¿Qué pasaría si pudiéramos comprender los datos sobre la calidad de nuestro barrio con la misma facilidad con que hacemos una pregunta? La inteligencia artificial abre nuevas posibilidades para acercar la investigación territorial a las personas, mientras transforma la manera en que los investigadores procesan y analizan información. Desde el Centro de Inteligencia Territorial de la Universidad Adolfo Ibáñez (CIT-UAI), especialistas explican cómo están incorporando estas tecnologías y qué oportunidades ofrecen para comprender mejor las condiciones de vida en nuestras ciudades.

En el Centro de Investigación Territorial UAI (CIT-UAI), los investigadores utilizan inteligencia artificial para automatizar procesos de análisis de datos y exploran nuevas aplicaciones que permitan acercar la información territorial a las personas y facilitar la comprensión de los resultados.

Estas transformaciones también forman parte de una discusión más amplia sobre el papel de las universidades frente al avance de la inteligencia artificial. El 8 de octubre, la Universidad Adolfo Ibáñez y el Digital Education Council realizaron el taller internacional “Universidad 2030: Liderar en la Era de la Inteligencia Artificial”, instancia en la que Luis Valenzuela, director del CIT-UAI, participó en el grupo de conversación “IA para una sociedad más inclusiva: inclusión, diversidad y equidad”, junto a Danny Bielik, presidente del Digital Education Council.

Para Bielik, la colaboración entre ambas instituciones permite conocer las perspectivas de académicos, estudiantes y otros actores vinculados con la educación superior, así como identificar desafíos compartidos:

“Esta colaboración va mucho más allá de proporcionar datos. Tiene una dimensión profundamente humana, que nos permite mantener conversaciones francas y abiertas sobre lo que está funcionando, los problemas que enfrentamos, los aspectos que todavía no comprendemos y hacia dónde debemos avanzar”, afirma.

Por su parte, Luis Valenzuela destaca las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial para fortalecer los vínculos entre las universidades y la sociedad. “La inteligencia artificial abre nuevas oportunidades para establecer canales de comunicación, fortalecer la colaboración y generar aprendizajes mutuos entre las universidades y los distintos actores de la sociedad”, explica Valenzuela.

La inteligencia artificial en la investigación territorial del CIT-UAI

El estudio de las ciudades y los territorios requiere procesar grandes volúmenes de información, relacionar bases de datos e identificar patrones espaciales. Estas labores son fundamentales para comprender las características de cada lugar y pueden demandar numerosas horas de trabajo técnico.

En el CIT-UAI, la inteligencia artificial ya forma parte de estos procesos. Valenzuela explica que los investigadores llevan varios años utilizando estas tecnologías para automatizar análisis espaciales, organizar bases de datos y relacionarlas entre sí.

“Lo venimos haciendo ya hace un tiempo, hace unos años, pero tenemos la sensación de que estamos iniciando”, señala el director del centro, quien considera que todavía existe un amplio potencial para incorporar estas tecnologías a la investigación territorial.

Un ejemplo de esta aplicación es el trabajo de John Treimun, jefe de Investigación del Centro de Inteligencia Territorial de la Universidad Adolfo Ibáñez (CIT-UAI) y especialista en Ciencia de Datos Ambientales, quien distingue tres niveles de uso de la inteligencia artificial en su trabajo. El primero corresponde al uso interno de la IA en los procesos de investigación, mediante el desarrollo de agentes que operan dentro de la infraestructura tecnológica del centro. Estos sistemas, diseñados a partir de algoritmos coordinados e instrucciones previamente definidas, permiten automatizar tareas rutinarias asociadas al procesamiento y gestión de información territorial. Según explica Treimun, su implementación facilita labores que anteriormente debía realizar de manera manual, optimizando tiempos y recursos.

Un segundo nivel se relaciona con la incorporación de agentes de inteligencia artificial conversacional en las plataformas desarrolladas por el centro. Actualmente, el equipo trabaja en integrar en futuros proyectos estas herramientas a sus sistemas de información territorial, de manera que las personas usuarias puedan realizar consultas, acceder a información y explorar los datos disponibles mediante una interacción más directa e intuitiva. Para ello, los agentes cuentan con bases de datos y documentos especializados que les permiten responder preguntas sobre la información contenida en las plataformas.

