La Plataforma Thinking City es el habilitador tecnológico de las soluciones de Telefónica en proyectos de smart cities y Destinos Turísticos Inteligentes, como se explicaba hace unos días en FITUR.
Podría decirse que es como “el cerebro” de estas urbes y, al igual que nuestra corteza cerebral, se compone de distintas capas con sus correspondientes funciones.
Estas permiten adquirir, almacenar y gobernar información, así como ponerla en valor haciendo uso de ella, además de la posibilidad de consultar y gestionar el estado de la ciudad a través de cuadros de mandos. La plataforma de ciudad también permite el dimensionamiento, escalado y tolerancia a fallos de sus capacidades.
Por tanto, Thinking City es un sistema complejo, de enorme potencial, formado por un conjunto de componentes que han de funcionar coordinadamente y con precisión milimétrica.
La columna vertebral de la plataforma
En el núcleo de la plataforma están sus componentes esenciales. Aquellos que permiten la ingesta y normalización de la información para su explotación. Este core es como la columna vertebral sobre la que se construye el resto de capacidades avanzadas. Lo conforman componentes con un alto grado de madurez y uso, desarrollados dentro de la iniciativa europea de código abierto FIWARE, de la cual Telefónica es miembro fundador y uno de sus principales contribuidores desde 2010 . Estas “vértebras” incluyen:
- Capa de adquisición de información proviniente de dispositivos físicos u otras fuentes de datos (sistemas municipales, etc.): IoT agents
- Normalizador sintáctico de la información adquirida, que media entre los productores y consumidores de la misma, bajo un modelo de contexto basado en entidades y atributos: Context broker.
- Motor de reglas que permite ejecutar acciones según el flujo de información (p. ej. notificar una alerta cuando un sensor se encuentra fuera de los márgenes normales de funcionamiento durante una determinada ventana de tiempo): Complex Event Processor (CEP).
- Conector con la capa de almacenamiento, a la que nos referiremos más adelante: Cygnus.
Interoperabilidad y seguridad, atributos clave
Muy ligada al core está la capa de API & IDM, cuyos componentes velan por la interoperabilidad y un uso adecuado y seguro de la plataforma Thinking City mediante el uso de sus API por parte de usuarios debidamente identificados y autorizados.
Información en tiempo real e histórica
Como veíamos, el núcleo de la plataforma está preparado para manejar el flujo de datos y almacena el último estado de la ciudad en el Context broker. Pero normalmente también es necesario disponer de información histórica de esos estados para poder extraer información útil sobre tendencias, predicciones o análisis de anomalías. No solo se trata de saber el grado de ocupación de un determinado museo en un momento dado sino que hay que conocer el histórico de ocupaciones a lo largo del tiempo (distintos días y horas) para entender las dinámicas y poder tomar decisiones informadas.
Almacenamiento flexible de información estructurada y no estructurada
Todo ello se incorpora en la capa de Data storage. El componente Cygnus, que mencionábamos en el centro de la plataforma, se suscribe a los cambios en la información de contexto que se deseen y dicha información persiste en distintos sistemas de almacenamiento, entre los que destacan:
- Base de datos relacional en la que se almacena información histórica. Aquí residen las capacidades de bussiness inteligence (BI) y data warehouse.
- Big data para almacenamiento masivo de datos, normalmente no estructurados.
- Sistemas de almacenamiento de datos geográficos (GIS) para el apoyo a la toma de decisiones basadas en la ubicación.
- Un modelo semántico (CMS semántico) que indica el significado de los conceptos relacionados con el turismo y cuyos estándares semánticos y tecnologías avanzadas facilitan la interoperabilidad de los datos proporcionados por los actores de la cadena de valor turística. Resulta especialmente importante en el caso de los Destinos Turísticos Inteligentes, donde SEGITTUR ha definido una ontología de turismo a la que hay que atenerse. Como “cerebro” de la ciudad, la plataforma debe entender el significado de la información que gestiona. No es un mero almacén de información normalizada, sino que para cada uno de los verticales que conforman la ciudad (por ejemplo, Turismo) existe un cuidado modelo que especifica qué conceptos comprende ese dominio (por ejemplo, puntos de interés turístico, visitante, etc.), qué características tiene cada uno de ellos (ubicación de un museo, la nacionalidad de un visitante, etc.) y cómo se relacionan. De esta forma, se conforma una base semántica que da significado a la ciudad y puede ser explotada por las distintas capas que a continuación veremos.
