Este año se cumplen 100 años de la instalación del primer semáforo en España. Fue en Madrid, en el cruce de la calle Alcalá con la Gran Vía (en esa época, uno de los puntos con más tráfico de la ciudad). Solo tenía dos colores, no era eléctrico y un agente lo controlaba manualmente. A nivel mundial, ocurrió mucho antes. Fue en 1868, concretamente en Londres, y funcionaba con dos lámparas de gas que se iban alternando. El funcionario que lo vigilaba murió un mes después, al explotar el artilugio.
Hoy, a principios del 2026, los semáforos siguen vigilando el tráfico y la movilidad en los pueblos y ciudades como respetables centinelas urbanos. No explotan, por suerte, y su función es hoy más importante que nunca: si en una gran ciudad dejaran de funcionar todos a la vez, el caos sería absoluto. Ya se vio durante el apagón del pasado mes de abril: circular se convirtió en un deporte de alto riesgo por unas horas. A pesar de su casi invariable apariencia estética a lo largo de los años, hay algo que podría suponer su mayor cambio histórico: la aparición de la inteligencia artificial.
El 25% del tráfico urbano se genera por la búsqueda de aparcamiento
“Todos los semáforos de las ciudades españolas funcionan con la misma frecuencia cada día, independientemente del tráfico que soporten. Con una simple cámara, se podrían hacer cambios muy importantes”. Javier Goikoetxea es experto en movilidad urbana, doctor en big data, profesor universitario y director general de la plataforma de gestión de flotas y movilidad Next Mobility. Atiende la llamada de Guyana Guardian en el espacio que le queda entre una reunión y un examen con sus alumnos. Una eficiencia que, según Goikoetxea, no tenemos todavía en lo que se refiere al tráfico.
El experto también destaca que alrededor del 25% del tráfico en las ciudades se genera por la búsqueda de aparcamiento. “Existen sistemas basados en IA que pueden coordinar las entradas y salidas, reduciendo de forma notable los atascos”. En un informe reciente publicado por Celering se informa que, mediante algoritmos de aprendizaje automático, los semáforos pueden adaptarse dinámicamente a las condiciones del tráfico en tiempo real. Esto provocaría un ajuste de sus ciclos, pudiéndose minimizar los tiempos de espera y reduciendo las congestiones. También ocurriría en el transporte público: la tecnología actual sería capaz de ajustar rutas y frecuencias y así poder añadir más vehículos en esas rutas con mayor demanda. Todo ello, además, con una precisión y eficiencia en tiempo real: el resultado final podría suponer una reducción del 20% en los tiempos de espera y las emisiones.
El 2% del PIB es el coste estimado de la congestión urbana en las grandes áreas metropolitanas
A diferencia de cuando aparecieron los primeros semáforos, las aplicaciones de la tecnología a la movilidad urbana tienen un propósito claro: dar la espalda al vehículo privado para centrarse en los ciudadanos y ciudadanas, poniendo el foco en la digitalización y la urgencia climática. Teniendo en cuenta que el sector del transporte es el responsable del 30,7% de las emisiones de gases de efecto invernadero en España, según el Inventario Nacional de Emisiones 1990-2022, este supuesto ahorro sería muy notable. También en lo puramente económico, y es que según un estudio publicado por Next Mobility, la congestión urbana supone hasta un 2% del PIB en las grandes áreas urbanas.
Barcelona también se plantea aplicar la IA para mejorar la circulación
Ya existen casos de éxito internacionales en ciudades como Pittsburgh (Estados Unidos), Hangzhou (China) y Helsinki (Finlandia), con reducciones claras de tiempos de viaje y mejora de los servicios de emergencia. Singapur, Corea del Sur y Japón son países pioneros en IA aplicada a la movilidad, mientras que en San Francisco (Estados Unidos), van a la vanguardia en cuanto a movilidad autónoma (los robotaxis, que según algunos estudios podrían llegar a reducir drásticamente los accidentes, ya que el 90% son causados por el error humano).
En España, solo Madrid y Zaragoza cuentan actualmente con un semáforo coordinado con IA
En España hay actualmente 33,4 millones de vehículos matriculados, según el Fichero Informativo de Vehículos Asegurados (FIVA). Teniendo en cuenta que la población es de 49,5 millones de personas (datos del INE), esto se traduce en una tasa de motorización de 675 vehículos por cada 1.000 habitantes, una de las más altas de Europa. “No tenemos todavía una apuesta decidida por ello. Los políticos no se atreven, porque corren el riesgo de equivocarse y generar rechazo social”, se lamenta Goikoetxea.
El Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia (PRTR) y la Estrategia de Movilidad Sostenible y Conectada 2030 deben movilizar más de 13.000 millones de euros para digitalizar infraestructuras y descarbonizar el transporte en todo el país. En Madrid se anunció la puesta en marcha del primer semáforo con IA en la A-5, mientras que en el Safetra (Sistema Avanzado de Gestión de Tráfico) ya está funcionando en Zaragoza. Son ejemplos de las escasas pruebas piloto que se han realizado hasta ahora, “muy limitadas, sin impacto real ni escalabilidad”, dice Goikoetxea.
Existen casos de éxito en Pittsburgh (Estados Unidos), Hangzhou (China) y Helsinki (Finlandia)
El fundador de Next Mobility se reafirma en que la tecnología existe, y que su aplicación es viable, pero insiste en la “falta voluntad política, estrategia y capacidad de gestión del dato”. Habrá que ver los próximos pasos de España y los gobiernos europeos. Ahora, al menos, el riesgo es mucho menor que antes: no hay peligro que exploten.