Redacción Digital Inside España
Renfe ha adjudicado a Innova‑tsn su primer gran proyecto de inteligencia artificial orientado a frenar los grafitis en trenes e instalaciones. La decisión se enmarca en el Concurso de Proyectos de IA que la operadora lanzó para resolver desafíos críticos mediante analítica avanzada. Con esta iniciativa, Renfe busca abandonar el enfoque reactivo de “limpiar después” y pasar a un modelo predictivo que permita actuar antes de que se produzca el daño.
El operador ferroviario gastó más de 11 millones de euros en 2024 para limpiar daños provocados por actos vandálicos. Más allá del desembolso directo, la retirada temporal de trenes del servicio y el deterioro de la experiencia del viajero acentúan la urgencia de atajar el problema. El fenómeno, cada vez más organizado, incluye prácticas como accionar el freno de emergencia (el conocido “palancazo”) para obligar a los convoyes a detenerse en puntos vulnerables.
El reto exige anticipar ataques con al menos dos horas de margen y redistribuir patrullas de seguridad según un riesgo dinámico calculado a partir de datos históricos y contextuales. Para cumplirlo, Renfe pidió una solución explicable, modular y alineada con sus estándares de seguridad, capaz de integrar información procedente de cámaras de vídeo en fases posteriores.
Una solución escalable y orientada a resultados
La propuesta combina modelos espacio‑temporales con variables externas y genera alertas tempranas que se visualizarán en un panel operativo en la nube. Innova‑tsn empezará por fusionar la base de incidentes con datos de meteorología, eventos públicos o calendario laboral, entre otros factores que influyen en la probabilidad de ataque. A partir de ahí, los algoritmos producirán mapas de calor de riesgo con horizonte de 24 horas, actualizados de forma continua, y sugerirán ajustes de vigilancia cada vez que se superen ciertos umbrales.
En las próximas semanas se desplegará una primera versión en cocheras de alta incidencia. La infraestructura cloud, el entrenamiento inicial de modelos y la integración de bases históricas forman parte de esta fase, centrada en entregar valor tangible desde el arranque.
El piloto persigue reducir en un 20% los incidentes, ahorrar 150.000 euros anuales en limpieza y lograr un 80% de aceptación entre los equipos de seguridad. Si se cumplen los indicadores, Renfe estudiará la ampliación geográfica y la incorporación de visión artificial sobre cámaras existentes para detectar movimientos sospechosos en tiempo real.
Innova‑tsn, consultora fundada en 2004 y especializada en todo el ciclo de vida del dato, aporta un equipo de más de 300 profesionales y presencia en Madrid, Barcelona, Santander, Londres, Bogotá y Ciudad de México. En palabras de Begoña Vega, Head of AI Models & Applications en Innova-tsn: “estamos muy agradecidos a Renfe por confiar en nosotros para abordar un desafío tan relevante. En Innova-tsn creemos en aplicar la IA donde realmente marca la diferencia: reducir el impacto del vandalismo, optimizar recursos y mejorar servicios públicos. Pondremos toda nuestra experiencia en analítica avanzada para que el piloto genere resultados tangibles desde el inicio”.
