OTROS TITULARES
“No somos un software generalista: la geografía es el pegamento que integra todos los sistemas”
“Los mayores retos ya no son tecnológicos, sino sociales, organizativos y legislativos”
“El GIS permite convertir la gestión territorial en un verdadero sistema de sistemas”
“La inteligencia artificial hará que los sistemas geográficos sean accesibles para cualquier perfil”
“Sin datos oficiales y de calidad, no puede haber gemelos digitales fiables”
Índice de temas
Esri es una empresa de Tecnologías de la Información, pero no estáis en la TIC transversal convencional. ¿Cómo definirías hoy la posición de Esri en el mercado global y enmarcada en los sistemas de información geográfica?
Como bien dices, no somos un software generalista ni lo hemos sido nunca. Somos una empresa de nicho, especializada en un segmento muy concreto. Nuestro mercado está formado por empresas privadas e instituciones públicas que manejan grandes volúmenes de información asociada a coordenadas geográficas —datos con X e Y— donde la localización es clave para una correcta gestión.
Hablamos de parcelas en el ámbito del catastro, redes de gas, redes eléctricas, telecomunicaciones o cualquier elemento que pueda representarse geográficamente. No se trata solo de representación, sino de tratamiento, análisis y contextualización del dato para obtener información más precisa sobre qué está ocurriendo, dónde está ocurriendo y cómo afecta a la toma de decisiones.
¿La localización se ha convertido en un aspecto estratégico?
Estamos presentes en las principales empresas en España que utilizan este tipo de sistemas, y en el ámbito institucional es raro encontrar organismos que no los usen: medioambiente, urbanismo, catastro, administración local, ayuntamientos… el alcance es muy amplio.
Lo que está ocurriendo ahora es que la localización se está convirtiendo en un elemento fundamental para la gestión. Aporta contexto y facilita la toma de decisiones. Creemos que esta capacidad estará embebida en miles de aplicaciones de uso cotidiano. Además, la inteligencia artificial va a democratizar el uso de los sistemas GIS, haciéndolos aún más accesibles gracias a nuevas formas de interacción.
A nivel global, en nuestro ámbito de mercado contamos con aproximadamente un 47% de cuota, lo que nos sitúa como líderes. Este posicionamiento es fruto de más de 57 años de trabajo continuado como compañía.
El gemelo digital es una parte importante de vuestra propuesta. ¿En qué se diferencia vuestra oferta de la competencia y qué aportáis en ese ámbito?
Como empresa de software, aportamos una plataforma completa que permite a instituciones y empresas interactuar con datos geográficos de cualquier tipo. En muchos casos, la geografía actúa como el “pegamento” que une sistemas distintos.
Por ejemplo, en infraestructuras, el GIS es un elemento vertebrador que integra el control de obra, imágenes de drones, sistemas de gestión de personal, costes, plazos y simulaciones de escenarios futuros. No unifica los datos, sino que los integra mediante una capa superior que permite acceder a toda la información relacionada con un activo, independientemente del sistema en el que resida.
En una red eléctrica, por ejemplo, el GIS permite consultar todos los datos asociados a un tramo de red, combinarlos con información de riesgos —viento, incendios, mantenimiento— y optimizar la gestión. Aportamos valor como pieza integradora: convertimos el sistema del cliente en un “sistema de sistemas” capaz de conectarse con múltiples plataformas internas y externas para tomar decisiones más precisas.
¿Y cómo se integran los gemelos digitales en esta propuesta?
Todas estas capas de información —redes, alumbrado, parcelas, medioambiente, parques— pueden representarse y analizarse conjuntamente. Esa forma de estructurar y relacionar la información es lo que constituye un gemelo digital.
En el ámbito de las ciudades, el gemelo digital puede incluir calles, parcelas, edificios, alumbrado, etc. Dependiendo del grado de madurez, el gemelo puede operar en distintos niveles:
- Estático, con datos históricos.
- Informativo, combinando sensores en tiempo real, como calidad del aire.
- Predictivo, utilizando IA, machine learning o deep learning para simulaciones y pronósticos.
- Autónomo, donde el sistema puede tomar decisiones de forma independiente mediante agentes o asistentes.
¿Tenéis ejemplos concretos de estos gemelos digitales?
Sí. Un ejemplo en Europa es el gemelo digital de Segovia, presentado en nuestra conferencia de usuarios. Integra información de múltiples áreas municipales en un escenario común y la combina con datos externos (turismo, INE, consumo energético) para realizar análisis y predicciones.
