Durante la Conferencia de Usuarios Esri 2025 (CUE 2025), un nuevo concepto fue presentado y con él la manera cómo las organizaciones toman decisiones basadas en datos. Se trata de la GeoIA, que se resume en la integración de Inteligencia Artificial a los Sistemas de Información Geográfica (SIG), cuya fusión llega a cambiar la forma cómo las organizaciones entienden su territorio, anticipan riesgos y priorizan inversiones.
La GeoIA busca convertir grandes volúmenes de datos geográficos, imágenes y series temporales en decisiones accionables.
Para Deiro González, gerente de Tecnología de Esri Colombia y Ecuador, la racionalidad detrás de la GeoIA es simple: los fenómenos que más les importan a las empresas y entidades públicas ocurren en el territorio. La IA, aplicada a los datos geográficos, permite pasar de la cartografía como mapa estático a la analítica como sistema de preguntas y respuestas que aprende del entorno, detecta patrones, infiere relaciones y propone acciones. De ahí su trascendencia: elevar el rol del SIG de soporte a motor de decisión.
El diferencial de este nuevo enfoque, potenciado por IA, está definido por dos grandes frentes:
1. Extracción de datos con visión por computadora: sobre imágenes satelitales, nubes de puntos, mallas 3D, video o fotografía de campo, la GeoIA identifica y vectoriza rasgos (huellas de edificios, cuerpos de agua, vías, etc.), permite optimizar conjuntos de datos, clasificar estados de activos, entre otras aplicaciones para producción de nueva información.
2. Analítica y predicción: machine learning y deep learning sobre datos vectoriales, tabulares y series de tiempo para automatizar procesos, encontrar variables explicativas e inferir escenarios.
“El ecosistema se apoya en más de 90 modelos preentrenados listos para flujos de trabajo específicos y disponibles en el Living Atlas of the World de Esri*. Son reutilizables y, cuando el contexto local lo exige, reentrenables para ganar precisión con datos propios”, agregó González.
Lo que se mostró durante la CUE 2025 demuestra que la tecnología SIG está aumentando su alcance con la integración de IA. Ahora es posible evidenciar cambios importantes como:
• Mapas a modelos: la cartografía deja de ser un fin para convertirse en insumo de aprendizaje.
• Se pasa de datos crudos a la decisión: pipelines con AutoML, Deep Learning Studio, DLPK y GeoPrompts permiten pasar de la captura al insight y de ahí a la acción, con trazabilidad de variables, métricas y errores.
• Del especialista aislado al equipo aumentado: los asistentes democratizan operaciones complejas y abren la puerta a agentes que orquestan tareas de punta a punta.
• Del modelo global al modelo local: el reentrenamiento con datos propios es la vía para la precisión operativa; el mismo framework soporta ambas etapas.
Algunos ejemplos sobre la utilidad de la GeoAI se encuentran en la capacidad de usar asistentes y Agentes de IA geográficos para resolver preguntas claves para las organizaciones, como: ¿dónde están los mejores clientes y ubicaciones y dónde es probable que estén en el futuro?, ¿dónde están los recursos críticos y cómo se puede operar en aquellos lugares con el menor impacto sobre el medio ambiente y las especies amenazadas? o ¿dónde están los activos o ubicaciones operativas en peligro por el aumento del nivel del mar, el calor extremo y otros riesgos climáticos?
“El mensaje para quienes toman decisiones es claro: si su organización mira el territorio para operar, sea ciudad, red, cuenca, predio o corredor logístico, ya no basta con ver; ahora hay que preguntarle al territorio lo que necesita. La GeoIA tiene las herramientas para que el territorio, por fin, responda”, agregó Deiro González.
Vale la pena recordar que los SIG son un creador y consumidor de buenos datos, con herramientas para almacenarlos, procesarlos, analizarlos, disponerlos y visualizarlos y, en consecuencia, le proporcionan a las empresas y organizaciones una gran ventaja competitiva: la inteligencia de la ubicación, que puede ser aplicada en áreas como; uso de la tierra, planeación urbana, energía, recursos naturales, agricultura, océanos, evaluación ambiental, ingeniería, gestión de activos, transporte, servicios público, defensa, seguridad nacional, seguridad pública, atención a desastres, educación, salud pública, análisis económico, localización inteligente y análisis de negocios, entre muchas otras.