Finalmente, el tercer nivel corresponde al uso de la inteligencia artificial en la docencia y la formación profesional, donde estas herramientas se incorporan como apoyo a las actividades educativas y a los procesos de enseñanza desarrollados por el centro.

Asimismo, la inteligencia artificial también se aplica al análisis de imágenes para estudiar fenómenos urbanos y ambientales. Denis Berroeta, coordinador de Investigación del CIT-UAI y especialista en ciencia de datos e inteligencia artificial, ha desarrollado investigaciones que combinan información geoespacial, imágenes aéreas y satelitales, y modelos de aprendizaje automático.

Uno de estos trabajos fue desarrollado en 2020, en San Pedro de Atacama, como parte de una investigación de magíster. Mediante imágenes de dron de alta resolución y modelos supervisados de inteligencia artificial, Berroeta logró identificar y delimitar viviendas en un asentamiento irregular, además de medir la superficie de las edificaciones. Para ello, entrenó un modelo a partir de imágenes previamente etiquetadas, de manera que pudiera reconocer las construcciones de forma automatizada.

Esta metodología abre posibilidades para realizar levantamientos periódicos, monitorear cambios en los asentamientos y generar información que contribuya a identificar necesidades habitacionales y orientar decisiones públicas.

En otra investigación, desarrollada como parte de su formación de posgrado en ciencia de datos, Berroeta abordó el monitoreo de turberas en Chiloé, ecosistemas relevantes por la capacidad de almacenar carbono. Debido a la nubosidad frecuente del sur de Chile, utilizó imágenes satelitales de radar combinadas con modelos de inteligencia artificial capaces de analizar información visual para identificar cambios en estos ambientes.

Aunque los resultados presentaron limitaciones de precisión, el estudio permitió explorar una metodología de monitoreo ambiental que reduce la necesidad de etiquetar manualmente grandes volúmenes de información y que podría aplicarse periódicamente a otros ecosistemas.

Ambas investigaciones muestran cómo la inteligencia artificial permite analizar información espacial para identificar características y transformaciones de los territorios. Estas tecnologías también abren posibilidades para incorporar nuevas fuentes de información a los estudios territoriales.

En esa línea, Luis Valenzuela plantea que la inteligencia artificial podría facilitar la recopilación y el análisis de las percepciones y preferencias de las personas respecto de los lespacios que habitan. Esto permitiría conocer mejor las experiencias de la ciudadanía en espacios públicos, establecimientos educacionales, centros de salud y otros servicios, incorporando antecedentes que hasta ahora han sido difíciles de recoger.

¿Y si pudiéramos entender los datos de nuestro barrio con una simple pregunta?

La inteligencia artificial también ofrece oportunidades para acercar la información territorial a las personas. Actualmente, muchos estudios presentan resultados mediante mapas, indicadores, gráficos y bases de datos cuya interpretación puede requerir conocimientos técnicos.

El CIT-UAI cuenta con experiencia en el desarrollo de herramientas para estudiar las condiciones de bienestar de distintos territorios. Una de ellas es la Matriz de Bienestar Humano Territorial (MatrizBHT), una metodología que considera cuatro dimensiones y 18 indicadores relacionados con accesibilidad, condiciones ambientales, aspectos socioeconómicos y seguridad.

A través de estos indicadores es posible identificar diferencias en las condiciones de bienestar entre territorios y analizar aspectos como la disponibilidad de servicios, equipamientos y otras características del entorno.

Pero ¿qué ocurre cuando una persona quiere comprender lo que esos resultados significan para la vida cotidiana?

