Smart Cities

¿Cómo la analítica permite entender a las ciudades inteligentes?

Lejos de ser una utopía futurista, las ciudades inteligentes (Smart Cities) representan hoy una exigencia operativa concreta. Gestionar un proyecto ...

         03 febrero, 2026  
|   Lectura: 5 min

Lejos de ser una utopía futurista, las ciudades inteligentes (Smart Cities) representan hoy una exigencia operativa concreta. Gestionar un proyecto urbano o comercial en la actualidad requiere mucho más que administrar edificios o calles; se trata de orquestar una infraestructura inteligente capaz de entender el comportamiento de miles de personas en tiempo real.

La "intuición" que antes funcionaba ya no sirve en el mercado actual. Hoy, la analítica de datos es indispensable para tomar decisiones que mejoren vidas y generen rentabilidad. Entender este cambio es el primer paso para dominar una nueva era de gestión basada en la eficiencia.

El auge económico de las ciudades inteligentes

Las ciudades inteligentes son territorios que utilizan la tecnología y los datos para resolver problemas públicos y privados, mejorando la sostenibilidad y la eficiencia. No es una tendencia pasajera; es una reestructuración económica global.

La inversión en tecnología urbana sigue creciendo. Se proyecta una expansión agresiva del sector: de 767 mil millones de dólares en 2024 a un techo estimado de  en 2032. Las organizaciones que no adopten modelos basados en datos corren el riesgo de obsolescencia.

Decodificando el flujo urbano: más allá del hardware

El corazón de una ciudad inteligente no es el hardware, sino la información que genera. Para un gestor, lo vital es diferenciar dos conceptos que la analítica de datos hace visibles:

  • Población residente: dato estático (quienes duermen en la comuna).
  • Población flotante: dato dinámico (aquellos que trabajan, estudian o transitan por ahí cada día).

Analizar la población flotante permite predecir la demanda real. Saber en qué esquinas se concentra el tráfico peatonal un martes por la mañana versus un sábado por la tarde transforma por completo tu capacidad de planificación.

Comparativa: Métodos Tradicionales vs. Big Data Móvil

¿Por qué dar el salto a la analítica digital? La diferencia en eficiencia es drástica:

Característica Métodos tradicionales (Censos/Encuestas) Analítica de movilidad (Big Data)
Actualización Cada 5-10 años (foto del pasado) 24/7 (dinámico y real)
Costo Alto (personal en terreno) Eficiente (infraestructura existente)
Muestra Limitada y con sesgos Masiva (miles de datos anónimos)
Capacidad Descriptiva Predictiva de tendencias

Optimización de servicios y gestión territorial

Una correcta gestión territorial depende de asignar recursos donde realmente se necesitan. Al utilizar datos de conectividad, las administraciones pueden optimizar los servicios públicos con precisión quirúrgica:

  • Recolección de residuos: diseño de rutas dinámicas basadas en la generación real de desechos por zona.
  • Seguridad y alumbrado: adaptación de la intensidad de los servicios a los flujos reales de personas.
  • Infraestructura inteligente: simulación de escenarios antes de construir carreteras o centros comerciales para asegurar la ubicación estratégica.

Geointeligencia aplicada: la solución Crowds

¿Cómo acceder a este nivel de inteligencia sin desplegar miles de sensores propios? La respuesta está en Crowds de Entel Digital.

Esta herramienta avanzada de analítica y geointeligencia transforma la data de la red móvil en insights accionables. No se trata solo de “”, sino de información procesada, anonimizada y lista para apoyar tu toma de decisiones.

Beneficios tácticos de Crowds

Con esta tecnología, llevas la geointeligencia al siguiente nivel:

  • Ética como activo: la privacidad es tu ventaja.  utiliza una anonimización robusta; no se sigue a individuos, se analizan patrones de masas.
  • Microsegmentación dinámica (retail): supera la segmentación estática. Ajusta el stock y personal según quién transita frente a tu vitrina cada hora.
  • Digital Twins (gemelos digitales): Utiliza data histórica de movilidad para crear simulaciones virtuales antes de invertir en infraestructura física, minimizando riesgos financieros.

El MUT: Un caso de éxito e innovación

Un ejemplo tangible del poder de estos datos es el Mercado Urbano Tobalaba (MUT). Ubicado estratégicamente en el corazón de Santiago, este proyecto ha logrado desafiar a los gigantes del retail, superando los 650 mil visitantes mensuales.

El éxito del MUT no es casualidad, sino el resultado de entender profundamente a su audiencia a través de la analítica:

  • Decodificación del usuario: a través de Crowds, se identifica que su público no es genérico; el 60% son personas menores de 44 años, con hábitos digitales y de consumo flexible. Más del 45% de su población flotante pertenece a los segmentos de alto poder adquisitivo (AB, C1a y C1b).
  • Adaptación al flujo real: los datos revelan patrones de comportamiento específicos, como un flujo laboral "full peak" de lunes a miércoles que baja considerablemente post-almuerzo los jueves y viernes.

Gracias a estos insights, el MUT no compite como un "mall" tradicional, sino que ofrece un mix de formatos ágiles y experiencias premium diseñadas a la medida de ese usuario profesional urbano que transita por el sector.

Si estás listo para integrar la inteligencia de datos en tu gestión, descubre cómo Crowds puede cambiar tu visión del mercado.

Preguntas frecuentes sobre ciudades inteligentes (FAQ)

¿Esta tecnología solo sirve para grandes metrópolis? 

No. Aunque las grandes urbes generan más datos, las ciudades medianas y pequeñas pueden utilizar estos modelos para crecer de manera ordenada. La escala no es tan importante como la capacidad de interpretar el flujo de tus habitantes o clientes para dimensionar correctamente los servicios.

¿Cómo se protege la privacidad de las personas al analizar sus movimientos? 

Es la prioridad número uno. Soluciones profesionales como Crowds de Entel Digital trabajan con Big Data anonimizado desde el origen. Nunca se accede a identidades individuales ni a datos personales; se procesan grandes volúmenes de datos para identificar tendencias estadísticas y patrones de masa.

¿La implementación de ciudades inteligentes es solo un gasto tecnológico? 

No, es una inversión en sostenibilidad y eficiencia fiscal con un retorno claro. Al optimizar servicios operativos (como basura, luz o transporte) basándose en uso real y no en estimaciones, se reducen los costos operativos drásticamente (OPEX), permitiendo que la inversión se pague sola con el tiempo.


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