La Autoridad Metropolitana de Transporte (MTA) de Nueva York planea dar un salto tecnológico significativo en la seguridad de su red de subterráneos. La entidad implementará un sistema de detección de intrusiones basado en inteligencia artificial para mitigar los riesgos y demoras que generan personas, objetos o animales en las vías.
Según reportó The City Reporter, esta problemática fue responsable de aproximadamente el 6% de los retrasos registrados en el sistema durante 2025.
La magnitud del problema: cifras y contexto
Durante el año pasado, la MTA documentó 1.297 ingresos no autorizados a las vías, lo que representa un incremento del 22% en comparación con los 1.062 casos de 2019, según datos del mismo medio. La autoridad define estos episodios como el ingreso de personas a zonas restringidas, como túneles o vías, por razones que van desde recuperar objetos hasta incidentes derivados de peleas, consumo de sustancias o intentos de suicidio.
En los primeros cuatro meses de 2026, se contabilizaron 491 intrusiones, una leve baja frente a los 505 casos del mismo lapso del año anterior y por debajo del pico de 537 incidentes entre enero y abril de 2022. La presencia de personas o desechos en las vías generó demoras que equivalen al 6% del total de retrasos en 2025.
El proyecto: tecnología, pruebas y desafíos
En abril pasado, la MTA lanzó una convocatoria para desarrollar y probar un sistema de detección de intrusiones con inteligencia artificial. La iniciativa incluye el diseño, construcción y evaluación de un prototipo en condiciones reales, tanto en una estación subterránea como en una elevada. The City Reporter detalló que el costo estimado de la prueba, que durará dos años, oscila entre USD 10 y USD 50 millones.
El sistema deberá identificar personas u objetos de cierto tamaño que accedan a las vías, ya sea de forma intencional o accidental. Además, la convocatoria exige que la tecnología detecte conductas previas a la intrusión, como movimientos erráticos o personas asomadas al borde del andén. El objetivo es generar alertas oportunas para maquinistas, personal de estación y del centro de control.
Jamie Torres-Springer, presidente de MTA Construction & Development, explicó a The City Reporter que esta iniciativa se enmarca en el plan de modernización del sistema, junto con la expansión del pago sin contacto y pruebas de nuevos molinetes.
“Uno de los grandes impulsos en este nuevo programa de capital es la modernización del sistema, reconociendo que tenemos un sistema de un siglo y que estamos tratando de añadirle todas estas nuevas tecnologías para que funcione mejor”, sostuvo el funcionario.
Torres-Springer anticipó que el organismo espera adjudicar el contrato antes de fin de año.
La apuesta por inteligencia artificial busca superar las limitaciones de pruebas anteriores. Entre 2014 y 2019, la MTA evaluó tecnologías como cámaras de circuito cerrado combinadas con láseres, análisis de video, escáneres infrarrojos, cámaras térmicas y sensores de microondas. De acuerdo con The City Reporter, esas experiencias permitieron identificar fortalezas y limitaciones, pero no lograron la precisión necesaria para una gestión eficiente.
Críticas, obstáculos y antecedentes internacionales
El despliegue de nuevas tecnologías en el metro neoyorquino plantea desafíos operativos y éticos. William Owen, director de comunicaciones del grupo Surveillance Technology Oversight Project, advirtió a The City Reporter sobre los riesgos de ampliar la red de cámaras y sistemas de inteligencia artificial en la ciudad.
“Como con cualquier herramienta que podría usarse para vigilancia y que ampliará las cámaras en toda la ciudad, la transparencia y la rendición de cuentas mediante informes son claves”, señaló el vocero.
Además, criticó que la MTA “sigue probando una IA no demostrada en New York City Transit en lugar de mejoras reales de infraestructura y seguridad en el subte”.
Desde el sindicato Transport Workers Union Local 100, Celeste Kirkland remarcó que cualquier sistema debe adaptarse a las características de una red inaugurada en 1904.
“Hay muchos desafíos: filtraciones de agua, humo, mala iluminación, estaciones curvas con líneas de visión limitadas, andenes llenos”, afirmó a The City Reporter.
Kirkland planteó dudas sobre la integración de la tecnología con los sistemas actuales y la gestión de falsas alarmas: “¿Cómo van a manejar las falsas alarmas?, ¿cómo van a vincularlo con los sistemas existentes que tenemos?”. También advirtió sobre el potencial de falsas alertas generadas por animales: “Tenemos ratas por todo el sistema. ¿Querrían que un tren se detenga por error porque una rata saltó de un banco a la vía y fue vista por un sensor?”.
En la experiencia internacional, el sistema SkyTrain de Vancouver, automatizado y sin conductor, registró activaciones de sus detectores por aves o residuos, lo que obliga a inspecciones antes de reanudar el servicio. En Estados Unidos, la tecnología es aún incipiente: la Autoridad de Tránsito de Chicago anunció en 2025 la prueba de cámaras en dos estaciones, mientras que la Autoridad Metropolitana de Transporte del Condado de Los Ángeles ya experimentó con sistemas similares, según The City Reporter.
Medidas complementarias y próximos pasos
Mientras el proyecto piloto avanza, la MTA implementa otras medidas para restringir el acceso a las vías. De acuerdo con The City Reporter, hasta fines de 2025 se instalaron barreras de acero en el borde del andén en más de 100 estaciones, y el plan apunta a alcanzar cerca de 200 de las 472 estaciones para el cierre de 2026.
Además, la autoridad se había comprometido a probar puertas automáticas en tres estaciones tras la muerte de Michelle Go en enero de 2022, quien fue empujada a las vías en la estación Times Square-42nd Street.
Para la MTA, la incorporación de inteligencia artificial es parte de una visión a largo plazo para transformar el metro. “Estamos trabajando en lo que llamamos la estación del futuro, imaginando cómo funcionará el sistema de aquí a 20, 30 o 50 años”, explicó Torres-Springer a The City Reporter.
Desde el Permanent Citizens Advisory Committee to the MTA, Lisa Daglian valoró que se pongan a prueba nuevas herramientas en dos estaciones con entornos distintos. “Por eso se hacen los pilotos. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático siguen siendo cosas en las que necesitamos aprender a confiar”, afirmó Daglian.
Fuente: Infobae