Valenzuela plantea que la inteligencia artificial puede facilitar la interpretación de información especializada, permitiendo que personas con distintos niveles de conocimiento comprendan los indicadores territoriales y los relacionen con las condiciones de los lugares donde viven. “La inteligencia artificial puede ayudar muchísimo a bajar y llevar esos indicadores a un lenguaje común, entendible, y a comprender cómo pueden impactar en la vida y en la calidad de vida de cada una de las personas”, afirma.

Una de las posibilidades que abre esta tecnología es el desarrollo de asistentes conversacionales capaces de responder preguntas sobre información territorial en lenguaje cotidiano. A través de una herramienta de este tipo, las personas podrían consultar directamente los datos disponibles y recibir explicaciones comprensibles sobre mapas, gráficos o indicadores especializados.

Por ejemplo, alguien podría preguntar qué establecimientos de salud existen cerca de un barrio, cómo se compara el acceso a áreas verdes entre dos comunas o qué condiciones influyen en el bienestar de un determinado sector. A partir de las bases de datos disponibles, un sistema de inteligencia artificial podría entregar respuestas y ayudar a interpretar los resultados.

Este tipo de aplicaciones permitiría ampliar el acceso al conocimiento generado por la investigación territorial y facilitar la comprensión de información que tradicionalmente ha requerido conocimientos técnicos para ser consultada e interpretada.

De comprender los territorios a anticipar riesgos

Las posibilidades de la inteligencia artificial también se extienden al desarrollo de herramientas que buscan apoyar decisiones sobre políticas públicas. Un ejemplo es el proyecto “Transformando la toma de decisiones de la política nacional de niñez y adolescencia anticipando riesgos mediante diagnósticos territoriales e inteligencia artificial”, impulsado por el CIT-UAI junto con el Centro de Investigación Avanzada en Educación (CIAE) de la Universidad de Chile y dirigido por Marcela Letelier, Directora Ejecutiva CIT-UAI.

La iniciativa se adjudicó el Concurso de Investigación Tecnológica 2025 de la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID), según informó el CIT-UAI en septiembre de ese año. El proyecto contempla integrar la Matriz de Bienestar Humano Territorial con modelos predictivos de trayectorias escolares aportados por la Universidad de Chile.

El objetivo es desarrollar una plataforma digital que reúna información territorial y permita identificar factores de riesgo para niños, niñas y adolescentes, contribuyendo a orientar las decisiones de las instituciones vinculadas con las políticas de infancia. John Treimun, Jefe de Investigación CIT-UAI,  explica que el proyecto considera las diferencias en el uso del territorio durante las distintas etapas de crecimiento. Las necesidades de acceso a espacios y servicios cambian entre la primera infancia, la niñez y la adolescencia, por lo que estos grupos requieren análisis territoriales diferenciados.

El proyecto contempla un trabajo de codiseño con el Ministerio de Desarrollo Social y Familia, la Subsecretaría de la Niñez y JUNAEB. A través de la integración de datos y herramientas de inteligencia artificial, busca facilitar la identificación anticipada de riesgos y la coordinación entre las instituciones responsables del bienestar de niños, niñas y adolescentes.

Otra experiencia de vinculación entre inteligencia artificial y desafíos territoriales es AcademIA HackLab: Santiago Región Sustentable, programa que seleccionó 28 proyectos del sector público, privado y de la sociedad civil, orientados al desarrollo de soluciones para problemáticas ambientales y urbanas de la Región Metropolitana. Luis Valenzuela, John Treimun y Denis Berroeta participan como docentes de la iniciativa, aportando conocimientos en inteligencia territorial, integración de datos y análisis espacial.

Los proyectos seleccionados abordan desafíos como la gestión de residuos, la contaminación atmosférica, los recursos hídricos y la movilidad sostenible, mediante propuestas que contemplan el uso de inteligencia artificial y análisis de información territorial.

Los desafíos de transformar datos en conocimiento

La incorporación de inteligencia artificial a la investigación territorial también plantea desafíos relacionados con la calidad de la información, la transparencia de las metodologías y la interpretación de los resultados.

