Sería deseable que en el recuerdo persista la imagen de un cuadro de mando que durante 2020 y 2021 hizo posible el seguimiento en tiempo real de la pandemia – aquellos puntos rojos en un mapa – y su impacto en distintas geografías. Era un modelo geoespacial desarrollado por la Johns Hopkins University con tecnología de la empresa californiana Esri, cuya especialidad son los sistemas de información geográfica (GIS). Esri (sigla de Environmental Systems Research Institute)  nació en 1969, con el objetivo de representar visualmente un inventario de recursos forestales. Muchos años después, Esri preserva el espíritu de sus orígenes tras vivir una extraordinaria transformación. Digital, por supuesto.

Ángeles Villaescusa

Su tecnología ha sido adoptada en todo el mundo por 43.000 entidades públicas con responsabilidades sobre el territorio (catastro, urbanismo, medio ambiente, etc) y por 33.000 empresas privadas que gestionan activos en red (telecomunicaciones, energía, agua o gas). Con el tiempo, ha atraído a sectores como banca y seguros, en los que las variables geográficas añaden valor mediante el análisis de sus clientelas.

“Somos una empresa de nicho y nos dedicamos a resolver problemas concretos que tienen relevancia económica y social”, resume Ángeles Villaescusa, directora general de Esri en España. La geografía – mapas inteligentes, en suma – es el pegamento que integra múltiples capas de información, procedentes de diversas fuentes y disciplinas, puntualiza esta geóloga que, a poco de graduarse, ingresó en 1992 en la incipiente filial que hoy dirige desde hace cuatro años.

Esri no cotiza en bolsa por voluntad de sus fundadores, lo que la exime de publicar resultados. Pero Villaescusa está autorizada para informar que, globalmente, factura 3.000 millones de dólares (en España unos 40 millones de euros). Y, muy importante, que con una red mundial de partners e integradores, mueve un negocio estimado en 30.000 millones de dólares.

Empezaré  por preguntarle quiénes son los clientes de Esri […]

Históricamente, hemos tenido tres categorías de clientes. De inicio, instituciones públicas que tenían alguna responsabilidad sobre el territorio, como catastro, urbanismo o medio ambiente, entre otros componentes. Después, las herramientas de Esri empezaron a ser usadas por empresas que gestionan activos en los que el territorio es un componente fundamental. En una tercera etapa, más reciente, otros sectores vieron que la geografía podía aportarles valor sin ser el núcleo de su negocio: los ejemplos clásicos son bancos y aseguradoras.

Los dos primeros los veo claramente, el tercero no tanto […]

Siempre pongo el mismo ejemplo. Un banco tiene toda la información sobre sus clientes alojada en bases de datos, pero no es lo mismo un fichero plano por muy documentado que esté, que si ese fichero está volcado en un mapa […]  Cuando pongo esa información dentro de un mapa, obtengo una visión de contexto que de otra forma no tendría: agrupo los clientes de una zona, los segmento, veo si están más cerca o más lejos de una oficina o de las oficinas de la competencia, esa información se integra y visualiza en la geografía.

[…] hoy es una práctica corriente gracias a Google.

Google ha hecho extensivo el uso de la geolocalización, pero un GIS es otra cosa. Naturalmente, han ido surgiendo competidores que han prosperado o han desaparecido según los casos; nosotros estamos en el 95% de las grandes agencias gubernamentales, en el 80% de las grandes ciudades del mundo y en el 79% de grandes empresas. En España, desde 1992 y desde entonces nuestro trabajo ha consistido en ayudar al mejor conocimiento del territorio y acompañar a nuestros clientes en la implementación de los GIS.

[…] para que sean ellos mismos los que utilicen las herramientas.

Si aceptamos que la geografía es un elemento integrador de todo lo que ocurre en un territorio, significa que permite obtener una visión completa de los factores que intervienen en un lugar concreto […] Y que facilita manejar capas de información procedentes de distintas fuentes y disciplinas, superponerlas de manera que, en un formato visual, sea posible entender y descubrir patrones de comportamiento, relaciones de unos elementos con otros […] Un mapa nos ayuda a organizar esos contenidos, que pueden ser simples visualizaciones o sistemas de simulación completos.

¿Es decir…?

Volviendo al ejemplo de los clientes de un banco, no solamente se visualiza un elemento representado por un punto, sino que se lo asocia a la información disponible sobre procesos, comportamientos y relaciones con el resto del entorno. Esto es lo que se conoce como gemelo digital, una representación virtual de lo que está pasando en un punto o una extensión concreta […] Los gemelos digitales pueden tener información sobre una infraestructura, sobre el uso del suelo, sobre los fenómenos sociales que se manifiestan en ese espacio territorial, etcétera. Puede ser única y exclusiva o tener un valor histórico que ayudará a interpretar patrones. La información puede ser estática o bien recogerse en tiempo real a través de sensores. Y puede llegar a generar modelos de predicción, algo cada vez más común.

A simple vista, sería un terreno ideal para la inteligencia artificial.

La IA está formando parte de los desarrollos tecnológicos en nuestro campo, cómo no. Y supuestamente estará incorporada en la mayor parte de las infraestructuras que gestionemos. Estamos empezando a aplicar esas tecnologías internamente para el acceso y tratamiento de mucha de la información que se maneja y es evidente que reduce considerablemente el tiempo de consulta. Ahora mismo, tenemos un asistente para el onboarding de las personas que se incorporan a la organización. Otra línea que converge es la capacidad de computación espacial, que ayudará a hacer simulaciones mucho más avanzadas y a que el usuario tenga interacciones más naturales con el sistema.

