La IA ja no és una promesa futura en mobilitat: és una tecnologia present que optimitza rutes, millora seguretat i redefineix el transport urbà. Aquesta va ser una de les idees centrals de la jornada “Com la Intel·ligència Artificial està transformant la Mobilitat”, celebrada al Palau Macaya i coorganitzada pel Cercle Tecnològic i i2CAT, amb el suport de la Digital Catalonia Alliance.
La sessió va tenir una virtut que sovint falta en aquests debats: va combinar visió pública, validació industrial i exemples en producció. A la taula rodona, moderada per Riánsares López, consultora sènior a l’Oficina ÒPTIMA de la Direcció General d’Indústria, hi vam participar Javier Cobos, representant TMB (mirada de gestor públic amb focus en el ciutadà), Núria Parera, representant Applus+ IDIADA (validació, seguretat i acceptació) i jo mateix representant i2CAT (impacte, tecnologia i governança).
La IA com a “cervell” de la mobilitat connectada
Des d’i2CAT vaig insistir en una idea operativa: la clau és entendre l’entorn en temps real. Sensors visuals, càmeres i radars generen dades que, combinades amb IA, permeten construir una visió precisa del que passa a la ciutat i facilitar decisions crítiques.
A mi m’agrada ordenar aquest impacte en tres capes, perquè ajuden a parlar amb rigor sense perdre’s en tecnicismes:
- Captació i percepció: veure què passa (dades de sensors, dades dels vehicles, vídeos, radars, etc).
- Processament: convertir senyal en informació útil i optimitzar el processament (fusió, detecció d’anomalies, predicció, cloud-edge continuum, etc).
- Decisió i actuació: intervenir (optimització, avisos, comunicacions v2x, coordinació en temps real).
Quan la IA entra en cadascuna de les capes, el debat no és només eficiència; és governança, seguretat i confiança.
Seguretat i acceptació: sense confiança no hi ha desplegament
Des de la perspectiva de la industria, Núria Parera (Applus+ IDIADA) va explicar com la IA accelera desenvolupament i permet simular escenaris de risc, amb un focus clar en seguretat i acceptació social: els sistemes han de ser fiables i adaptats a les persones perquè generin confiança.
I Javier Cobos (TMB) va posar al centre la lògica de servei: ajustar oferta a demanda, millorar informació en temps real i detectar situacions de risc amb anàlisi d’imatges, recordant que el repte també és cultural i organitzatiu (equips, processos i arquitectura de dades).
De la teoria a la producció: casos d’ús que ja estan funcionant
A la segona part, els casos van baixar a terra amb exemples concrets en entorns de producció:
- Raúl Casado (Ayesa): plataforma d’IA per a Mutua Madrileña per gestionar incidències en temps real (geolocalització, assistència immediata i resolució d’una part important de sinistres lleus en menys de 30 minuts).
- Francesc Varela (Nexus Geographics): ús d’algoritmes genètics i neuronals per optimitzar rutes en la distribució logística o predir situacions de trànsit o aparcaments.
- Xavier Daura (Abertis Autopistas): IA per predir riscos, detectar incidents o animals a la via i anticipar situacions abans que es produeixin, amb anticipació significativa en alguns casos.
- Jesús Pablo González (Nemi): Defensant el dret a la mobilitat, IA per analitzar patrons de consum de mobilitat en entorns periurbans, optimitzar operatives i planificar infraestructures de recàrrega amb l’objectiu d’augmentar l’abast de les rutes.
Aquests exemples tenen un valor: demostren que la IA no es un complement a la mobilitat; la transformarà, perquè ja està entrant en operacions reals.
El debat inevitable: regula Europa massa?
Tot i que durant la sessió semblava que esquivàvem “el tema”, al torn final, amb les preguntes del públic, va aparèixer el debat que ja forma part del nostre dia a dia: Europa pot innovar o la regulació ho frena? La meva lectura és pragmàtica: si no innovem, no competim. I si innovem sense garanties, ens podem ofegar.
L’alternativa no és triar entre velocitat i responsabilitat. És construir ecosistemes i entorns d’experimentació àgils que permetin provar, validar i escalar amb garanties: testbeds i sandboxes, tant tecnològics com regulatoris. És fàcil de dir i difícil de fer, però precisament per això és important: perquè obliga a coordinar rols, incentius i confiança. En aquest punt, centres de recerca, administració i empreses no podem mirar cap a una altra banda: tenim una responsabilitat compartida.
I aquí és on aquesta jornada connecta amb la motivació de la sèrie d’articles que començo ara: Innovació, governança i poder competitiu. Perquè el que realment estem discutint no és només tecnologia. És com convertim innovació en impacte real, i com ho fem sense erosionar confiança, drets i seguretat.
El primer article de la sèrie posarà el focus en l’AI Act, present també en el debat de la taula rodona, i en concretarà les implicacions pràctiques. Els següents aniran més a l’arrel: la innovació com a eina de poder i d’avantatge acumulatiu. En el fons, el dilema no és si la IA canviarà el sector, perquè ja ho està fent. El dilema és qui sabrà construir les condicions perquè aquesta transformació escali amb credibilitat. I això, avui, és una decisió d’estratègia.
