Lo más importante es sencillo: las ciudades inteligentes reducen las emisiones de carbono cuando los sensores conectados hacen algo más que recopilar datos. El modelo ideal es un ciclo cerrado: los dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) miden lo que sucede, el software analiza los datos y los controles automatizados o los operadores municipales modifican un sistema físico que consume energía o combustible. Esto puede implicar reducir la refrigeración innecesaria, reprogramar los semáforos, atenuar el alumbrado público cuando las calles están vacías, redistribuir la demanda de electricidad o optimizar la ruta de los vehículos de servicio.
Esa distinción es importante porque una ciudad puede instalar miles de sensores y aun así obtener pocos beneficios climáticos si los datos nunca modifican el funcionamiento de su infraestructura. Los proyectos más sólidos parten de un problema de emisiones cuantificable, vinculan los datos a una decisión operativa y, posteriormente, verifican el resultado comparándolo con una línea de base.
Las ciudades concentran edificios, transporte, alumbrado público, servicios públicos y otros servicios de alto consumo energético en un área relativamente pequeña. La Agencia Internacional de Energía (AIE) estima que las ciudades generan alrededor del 70 % de las emisiones globales de dióxido de carbono, por lo que una mejor gestión energética urbana puede tener un impacto enorme. El informe de la AIE « Empoderando a las ciudades para un futuro con cero emisiones netas » explica que los sistemas digitales pueden ayudar a las ciudades a gestionar la energía en tiempo real y coordinar la infraestructura de manera más eficiente.
El IoT y la IA desempeñan funciones distintas. El IoT proporciona datos como la ocupación, la temperatura, el consumo eléctrico, la velocidad del tráfico, la disponibilidad de aparcamiento, el estado de los equipos, la iluminación y la calidad del aire. La IA y el análisis avanzado permiten detectar patrones, predecir la demanda, identificar anomalías o recomendar una configuración de control más óptima. El último paso es operativo: se ajusta el termostato, se reduce la velocidad de una bomba, se modifica la hora de un semáforo, se carga una batería a una hora diferente o se envía un equipo de mantenimiento antes de que los equipos consuman más energía.
La calefacción, la refrigeración, la ventilación y la iluminación son sistemas que requieren especial atención, ya que consumen grandes cantidades de energía y suelen funcionar con horarios fijos. Los sensores de presencia, los contadores inteligentes, la telemetría de los equipos y los datos meteorológicos pueden mostrar las necesidades reales de un edificio, en lugar de asumir que todos los espacios requieren el mismo servicio durante todo el día.
El análisis de la IEA sobre energía e IA para 2025 ofrece una perspectiva útil de la oportunidad: el control optimizado de la calefacción, la ventilación y el aire acondicionado puede ahorrar alrededor del 10 % del consumo energético en edificios equipados con sistemas de gestión. Este es un ejemplo del potencial técnico, no una garantía para todos los edificios. El ahorro depende de la situación inicial, el clima, el estado de los equipos, los patrones de ocupación y la intensidad con la que se permite que funcione el sistema de control.
El Distrito Digital de Punggol en Singapur ofrece un ejemplo actual y concreto. La página de JTC, actualizada por última vez el 10 de julio de 2026, indica que el distrito cuenta con más de 20 000 sensores que recopilan información en tiempo real sobre el rendimiento de los edificios, la ocupación, las condiciones ambientales y el consumo de energía. Según JTC, los algoritmos de IA y aprendizaje automático pueden utilizar estos datos para lograr un ahorro energético de hasta un 20 %. Este mismo distrito combina una red inteligente, paneles solares en los tejados, refrigeración centralizada y un gemelo digital; JTC informa de una reducción del 35 % en las emisiones anuales de carbono gracias al diseño integrado del distrito. Los detalles están disponibles en la descripción general de sostenibilidad del Distrito Digital de Punggol de JTC .
