En España, el transporte por carretera genera el 27 % de las emisiones nacionales y el 65 % de los desplazamientos aún se realiza en coche privado

Con un parque de 36 millones de vehículos y más de 150 ciudades obligadas a implantar Zonas de Bajas Emisiones, España se prepara para una revolución en movilidad urbana impulsada por la inteligencia artificial

Gracias a tecnologías como el big data, el machine learning o los sensores urbanos, la movilidad urbana está dejando atrás el modelo reactivo de la mano de la IA, que revolucionará el urbanismo

La compañía tecnológica española, Next Mobility lidera una nueva generación de soluciones que transforman los datos en decisiones automáticas que mejoran la eficiencia

Madrid, noviembre de 2025- Durante décadas, las ciudades han gestionado la movilidad urbana desde una lógica reactiva: intervenir cuando aparece un atasco, reforzar líneas de transporte tras detectar saturación, tomar decisiones basadas en promedios o intuiciones. Esa dinámica está cambiando de forma acelerada. Un nuevo informe sobre el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la movilidad urbana plantea un giro de 180 grados: el tránsito del modelo reactivo al modelo predictivo. Es decir, ciudades que aprenden, se anticipan y actúan incluso antes de que surjan los problemas.

En el caso de España, el impacto potencial de la inteligencia artificial en la movilidad urbana se enmarca en una realidad que ya está cambiando. Según el Ministerio de Transportes y Movilidad Sostenible (MITMA) y el Instituto Nacional de Estadística (INE), el transporte por carretera representa el 27 % de las emisiones nacionales de gases de efecto invernadero, y el 65 % de los desplazamientos diarios todavía se realizan en vehículo privado. Con un parque superior a los 36 millones de vehículos y una tasa de motorización de 760 por cada 1.000 habitantes, España es uno de los países más dependientes del coche en Europa.

El Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia (PRTR) y la Estrategia de Movilidad Sostenible y Conectada 2030 movilizan más de 13.000 millones de euros en inversiones públicas y privadas para descarbonizar el transporte, digitalizar infraestructuras y desplegar tecnologías inteligentes. En paralelo, el PERTE del Vehículo Eléctrico y Conectado (VEC) impulsa con más de 24.000 millones de euros la cadena de valor de la movilidad eléctrica y conectada, convirtiendo al país en uno de los laboratorios europeos más activos para el desarrollo de la IA aplicada a la movilidad.

En este sentido, el estudio "La irrupción de la Inteligencia Artificial en la movilidad urbana", impulsado por la empresa tecnológica española Next Mobility, expone cómo la combinación de IA, big data, sensores urbanos y plataformas digitales está creando un ecosistema urbano completamente distinto. En él, el tráfico, el transporte público, la logística y la gestión del espacio ya no dependen exclusivamente de infraestructura física, sino de algoritmos capaces de analizar millones de datos en tiempo real y tomar decisiones automáticas con un grado de precisión y adaptabilidad hasta hace poco impensable.

El cambio de paradigma es profundo. Según el citado informe, tecnologías como el machine learning, el big data, la visión artificial o el análisis predictivo están aplicándose para rediseñar los sistemas de movilidad desde dentro. En lugar de construir más carreteras o comprar más autobuses, las ciudades están empezando a optimizar lo que ya tienen: sincronizando semáforos de forma inteligente, reorganizando rutas según demanda instantánea, evitando desplazamientos innecesarios, detectando fallos técnicos antes de que ocurran o guiando a los conductores directamente a las plazas de aparcamiento disponibles.

Uno de los conceptos clave es el de movilidad como servicio (MaaS), un modelo que integra en una sola plataforma todas las opciones de transporte posibles —metro, autobús, bicicleta, coche compartido, patinete o incluso transporte a demanda— para que el ciudadano pueda planificar, reservar y pagar su trayecto sin fricciones. Este sistema no solo mejora la experiencia del usuario, sino que permite tomar decisiones más sostenibles: en lugar de optar por el vehículo privado por comodidad o falta de información, el usuario puede elegir la mejor alternativa en función del coste, el tiempo, el impacto ambiental o su necesidad puntual.

Pero lo más transformador del enfoque basado en IA no está solo en la interfaz visible para el ciudadano, sino en lo que sucede tras bambalinas. La gestión del tráfico mediante sistemas inteligentes que procesan información en tiempo real desde sensores, cámaras, satélites o dispositivos móviles ha demostrado reducir los tiempos de desplazamiento y las emisiones contaminantes de forma significativa. Un ejemplo es el caso de ciudades como Pittsburgh (Pensilvania, EE. UU), donde los semáforos adaptativos lograron mejorar la fluidez del tráfico y reducir los tiempos de espera en más de un 20?%.

En España, más de 150 municipios están obligados a poner en marcha Zonas de Bajas Emisiones (ZBE) antes de 2025, lo que está acelerando la integración de tecnologías de IA en la gestión del tráfico. Madrid, Barcelona, Valencia, Zaragoza o Málaga ya desarrollan proyectos de semáforos adaptativos, plataformas multimodales, gestión energética inteligente y predicción de congestiones, con resultados medibles en reducción de tiempos de viaje y emisiones.

Otro ámbito en plena ebullición es el de los vehículos autónomos. Aunque su despliegue masivo todavía está en fase de desarrollo, ya existen pruebas piloto —incluidas algunas en ciudades españolas— que evidencian el potencial de estos sistemas para mejorar la seguridad vial, ofrecer mayor accesibilidad a colectivos vulnerables y redefinir el uso del espacio urbano. Si los vehículos no necesitan estacionar junto al destino ni permanecer inactivos, buena parte del suelo destinado actualmente a aparcamientos podría reconvertirse en zonas verdes, peatonales o infraestructuras sociales.

El informe también destaca cómo la IA está revolucionando el transporte público. Los horarios fijos y las rutas inamovibles están dando paso a sistemas dinámicos, que ajustan frecuencias y trayectos en función de la demanda real, el tráfico o incluso las condiciones meteorológicas. Este tipo de planificación inteligente no solo reduce costes operativos y tiempos de espera, sino que permite adaptar el servicio a situaciones imprevisibles, como eventos multitudinarios, huelgas o emergencias.

En el terreno logístico, especialmente en el reparto urbano de mercancías (la llamada "última milla"), la inteligencia artificial se ha convertido en un instrumento indispensable. Rutas optimizadas, mantenimiento predictivo de las flotas, distribución eficiente de microhubs o predicción de la demanda permiten minimizar los kilómetros recorridos y reducir el impacto ambiental de un sector tradicionalmente asociado a la congestión y la contaminación.

Más allá de la tecnología, la aplicación de esta nueva forma de movernos plantea distintos desafíos éticos, sociales y normativos asociados a esta transición. La brecha digital, la interoperabilidad entre plataformas, la protección de los datos personales y la aceptación pública de nuevas tecnologías como los vehículos autónomos o la tarificación dinámica son factores que pueden condicionar el éxito de este nuevo modelo que apuesta por la predicción.

Es por ello por lo que se hace indispensable una gobernanza colaborativa y transparente, donde las administraciones públicas, las empresas tecnológicas, la academia y la ciudadanía trabajen conjuntamente para garantizar una movilidad inclusiva y equitativa.

Estos datos sitúan a España entre los países europeos con mayor potencial para aplicar la inteligencia artificial a la movilidad urbana, y confirman que el cambio hacia una movilidad más eficiente, digital y sostenible ya está en marcha.