«La GeoAI tendrá un impacto mayor que la aparición de Internet»

La GeoAI representa la convergencia entre la inteligencia artificial y la información geoespacial, una fusión que está transformando la manera en que entendemos y gestionamos el territorio. Esta tecnología combina algoritmos de aprendizaje automático con datos geoespaciales como imágenes satelitales, sensores remotos y mapas digitales para acelerar la comprensión de oportunidades de negocio, impactos medioambientales y riesgos operativos. Lo que antes requería semanas de análisis manual, ahora puede automatizarse para extraer, clasificar y detectar información de forma inteligente, permitiendo no solo visualizar problemas sino modelar escenarios futuros y reducir la incertidumbre.

Esri, fundada en 1969 como Environmental Systems Research Institute, es la empresa líder mundial en sistemas de información geográfica (SIG). Con sede en California y más de 12.000 empleados distribuidos en más de 200 países, la compañía invierte aproximadamente el 28% de sus ingresos anuales en desarrollo e innovación tecnológica. Su plataforma ArcGIS se ha convertido en el estándar de facto para organizaciones que necesitan integrar y analizar datos a través del componente geográfico, desde administraciones públicas como Hacienda y el Ministerio de Agricultura hasta empresas privadas como Telefónica, Renfe e Iberdrola. En España, Esri cuenta con más de 160 empleados y una sólida presencia que abarca tanto el sector público como el privado, posicionándose como referente en la democratización de las tecnologías geoespaciales.

Hemos tenido la ocasión de hablar con Aitor Calero, gerente del área de tecnología e innovación de Esri España para que nos diera su visión sobre el futuro de los sistemas de información geográfica y el papel de la IA.

[MCPRO]: Cómo está redefiniendo la convergencia de la nube, los sensores y la IA el concepto de Sistema de Información Geográfica (SIG)? ¿Está pasando de ser un sistema de registro a un sistema de predicción?

[Aitor Calero]: Realmente los GIS nunca han dejado de jugar un papel fundamental como sistema de predicción. Catástrofes naturales, redes de suministro, rutas de reparto, planificación urbana… en todos estos escenarios y muchos otros en donde haya componente geoespacial, los SIG se han utilizado para simular escenarios y tratar de predecir impactos. Lo que está ocurriendo ahora es que todo esto se está pudiendo hacer con muchos más datos (sensores), más capacidad de cómputo (la nube), y ahora con una inteligencia adicional, la IA que hace que todos los sistemas de predicción puedan abordar retos antes impensables.

[MCPRO]: Se habla de la GeoAI como una tecnología que permite anticiparse a los cambios. ¿Significa esto que el principal valor de negocio de la tecnología geoespacial ya no reside en la visualización de datos, sino en su capacidad para modelar escenarios futuros y reducir la incertidumbre?

[Aitor Calero]: No debemos de dejar de dar importancia a la visualización. Visualizar la información a través de un buen mapa es el primer paso para entender muchos problemas. Obviamente, donde más valor puede aportar ahora la IA aplicada a los GIS es que podremos modelar y simular a escala. Además, lo vamos a poder hacer con nuevas capacidades de visualización en 3D o entornos inmersivos que antes no estaban disponibles. No tardaremos mucho en ver escenarios de realidad aumentada y realidad virtual donde un conjunto de IAs nos irán mostrando diferentes escenarios.

Precisamente, estas nuevas capacidades y su aplicación práctica serán uno de los focos en las sesiones técnicas de la Conferencia Esri España 2025, 29 y 30 de octubre, en IFEMA, donde se mostrarán ejemplos de cómo la innovación geoespacial está entrando en estos terrenos.

[MCPRO]: Ante el escepticismo hacia la IA, se ha posicionado la confianza como un pilar central. ¿Es esta una estrategia de negocio para entrar en sectores regulados como la defensa o las infraestructuras críticas, donde la confianza es un requisito indispensable?

[Aitor Calero]: Absolutamente. Es imprescindible contar con sistemas robustos, fiables y, en muchos casos, soberanos y que residan en las propias infraestructuras del cliente. Esto es especialmente importante en sectores como los que mencionas. Afortunadamente, Esri dispone de todas las piezas tecnológicas para garantizarlo.

