“Hipervisión” con arquitectura de seguridad basada en IA en lugar de solo cámaras: ¿Qué hay detrás de la nueva red de vigilancia de Marruecos?

Lucha contra las cancelaciones y los retrasos de trenes: así es como se supone que la IA salvará la red ferroviaria marroquí

El programa de 96.000 millones de dirhams (8.800 millones de euros): Marruecos está construyendo un nuevo sistema operativo para sus ferrocarriles

La empresa estatal marroquí de ferrocarriles, ONCF, se enfrenta a una transformación histórica. Con la Copa Mundial de la FIFA 2030 en mente y el rápido aumento del número de pasajeros, el país está invirtiendo 96.000 millones de dirhams en la expansión de su red ferroviaria durante los próximos años. Sin embargo, un elemento aparentemente insignificante dentro de este enorme presupuesto se está convirtiendo en la pieza clave del futuro digital del ferrocarril: un estudio de viabilidad, con un coste aproximado de un millón de dirhams, que sentará las bases de una arquitectura de seguridad nacional basada en inteligencia artificial.

Con 6.000 cámaras planificadas —casi un tercio de las cuales estarán automatizadas mediante inteligencia artificial—, Marruecos se prepara para dar el salto a la denominada "hipervisión". Esto implica mucho más que la videovigilancia tradicional. Se trata de prevenir retrasos rápidamente, proteger la infraestructura crítica de los ciberataques, salvaguardar la privacidad de los datos evitando deliberadamente el reconocimiento facial y, en última instancia, determinar si Marruecos mantiene su soberanía tecnológica o se vuelve dependiente de proveedores extranjeros. El siguiente artículo analiza por qué esta decisión arquitectónica determinará el éxito económico, operativo e industrial del futuro ferrocarril marroquí.

La red ferroviaria de Marruecos se está convirtiendo en una plataforma de seguridad inteligente: del proyecto de cámaras a la decisión del sistema

A primera vista, la arquitectura de vigilancia basada en IA que planea implementar la ONCF, la compañía ferroviaria estatal marroquí, parece un proyecto digital relativamente pequeño. El contrato licitado asciende a 1,08 millones de dirhams y tiene como objetivo desarrollar una estrategia nacional para 2030. Comparado con el programa de inversión total de la ONCF, que asciende a 96 mil millones de dirhams, esta cantidad es casi insignificante. Sin embargo, desde una perspectiva económica, sería erróneo concluir que el proyecto es de poca importancia. La licitación no financia la implementación técnica completa, sino el trabajo conceptual preliminar: arquitectura, estándares, prioridades, lógica de integración, requisitos de inversión y hoja de ruta de implementación. Esta fase, en particular, determina qué proveedores se adjudicarán finalmente el contrato, el grado de apertura o cierre del sistema y cuáles serán los costos a largo plazo.

Por lo tanto, el núcleo del proyecto no reside en la adquisición de cámaras adicionales. ONCF planea, en cambio, la transición de numerosas soluciones de vigilancia individuales a un sistema de seguridad centralizado y basado en datos. Para 2030, se desplegarán alrededor de 6000 cámaras en toda la red ferroviaria. Aproximadamente el 30 %, es decir, unas 1800 unidades, analizarán automáticamente las imágenes mediante inteligencia artificial. Las cámaras restantes seguirán siendo sensores convencionales, pero se integrarán en la misma plataforma general. Esta combinación resulta económicamente viable: no todas las ubicaciones requieren una gran capacidad de procesamiento ni sofisticadas capacidades analíticas. La clave reside en monitorizar de forma inteligente las zonas más críticas, consolidando simultáneamente todas las señales relevantes en una visión general completa.

Por lo tanto, la licitación constituye un contrato arquitectónico con un considerable poder de negociación. Un sistema bien diseñado puede aumentar la seguridad, reducir el tiempo de inactividad operativa, permitir un despliegue de personal más preciso y facilitar futuras expansiones. Por el contrario, un diseño deficiente puede generar dependencia tecnológica, altos costos de integración, sobrecarga de alarmas y responsabilidades poco claras. El bajo precio del estudio no debe confundirse, por consiguiente, con el valor de la decisión. En comparación con los gastos posteriores de hardware, software, red, almacenamiento, mantenimiento y operación, el esfuerzo de planificación es mínimo. Sin embargo, su impacto en estos gastos es muy significativo.

