múltiple— con el fin de profundizar en la variabilidad de las percepciones y en el peso relativo de los factores que podrían estar asociados a la percepción de mejora en los tiempos de desplazamiento. Los resultados evidenciaron correlaciones positivas pero moderadas entre la implementación de IA y la percepción de mejora, lo que sugiere que el impacto de estas tecnologías depende de las condiciones estructurales e institucionales del sistema de movilidad. Finalmente, se plantea la importancia de avanzar hacia evaluaciones con datos operativos en tiempo real y mediciones longitudinales que permitan orientar decisiones estratégicas para la ciudad.