Además, Thinking City es altamente flexible y, a las capacidades de almacenamiento estructurado (data warehouse), añade el almacenamiento de información no estructurada en la capa de Data lake. Esta capa se basa en la implementación de un almacén de objetos (que puede ser cualquier tipo de información: un vídeo, una imagen, un PDF, un fichero Excel, etc.). Esos objetos se almacenan y consultan mediante una API de gestión. Así, un proceso analítico podría acceder a grabaciones hechas en un museo, extraer información de ellas (quizá utilizando algún modelo de inteligencia artificial generativa, de los que hablaremos más adelante), obtener ciertos indicadores (por ejemplo, qué salas son las que más interesan a los visitantes o cuánto tiempo pasan en ellas) y volcar dichos indicadores de nuevo en la plataforma.
El gobierno de la información
Pero no basta con almacenar la información, hay que gobernarla. Y dicho gobierno se entiende como la gestión de la disponibilidad, usabilidad e integridad de los datos para garantizar que sean precisos, confiables y estén disponibles para quienes los necesiten. Se trata, por ejemplo, de disponer de un catálogo de datos, métricas de su calidad o su linaje (origen y destinatario de los datos). La plataforma provee ese tipo de capacidades dentro de la capa de Governance.
Pero si nos quedásemos aquí sería tan inútil como tener una excelente biblioteca cuyos libros nadie consultase. Por eso, la clave de todo lo anterior es que la información debe ponerse en valor haciendo uso de ella. De esto se ocupan las capas de la plataforma que describimos a continuación.
Uso y análisis de la información
La capa de publicación (Publish) permite hacer uso de la información de la plataforma de ciudad en distintos sistemas de publicación de datos, entre ellos referentes en la construcción de portales web Drupal y CKAN (orientado a portales de datos abiertos).
La capa de AI & analytics proporciona las capacidades analíticas: desde la más básica (basada en cálculo numérico, estadístico, etc.) hasta la más avanzada, con tecnologías de inteligencia artificial, que abarcan desde las “clásicas” (machine learning, clustering, etc.) hasta las más modernas y avanzadas (inteligencia artificial generativa basada en LLM). Dichas capacidades analíticas pueden usarse en modo “laboratorio” mediante plataformas de notebooks (hoy en día la más relevante es Jupyter, bastada en Python) o como procesos consolidados en la plataforma y ejecutados por algún sistema orquestador de dichos procesos (Jenkins). La plataforma permite el uso de todo tipo de soluciones de cualquier proveedor, tanto ejecutadas en la nube como on premise, lo que permite integrar todo tipo de tecnologías, tanto actuales (OpenAI, Gemini, Grok, DeepSeek, Llama, etc.) como las que puedan surgir en el futuro .
Consulta y gestión del estado de la ciudad
De la columna vertebral de la plataforma llegamos a su “cara visible” . La capa de End & User proporciona los Cuadros de Mando que hacen uso de la información de la plataforma y permiten al usuario final consultar y gestionar el estado de la ciudad en los distintos dominios o verticales (por ejemplo, alumbrado, recogida de residuos, etc.) con potentes capacidades de visualización (distintos tipos de gráficas, mapas, time series, etc.).
Estos cuadros de mando están potenciados con asistentes conversacionales basados en inteligencia artificial generativa. Con el apoyo de un modelo LLM (lo veíamos hace un momento), el usuario puede visualizar un cuadro de mando y “conversar” sobre los datos, preguntando al asistente sobre ellos en lenguaje natural (por ejemplo, para la extracción de conclusiones, la detección de anomalías, etc.).