La seguridad como infraestructura económica

La seguridad ferroviaria suele considerarse un centro de costes. Esta perspectiva es demasiado limitada, ya que la seguridad en el transporte ferroviario es, a la vez, un requisito indispensable para la capacidad, la fiabilidad y la confianza. El acceso no autorizado a las vías, un objeto abandonado, un incendio, una multitud peligrosa o una obstrucción en una línea de alta velocidad pueden ocasionar importantes costes indirectos. Estos incluyen cancelaciones de trenes, retrasos, evacuaciones, desvíos, daños en el equipo, despliegue de personal adicional y daños a la reputación. En una red en expansión, no solo aumentan los volúmenes de tráfico y las oportunidades de ingresos, sino también el número de posibles interrupciones y las consecuencias económicas de cada incidente grave.

Los beneficios económicos del análisis inteligente de vídeo se derivan principalmente de la rapidez. Si bien las cámaras no previenen automáticamente un incidente, pueden acortar el tiempo entre su ocurrencia, detección, evaluación y respuesta. Este plazo es especialmente crítico en el transporte ferroviario, ya que una interrupción local puede afectar rápidamente los horarios, las conexiones y los tramos de vía posteriores. La detección temprana de una persona en las vías o la identificación oportuna de un obstáculo permite una intervención controlada antes de que un problema de seguridad se convierta en un incidente operativo grave. Los beneficios, por lo tanto, van más allá de la simple prevención de daños; también incluyen la reducción de retrasos y una utilización más estable de la escasa capacidad de la infraestructura.

Además, existe el efecto de la confianza. Los pasajeros evalúan un sistema ferroviario no solo por su velocidad y precio, sino también por la seguridad, la fiabilidad y el orden que perciben. Esto es especialmente cierto en las principales estaciones de tren, las rutas de cercanías más transitadas y los grandes eventos internacionales. Marruecos está preparando sus redes de transporte para un aumento significativo de la demanda, en parte debido a la Copa Mundial de la FIFA 2030. Por lo tanto, una gestión de seguridad moderna puede fortalecer indirectamente la aceptación de los nuevos servicios. Si bien no mejora automáticamente la demanda, reduce un obstáculo importante para el uso del transporte público.

Al mismo tiempo, es necesario evaluar los beneficios de forma realista. El análisis de vídeo no garantiza la seguridad. Cambia el enfoque de la observación reactiva al reconocimiento proactivo de patrones. Que esto genere valor económico añadido depende de que las alarmas se prioricen de forma fiable, sean revisadas por personal cualificado y se traduzcan en procesos operativos eficaces. Un algoritmo sin un flujo de trabajo operativo claro produce datos, pero no necesariamente seguridad.

El crecimiento aumenta la presión para actuar

El proyecto coincide con un periodo de fuerte crecimiento del transporte ferroviario marroquí. ONCF transportó aproximadamente 55,1 millones de pasajeros en 2024, frente a los 38,5 millones de 2019. Esto representa un aumento de alrededor del 43 % en cinco años, a pesar del impacto de la pandemia y sus consecuencias. El número de pasajeros alcanzó aproximadamente los 55,6 millones en 2025. Si bien el crecimiento se ha ralentizado desde un nivel elevado, la tendencia a largo plazo sigue siendo clara: el ferrocarril está ganando importancia como medio de transporte, y las ampliaciones previstas buscan impulsar una nueva escala.

La evolución de los ingresos también demuestra una creciente relevancia económica. Los ingresos de ONCF en 2024 ascendieron a 4.820 millones de dirhams, aproximadamente un 11 % más que el año anterior. El transporte de pasajeros generó 2.763 millones de dirhams, un 8 % más que en 2023. En 2025, los ingresos totales superaron los 5.000 millones de dirhams por primera vez. Estas cifras demuestran que el ferrocarril no es simplemente un proyecto de infraestructura estatal, sino un proveedor de servicios de movilidad y logística en auge, con una demanda operativa cada vez mayor.

El desarrollo es particularmente evidente en los servicios ferroviarios de alta velocidad. En 2024, Al Boraq transportó aproximadamente 5,5 millones de pasajeros y generó alrededor de 780 millones de dirhams en ingresos. Para 2025, esta cifra había aumentado a cerca de 5,6 millones de pasajeros, mientras que los ingresos alcanzaron aproximadamente 848 millones de dirhams. Así, si bien Al Boraq representó solo alrededor de una décima parte de los pasajeros en 2024, generó significativamente más de una cuarta parte de los ingresos por pasajeros. Esto indica un mayor ingreso promedio por pasajero y la importancia estratégica de los servicios ferroviarios de larga distancia de alta calidad.