Se utiliza para estimar ocupación turística, gasto, capacidad de producción energética según tejados disponibles para placas solares, mantenimiento de infraestructuras y también como herramienta turística para recorridos virtuales. Actualmente se sitúa en un nivel informativo, aunque evolucionará hacia simulaciones más avanzadas. El tamaño de la ciudad no es determinante. Lo clave es que exista liderazgo y voluntad de integrar los datos, superando los silos tradicionales entre departamentos como medioambiente, carreteras o emergencias.
¿Quién suele liderar este tipo de iniciativas dentro de una administración?
Normalmente son herramientas de decisión de alto nivel. Suelen estar impulsadas por responsables de sistemas de información (el CIO) o direcciones estratégicas, con apoyo de la alta dirección. No es solo visualización 3D, sino análisis avanzado: mediciones, detección de deterioros, simulaciones. El reto principal no es la tecnología —que está muy avanzada— sino la colaboración entre personas y departamentos.
¿Tenéis otros casos relevantes?
En Vilnius, capital de Lituania, se utilizó un gemelo digital para analizar el impacto de una gran concentración de motoristas en la ciudad: procedencia de los visitantes, impacto económico, ruido, servicios de limpieza y seguridad. Esto permite planificar campañas de turismo y dimensionar servicios públicos de forma eficiente.
¿La inteligencia artificial ya se usa de forma práctica en estos sistemas?
Sí. Por ejemplo, en Segovia se utiliza IA para detectar el deterioro de pasos de cebra a partir de imágenes, interactuando en lenguaje natural. El sistema puede priorizar actuaciones según el nivel de desgaste y el contexto, como la proximidad a colegios. Esto optimiza recursos y convierte la interacción técnica en algo mucho más accesible. El sistema puede ser reactivo o proactivo, avisando automáticamente de incidencias.
¿Vuestro principal cliente es el sector público?
Aproximadamente el 60 % de nuestros clientes son administraciones públicas y el 40 % empresas. Dentro del sector privado destacan las utilities —gas, electricidad, telecomunicaciones y agua—, las grandes ingenierías, bancos y aseguradoras.
¿Tenéis aportación en ámbitos como la conducción autónoma?
Nuestros sistemas pueden ir embebidos en sistemas de navegación. Para la conducción autónoma es imprescindible conocer el entorno: cartografía, tráfico, proximidades.
Contamos con más de 3.000 partners, entre ellos Mobileye, que utiliza nuestra tecnología integrada junto con sensores LIDAR y cámaras para sistemas avanzados de asistencia y seguridad, presentes en marcas como Mercedes o BMW.
¿Y qué papel juegan la nube y el edge computing?
La nube fue una revolución porque permitió abrir y compartir flujos de información. Las nubes locales y el edge computing facilitan la captura y procesamiento de datos en tiempo real, igual que un sensor más.
Esto es fundamental en emergencias, donde es clave saber en tiempo real dónde están los recursos y cómo redistribuirlos. Nuestro software puede desplegarse en nube pública, privada, híbrida o directamente en dispositivos embarcados. Un ejemplo es la gestión de incendios en Los Ángeles, donde el procesamiento se realiza directamente en helicópteros. También se utiliza en defensa y otros entornos críticos. Nuestra fortaleza es la capacidad de desplegar el sistema en cualquier entorno y contexto operativo.
¿El dato sigue siendo la asignatura pendiente?
La mayor barrera que tenían los proyectos GIS hace 50 años eran los datos. En muchos casos, el 80% del coste del proyecto se destina en preparar los datos para poder visualizar, analizar y tomar decisiones. En base a esa experiencia, como compañía lo que hemos hecho ha sido facilitar a nuestros usuarios un repositorio de información base. En ese repositorio hay información medioambiental, climática, socioeconómica y demográfica, a diferentes niveles de precisión y con cobertura mundial. Todos nuestros clientes tienen acceso a esa información.
¿Esa información es vuestra o es confidencial?
Lo que hacemos es tomar el dato público y oficial actualizado en cada país. De eso se encargan los representantes locales. Cogemos ese dato público abierto, lo normalizamos, lo “planchamos” y le aplicamos controles de calidad. Por ejemplo, si estás navegando por un mapa de usos del suelo a nivel mundial y haces zoom en España, lo que estás viendo son los datos oficiales del IGN o del PNOA. Cargamos siempre el dato oficial de cada país, porque en todo este proceso —y especialmente con la IA— el dato oficial adquiere una importancia crítica. Además, hay empresas privadas que generan información que comercializan, tanto datos alfanuméricos como imágenes. Nosotros tenemos acuerdos con ellas y todo ese contenido se integra en el mismo entorno.