La herramienta también permiten la generación de informes personalizados (PDF típicamente), correspondientes a visualizaciones concretas de los cuadros de mandos.
Dimensionamiento, escalado y disponibilidad
Por último, está la capa de Operación.
En esta capa se encuentran los mecanismos que permiten el adecuado dimensionamiento de la capacidad de la plataforma, con posibilidad de escalar dinámicamente según la demanda y proporcionan alta disponibilidad para la tolerancia a fallos.
Para la gestión de componentes se utiliza Kubernetes. Este sistema de gestión de componentes permite controlar el entorno a través de distintas herramientas de monitorización, gestión de logs y alertas frente a posibles incidencias y prestar servicio con la máxima disponibilidad y calidad. Los procedimientos operativos de Thinking City se basan en el paradigma GitOps, en el cual toda la configuración de los entornos queda explícita y versionada como si de código se tratara, lo cual lo hace mucho más robusto y gobernable.
En cuanto a las modalidades de despliegue de la plataforma existen distintas opciones: en el propio entorno del cliente (despliegues edge) o usando la cloud de Telefónica (despliegues PaaS), con la posibilidad de utilizar, en este caso, o bien un entorno enteramente aislado (PaaS Single Tenant) o compartido (PaaS Multi Tenant).
Thinking City en acción
En resumen, ilustrado de forma práctica, la “Gestión inteligente de la capacidad turística y experiencia del visitante” en Thinking City comienza en la capa de adquisición de información (IoT agents). Ahí se recopilan, por ejemplo, datos de sensores de ocupación en playas, entradas a monumentos, parkings y tráfico urbano, además de fuentes ciudadanas y redes sociales. Context Broker armoniza esos datos bajo modelos semánticos traduciéndolos a la ontología necesaria para que sistemas municipales y privados (museos, comercios, alojamientos) compartan un mismo contexto.
A través del Complex Event Processor (CEP) se detectan patrones, como superación de umbrales de aforo en el casco antiguo o un aumento inusual del tráfico hacia un mirador.
Toda esta información se canaliza hacia la capa de almacenamiento. Ahí el Data Warehouse guarda históricos estructurados y el Data Lake conserva fuentes no estructuradas (imágenes de cámaras, audios de eventos, registros sociales geolocalizados).
Con la especialización de la IA & Analítica de la propuesta Thinking City, se pueden predecir picos de ocupación y proponer la redistribución de flujos en tiempo real, aplicando modelos LLM generativos que sintetizan la información para gestores y visitantes.
La capa de publicación difunde datos abiertos sobre ocupación, sostenibilidad y oferta turística, promoviendo la transparencia y cocreación con empresas locales.
Los cuadros de mando permiten al gestor turístico conversar en lenguaje natural con un asistente IA sobre afluencia, consumo energético o impacto económico, mientras que la ciudadanía accede desde su móvil a recomendaciones personalizadas sobre horarios óptimos o rutas alternativas.
Todo el sistema opera en alta disponibilidad en la capa de Operación, orquestada por Kubernetes y gestionada bajo GitOps, lo que garantiza escalabilidad en temporadas altas y resiliencia ante fallos.
Este caso demuestra cómo en Thinking City todas las capas están conectadas, fruto de una sólida integración de tecnológias construida a lo largo de años de experiencia, con el propósito común de impulsar un turismo sostenible, participativo y gobernado por datos. La interoperabilidad, la trazabilidad semántica y la analítica predictiva hacen de la plataforma un auténtico “cerebro urbano” para la gestión turística de nueva generación.
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Hacer las ciudades más inteligentes y sostenibles de la mano de soluciones para la transformación digital de las ciudades, territorios y administraciones públicas.
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Experiencias únicas para el nuevo turista
Pasamos de turismo de visitantes a turismo de experiencias, donde las nuevas tecnologías juegan un papel fundamental. El perfil del viajero ha evolucionado hacía uno más digital y sostenible.
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