Esto genera un claro efecto de escala en la arquitectura de seguridad. Con el aumento del tráfico, también aumentan el número de contactos, la densidad de estaciones, la complejidad de los transbordos y la importancia de la continuidad operativa. Un sistema de monitorización que parezca suficiente para la red actual podría alcanzar sus límites organizativos y técnicos en pocos años. Por lo tanto, la planificación hasta 2030 no solo debe reflejar las necesidades actuales, sino también tener en cuenta las horas punta, las nuevas estaciones, el material rodante adicional, los servicios regionales y la ampliación de la línea de alta velocidad.

El programa de 96 mil millones de dirhams

El proyecto de IA solo puede entenderse dentro del contexto del ciclo de inversión general. ONCF planea invertir un total de 96 mil millones de dirhams para 2030. De esta cantidad, 53 mil millones de dirhams se destinarán a infraestructura y equipamiento para la línea ferroviaria de alta velocidad de aproximadamente 430 kilómetros que conectará Kenitra con Marrakech, pasando por Rabat y Casablanca. Otros 29 mil millones de dirhams se asignarán a 168 trenes nuevos. Los 14 mil millones de dirhams restantes se utilizarán para modernizar, estabilizar y desarrollar aún más la red existente, así como para preparar los servicios regionales de transporte rápido.

La magnitud del proyecto demuestra la importancia de definir la estrategia de seguridad desde el principio. La futura plataforma de vídeo e hipervisión no debe implementarse posteriormente sobre una infraestructura existente. Debe integrarse en la planificación de estaciones, redes de comunicación, centros de operaciones, vehículos, suministro eléctrico, procesos de mantenimiento y ciberseguridad. Cuanto más tarde se definan las interfaces, más costosas serán las adaptaciones. Desde una perspectiva de ciclo de vida, resulta lógico diseñar la arquitectura de seguridad digital en paralelo con el desarrollo de la infraestructura física.

El programa general también modifica el papel de la ONCF. De ser un operador ferroviario nacional con una red relativamente concentrada, se está convirtiendo cada vez más en un proveedor de movilidad integrada para el transporte de alta velocidad, larga distancia, regional y metropolitano. Se prevén servicios más frecuentes, similares a los del RER, para Casablanca, Rabat y Marrakech. Esto aumentará la frecuencia del servicio y el flujo de pasajeros, a la vez que reducirá el tiempo disponible para la toma de decisiones operativas. Los sistemas de seguridad deberán entonces monitorizar no solo objetos individuales, sino también los patrones de movimiento en numerosos lugares y agregar información en tiempo real.

La expansión tiene una dimensión de política industrial. Los grandes programas ferroviarios generan demanda de servicios de construcción, tecnología de señalización, material rodante, telecomunicaciones, software, mantenimiento y capacitación. La estrategia de monitoreo puede influir en la cantidad de este valor agregado que se genera en Marruecos. Si se requieren interfaces abiertas, experiencia en integración local y estándares transferibles, las empresas marroquíes pueden participar en la operación, adaptación y desarrollo a largo plazo. Por el contrario, si se adquiere una solución integral completamente propietaria, existe el riesgo de que una parte significativa de la creación de valor digital permanezca permanentemente vinculada a proveedores extranjeros.

Hipervisión como nuevo sistema operativo

El término hipervisión describe la integración de diversos sistemas de monitoreo y alarma en una única plataforma global. En la práctica, esto significa que las imágenes de las cámaras, las alertas de IA, los datos de control de acceso, las alarmas contra incendios, las advertencias técnicas y otros datos operativos ya no se procesan en aplicaciones separadas. En su lugar, se crea una visión general unificada que permite evaluar, priorizar y remitir los eventos a las autoridades competentes.

La ventaja económica reside en la reducción de la fricción organizativa. En sistemas fragmentados, el personal debe consolidar información de diferentes interfaces. Las responsabilidades pueden ser poco claras, las alertas pueden procesarse dos veces o no transmitirse a tiempo. Una plataforma centralizada puede reducir estas interrupciones en la comunicación. Permite procesos estandarizados, niveles de escalamiento uniformes y documentación rastreable. Esto posibilita que los centros de control regionales y un centro de seguridad nacional actúen de forma coordinada sin centralizar por completo todas las decisiones.

La centralización, sin embargo, conlleva nuevos riesgos. Una plataforma que conecta múltiples sistemas se convierte en un nodo crítico en sí misma. Fallos técnicos, ciberataques o configuraciones incorrectas pueden afectar a gran parte de la red simultáneamente. Por lo tanto, el sistema requiere redundancia, zonas de seguridad independientes, procedimientos operativos de emergencia y capacidad de respuesta local. La hipervisión no debe confundirse con una dependencia centralizada total. Una arquitectura robusta debe combinar la supervisión centralizada con la resiliencia descentralizada.