Para una ciudad o propietario que considere este enfoque, la mejor opción es una cartera de edificios con gestión centralizada, importantes cargas de climatización, patrones de ocupación predecibles y suficientes submediciones para establecer una base de referencia fiable. Un edificio pequeño con sistemas de control ya eficientes puede tener mucho menos margen de mejora.
El tráfico es un caso de uso natural, ya que las condiciones de la carretera cambian constantemente. Cámaras, semáforos conectados, sensores viales, sistemas de peaje y datos de ubicación de vehículos pueden proporcionar la información necesaria para un control de tráfico adaptativo. La IA puede entonces predecir la congestión, mejorar la elección de rutas, identificar incidentes o modificar la sincronización de los semáforos.
El análisis de la AIE de 2025 indica que una mejor elección de ruta y hábitos de conducción pueden generar mejoras en la eficiencia de entre un 5 % y un 10 % en el transporte. Cabe destacar que esta cifra es una estimación basada en modelos o aplicaciones específicas, no un resultado generalizado para todas las ciudades.
Singapur ofrece un ejemplo útil de cómo se está implementando esto en lugar de simplemente discutirlo. En una respuesta parlamentaria del 4 de agosto de 2026, el Ministerio de Transporte indicó que la Autoridad de Transporte Terrestre está experimentando con datos ERP 2 para optimizar dinámicamente los semáforos mediante el Sistema Cooperativo y Unificado de Tráfico Inteligente (CRUISE). También está ampliando el análisis de vídeo con inteligencia artificial para la detección temprana de incidentes. La descripción oficial se encuentra en la actualización de gestión de tráfico del Ministerio .
El argumento a favor del cambio climático es más sólido cuando una mejor gestión del tráfico reduce el tiempo de inactividad, las paradas y arranques constantes, las maniobras innecesarias o el kilometraje de los vehículos de servicio. Se debilita si las carreteras en buen estado fomentan un mayor uso del automóvil. La AIE advierte específicamente que los efectos rebote pueden anular parte del beneficio de la IA en materia de emisiones si la tecnología desvía a los viajeros del transporte público hacia un mayor uso del vehículo privado.
El alumbrado público es menos llamativo que un gemelo digital urbano, pero es uno de los ejemplos más claros de infraestructura conectada que genera ahorros energéticos cuantificables. Su arquitectura básica es sencilla: sensores de luz, detección de movimiento, controles en red y luminarias LED permiten a la ciudad proporcionar la iluminación necesaria, reduciendo la potencia cuando no se requiere el máximo brillo.
Un estudio de caso de la Asociación de Gobiernos Locales del Reino Unido describe la implementación de un sistema en el distrito de South Kesteven, donde 12 farolas utilizaron sensores de luz, sensores de calidad del aire, videovigilancia, control de temporización y atenuación. El estudio de caso indica que las luces podían reducir su potencia de 70 a 5 vatios por la noche y volver a encenderse al detectar movimiento, lo que generó un ahorro del 56 % en energía, costes y emisiones de carbono para el proyecto piloto. Los detalles del proyecto se documentan en el estudio de caso sobre espacios inteligentes de la Asociación de Gobiernos Locales .
Este tipo de proyecto resulta ideal cuando una ciudad aún cuenta con luminarias de alta potencia, horarios de funcionamiento prolongados y calles donde la demanda de iluminación varía considerablemente según la hora y la actividad. Es menos atractivo cuando ya se han implementado LED eficientes y sistemas modernos de regulación de intensidad lumínica.
La reducción de emisiones de carbono no se trata solo de usar menos electricidad. El momento oportuno también importa. Un edificio, una batería, un cargador de vehículos eléctricos o una planta de refrigeración urbana pueden desplazar parte de su demanda fuera de las horas de mayor consumo o hacia períodos con mayor generación de energía renovable.
