Cómo un modelo predictivo de riesgo — impulsado por IA generativa e integrado en los flujos operativos — permite a las autoridades de tráfico anticipar accidentes y actuar antes de que ocurran.
El reto de cualquier autoridad de tráfico es claro: los días festivos y las condiciones meteorológicas adversas generan picos de riesgo imprevisibles, pero los recursos de vigilancia son limitados. Desplegar equipos sin datos es, en la práctica, improvisar. Volis lo resuelve construyendo una fundación de datos unificada que elimina los silos entre sistemas internos y fuentes externas, transformando registros dispersos en inteligencia accionable.
La trazabilidad de datos hace visible la conexión de forma transparente: cada fuente que alimenta el modelo es rastreable. Los responsables no necesitan confiar ciegamente en la IA — pueden auditar la lógica detrás de cada puntuación de riesgo hasta su origen.
La profundidad del modelo proviene de combinar fuentes que los sistemas convencionales ignoran. Los informes de incidentes se procesan con NLP para extraer variables críticas — como el tipo de vía, el estado del pavimento o las características de los vehículos — que simplemente no existen en los campos estructurados de las bases de datos.
| Fuente de Datos | Tipo de Dato | Método |
|---|---|---|
| DGT / CRM Interno | Historial de Accidentes y Vehículos | Automatizado |
| OpenStreetMap | Geometría y Curvatura de Vías | Automatizado |
| API Meteorológica | Lluvia y Condiciones por GPS | Automatizado |
| Informes de Incidentes | Texto Libre (vía NLP) | IA Generativa |
* Pipeline de datos operado sobre infraestructura Palantir Foundry.
El modelo asigna una puntuación de riesgo a cada tramo de vía, cruzando variables históricas con escenarios proyectados — un puente festivo, una semana de lluvias intensas, o ambos a la vez. Los responsables no reciben solo una alerta: reciben la lógica que hay detrás. ¿Qué factores elevan el riesgo en ese kilómetro concreto? ¿En qué magnitud? Esta explicabilidad es lo que convierte una predicción en convicción operativa.
La plataforma permite al responsable descender desde el nivel autonómico hasta un único tramo de vía. En el ejemplo de la Carretera João Melão, el modelo detectó un riesgo un 78% superior a la media estatal durante los festivos — e identificó los dos factores principales: la clasificación de vía rápida (límite de 100 km/h) y la elevada curvatura del tramo. A partir de ahí, la recomendación de contramedida es precisa y justificada, no genérica.
| Variable de Riesgo | Impacto en la Puntuación | Naturaleza |
|---|---|---|
| Clasificación de Vía Rápida | Primario (máx.) | Estructural |
| Curvatura de la Vía | Secundario | Estructural |
| Festivo / Alta Demanda | Relevante | Temporal |
| Lluvia / Condición Adversa | Relevante | Temporal |
* Explicabilidad mediante SHAP Values — cada puntuación es auditable por el responsable.
Identificar el riesgo es la mitad del trabajo. La otra mitad es actuar — y aprender de ello. La plataforma conecta el análisis con el flujo operativo en un solo clic: el responsable crea una intervención, la IA valida la viabilidad, estima el coste-beneficio y redacta los requisitos técnicos. Las personas deciden; la máquina se encarga del trabajo analítico y documental.
Los informes de incidentes son documentos sensibles, densos y no estructurados. La IA generativa de la plataforma produce resúmenes anonimizados — eliminando datos confidenciales y conservando únicamente las variables críticas. Un accidente en calzada de doble sentido, vehículos de más de 15 años, colisión en cadena: información que nunca cabría en un campo de formulario, pero que ahora alimenta el modelo y afina las predicciones futuras.
Cada intervención creada atraviesa un pipeline de fases visible para todo el equipo. Los agentes de IA actúan en paralelo — validando, calculando y documentando — mientras los responsables concentran su tiempo únicamente en las decisiones que requieren juicio humano. El resultado queda registrado: cada contramedida tiene su impacto medido, generando un historial que hace el modelo más preciso en cada ciclo.
Cada intervención recorre las fases siguientes. Los agentes de IA actúan en las etapas analíticas; los responsables humanos, en las decisiones estratégicas.
La plataforma no solo predice: crea un ciclo de inteligencia que mejora con cada intervención realizada. Los responsables toman decisiones con datos, la IA ejecuta el trabajo analítico y el modelo aprende de los resultados. Si su operación todavía depende de criterios subjetivos para asignar recursos de seguridad vial — ese problema ya está resuelto. Podemos hacer lo mismo por usted.