El enorme volumen de información también supone un desafío. 6000 cámaras generan continuamente grandes flujos de datos. Si todas las grabaciones se almacenaran y analizaran de forma centralizada y permanente en alta resolución, las exigencias de ancho de banda, almacenamiento y capacidad de procesamiento aumentarían considerablemente. Una arquitectura por niveles suele ser más viable económicamente. Ciertos análisis pueden realizarse directamente en la cámara o en ordenadores locales, mientras que solo los eventos relevantes, los metadatos o las secuencias de vídeo seleccionadas se transmiten al sistema central. Este procesamiento en el borde reduce los costes de transmisión y puede acortar los tiempos de respuesta. Sin embargo, complica el mantenimiento y la gestión de la seguridad, ya que es necesario operar dispositivos más inteligentes sobre el terreno.

Donde la inteligencia artificial genera beneficios

Las aplicaciones previstas se centran en situaciones específicas y operativas. Estas incluyen la detección de accesos no autorizados, la monitorización de multitudes, la identificación de objetos abandonados y la observación de trenes. En líneas de alta velocidad, también se pueden detectar animales, obstáculos u objetos en las vías. En las estaciones de tren, se puede analizar la densidad, la dirección del movimiento y la congestión. El proyecto opera, por lo tanto, en un ámbito donde la visión artificial puede generar beneficios cuantificables, siempre que los modelos se adapten a las condiciones locales.

La detección de intrusiones es especialmente relevante porque las vías férreas cubren grandes áreas difíciles de proteger por completo. Un sistema puede monitorear zonas definidas e informar sobre movimientos inusuales en un momento o bajo ciertas condiciones. La ventaja sobre la simple detección de movimiento es que los sistemas modernos pueden distinguir entre personas, vehículos, animales y factores ambientales. Idealmente, esto reduce las falsas alarmas causadas por sombras, lluvia, vegetación o cambios de luz.

El análisis de multitudes persigue un objetivo diferente. Se centra menos en las personas individualmente y más en la densidad y el flujo. Si se congrega un número inusualmente grande de personas en un andén o surgen flujos opuestos, el centro de control puede reaccionar con rapidez, gestionar el acceso, desplegar personal o ajustar la información de los pasajeros. Los beneficios son tanto de seguridad como operativos. Una mejor distribución de los pasajeros puede estabilizar los tiempos de espera y prevenir situaciones críticas en los bordes del andén.

Detectar objetos desatendidos parece sencillo, pero es un desafío técnico. Las estaciones de tren son entornos dinámicos con equipaje, equipos de limpieza, vendedores y visibilidad variable. Un sistema útil debe distinguir si un objeto está realmente desatendido, cuánto tiempo lleva allí y si está bloqueando un área relevante. Sin una calibración precisa, es probable que se produzcan numerosos falsos positivos. Por lo tanto, el éxito económico no depende de la lista de funciones más extensa posible, sino de unas pocas aplicaciones que funcionen de forma fiable con umbrales claramente definidos.

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El precio subestimado de las falsas alarmas

La métrica clave para evaluar un sistema de monitorización con IA no es su tasa de detección teórica en el laboratorio. Lo que importa es la relación entre aciertos relevantes, eventos omitidos y falsas alarmas en la práctica. Un sistema puede ser muy sensible en teoría, pero ofrecer pocos beneficios si constantemente informa sobre situaciones inofensivas. Cada advertencia exige atención. Un exceso de falsas alarmas provoca fatiga por alarmas: los empleados reaccionan con más lentitud, ignoran las alertas o desarrollan soluciones informales.

Los costos de las falsas alarmas son múltiples. Incluyen la pérdida de tiempo de trabajo en los centros de control, el despliegue innecesario de fuerzas de seguridad, posibles interrupciones operativas y una disminución de la confianza en la tecnología. Por el contrario, un sistema configurado a un nivel demasiado bajo puede pasar por alto peligros reales. Por lo tanto, la optimización no es un procedimiento técnico puntual, sino un proceso operativo continuo. Los umbrales deben ajustarse según la ubicación, la hora del día, las condiciones meteorológicas y el tipo de evento. Un andén abarrotado en un día festivo presenta desafíos diferentes a los de un depósito por la noche.

Para el proceso de licitación, esto significa que las afirmaciones sobre el rendimiento deben probarse en escenarios reales. Los proveedores no solo deben demostrar que sus modelos pueden reconocer objetos, sino también probar su fiabilidad en las condiciones de iluminación, clima y tráfico de Marruecos. El polvo, el calor, la contraluz, los diferentes ángulos de cámara y la alta densidad de peatones afectan al rendimiento. Por lo tanto, un proyecto piloto en varias ubicaciones típicas resulta más rentable que una selección basada únicamente en las especificaciones del fabricante.