[MCPRO]: La política de no entrenar modelos con datos de clientes sin autorización explícita es un diferenciador clave. ¿Cómo se gestiona técnicamente este aislamiento para garantizar que los datos sensibles de un cliente no se usarán para mejorar los modelos fundacionales?

[Aitor Calero]: En el caso de Esri, nuestros modelos están alojados en servidores privados y garantizamos contractualmente que los datos del cliente nunca se usarán para entrenar o re-entrenar los modelos. Esri se apoya en los grandes LLMs que proporcionan los principales hiperescalares y hace un ajuste fino para adaptarlo a las necesidades de nuestros clientes y que interprete bien el lenguaje geoespacial.

[MCPRO]: ¿Podrías darnos un ejemplo tangible de cómo una organización española ha traducido la implementación de GeoAI en un ahorro de costes o una mejora de eficiencia medible?

[Aitor Calero]: Hay varios, pero uno de los más relevantes ha sido, sin duda, lo que ha logrado el departamento de Cartografía del Gobierno de Cantabria. Me gusta mucho este ejemplo porque demuestra que la GeoIA no es solo para grandes organizaciones. Al contrario, organizaciones pequeñas, con recursos limitados, son las que más se pueden beneficiar de forma inmediata. En el caso de Cantabria han aplicado la GeoIA para analizar las fotos aéreas de todo el territorio, permitiéndoles resolver problemas como proliferación de especies invasoras, actualización de su cartografía de referencia, gestión de ocupación de playas, gestión de carreteras… Es un ejemplo a replicar en cualquier sitio, pero que, obviamente, requiere de los profesionales y la tecnología adecuadas. De hecho, este tipo de casos serán compartidos en nuestro encuentro anual, en  la Conferencia Esri España 2025, donde se mostrará cómo tanto grandes corporaciones como pequeños municipios pueden aplicar la GeoAI para generar valor en su día a día.

[MCPRO]: Las herramientas que permiten hacer consultas en lenguaje natural parecen diseñadas para sacar el análisis geoespacial del nicho de los expertos. ¿Es esta democratización una estrategia para expandir el mercado potencial de la tecnología geoespacial dentro de las organizaciones?

[Aitor Calero]:  ¡Eso esperamos! Las necesidades de los usuarios no son conocer cómo funciona un determinado programa. Sus necesidades son resolver problemas. Y muchos de esos problemas son geoespaciales. Por ejemplo, “quiero un mapa de Sevilla que me muestre el porcentaje de mujeres mayores de 70 años para poder identificar zonas donde pueda haber infradotación de servicios para este segmento de población”.  Esto es un proceso que resuelve un GIS, pero que necesita de cierta capacitación o del apoyo en un profesional. Ahora este tipo de cuestiones, planteadas en lenguaje natural, será posible lanzarlas a un sistema geoespacial potenciado por IA para responderlas.

[MCPRO]: ¿Cuál es la ventaja estratégica de ofrecer un ecosistema integrado con modelos de IA pre-entrenados frente a un enfoque de soluciones puntuales? ¿Se busca convertir la plataforma en el eje donde residan todos los flujos de trabajo de GeoAI de una organización?

[Aitor Calero]: Ese es un aspecto muy importante. Tener una plataforma integrada de GeoAI, que sigue unos patrones comunes y documentados es muy importante, porque permite alcanzar economías de escala, reutilizar y evitar duplicidades. Pero además de esto, saber que tu sistemas de GeoIA está bien diseñado, que se basa en estándares, que tiene una arquitectura sólida, segura y que, además, tiene en cuenta posibles sesgos, alucinaciones, etc… es fundamental. Las soluciones puntuales, también tienen su lugar, pero si queremos garantizar un ROI real, un sistema integrado es la mejor alternativa.

[MCPRO]: La funcionalidad de conversar con el mapa en lenguaje natural es un claro ejemplo de democratización. ¿Qué tipo de modelo de lenguaje (LLM) impulsa esta funcionalidad y cómo se ha entrenado para entender el contexto y la terminología geoespacial?

