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En movilidad urbana, cada minuto cuenta. Una avería en hora punta o un atasco inesperado pueden paralizar toda una ciudad. La diferencia entre el caos y la fluidez está en la capacidad de anticiparse. Ahí es donde el Big Data es decisivo: transforma volúmenes masivos de información en predicciones y alertas tempranas, de modo que los gestores de tráfico actúen antes de que el problema se descontrole.

Un ejemplo cercano es Aimsun, empresa nacida en Barcelona con ambición global, que lleva décadas desarrollando software de simulación de tráfico. Sus primeras versiones servían para prever el impacto de obras o de cambios en los semáforos. Hoy, sus soluciones combinan datos en tiempo real con modelos predictivos para anticipar lo que ocurrirá en la red viaria en los próximos minutos u horas. En ciudades de Europa, Asia y EE. UU., Aimsun ayuda a decidir cuándo desviar tráfico, reforzar líneas de autobús o activar planes de emergencia.

Los límites de los datos

Pero los datos no son una varita mágica. Como apunta una investigadora de la propia Aimsun en un artículo del blog de la compañía, un simple incidente —como un camión averiado— puede resolverse rápido gracias a la detección automática de incidencias. Sin embargo, si eso desplaza pasajeros al transporte público sin coordinación previa, el atasco en una zona puede trasladarse a otra de la ciudad. La lección es clara: no bastan los datos aislados, se necesita una visión de conjunto.

Ese es justamente el camino que marca la Unión Europea (UE). En su informe Inclusive and Sustainable Future of Urban Mobility (2025), identifica como una de las grandes tendencias el uso de Big Data, analítica y algoritmos de IA para que la movilidad urbana sea más inteligente. Y añade una recomendación estratégica: avanzar hacia una gestión multimodal integrada, es decir, coordinar distintos modos de transporte —como el tráfico rodado, el transporte público o la bicicleta— para que las decisiones se tomen pensando en el conjunto de la red y no en partes aisladas.

Hacia una gestión integrada en Europa

La UE también impulsa, según este informe, la creación de Mobility Data Spaces (MDS).

¿En qué consisten? Son ecosistemas digitales donde administraciones, operadores y plataformas privadas intercambiarán información en tiempo real. Así, una incidencia en carretera podrá cruzarse al instante con datos del metro, autobuses o servicios de bicicleta pública. El objetivo es anticipar cuellos de botella y coordinar respuestas en toda la red, en lugar de reaccionar tarde y por separado.

Solo las ciudades que sepan leer sus datos tendrán una movilidad ágil y respetuosa con las personas.