Sería beneficioso contar con un sistema de indicadores clave de rendimiento (KPI) que combine métricas técnicas y operativas. Esto incluye el número de alarmas relevantes, el tiempo promedio de prueba, la tasa de falsas alarmas, los incidentes detectados, los minutos de inactividad evitados y la disponibilidad general del sistema. Solo esta combinación permite determinar si la inversión es realmente productiva. Una alta tasa de detección sin una mejora en el tiempo de respuesta sería simplemente un éxito técnico, pero no económico.

La protección de datos como cuestión de confianza

Los documentos de licitación, en su versión actual, no incluyen el reconocimiento facial. Esta limitación es estratégicamente significativa. El reconocimiento facial haría que el proyecto fuera considerablemente más complejo desde una perspectiva legal, ética y técnica. Para las principales aplicaciones previstas, la identidad de las personas no es esencial. El sistema debe reconocer que alguien se encuentra en un área restringida o que una multitud ha alcanzado una densidad crítica. No necesita saber quién es esa persona.

Renunciar a la identificación biométrica puede fomentar la aceptación y respaldar el principio de minimización de datos. Sin embargo, tanto la videovigilancia tradicional como la basada en IA siguen constituyendo una intrusión en la privacidad. Marruecos cuenta con un marco legal para la protección de datos personales en la Ley 09-08; la Comisión Nacional de Protección de Datos (CNDP) supervisa su implementación. Para la ONCF, esto exige objetivos claros, periodos de retención regulados, acceso controlado y rendición de cuentas transparente.

Desde el punto de vista económico, la protección de datos no es simplemente un gasto adicional. Las regulaciones poco claras pueden retrasar proyectos, generar resistencia y obligar a realizar modificaciones posteriores. Integrar la protección de datos y la seguridad de la información en la arquitectura desde el principio reduce los riesgos de cumplimiento a largo plazo y los riesgos para la reputación. Esto incluye separar el análisis en tiempo real del archivado, implementar conceptos de eliminación automática, registrar el acceso, cifrar los datos y restringir el acceso únicamente al personal autorizado.

La limitación de la finalidad es especialmente importante. Una plataforma diseñada inicialmente para la detección de intrusiones y amenazas puede utilizarse posteriormente para un análisis de comportamiento más exhaustivo. Esta expansión gradual de su uso conlleva riesgos políticos y sociales. Por lo tanto, las nuevas funciones no deben legitimarse únicamente en función de su viabilidad técnica. Toda expansión requiere una evaluación independiente de beneficios y riesgos, una base legal y una aprobación clara. Abstenerse explícitamente del reconocimiento facial es, por tanto, un punto de partida sensato, pero solo será creíble si se garantiza mediante salvaguardias técnicas y organizativas.

La ciberseguridad se está convirtiendo en una tarea fundamental

Con cada cámara conectada a la red, la superficie de ataque digital aumenta. Las cámaras, los ordenadores locales, los componentes de red, el almacenamiento, las interfaces y las plataformas centrales pueden presentar vulnerabilidades. Un ataque podría interceptar grabaciones, desactivar dispositivos, suprimir alarmas o generar informes falsos. Sería especialmente crítico cualquier manipulación que pase desapercibida. Si bien un fallo total del sistema suele detectarse rápidamente, un cambio inadvertido en los datos o modelos puede dar lugar a decisiones erróneas de forma permanente.

Por lo tanto, la arquitectura de seguridad debe proteger por igual la confidencialidad, la disponibilidad y la integridad. No basta con proteger los datos de vídeo contra el acceso no autorizado. ONCF también debe garantizar la autenticidad de las cámaras, la verificación de las versiones del software, la ausencia de modificaciones en los modelos sin ser detectada y que las alarmas provengan de fuentes confiables. La segmentación de la red es fundamental en este sentido: un dispositivo comprometido no debe poder otorgar acceso directo a los sistemas de control críticos.

Otro riesgo reside en la cadena de suministro. Un sistema de esta envergadura probablemente incluya componentes de múltiples fabricantes. Las actualizaciones, el mantenimiento remoto y los servicios en la nube pueden generar dependencias que se extienden más allá del plazo contractual original. Por lo tanto, las licitaciones deben exigir actualizaciones de seguridad durante todo el ciclo de vida, procesos transparentes de gestión de vulnerabilidades, capacidades locales de recuperación ante desastres y derechos de acceso claramente definidos. La posibilidad de reemplazar componentes individuales sin tener que sustituir toda la plataforma también es un factor clave tanto para la seguridad como para la rentabilidad.