[Aitor Calero]: Yo diría que cualquier LLM se puede adaptar a esta tarea. Es cierto que los primeros modelos no sabían mucho de geografía, pero tampoco sabían hacer algunas operaciones matemáticas sencillas y, actualmente, ya ganan medallas en retos matemáticos ininteligibles para el resto de nosotros. El secreto para hacer funcionar estos LLM es hacer una buena interpretación, en términos de GIS, de lo que pide el usuario, para “traducirlo” hacer que el LLM genere lo que queremos. Luego, obviamente, hay que conectar los sistemas entre sí, para entender qué herramientas son necesarias. Obviamente, en todo este proceso, la documentación es imprescindible para poder nutrir a los modelos y optimizarlos.

[MCPRO]: Los nuevos asistentes de IA sugieren un cambio de paradigma. ¿Se busca transformar al analista GIS en un orquestador de IA, donde su valor resida más en formular las preguntas de negocio correctas y menos en la ejecución técnica?

[Aitor Calero]: Ese, seguramente, será uno de los nuevos roles de los analistas de GIS. En este sentido su evolución será similar al de cualquier otro analista de datos. Sin embargo, creo que todavía es pronto para evaluar el impacto que la IA tendrá o cuál será el rol específico. Hace menos de 2 años, ni siquiera sabíamos que podría existir un rol de “prompt engineer”. De lo que sí estoy seguro es de que saber formular las preguntas correctas, siempre será (siempre lo ha sido), una de las habilidades fundamentales para cualquier profesional.

También pienso que la democratización que traerá la IA a las tecnologías geoespaciales, hará crecer el mercado, los restos y las oportunidades. Por tanto, saber usar las nuevas herramientas adecuadamente, será un valor diferencial para los futuros profesionales.

[MCPRO]: Se habla de que el siguiente paso son los LLMs entrenados para entender conceptos geográficos. ¿Qué significa esto en la práctica? ¿Será posible pedirle a un sistema que identifique zonas con potencial de gentrificación basándose en múltiples variables y obtener una respuesta razonada?

[Aitor Calero]: Sí, totalmente. De hecho, diría que ya estamos en ese punto porque todas las capacidades y tecnologías ya existen. Lo que no se ha hecho todavía es llevarlas a la mayoría de los usuarios en su día a día.

Lo que está por venir, o al menos yo así lo espero, son LLMs (o como se tengan que llamar) que estén específicamente entrenados sobre un corpus de datos geoespaciales, ya sean imágenes o vectores, que entiendan cómo se relacionan los diferentes elementos y que, en el futuro, puedan generar cartografía de forma automática. Esto tendría aplicación directa en planificación o mapas en tiempo real.

En cualquier caso, creo que el futuro estará en la orquestación de diversas IAs en las que, necesariamente, tendrá que existir IAs geoespaciales.

[MCPRO]: Existe el riesgo de profundizar desigualdades territoriales si el acceso a estas tecnologías no se democratiza. ¿Qué iniciativas se están llevando a cabo para asegurar que tanto grandes corporaciones como pymes y pequeños municipios puedan beneficiarse del potencial de la GeoAI?

[Aitor Calero]: Creo que el caso que he comentado anteriormente de Cantabria viene a demostrar que son, precisamente, las organizaciones más pequeñas las que más partido le pueden sacar a estas tecnologías. Además, tienen una ventaja, su agilidad y dinamismo. Algo de lo que pueden carecer otro tipo de organizaciones de mayor tamaño.

Respondiendo específicamente a tu pregunta, creo que hay muchas formas de hacer llegar estas tecnologías a organizaciones pequeñas. Ahora mismo, muchos de los LLMs son OpenSource y se pueden alojar en nuestros propios equipos. Además, todo apunta a que, en el futuro, habrá modelos muy potentes con menores requerimientos computacionales.

[MCPRO]: Para finalizar, si tuvieras que describir en una frase la transformación más profunda que la GeoAI va a provocar en la forma en que las empresas y gobiernos gestionan el territorio en la próxima década, ¿cuál sería?

[Aitor Calero]: Realmente, me siento incapaz de hacer una predicción así. Lo único que me atrevo a afirmar es que habrá una transformación muy intensa y con un impacto mayor al que supuso la aparición de internet.