IA contra el vandalismo: Renfe apuesta por un Sistema Predictivo de Prevención de Grafitis

• Nacho Grosso @grosso_nacho
• Cádiz (1973) Redactor y editor especializado en tecnología. Escribiendo profesionalmente desde 2017 para medios de difusión y blogs en español.
• • 21/07/2025 10:44
  • Actualizado: 21/07/2025 10:44

Renfe ha dado un paso firme hacia la modernización de su estrategia de seguridad al seleccionar a Innova-tsn como ganadora de su primer Concurso de Proyectos de Inteligencia Artificial. La propuesta de esta consultora española, especializada en el ciclo de vida del dato, ha sido premiada por su enfoque predictivo para prevenir grafitis, un problema que genera importantes costes operativos y daña la imagen de la compañía ferroviaria. El Sistema Predictivo de Prevención de Grafitis se hace realidad gracias a la IA.

Un problema que va más allá de lo estético

Los grafitis no autorizados son mucho más que un acto vandálico visualmente invasivo. Para Renfe, suponen un desafío diario que impacta directamente en la operación: trenes que deben retirarse del servicio para ser limpiados, gastos en productos y mano de obra especializada, pérdida de disponibilidad y una sensación de inseguridad que afecta al viajero.

Solo en 2024, Renfe destinó más de 11 millones de euros a paliar los efectos de estos actos vandálicos. Pero el problema ha evolucionado, y ya no se limita a simples pintadas: los grupos organizados utilizan técnicas como el «palancazo» o forzar el freno de emergencia para detener los trenes en zonas vulnerables, complicando aún más la respuesta operativa.

Una solución basada en la inteligencia artificial

La propuesta de Innova-tsn responde precisamente a ese reto con un sistema predictivo que emplea IA explicable, analítica avanzada y visualización inteligente. En lugar de actuar cuando ya es tarde, el sistema se anticipa a los posibles ataques analizando variables como la ubicación, hora del día, meteorología o eventos cercanos. Con esta información, es capaz de generar mapas de calor y emitir alertas con al menos dos horas de antelación, clasificadas por nivel de riesgo.

Gracias a estas alertas tempranas, los equipos de vigilancia pueden replanificar rondas y actuar donde realmente se les necesita. Además, el sistema está diseñado para ser escalable y adaptable, cumpliendo con los requisitos normativos de seguridad de Renfe.

Un despliegue progresivo con objetivos medibles

Durante las próximas semanas se iniciará el despliegue de la solución en cocheras piloto con alta incidencia de actos vandálicos. Allí se instalará una infraestructura cloud segura, se entrenarán los modelos con datos reales y se pondrá en marcha un panel de control interactivo para los equipos de seguridad.

Los objetivos del piloto son ambiciosos, reducir en un 20% los actos vandálicos, lograr que la mitad de las alertas se emitan con más de dos horas de margen, y generar un ahorro anual de al menos 150.000 euros en limpieza y costes operativos. También se espera alcanzar un nivel de satisfacción del 80% entre los profesionales que utilizarán esta tecnología en su día a día.

Innova-tsn, un socio tecnológico experimentado

Con sede en Madrid y presencia en ciudades como Barcelona, Santander, Londres, Bogotá y Ciudad de México, Innova-tsn cuenta con más de 300 profesionales especializados en inteligencia artificial, cloud y analítica avanzada. La compañía ha participado en numerosos proyectos críticos en sectores regulados, demostrando su capacidad para diseñar y desplegar soluciones end-to-end que generen valor desde el inicio.

Según Begoña Vega, responsable de modelos de IA en Innova-tsn, “aplicar la inteligencia artificial en retos reales como este, donde se mejora un servicio público y se optimizan los recursos, es exactamente donde creemos que esta tecnología debe marcar la diferencia”.

La IA, aliada de la seguridad ferroviaria

El caso de Renfe demuestra cómo las tecnologías emergentes como la inteligencia artificial pueden tener un impacto real y directo en servicios cotidianos. En un entorno donde la vigilancia tradicional se ha visto superada por la complejidad de los ataques, soluciones como la de Innova-tsn representan un nuevo paradigma: el de la seguridad predictiva, eficiente y centrada en datos.