La ciberresiliencia conlleva costes adicionales, pero no es un nivel de calidad opcional. Cuanto más automatizadas y centralizadas sean las decisiones de seguridad, mayor será el daño potencial derivado de la manipulación digital. Por lo tanto, este proyecto no debe considerarse simplemente como la adquisición de cámaras con seguridad informática añadida posteriormente. Se trata de un sistema ciberfísico en el que las decisiones digitales pueden afectar al flujo de tráfico del mundo real.

Arquitectura abierta contra la dependencia de proveedores

La cuestión estratégica más importante en materia de adquisiciones es si ONCF opta por una plataforma abierta y modular o por un sistema cerrado e integral. Una solución propietaria puede implementarse con mayor rapidez inicialmente, ya que el hardware, el software y el soporte provienen de un único proveedor. Sin embargo, a largo plazo, pueden surgir altos costos de cambio. Si las cámaras, los modelos de análisis, el almacenamiento y las interfaces de usuario están estrechamente vinculados a un solo proveedor, cualquier reemplazo posterior resulta costoso y arriesgado.

Con un horizonte temporal que se extiende hasta 2030 y una vida útil prevista significativamente mayor, la flexibilidad tecnológica es de vital importancia. Los modelos de IA evolucionan rápidamente, mientras que la infraestructura ferroviaria y de cámaras suele utilizarse durante diez años o más. Por lo tanto, la arquitectura debe permitir actualizar o reemplazar los componentes de análisis sin necesidad de reconstruir todo el sistema. Para ello, son cruciales las interfaces estandarizadas, los formatos de datos documentados y la clara definición de los derechos de propiedad de las configuraciones y los datos operativos.

Sin embargo, la apertura no implica combinar el mayor número posible de proveedores sin una responsabilidad centralizada. La fragmentación excesiva aumenta los riesgos de integración y dificulta la resolución de problemas. Una arquitectura de plataforma claramente definida, con estándares vinculantes pero módulos competitivos, resulta económicamente viable. ONCF debe mantener el control sobre el modelo de datos, las interfaces y las reglas de seguridad, mientras que los proveedores especializados pueden ofrecer funciones específicas.

Los costos de salida también deben incluirse en el análisis de costo-beneficio. El precio de compra más bajo puede resultar costoso a lo largo del ciclo de vida del producto si las licencias, el almacenamiento, el mantenimiento o las actualizaciones solo están disponibles en condiciones de monopolio. Por lo tanto, los costos operativos totales deben evaluarse durante al menos diez años. Esto incluye no solo el hardware y el software, sino también la energía, la transferencia de datos, la capacitación, las actualizaciones del producto, la ciberseguridad, los repuestos, el soporte y la migración. Un concepto sólido debe visibilizar estos costos ocultos.

Oportunidades para la economía digital de Marruecos

El proyecto se alinea con la estrategia nacional de Marruecos, "Maroc IA 2030", que posiciona la inteligencia artificial como motor de crecimiento y soberanía. El país aspira a una contribución económica adicional de 100 mil millones de dirhams proveniente de la IA para 2030, la creación de 50 000 empleos directos e indirectos, y la formación o certificación de 200 000 personas en habilidades de IA. Estos objetivos son ambiciosos y no se alcanzan automáticamente. Sin embargo, proyectos de infraestructura como el sistema ONCF pueden actuar como impulsores concretos de la demanda si se considera sistemáticamente la creación de valor local.

El mayor potencial local no reside en la producción de cámaras estándar, sino en la integración de sistemas, la ingeniería de datos, la adaptación de modelos, la ciberseguridad, el mantenimiento y el diseño de procesos operativos. Las universidades, las empresas tecnológicas y las startups marroquíes podrían trabajar con conjuntos de datos, procedimientos de prueba y aplicaciones relevantes para el contexto local. Esto generaría conocimiento que posteriormente podría transferirse a puertos, aeropuertos, plantas industriales, centros logísticos y sistemas de transporte urbano.

Un requisito indispensable es un proceso de adquisición que no reduzca la transferencia de tecnología a meras cartas de intención no vinculantes. Los contratos pueden incluir capacitación, soporte local, desarrollo conjunto, obligaciones de documentación y transferencia gradual de conocimientos técnicos. Igualmente importante es el acceso a datos de capacitación y pruebas anonimizados o controlados. Sin acceso a estos datos, las empresas locales suelen limitarse a servicios básicos de instalación y mantenimiento, mientras que las capacidades de software y análisis más valiosas permanecen en el extranjero.

