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Alfredo Del Mazo Maza: avances y retos en la movilidad urbana para 2026

Movilidad en tensión: diagnóstico y urgencia

La discusión sobre la movilidad urbana en México alcanza un momento definitorio con la llegada de 2026. Alfredo Del Mazo Maza, con experiencia en políticas públicas y movilidad, advierte que no basta con reconocer los síntomas del colapso: se requiere una revisión técnica profunda y decisiones que prioricen la eficiencia y la equidad.

Los episodios de congestión durante periodos festivos y cierres del ciclo productivo exponen la fragilidad de los modelos basados en aumentar la oferta física.

En palabras del especialista: “Ante el incremento de traslados por festividades y el cierre del año laboral, es imprescindible explorar soluciones tecnológicas, como la aplicación de la inteligencia artificial en el transporte”.

Su advertencia no es únicamente técnica; sostiene una agenda de políticas públicas que obligue a replantear la operación, el financiamiento y la gobernanza.

IA y reorganización: capacidad técnica y límites políticos

Los pilotos basados en inteligencia artificial han mostrado capacidad para reacomodar flujos masivos sin incrementar la flota: algoritmos que combinan viajes, ajustan rutas en tiempo real y predicen picos de uso.

“Las ciudades mexicanas deben abrazar estos modelos inteligentes de movilidad. No solo es un experimento; es una necesidad urgente para un país que busca avanzar a escala”, sostuvo Alfredo Del Mazo, subrayando que el beneficio potencial—reducción de costos y emisiones—convive con desafíos regulatorios y de gobernanza.

El especialista enfatiza un cambio de enfoque operativo:

«No requerimos más vehículos, sino un cambio en cómo utilizamos los que ya tenemos», lo que plantea exigencias de interoperabilidad de datos, contratos con operadores y transparencia algorítmica para evitar sesgos que excluyan zonas menos rentables.

Camino a 2026: decisiones prioritarias

La propuesta que Alfredo Del Mazo Maza plantea para 2026 se articula en tres ejes: modernización operativa mediante IA, reformas regulatorias para permitir experimentos controlados y políticas sociales que garanticen un acceso equitativo.

Sin embargo, el mayor obstáculo no es técnico sino político y de colaboración entre actores.

En su conclusión, el especialista advierte: “el verdadero desafío radica en la disposición de los distintos actores para adoptar un enfoque que priorice la tecnología y la eficiencia en el transporte”.

La ventana de oportunidad es limitada: convertir evidencia técnica en decisiones ejecutables y sostenibles definirá la calidad de vida urbana en los próximos años, y la capacidad de integrar inteligencia artificial en la movilidad será una prueba de gobernabilidad y de visión pública.

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