Esa es la lógica detrás de los edificios eficientes conectados a la red eléctrica. La guía de 2024 del Departamento de Energía de EE. UU. sobre tecnologías para edificios eficientes conectados a la red describe la flexibilidad de la demanda como una forma de reducir el desperdicio de energía, equilibrar las cargas máximas e integrar mejor la generación variable. A escala urbana, los edificios conectados pueden convertirse en recursos controlables en lugar de consumidores pasivos.
La Plataforma Digital Abierta de Singapur ilustra la aplicación de esta idea a nivel distrital. GovTech afirma que la plataforma integra datos en tiempo real de múltiples sistemas y puede apagar automáticamente los dispositivos que ya no son necesarios. En su página de producto del 15 de mayo de 2026, se indica como objetivo una reducción del 30 % en el consumo energético para el caso de uso del Distrito Digital de Punggol. Consulte la página oficial de la Plataforma Digital Abierta de GovTech para obtener la descripción actualizada.
No todas las aplicaciones útiles para ciudades inteligentes requieren IA generativa sofisticada. Los sensores de nivel en los contenedores públicos pueden reducir los viajes innecesarios de recolección. Los contadores de agua inteligentes pueden detectar fugas con antelación. El mantenimiento predictivo puede detectar una bomba, un enfriador o un motor averiado antes de que consuma energía o provoque una interrupción mayor. Los sensores de vídeo o ambientales pueden ayudar a la ciudad a optimizar las inspecciones en lugar de enviar equipos con horarios fijos.
La reducción de emisiones de carbono suele ser indirecta: menos kilómetros recorridos por camiones, menos bombeo de agua, menos residuos o equipos más eficientes. Esto significa que el plan de medición debe hacer un seguimiento del resultado físico, no solo del número de dispositivos conectados. Una ciudad debería preguntarse, por ejemplo, cuántos kilómetros recorridos por vehículos se evitaron, cuántos kilovatios-hora se ahorraron o cuántas fugas se previnieron.
| Sistema urbano | IoT o entrada de datos | Acción de control/IA | Ruta principal del carbono | Mejor ajuste |
|---|---|---|---|---|
| Edificios y refrigeración centralizada | Ocupación, temperatura, contadores, telemetría de equipos | Pronosticar la demanda, optimizar los sistemas de climatización, detectar fallos. | Menor consumo de electricidad o combustible. | Grandes carteras con controles centralizados |
| Tráfico y movilidad | Sensores de carretera, cámaras, datos de vehículos y señales | Señales adaptativas, detección de incidentes, optimización de rutas | Menos tiempo de ralentí y conducción ineficiente | Corredores congestionados con una política de transporte sólida |
| Alumbrado público | Sensores de nivel de luz, tiempo, movimiento y fallos | Atenuación dinámica y alertas de mantenimiento | Menor consumo de electricidad | Redes heredadas o sobreiluminadas |
| Red eléctrica y demanda flexible | Contadores inteligentes, precios, producción de energías renovables, estado de la batería | Desplazar o reducir las cargas automáticamente | Menor demanda máxima y mejor uso de energías renovables. | Distritos con cargas flexibles y controles modernos |
| Residuos y operaciones municipales | Niveles de llenado de contenedores, ubicación de la flota, estado de los activos | Optimización de rutas y mantenimiento | Menos kilómetros recorridos por camiones y menos pérdidas de equipos | Rutas con servicio innecesario frecuente |
Un proyecto creíble define el consumo de energía o combustible antes de su implementación y luego convierte el cambio en emisiones de carbono mediante un factor de emisiones documentado. Algunas métricas útiles incluyen kWh por pie cuadrado, combustible por milla recorrida por vehículo, energía de refrigeración por tonelada-hora o electricidad por hora de iluminación. Contabilizar sensores, paneles de control o llamadas a la API no demuestra un beneficio climático.
Un panel de control que avise al equipo de mantenimiento de que un edificio consume demasiada energía es útil, pero un sistema que pueda ajustar de forma segura un punto de consigna, programar una reparación o apagar una zona no utilizada facilita mucho el ahorro. Cuanto más intervenga un sistema manualmente, más probable será que la información útil quede sin utilizar.