Marruecos también puede utilizar este proyecto como referencia para el mercado africano. Muchos países se enfrentan a desafíos similares: ciudades en crecimiento, creciente demanda de transporte, recursos de seguridad limitados e infraestructuras existentes heterogéneas. Una solución modular, resiliente al clima y rentable podría generar conocimientos especializados exportables. Sin embargo, el proyecto ONCF debe ofrecer resultados demostrables. Un sistema prestigioso sin indicadores de rendimiento transparentes tendría menos valor como referencia que un enfoque más pequeño pero con una eficacia cuantificable.

Productividad en lugar de reducción de personal

La vigilancia mediante IA suele asociarse con un ahorro en personal de seguridad. Sin embargo, esta expectativa solo es parcialmente realista. Un sistema con 6000 cámaras y numerosas alertas automatizadas aún requiere personal para evaluar eventos, activar acciones, mantener la tecnología y supervisar los modelos. El beneficio económico reside más en el aumento de la productividad que en la simple reducción de personal.

La videovigilancia tradicional no es escalable porque los humanos solo pueden supervisar atentamente un número limitado de imágenes. La IA puede preclasificar grandes volúmenes de grabaciones e identificar situaciones sospechosas. Esto cambia el enfoque de la observación continua a la evaluación cualificada. De esta forma, se puede aumentar la eficacia de los equipos existentes y limitar las necesidades adicionales de personal que surgirían con la expansión de la red y el aumento del número de pasajeros.

Al mismo tiempo, están surgiendo nuevos perfiles profesionales. Se demandan analistas de centros de control, especialistas en datos e IA, profesionales de ciberseguridad, integradores de sistemas y equipos de mantenimiento técnico. Los empleados actuales necesitan formación para comprender las limitaciones de los sistemas. Considerar una advertencia de IA como una verdad objetiva puede llevar a decisiones tan peligrosas como las de quienes ignoran todas las alertas. Por lo tanto, la supervisión humana implica más que una simple confirmación formal. Requiere competencia, tiempo y una clara autoridad para la toma de decisiones.

La organización del trabajo y la tecnología deben diseñarse conjuntamente. Introducir nuevas aplicaciones sin adaptar los procesos, los modelos de turno y las responsabilidades aumenta la carga de trabajo. Especialmente durante la fase de implementación, operar sistemas heredados y nuevos en paralelo puede generar trabajo adicional. Por lo tanto, el análisis de costo-beneficio debe considerar los costos de transición y las curvas de aprendizaje. Las mejoras en la productividad rara vez se producen el primer día de operación; surgen a través de la calibración, la capacitación y la rutina organizacional.

Realidad de la financiación y el balance

La campaña de inversión se topa con una estructura financiera que ya depende en gran medida de la infraestructura. A finales de 2024, ONCF registró una deuda financiera de aproximadamente 36.500 millones de dirhams, de los cuales cerca del 71% correspondía a infraestructura. Simultáneamente, la empresa generó un EBITDA de 1.949 millones de dirhams en 2024 y una capacidad de autofinanciación de aproximadamente 501 millones de dirhams. La pérdida neta del año fue de aproximadamente 1.373 millones de dirhams, debido principalmente a la depreciación y a los costes de financiación de la infraestructura. Según ONCF, el resultado habría sido positivo sin los costes de capital de la infraestructura.

Estas cifras ilustran un problema típico de los sistemas ferroviarios estatales: si bien las operaciones pueden ser económicamente eficientes, la infraestructura, que requiere una gran inversión de capital, genera elevadas cargas contables y financieras. Por lo tanto, el programa de 96 mil millones de dirhams no puede financiarse únicamente con los superávits actuales. Las inyecciones de capital del gobierno, los préstamos de instituciones financieras internacionales y las estructuras de financiación a largo plazo siguen siendo cruciales.

Esto exige una planificación rigurosa del ciclo de vida del sistema de monitorización. La adquisición inicial del hardware es solo una parte de los costes. Los gastos recurrentes en licencias, almacenamiento, conectividad, energía, mantenimiento y actualizaciones pueden alcanzar un nivel considerable con el paso de los años. Si estos costes operativos se subestiman durante la fase de planificación, el resultado será una infraestructura digital cuya funcionalidad se verá limitada por las restricciones presupuestarias. Esto sería especialmente problemático, ya que las plataformas de seguridad requieren un mantenimiento continuo y no pueden permanecer prácticamente inalteradas tras su finalización, como ocurre con un proyecto de construcción puntual.

Al mismo tiempo, el proyecto no debe evaluarse únicamente en función de los ingresos directos. Las inversiones en seguridad generan beneficios principalmente a través de la prevención de daños, operaciones más estables y una mejor utilización de los recursos. Por lo tanto, un análisis de costo-beneficio sólido debe utilizar escenarios: ¿Cuántos incidentes relevantes ocurren?, ¿cuánto más rápido se detectan?, ¿qué costos derivados de retrasos o daños se pueden evitar?, y ¿cómo varían los costos de seguros, personal o mantenimiento? Sin tales supuestos, la evaluación económica resulta demasiado abstracta.