Es una tecnología habilitadora […]

La estamos incorporando con prudencia, debo decir. Nosotros no vamos a entrenar modelos con los datos de los clientes, pero ya tenemos algunos con datos públicos para hacer geoprocesamiento avanzado. La transparencia hacia el cliente exige que este sepa con qué datos se ha entrenado el modelo, porque de su calidad – y esta también viene con la fuente –  depende el resultado de las decisiones que se tomen basadas en ese modelo […]

Esri no esperó a que aparecieran esos modelos […]

Agradezco que lo diga, pero durante parte de más de medio siglo, uno de los problemas ha sido que en cada caso había que buscar y recopilar datos para ese uso, por lo que en cierto momento se decidió montar la mayor base de datos geográficos que existe, que se llama Living Atlas. Es importante recordar que Esri no es un proveedor de datos, por lo que creamos un repositorio en el que los datos de cada país estuviesen disponibles de forma continuada y donde las compañías que generan datos pudieran decidir si ponerlos a disposición de los usuarios. Lo que hizo Esri fue entrenar modelos específicos para que el usuario pudiera recogerlos y trabajar con ellos según sus propios objetivos.

Veo que no está hablando de modelos en el sentido con el que se usa la palabra con la IA generativa. Conviene aclararlo.

Así es. Nuestro producto central, ArcGIS, trabaja con métodos matemáticos de regresión, llamados kriging, para análisis complejos que llevan muchos años haciéndose. Las limitaciones han estado en la cantidad de datos existente, por un lado, y en la capacidad de computación. Soy geóloga, no informática, pero el kriging es un modelo para superponer datos con los que hacer análisis de proximidad. Lo bueno ahora con la IA es que se están automatizando dentro de procesos específicos y permiten montar sistemas de soporte para la ayuda e interacción con la herramienta.

[…] Ha mencionado la computación geoespacial. ¿Podría ser más explícita sobre su papel?

Sí, la estamos incorporando en productos para hacer representaciones lo más reales que resulte posible; de hecho, es una herramienta que se usa comúnmente en los videojuegos y en escenarios de películas, como un software de reality mapping.

¿Qué sectores han adquirido una mayor relevancia a partir de esa capacidad de representación y simulación?

Tal vez le sorprenda, pero ahora mismo me cuesta nombrar una empresa cuyo peso sea superior al de otra. No es  que carezca de información [risas] sino porque estamos inmersos en un contexto de transformación digital de todas las industrias sin excepción. Todas están viendo cómo incorporar esta tecnología en sus procesos internos para que estos evolucionen. Dicho esto, es de sentido común que la energía es la que más sobresale y se debe a que los modelos de generación y distribución de electricidad han cambiado […] por consiguiente, el sector vive una profunda disrupción.

Matizaré la pregunta acerca de los partnerships […] ¿Con qué empresas trabaja más intensamente Esri?

Entiendo que se refiere a España […]. Trabajamos con empresas que normalmente son especialistas en resolver problemáticas concretas de una industria determinada […] Y que conocen bien la gestión de redes, pero también trabajamos con otras que son generalistas: consultoras como Accenture o Deloitte conocen muy bien nuestras herramientas y aprecian el valor que pueden aportar a sus clientes.

La mejor manera de entender lo que hace Esri puede ser a través de los casos de uso […]

Le invito a visitar el vídeo de nuestra conferencia de 2024 en España. Ahora bien, si empezamos por el  sector agrario, donde nuestro GIS suele integrarse con sus sistemas internos, sus ERP en los que recogen información sobre el suelo, las cosechas, los fertilizantes,… una variedad de datos apropiados para hacer simulaciones y monitorizar zonas específicas. Un ejemplo clarísimo es el de Bodegas Torres. Cuando toca vendimiar, no se hace como en mi pueblo, donde se empieza por esta cepa y se acaba por aquélla. Ellos utilizan un GIS para controlar la humedad, para identificar las parcelas en las que las uvas están más maduras y tienen  el grado de azúcar óptimo y unos cuantos factores de importancia. En Extremadura, otro ejemplo, nuestra tecnología se utiliza para el control de plagas, especialmente la seca, una enfermedad que afecta a encinas y alcornoques: se sobrevuela con drones la zona afectada y se buscan patrones para simulaciones.

Deduzco que las cuestiones medioambientales son prioritarias en este panorama de casos de uso […]

No lo diría así, pero es evidente que son materias propicias a una mayor sensibilidad e interés público. En la isla de La Palma, participamos de un proyecto en la zona afectada por la erupción volcánica de 2023: se hizo un despliegue de sensores para recoger información al minuto de las emisiones de CO2 y de esa representación podría depender, si se diera el caso, una eventual alerta a la población. En la misma categoría entra un proyecto que estamos llevando en el Mar Menor: un organismo público, el IMIDA, trabaja en un gemelo digital que recoge información de satélites, boyas y estaciones meteorológicas, todo en tiempo real que se cruza con sus modelos hidrodinámicos y biogeoquímicos con la finalidad de acertar en la toma de decisiones informadas.

A primera vista, las smart cities serían perfectas como usuarias de gemelos digitales.

Lo son. Tenemos ejemplos muy variados de municipios que utilizan la tecnología de ESRI como soporte de portales para el servicio a la ciudadanía en Viladecans con variables como ruido, gestión del agua, residuos, movilidad, catastro o en la gestión de movilidad por la empresa municipal Sagulpa en Las Palmas de Gran Canaria. También en el ámbito del turismo se utilizan en localidades costeras cuando llega el verano y los habitantes se multiplican: hay que redimensionar temporalmente los servicios y, con frecuencia, las autoridades se plantean qué tipo de turismo quisieran atraer y cómo deberían gestionar mejor las infraestructura. En materia de smart cities, el portal cartográfico de la AMB, la Autoridad Metropolitana de Barcelona, me parece una excelente ilustración de lo que hemos comentado.