Las reducciones de energía no son efectivas si provocan incomodidad en los edificios, inseguridad en las calles o problemas en el servicio de autobuses. Los buenos programas monitorean tanto las emisiones de carbono como los resultados en términos de servicio: quejas sobre la comodidad, tiempo de viaje, niveles de iluminación, tiempo de funcionamiento de los equipos, presión del agua o falta de recolección de residuos.
La IA consume electricidad. El informe de la AIE de 2025 estima que los centros de datos fueron responsables de aproximadamente 180 millones de toneladas métricas de emisiones indirectas de CO2 derivadas del consumo eléctrico en 2024, lo que representa alrededor del 0,5 % de las emisiones globales por combustión de combustibles. Esto no significa que las ciudades deban evitar la IA, sino que la capacidad de procesamiento debe ser proporcional al problema. Un algoritmo de control sencillo puede ser mejor que un modelo complejo si produce el mismo resultado operativo.
La eficiencia a veces puede abaratar o facilitar el uso de un servicio, lo que puede aumentar la demanda. Un tráfico más fluido puede fomentar un mayor uso del automóvil; una refrigeración más económica puede llevar a una menor temperatura en los termostatos; y un estacionamiento más sencillo puede incentivar un mayor uso del automóvil. La AIE señala explícitamente que estos efectos de rebote pueden reducir o incluso revertir algunos de los ahorros en emisiones. Por lo tanto, la tecnología funciona mejor cuando se combina con políticas de transporte, uso del suelo, construcción y energías limpias.
El IoT y la IA son buenas opciones cuando se cumplen cuatro condiciones: el sistema consume una cantidad significativa de energía o combustible, las condiciones de funcionamiento varían con el tiempo, los datos pueden describir esa variación y alguien —o un controlador automatizado— puede actuar en función de la información. Si falta alguno de estos elementos, la viabilidad comercial se debilita rápidamente.
Antes de considerar un proyecto exitoso, hágase seis preguntas. ¿Existía una línea de base previa al proyecto? ¿Se normalizaron las variables climáticas, de ocupación, de tráfico u otras variables importantes? ¿Está documentado el factor de emisiones? ¿Puede la ciudad demostrar el cambio operativo que generó los ahorros? ¿Se incluyó el consumo de electricidad del sistema digital y de cualquier equipo adicional cuando fue relevante? ¿Y se midieron los resultados durante un período de tiempo suficiente para evitar confundir una anomalía a corto plazo con una mejora duradera?
Si esas respuestas son claras, el IoT y la IA pueden ser herramientas poderosas para la descarbonización urbana. Si no lo son, la ciudad podría haber construido un sistema más conectado sin demostrar que sea uno con bajas emisiones de carbono.
Los proyectos climáticos de ciudades inteligentes más exitosos no se definen por lo avanzada que parezca la tecnología, sino por si los datos modifican de forma medible un sistema físico con altas emisiones. Los sistemas de control inteligente de edificios, la optimización energética de distritos, la gestión adaptativa del tráfico, la iluminación conectada, las redes flexibles y una gestión municipal más eficiente pueden reducir la huella de carbono urbana cuando las capas de detección, análisis, control y medición trabajan conjuntamente.
La evidencia actual también respalda una conclusión cautelosa: la IA es un acelerador, no un sustituto de la electricidad limpia, el transporte público, los edificios eficientes, el diseño urbano compacto ni las políticas climáticas sólidas. La propia evaluación de la AIE para 2025 subraya que la adopción generalizada de la IA podría generar reducciones sustanciales de emisiones, pero solo si las ciudades superan las barreras relacionadas con los datos, la infraestructura, las habilidades, la regulación y el efecto rebote. Ese es el criterio adecuado para evaluar cualquier afirmación sobre ciudades inteligentes: no si el sistema es inteligente, sino si la ciudad puede demostrar que utiliza menos carbono al tiempo que ofrece el mismo servicio o uno mejor.
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