(NOTA DEL REDACTOR: Las siglas IGN se refieren al Instituto Geográfico Nacional, el organismo español responsable de la cartografía y geoinformación, mientras que PNOA es el Plan Nacional de Ortofotografía Aérea, un proyecto clave del IGN para obtener imágenes aéreas (ortofotos) y datos de elevación de todo el territorio español de forma periódica, siendo ambos fuentes oficiales de datos geoespaciales de referencia en España).
¿Para qué sirve todo ese dato integrado?
Ese dato enriquece la información que ya tiene el cliente y le da contexto. Puede visualizarlo, analizarlo y utilizarlo en sus sistemas con la garantía de que es un dato real y oficial.
Esto es básico para los gemelos digitales. Un ayuntamiento puede tener su plano urbanístico o su cartografía catastral, pero puede no tener datos medioambientales, climáticos o de riesgo de inundación. Nosotros facilitamos esa información de partida, reduciendo enormemente el tiempo necesario para empezar a obtener resultados y hacer análisis.
Además, muchas de estas herramientas son low-cost o incluso no-cost, lo que permite reaccionar rápido ante situaciones críticas.
¿Dónde encaja el metaverso en todo esto?
El metaverso no es lo mismo que un gemelo digital. El metaverso está más orientado a la representación y visualización 3D. Un gemelo digital puede no ser 3D; es un sistema vivo, con datos y comportamiento.
No es una foto ni un videojuego. Es un sistema conectado a datos reales, con reglas, restricciones y capacidad de simulación. Por ejemplo, una calle puede tener restricciones de velocidad que se tienen en cuenta en los análisis de tráfico.
En situaciones de emergencia, como una DANA, ¿estas herramientas realmente ayudan?
Ayudan si se tienen preparadas y si son rápidas de desplegar. Te pongo un ejemplo concreto: en el caso de la DANA en Valencia, con la Policía Municipal de Madrid fuimos capaces, en un solo día, de proporcionar información que de otra manera no habrían tenido.
Desde Madrid, sin desplazarnos, combinamos imágenes de satélite con datos recogidos por drones de la Policía y con información del Instituto Cartográfico Valenciano. Eso permitió tener una visión en tiempo real de lo que estaba ocurriendo sobre el terreno.
¿Y qué tipo de información se obtuvo exactamente?
En ese caso, el objetivo no era tanto localizar personas aisladas, sino medir la cantidad de escombros en las calles para priorizar las labores de limpieza.
Los drones sobrevolaban la zona, nos pasaban las imágenes y, con nuestras herramientas, clasificábamos las calles según el nivel de escombro. Así se podía decidir por dónde empezar, qué recursos enviar y qué tipo de maquinaria era necesaria. No tiene sentido enviar dos operarios con palas a una calle con veinte coches amontonados.
Eso requiere personal muy especializado en vuestros sistemas, ¿no?
Lo ideal es que estas capacidades estén desplegadas antes de la emergencia. Al final, todo va de herramientas para mejorar la gestión: saber dónde actuar, con qué recursos y con qué perfiles.
En situaciones límite, como esta, el objetivo es optimizar recursos y tomar decisiones rápidas y fundamentadas.
Habéis comentado que vuestra tecnología va diez años por delante. ¿En qué se va a basar vuestro desarrollo futuro?
Principalmente en democratizar aún más el uso de estas herramientas. Queremos facilitar la interacción mediante lenguaje natural, automatizar muchos flujos de trabajo y aprovechar nuestro conocimiento acumulado durante 57 años en sectores como defensa, energía o administración pública. Eso nos permite crear agentes que automaticen procesos concretos.
Progresamos hacia interfaces cada vez más naturales —texto, voz, lenguaje natural—, mayor personalización de contenidos y representaciones cada vez más realistas de los gemelos digitales, ya sea de una ciudad, una red eléctrica o cualquier sistema territorial.
También avanzamos hacia gemelos digitales autónomos. Por ejemplo, en Vilna hay drones que recorren la ciudad de forma autónoma y, en tiempo real, informan sobre el estado de contenedores, tejados, jardines o infraestructuras.
¿Entonces no hay límites para vuestro desarrollo?
No hay límites tecnológicos. Vamos hacia una gestión cada vez más realista de cualquier elemento que pueda representarse en el territorio.
¿Por tanto, el mayor reto no es tecnológico?
No. Los retos no son tecnológicos. Los retos son sociales, legislativos y organizativos. La tecnología va por delante. El verdadero desafío es cómo se gobierna la información del territorio, qué datos deben ser públicos, cuáles no y cómo se utilizan de forma responsable.