Desde el estudio hasta la implementación sólida

La fase de planificación de cuatro meses debe concluir con una clara priorización. No es necesario implementar simultáneamente las 6000 cámaras ni todas las funciones de IA. Un enfoque por fases reduce los riesgos tecnológicos y financieros. Inicialmente, se deben seleccionar ubicaciones donde las necesidades de seguridad sean elevadas, la disponibilidad de datos sea buena y los beneficios sean cuantificables. Estas podrían incluir estaciones de tren concurridas, tramos selectos de trenes de alta velocidad, depósitos y puntos de acceso conocidos.

Durante la fase piloto, los modelos deben probarse en condiciones reales. Las diferentes estaciones, horas del día, condiciones meteorológicas y densidades de pasajeros son cruciales. Posteriormente, ONCF solo debe escalar aquellas aplicaciones que cumplan con los estándares mínimos de rendimiento acordados. Las funciones con demasiadas falsas alarmas pueden desarrollarse o descartarse. Esta disciplina evita el error común de adquirir un conjunto amplio de funciones cuyo rendimiento práctico no cumple con las expectativas.

La licitación también debe establecer una estructura sólida de datos y gobernanza. Esto incluye responsabilidades en materia de calidad de datos, lanzamiento de nuevos modelos, actualizaciones de seguridad, protección de datos, análisis de incidentes y monitorización del rendimiento. Cada función de IA requiere un responsable de negocio dentro de la operación. La responsabilidad exclusivamente de TI es insuficiente, ya que las consecuencias de las decisiones repercuten en la seguridad y la gestión del tráfico.

Finalmente, el sistema requiere pruebas de aceptación independientes. Los fabricantes no deben definir ni evaluar su propio rendimiento. Los conjuntos de datos de prueba, los escenarios y los indicadores clave de rendimiento deben ser controlados por la ONCF o verificados por organismos independientes. Es fundamental no considerar únicamente los valores promedio. Un sistema puede tener un buen rendimiento general, pero fallar precisamente en situaciones críticas, como una fuerte retroiluminación o una alta densidad de público. Por lo tanto, la aceptación y el monitoreo continuo deben basarse en el riesgo.

La red ferroviaria de Marruecos: por qué una arquitectura de sistema inteligente es más importante que la tecnología de cámaras pura

La estrategia de IA e hipervisión prevista no es un simple proyecto de cámaras ni una prueba de que el ferrocarril marroquí se automatizará por completo en el futuro. Se trata de la preparación para una nueva capa digital sobre la creciente red ferroviaria. Su potencial reside en tiempos de respuesta más rápidos, procesos de seguridad mejor coordinados, mayor estabilidad operativa y el desarrollo de conocimientos tecnológicos transferibles.

El éxito económico depende menos del número de cámaras que de la calidad de la arquitectura. 6000 dispositivos y 1800 unidades con IA son objetivos alcanzables, pero no indicadores de éxito. Factores cruciales son evitar interrupciones operativas, tiempos de respuesta cortos, tasas de falsas alarmas manejables, alta disponibilidad del sistema y bajos costos del ciclo de vida. Igualmente importantes son la protección de datos, la ciberresiliencia y la capacidad de cambiar de proveedor o modelo posteriormente.

Desde la perspectiva de la política industrial, el proyecto ofrece la oportunidad de desarrollar la experiencia marroquí en visión artificial, integración de sistemas e infraestructura crítica. Sin embargo, esta oportunidad solo se materializará si se convierten en vinculantes los estándares abiertos, la transferencia de conocimiento local y la participación cuantificable. De lo contrario, Marruecos seguirá siendo comprador de una plataforma importada y asumirá los costos de la dependencia tecnológica durante los próximos años.

Por lo tanto, la justificación es la siguiente: ONCF acierta al planificar la arquitectura del sistema antes de la contratación a gran escala y al prescindir del reconocimiento facial por el momento. Sin embargo, el siguiente paso debe ir más allá de un simple diseño técnico. Se necesita un modelo operativo económico y organizativo que haga transparentes los beneficios, los riesgos, las responsabilidades y los costes posteriores. Si esto tiene éxito, la pequeña licitación podría convertirse en un proyecto clave para un sistema de transporte ferroviario más seguro, eficiente y digitalmente autónomo. Si fracasa, existe el riesgo de contar con una costosa red de cámaras que genere grandes cantidades de datos, pero que proporcione herramientas de toma de decisiones poco fiables.

Konrad Wolfenstein

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