En una entrevista titulada “Necesitamos tratar los datos como infraestructura pública”, publicada por Revista Planeo en 2025, Denis Berroeta plantea que la gobernanza de datos, la explicabilidad de los modelos y la validación de los resultados son condiciones relevantes para orientar decisiones públicas

Para el investigador, contar con información confiable implica conocer el origen de los datos, documentar los procedimientos utilizados y contrastar los análisis con antecedentes obtenidos en terreno o mediante registros administrativos. Estas prácticas permiten auditar procesos, replicar resultados y explicar las decisiones que se adoptan sobre determinados territorios.

Berroeta también advierte sobre la necesidad de proteger los datos personales y evitar que el uso inadecuado de la información contribuya a estigmatizar barrios o personas.

En este contexto, destaca la importancia de fortalecer la infraestructura de datos disponible para las instituciones públicas. “Desde lo institucional, necesitamos tratar los datos como infraestructura pública. Eso significa contar con repositorios abiertos, interoperables y actualizados regularmente, de manera que ministerios, gobiernos regionales y municipios trabajen con una misma base de información confiable”, señala.

Por su parte, John Treimun enfatiza la necesidad de contar con procedimientos que puedan ser revisados y auditados. “Es fundamental contar con metodologías transparentes que permitan revisar y auditar los procedimientos, así como con bases de datos interoperables que faciliten el intercambio de información entre instituciones”, destaca.

Otro aspecto fundamental es la alfabetización de datos. Berroeta plantea que estas capacidades deben fortalecerse dentro del Estado y entre actores sociales y privados, de manera que quienes toman decisiones puedan interpretar mapas, comprender la incertidumbre y formular preguntas relevantes sobre el territorio.

Berroeta también advierte sobre la escasa evaluación de los resultados de las políticas públicas en Chile, lo que dificulta determinar si los cambios observados en los indicadores responden a las intervenciones realizadas. Para el investigador, fortalecer esta práctica es fundamental para aprender de las experiencias y mejorar la toma de decisiones.

En un escenario donde estas tecnologías están transformando los procesos de investigación, el trabajo del CIT-UAI permite observar dos posibilidades complementarias: facilitar el análisis de información para quienes estudian los territorios y desarrollar nuevas formas de acercar ese conocimiento a las personas.

Referencias

• Centro de Inteligencia Territorial, Universidad Adolfo Ibáñez. (s. f.). Atlas Matriz Bienestar Humano Territorial. https://cit.uai.cl/atlasmbht/
• Centro de Inteligencia Territorial, Universidad Adolfo Ibáñez. (2025, 15 de septiembre). CIT UAI y CIAE se adjudica fondo ANID para transformar la toma de decisiones sobre niñez y adolescencia en Chile. https://cit.uai.cl/cit-uai-y-ciae-se-adjudica-fondo-anid-para-transformar-la-toma-de-decisiones-sobre-ninez-y-adolescencia-en-chile/
• Centro de Inteligencia Territorial, Universidad Adolfo Ibáñez. (2026, 10 de julio). CIT-UAI aporta inteligencia territorial a AcademIA HackLab. https://cit.uai.cl/cit-uai-aporta-inteligencia-territorial-a-academia-hacklab/
• Miramontes Figueroa, J. (2025, 9 de septiembre). Entrevista a Denis Berroeta: «Necesitamos tratar los datos como infraestructura pública. Eso significa contar con repositorios abiertos, interoperables y actualizados regularmente, de manera que ministerios, gobiernos regionales y municipios trabajen con una misma base de información confiable». Revista Planeo, (62). https://revistaplaneo.cl/2025/09/09/entrevista-a-denis-berroeta-necesitamos-tratar-los-datos-como-infraestructura-publica-eso-significa-contar-con-repositorios-abiertos-interoperables-y-actualizados-regularmente-de-manera-que-mini/
• Valenzuela, L. (2025, 9 de septiembre). Territorialismo del bienestar: Prácticas, datos, inteligencia territorial y futuros posibles. Revista Planeo, (62). https://revistaplaneo.cl/2025/09/09/territorialismo-del-bienestar-practicas-datos-inteligencia-territorial-y-futuros-posibles/